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Ricerca 3.4 PROGETTO FINALIZZATO CAMBIAMENTI CLIMATICI E AGRICOLTURA "CLIMAGRI" SOTTOPROGETTO
3 : Siccità, desertificazione e gestione delle risorse idriche. Stima statistica descrittiva di alcuni casi sperimentali di incremento artificiale delle precipitazioni. Responsabile della ricerca : Prof.ssa Francesca Gallo - Dipartimento di Statistica, Probabilità e statistiche Applicate Università "La Sapienza" (Roma) FINALITA’
DELLA RICERCA Lo
studio inizierà con l’acquisizione dei dati, relativi al periodo di
sperimentazione 1991-1994 del Progetto Pioggia, sia rilevati dalle
stazioni a terra che dai radiosondaggi e dalle postazioni radar. Il
progetto provvederà a valutare e stimare l’efficacia operativa delle
azioni di inseminazione artificiale delle nubi al fine di incrementare le
precipitazioni piovose. Le metodologie che si intende applicare sono,
principalmente, quelle connesse con l’analisi dei dati dipendenti; qui
si citano solamente il variogramma, la funzione di covarianza, le misure
di autocorrelazione e le metodologie per l’analisi statistica delle
serie spazio-temporali. Inoltre vengono analizzate e studiate le capacità
di ogni funzione di cogliere la dipendenza delle varie ipotesi formulate.
I dati al suolo vengono analizzati, in prima istanza, separatamente da
quelli radar e da quelli dei radiosondaggi. Ciò è necessario in quanto
le tipologie di questi dati sperimentali sono così diverse tra loro tanto
da rendere opportuno uno studio con metodologie adeguate alle loro
caratteristiche. Verrà anche affrontato il problema della individuazione
dei cosiddetti “outliers”. Un aspetto innovativo da non trascurare
riguarda lo studio delle relazioni esistenti tra i dati rilevati al suolo
con quelli che scaturiscono dalle rilevazioni radar e dai radiosondaggi.
Questo approccio dovrà superare problemi metodologici connessi con la
diversa natura e tipologia dei dati meteorologici definibili classici con
quelli derivanti dalle immagini radar. Per chiarire una correlazione dati
“suolo - dati radar” non può essere stimata con il classico
coefficiente di Bravais, ma con un indice convenientemente modificato. Per
poter valutare il significato di questo nuovo indice, per stimare gli
intervalli di confidenza è necessario studiarne la robustezza. Un altro
aspetto riguarda le variabili direzionali che richiedono un approccio
metodologico del tutto particolare. Anche in questo caso per studiare le
relazioni che intercorrono tra variabili di natura così diversa dovranno
essere definiti opportuni indici e dovrà essere studiata la loro
robustezza. Pertanto, questa ricerca prende le mosse dai dati sperimentali
raccolti in occasione del “Progetto Pioggia”, tuttavia presenta
aspetti innovativi sia dal punto di vista metodologico per l’analisi dei
dati, che da quello che concerne lo studio di dati (rilevazioni radar e
radiosondaggi) che non sono stati presi in considerazione nei precedenti
studi. DESCRIZIONE
DELLA RICERCA ARTICOLATA NEI TRE ANNI
1°
Anno – Acquisizione dei dati delle serie spaziali e temporali del
Progetto Pioggia e delle serie temporali dei dati meteorologici a partire
dal 1951. Acquisizione dei dati relativi ai radiosondaggi ed alle
postazioni radar. Selezione degli insiemi di dati da analizzare.
Definizione della base di dati. Studi metodologici sulla robustezza degli
indicatori dati suolo, dati radar, dati direzionali. Ricerca degli
outliers. 2°Anno
– Completamento delle attività del primo anno. Stima delle misure di
variabilità proprie dei dati spaziali, direzionali e spazio-temporali,
sia per quelli al suolo che per quelli radar e radiosondaggi. Analisi
della dipendenza delle osservazioni per mezzo dei variogrammi, delle
funzioni di covarianza, delle misure di autocorrelazione 3°
Anno – Completamento delle attività del precedente anno. Definizione
dei limiti di fiducia delle stime degli indicatori presi in considerazione
per focalizzare il possibile incremento delle precipitazioni in
conseguenza dell’inseminazione artificiale delle nubi. Stima di una
funzione stocastica atta a valutare preventivamente l’incremento della
pioggia in caso di inseminazione artificiale. Stesura della relazione
finale con fornitura dei risultati alla specifica linea di ricerca (4.1)
che cura la diffusione dei risultati nell’ambito del sottoprogetto 4. Le
ipotesi più usuali di stazionarietà verranno riesaminate alla luce delle
più avanzate teorie dei grafi e si valuterà la possibilità di
rimodellizzare attraverso processi stocastici. Si intende, inoltre,
continuare sulla via di valutare le conseguenze di errori di
specificazione del modello sulla bontà delle stime. Le proposte
metodologiche verranno verificate su insiemi di dati concernenti la
distribuzione spazio-temporale delle precipitazioni. Un altro aspetto
innovativo da non trascurare riguarda lo studio delle relazioni esistenti
tra i dati rilevati al suolo con quelli che scaturiscono dalle rilevazioni
radar e dai radiosondaggi. Questo approccio dovrà superare problemi
metodologici connessi con la diversa natura e tipologia dei dati
meteorologici definibili classici con quelli derivanti dalle immagini
radar. Un altro aspetto che sarà preso in considerazione riguarda i
processi di simulazione per la stima delle funzioni di potenza degli
indici statistici, sia classici e sia modificati con i criteri di cui ai
quadri precedenti, per determinarne le distribuzioni di probabilità
generando in successione blocchi di 2000 processi simulativi, utilizzando
varie tecniche bootstrap per definire la convergenza e i limiti di fiducia
delle stime. Inoltre, le variabili direzionali, sia come intensità che
come velocità, saranno analizzate con le metodologie proprie che
caratterizzano questa classe di variabili. Oltre a ciò verrà anche
affrontato il problema della individuazione dei cosiddetti “outliers”. I
molteplici risultati che scaturiranno dalla ricerca consentiranno al
ricercatore di avere una migliore ed approfondita conoscenza dei risultati
indotti dalla inseminazione artificiale delle nubi. Ciò permetterà un
notevole miglioramento nella messa a punto dei disegni sperimentali da
realizzare in futuro per eseguire gli interventi di inseminazione
artificiale delle nubi. Questa maggiore affidabilità del processo di
efficacia dell’intervento ha come conseguenza il miglioramento del
rapporto costi benefici. Pertanto i risultati rappresenteranno un notevole
strumento di supporto per le decisioni che gli organi di governo saranno
chiamati a prendere al fine di ottimizzare le azioni nel quadro degli
argomenti studiati dal sottoprogetto “siccità, desertificazione e
gestione delle risorse idriche nell’area del Mediterraneo”. La
natura e la molteplicità dei dati sperimentali rilevati durante
l’esecuzione del “Progetto Pioggia” consente studi ed analisi non
effettuate in precedenti ricerche. Infatti, poter disporre di serie
spazio-temporali di variabili rilevate al suolo e contemporaneamente di
radiosondaggi ed immagini radar permette di eseguire analisi e valutazioni
che presentano interessanti innovazioni investigative, metodologiche
conferendo ai risultati significati assai più profondi ed interessanti in
grado di fare luce su aspetti ancora non del tutto chiari. Pertanto dopo
aver creato le necessarie base dati, si procederà alle prime analisi per
singola variabile temporale e per singola variabile spazio-temporale. Tali
analisi saranno eseguite utilizzando gli appropriati strumenti
metodologici per tener conto della natura e tipologia dei dati
sperimentali. Le variabili direzionali, le immagini radar, i dati al suolo
saranno studiati con metodologie diverse. Inoltre le valutazioni
prenderanno in considerazione, tra l’altro, la ricerca ed la
individuazione degli outliers. Successivamente sarà affrontato il
problema delle relazioni tra variabili che presenta difficoltà
particolari quando si tratta di affrontare simultaneamente l’analisi di
variabili “diverse” per tipologia. Per esempio, variabili direzionali
e dati radar. Ciò richiede la definizione di appropriati indicatori. Per
questi ultimi sarà necessario studiare la loro robustezza al fine di
poter stimare il grado di fiducia che può essere loro accordato. Sarà
necessario studiare la loro distribuzione per poter poi eseguire la stima
degli intervalli di confidenza. Questa fase sarà eseguita ricorrendo ai
processi di simulazione per la stima delle funzioni di potenza degli
indici statistici e per determinarne le distribuzioni di probabilità
generando in successione blocchi di 2000 processi simulativi, utilizzando
varie tecniche bootstrap per definire la convergenza e i limiti di fiducia
delle stime. Ciò fatto sarà possibile eseguire analisi multivariate
considerando simultaneamente più variabili. Inoltre, poiché i dati
oggetto di questa ricerca sono dipendenti, lo studio prenderà in
considerazione metodologie quali il variogramma, la funzione di covarianza,
le misure di autocorrelazione e le metodologie per l’analisi statistica
delle serie spazio-temporali. Inoltre vengono analizzate e studiate le
capacità di ogni funzione di cogliere la dipendenza delle varie ipotesi
formulate. In seguito verranno prese in considerazione le più usuali
ipotesi di stazionarietà che verranno riesaminate alla luce delle più
avanzate teorie dei grafi e quindi si valuterà la possibilità di
rimodellizzare attraverso processi stocastici. Si intende, inoltre,
continuare sulla via di valutare le conseguenze di errori di
specificazione del modello sulla bontà delle stime. Le proposte
metodologiche verranno verificate su insiemi di dati concernenti la
distribuzione spazio-temporale delle precipitazioni. Non è da dimenticare
che i molteplici risultati che scaturiranno dalla ricerca consentiranno al
ricercatore di avere una migliore conoscenza dei risultati indotti dalla
inseminazione artificiale delle nubi. Ciò permetterà un notevole
miglioramento nella messa a punto dei disegni sperimentali da realizzare
in futuro. Questa maggiore affidabilità del processo di efficacia
dell’intervento ha come conseguenza il miglioramento del rapporto costi
benefici. Pertanto, i risultati attesi rappresenteranno un notevole
strumento di supporto per le decisioni che gli organi di governo saranno
chiamati a prendere al fine di ottimizzare le azioni nel quadro degli
argomenti studiati dal sottoprogetto “siccità, desertificazione e
gestione delle risorse idriche nell’area del Mediterraneo”. Dopo
l’acquisizione dei dati relativi al periodo di sperimentazione 1991-1994
del Progetto Pioggia, sia rilevati dalle stazioni a terra che dai
radiosondaggi e dalle postazioni radar, il progetto provvederà a valutare
e stimare l’efficacia operativa delle azioni di inseminazione
artificiale delle nubi al fine di incrementare le precipitazioni piovose.
Le metodologie che si intende applicare sono, principalmente, quelle
connesse con l’analisi dei dati dipendenti; qui si citano solamente il
variogramma, la funzione di covarianza, le misure di autocorrelazione e le
metodologie per l’analisi statistica delle serie spazio-temporali.
Inoltre vengono analizzate e studiate le capacità di ogni funzione di
cogliere la dipendenza delle varie ipotesi formulate. Verrà anche
affrontato il problema della individuazione dei cosiddetti “outliers”.
Un aspetto innovativo da non trascurare riguarda lo studio delle relazioni
esistenti tra i dati rilevati al suolo con quelli che scaturiscono dalle
rilevazioni radar e dai radiosondaggi. Questo approccio dovrà superare
problemi metodologici connessi con la diversa natura e tipologia dei dati
meteorologici definibili classici con quelli derivanti dalle immagini
radar. Per poter valutare il significato di questo nuovo indice, per
stimare gli intervalli di confidenza è necessario studiarne la
robustezza. Un altro aspetto riguarda le variabili direzionali che
richiedono un approccio metodologico del tutto particolare. Anche in
questo caso per studiare le relazioni che intercorrono tra variabili di
natura così diversa dovranno essere definiti opportuni indici e dovrà
essere studiata la loro robustezza. Sarà necessario studiare la loro
distribuzione per poter poi eseguire la stima degli intervalli di
confidenza. Questa fase sarà eseguita ricorrendo ai processi di
simulazione per la stima delle funzioni di potenza degli indici statistici
e per determinarne le distribuzioni di probabilità generando in
successione blocchi di 2000 processi simulativi, utilizzando varie
tecniche bootstrap per definire la convergenza e i limiti di fiducia delle
stime. Un aspetto innovativo che sarà preso in considerazione riguarda le
ipotesi più usuali di stazionarietà che verranno riesaminate alla luce
delle più avanzate teorie dei grafi e si valuterà la possibilità di
rimodellizzare attraverso processi stocastici. Si intende, inoltre,
continuare sulla via di valutare le conseguenze di errori di
specificazione del modello sulla bontà delle stime. Le proposte
metodologiche verranno verificate su insiemi di dati concernenti la
distribuzione spazio-temporale delle precipitazioni. Non è da dimenticare
che i molteplici risultati che scaturiranno dalla ricerca consentiranno al
ricercatore di avere una migliore conoscenza dei risultati indotti dalla
inseminazione artificiale delle nubi. Ciò permetterà un notevole
miglioramento nella messa a punto dei disegni sperimentali da realizzare
in futuro. Questa maggiore affidabilità del processo di efficacia
dell’intervento ha come conseguenza il miglioramento del rapporto costi
benefici. DOCUMENTI * Scheda informativa sull'attività al 30/04/2003
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