La generazione di mappe che descrivano continuativamente sul territorio la distribuzione di una grandezza misurata in un numero finito di punti sparsi costituisce un problema ricorrente nelle discipline agrarie e forestali. Tuttavia, gli approcci tradizionali geostatistici spesso si rivelano inappropriati, soprattutto laddove la grandezza in esame mostri una evidente assenza di correlazione spaziale. Questo contributo intende mostrare come, in tali situazioni sconvenienti per la geostatistica classica, approcci di altro tipo possano operare in modo efficace. In particolare verranno presentati la metodologia e i risultati relativi ad una esperienza di ricerca finalizzata alla generazione di un elevato numero di mappe di temperatura (minima e massima) media mensile da confrontare lungo serie temporali estese. L’area di studio si colloca nel territorio della provincia di Asti a nord del fiume Tanaro. I dati puntuali di misura fanno riferimento a due reti di stazioni: una gestita dall’ARPA Piemonte (Agenzia Regionale Protezione Ambiente) e l’altra dalla RAM (Rete Agro-Meteorologica regionale). L’interpolazione è stata affrontata verificando inizialmente l’esistenza di correlazione spaziale tra le misure mediante generazione del semivariogramma, che invece ne ha escluso la presenza. Questo ha impedito di utilizzare algoritmi interpolatori di tipo tradizionale (basati sulla posizione), suggerendo di relazionare il valore di temperatura a fattori caratteristici del territorio facilmente mappabili: quota altimetrica, pendenza ed esposizione dei versanti, dislivello rispetto al fondovalle più vicino, copertura del suolo. Per ogni stazione di misura sono stati definiti i valori relativi a questi 5 fattori territoriali che sono stati utilizzati per la calibrazione dell’algoritmo interpolatore costituito da una regressione lineare multivariata. Sono da intendersi come risultati della ricerca condotta sia quelli strettamente richiesti dall’ambito idrologico che l’ha stimolata (mappe e i profili diacronici di temperatura), sia le valutazioni inerenti l’accuratezza della stima, la sua variabilità stagionale e il comportamento nel tempo delle stime dei parametri.
Generazione di carte di temperatura mediante metodi di interpolazione spaziale basati su criteri multipli diversi dalla posizione: regressione multivariata
BORGOGNO MONDINO, ENRICO CORRADO;BEVILACQUA, IVAN
2009-01-01
Abstract
La generazione di mappe che descrivano continuativamente sul territorio la distribuzione di una grandezza misurata in un numero finito di punti sparsi costituisce un problema ricorrente nelle discipline agrarie e forestali. Tuttavia, gli approcci tradizionali geostatistici spesso si rivelano inappropriati, soprattutto laddove la grandezza in esame mostri una evidente assenza di correlazione spaziale. Questo contributo intende mostrare come, in tali situazioni sconvenienti per la geostatistica classica, approcci di altro tipo possano operare in modo efficace. In particolare verranno presentati la metodologia e i risultati relativi ad una esperienza di ricerca finalizzata alla generazione di un elevato numero di mappe di temperatura (minima e massima) media mensile da confrontare lungo serie temporali estese. L’area di studio si colloca nel territorio della provincia di Asti a nord del fiume Tanaro. I dati puntuali di misura fanno riferimento a due reti di stazioni: una gestita dall’ARPA Piemonte (Agenzia Regionale Protezione Ambiente) e l’altra dalla RAM (Rete Agro-Meteorologica regionale). L’interpolazione è stata affrontata verificando inizialmente l’esistenza di correlazione spaziale tra le misure mediante generazione del semivariogramma, che invece ne ha escluso la presenza. Questo ha impedito di utilizzare algoritmi interpolatori di tipo tradizionale (basati sulla posizione), suggerendo di relazionare il valore di temperatura a fattori caratteristici del territorio facilmente mappabili: quota altimetrica, pendenza ed esposizione dei versanti, dislivello rispetto al fondovalle più vicino, copertura del suolo. Per ogni stazione di misura sono stati definiti i valori relativi a questi 5 fattori territoriali che sono stati utilizzati per la calibrazione dell’algoritmo interpolatore costituito da una regressione lineare multivariata. Sono da intendersi come risultati della ricerca condotta sia quelli strettamente richiesti dall’ambito idrologico che l’ha stimolata (mappe e i profili diacronici di temperatura), sia le valutazioni inerenti l’accuratezza della stima, la sua variabilità stagionale e il comportamento nel tempo delle stime dei parametri.
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
