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Verso la costituzione di un “Catalogo di morfologie idrodinamiche nel deflusso su versanti e corsi d’acqua”
No full textTecniche statistiche multivariate per l'analisi meteo-climatica a scala regionale
No full textL’obiettivo del presente lavoro è stato quello di proporre ed applicare una metodologia di analisi statistica innovativa basata su tecniche multivariate in grado di individuare ed interpretare, in maniera univoca e quantitativa, la struttura di correlazione fra le diverse variabili misurate in più stazioni di osservazione nella regione Basilicata e lungo un intervallo temporale decennale (1997-2011).
I dati sono stati organizzati in una matrice tridimensionale a scala giornaliera [H anni x M stazioni di misura x N variabili misurate], valutando la presenza (in termini di quantità e di distribuzione lungo l’intervallo di tempo considerato) dei dati mancanti. In questo tipo di analisi purtroppo la presenza di data missing può fortemente influenzare l’efficacia dell’analisi e la qualità dei risultati prodotti. A partire da questa matrice dei dati, oltre ad una analisi descrittiva delle variabili misurate, sono state poi individuate le migliori sottomatrici bidimensionali [stazioni di misura x variabili misurate] dalle quali determinare la struttura di correlazione implicita nel database.
In particolare sono state prima applicate, congiuntamente e ricorsivamente per tutti gli anni investigati, l’analisi delle componenti principali (PCA) ed una tecnica di clustering; poi sono stati applicati ai risultati degli indici sintetici recentemente sviluppati, l’indice NPCI (Normalized Principal Component Index) e l’indice CI (Cluster Index) che consentono di confrontare quantitativamente i risultati ottenuti per i diversi anni. In questo lavoro per classificare le stazioni di misura in sottogruppi omogenei (clusters) è stato applicato un algoritmo di clustering gerarchico agglomerativo non supervisionato.
Infine sono stati applicati gli indici sintetici NPCI e CI che hanno consentito di quantificare il peso di ciascuna variabile e di ogni cluster nella rispettiva struttura di correlazioni multidimensionale e quindi di leggere lungo l’arco di tempo investigato l’evolversi di questa ed il verificarsi di eventi particolari
Multivariate synthetic indexes for evaluating local climatic changes
No full textIn this work the application of two novel synthetic multivariate indexes for characterizing and interpreting the correlation structure of climatic data measured in 40 sites of Basilicata (Southern Italy) from 2001 to 2011 is presented. These indexes, in a recursive application of multivariate procedure, based on PCA and clustering, allow exploiting the information content of the descriptors (meteorological variables) and objects (sites), as well as to compare the behavior of the different variables in the correlation structures. Therefore, they enable assigning standardized weights to descriptors and objects, in order to identify the role of each variable in all the investigated period. The temporal analysis has allowed the identification of the behavior of each station in the classification structure, defining a group of stable sites or sites for which the variation of the variables (centroids) does not stray far from the average on the entire observation period (Acerenza, Aliano, Ferrandina, San Giorgio Lucano, Senise and Stigliano) and a group of extreme sites or sites in which the variation of the variables is very different from the average over the entire period of observation (Irsina, Viaggianello and Castel Saraceno)
An integrated management system of field and satellite data for the hydrological cycle components evaluation
No full textComparison of algorithms to retrieve Land Surface Temperature from LANDSAT-7 ETM+ IR data in the Basilicata Ionian band
Full text linkLand Surface Temperature (LST) is an extremely important parameter that controls the exchange
of longwave radiation and sensible heat flux between the Earth’s surface and the atmosphere.
Therefore knowledge of LST is essential for a range of issues and themes in Earth sciences
central to hydrology, climatology and global environmental change. In particular, it plays a main
role in estimating hydrological variables, such as evapotranspiration. However, because of the
extreme heterogeneity of most natural land surfaces, LST is a difficult parameter to estimate and
to validate. In this study, two models by Qin et al. and Jim ́enez-Mu ̃noz and Sobrino were applied
and compared for the evaluation of the LST on the Basilicata region (Southern Italy). These
models were proposed in literature as alternatives to the application of the Radiative Transfer
Equation (RTE) in order to overcome some difficulties in obtaining data from radio sounding
and in schematizing mass and energy exchange processes in the atmosphere. Two images from
Landsat-7 ETM+ (9th August, 1999; 14th June, 2002), covering the whole Basilicata region,
were processed to obtain maps of LST. The required meteorological variables, air temperature
and relative humidity, global solar radiation and wind speed, were obtained by interpolating data
from a network of agro-meteorological stations distributed within the region. The variability
of the LSTs retrieved was investigated with respect to different land use types characterized
from the CORINE Land Cover map. Then a comparison was made between the LST retrieved
by the application of the Qin et al. and the Jim ́enez-Mu ̃noz and Sobrino models and the in
situ measurements of surface temperature taken at ALSIA (Agenzia Lucana di Sviluppo e di
Innovazione in Agricoltura) weather stations located in the Ionian band of the Basilicata region.
The results show (in agreement with previous works) that the Jim ́enez-Mu ̃noz and Sobrino model,
in this case, is better able to approximate the measured data than the Qin et al. model, also using
Landsat-7 ETM+ images and in a different context, such as that of the Lucan Ionian band
Un sistema integrato per la pianificazione dei bacini idrografici e la gestione delle acque
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