Un sistema di monitoraggio in tempo reale della rete pluviometrica ligure: sviluppo ed applicazione dell’algoritmo CorkDetective. = A real-time monitoring system of the Ligurian rainfall network: development and application of the CorkDetective algorithm.

Nel campo dell’idrologia operativa la misura pluviometrica e la stima radar sono due componenti indispensabili e complementari per il calcolo quantitativo delle piogge e per l’analisi della loro evoluzione spazio-temporale. In particolar modo, una corretta comprensione fenomenologica degli eventi in tempo reale diventa cruciale quando si entra nel campo del monitoraggio nowcasting di protezione civile. Sebbene il sistema di acquisizione radar possieda consolidati metodi di corretta interpretazione delle stime di pioggia, risultano solo di recente sperimentazione alcuni sistemi di verifica in continuo dello stato delle reti pluviometriche. Questo fatto rappresenta una carenza nel collaudato sistema di monitoraggio in tempo reale delle piogge, alla quale questo lavoro cerca di rispondere. Tale aspetto è ancora più decisivo in una regione con una geomorfologia complessa come la Liguria, storicamente colpita da intensi e frequenti fenomeni idrogeologici. Alla luce dell'importanza della qualità dei dati per una ottimale modellazione idrologica, in questa tesi è sviluppato CorkDetective, un metodo in grado di definire la qualità del dato pluviometrico attraverso un indice di qualità quantitativo (QI). La procedura è strutturata su controlli logici fisicamente basati che, accuratamente combinati tra loro, permettono di individuare quantitativamente la bontà di misura di ciascuna stazione. I controlli si basano essenzialmente sui seguenti principi chiave: la coerenza spaziale e quella temporale delle piogge registrate dalla rete pluviometrica, e la consistenza di queste con le stime radar. L’ossatura del metodo, basata sulla combinazione logica di semplici controlli, è il punto di forza che permette a futuri utilizzatori una buona comprensione delle verifiche implementate, oltre a minori costi in termini computazionali. Questi sono principi decisivi per una procedura destinata al monitoraggio real-time. In fase di back analysis, la procedura proposta è risultata capace di riconoscere le stazioni pluviometriche critiche, in particolare individuando il problema tipico di occlusione, causato sia dalla deposizione di residui organici che dall’accumulo di precipitazioni nevose. Inoltre, l’indice di qualità dei dati di pioggia QI si è reso utile in fase di riconoscimento delle criticità di misura in tempo reale, ma allo stesso tempo può essere di supporto per successive rielaborazioni idrologiche su una scala temporale maggiore. Infatti, nell’ambito della ricerca idrologica è noto quanto possa essere prezioso poter definire un grado di affidabilità quantitativo delle misure pluviometriche, che costituiscono il dato di base per innumerevoli applicazioni.