SPOKE DS8 - Science underpinning climate services for risk mitigation and adaptation
Descrizione e obiettivi
L’obiettivo principale del progetto è studiare ed “ingegnerizzare” una procedura per la simulazione delle serie di precipitazione ad alta risoluzione temporale e di fornire un prototipo di piattaforma interattiva per il suo utilizzo.
L’idea dal punto di vista metodologico è prevedere due fasi distinte: la simulazione di serie di precipitazioni giornaliere e la disaggregazione delle stesse alla risoluzione temporale desiderata.
Per la prima fase si farà riferimento al modello CoSMoS (Papalexiou, 2018) che ha mostrato ottime prestazioni nel riprodurre le distribuzioni e le strutture di correlazione presenti nelle serie. Per la seconda fase si farà riferimento ad un modello di disaggregazione multifrattale adeguatamente progettato per utilizzare in input i parametri delle curve di possibilità pluviometrica, ampiamente utilizzate nella pratica professionale.
L’idea dal punto di vista pratico-applicativo, in una prospettiva di lungo periodo, è prevedere una piattaforma interattiva in cui si renda disponibile un data-base di serie sintetiche di precipitazioni giornaliere generate con il modello proposto nello scenario attuale e sotto condizioni di cambiamento climatico. L’utente potrà consultare in maniera interattiva tale data-base, che costituirà l’input del modello di disaggregazione con il quale potrà ottenere le serie sintetiche sub-orarie nel punto desiderato semplicemente assegnando i parametri delle curve di possibilità pluviometrica attualmente disponibili o riferiti a scenari di cambiamento climatico come suggerito dalla letteratura scientifica corrente, laddove disponibili.
La scelta di proporre una procedura con due fasi distinte ed in cascata deriva dalla consapevolezza che le serie storiche giornaliere disponibili presentano intervalli di osservazione decisamente più lunghi di quelle sub-orarie. Per cui si vuole massimizzare l’informazione disponibile per garantire delle simulazioni robuste e realistiche che altrimenti non sarebbe possibile calibrando i modelli direttamente sulle serie storiche sub- orarie osservate.
Lead Partner
- Università degli Studi della Tuscia (PI)
Partners
- Università degli Studi di Roma Tre