Analisi di immagini termiche aeree e satellitari per indagini multiscala in ambito urbano

L’alta risoluzione nel telerilevamento termico (Thermal Remote Sensing) da aereo o satellitare si rivela molto importante nell’analisi del comportamento termico delle superfici, in particolare per lo studio dei fenomeni climatici locali dello spazio urbano. La stato termico dell'ambiente urbano è oggi motivo di grande interesse per ricercatori, organi istituzionali e cittadini. Uno dei maggiori campi di studio del comportamento termico urbano interessa il problema energetico: la riduzione dei consumi e delle emissioni di CO2 è un obiettivo primario da perseguire per uno sviluppo sostenibile, spesso supportato da criteri legislativi e progetti comunitari. Su scala differente e con caratteristiche differenti, un altro degli argomenti che scuote da anni e con notevole interesse la ricerca scientifica, è il fenomeno termico urbano che prende il nome di isola di calore; questa si sviluppa non solo in conseguenza al calore sensibile rilasciato da attività antropiche, ma anche a causa della sempre maggiore conversione del territorio rurale in urbanizzato (inurbamento), con conseguente riduzione del fenomeno dell’evapotraspirazione. Oggetto di questa dissertazione è lo studio del comportamento termico delle superfici in ambito urbano, sperimentato sulla città di Bologna. Il primo capitolo si interessa dei principi e delle leggi fisiche sui quali è basato il telerilevamento effettuato nelle bende spettrali dell’infrarosso termico. Viene data una definizione di temperatura radiometrica e cinematica, tra loro legate dall’emissività. Vengono esposti i concetti di risoluzione (geometrica, radiometrica, temporale e spettrale) dell’immagine termica e viene data descrizione dei principali sensori su piattaforma spaziale per l’alta risoluzione nel TIR (ASTER e Landsat). Il secondo capitolo si apre con la definizione di LST (Land Surface Temperature), parametro del terreno misurato col telerilevamento, e ne viene descritta la dipendenza dal flusso della radiazione in atmosfera e dalle condizioni di bilancio termico della superficie investigata. Per la sua determinazione vengono proposti metodi diversi in funzione del numero di osservazioni disponibili nelle diverse bande spettrali dell’IR termico. In chiusura sono discussi i parametri che ne caratterizzano la variabilità. Il capitolo terzo entra nel dettaglio del telerilevamento termico in ambito urbano, definendo il fenomeno dell’Urban Heat Island su tutti i livelli atmosferici interessati, fornendo un quadro di operabilità con gli strumenti moderni di rilievo alle differenti scale (analisi multiscala). Un esempio concreto di studio multiscala dei fenomeni termici urbani è il progetto europeo EnergyCity, volto a ridurre i consumi energetici e le emissioni di gas serra di alcune città del centro Europa. Il capitolo quarto riporta la sperimentazione condotta sull’isola di calore urbana della città di Bologna tramite immagini ASTER con risoluzione spaziale 90 m nel TIR e ricampionate a 15 m dal VIS. Lo studio dell’isola di calore si è effettuata a partire dal calcolo della Land Surface Temperature utilizzando valori di emissività derivati da classificazione delle superfici al suolo. Per la validazione dei dati, in alternativa alle stazioni di monitoraggio fisse dell’ARPA, presenti nell’area metropolitana della città, si è sperimentato l’utilizzo di data-loggers per il rilievo di temperatura con possibilità di campionamento a 2 sec. installati su veicoli mobili, strumentati con ricevitori GPS, per la misura dei profili di temperatura atmosferica near-ground lungo transetti di attraversamento della città in direzione est-ovest.

Private sensors and crowdsourced rainfall data: accuracy and effectiveness for monitoring severe events and mapping pluvial flooding in urban areas

The increasing number of extreme rainfall events, combined with the high population density and the imperviousness of the land surface, makes urban areas particularly vulnerable to pluvial flooding. In order to design and manage cities to be able to deal with this issue, the reconstruction of weather phenomena is essential. Among the most interesting data sources which show great potential are the observational networks of private sensors managed by citizens (crowdsourcing). The number of these personal weather stations is consistently increasing, and the spatial distribution roughly follows population density. Precisely for this reason, they perfectly suit this detailed study on the modelling of pluvial flood in urban environments. The uncertainty associated with these measurements of precipitation is still a matter of research. In order to characterise the accuracy and precision of the crowdsourced data, we carried out exploratory data analyses. A comparison between Netatmo hourly precipitation amounts and observations of the same quantity from weather stations managed by national weather services is presented. The crowdsourced stations have very good skills in rain detection but tend to underestimate the reference value. In detail, the accuracy and precision of crowd- sourced data change as precipitation increases, improving the spread going to the extreme values. Then, the ability of this kind of observation to improve the prediction of pluvial flooding is tested. To this aim, the simplified raster-based inundation model incorporated in the Saferplaces web platform is used for simulating pluvial flooding. Different precipitation fields have been produced and tested as input in the model. Two different case studies are analysed over the most densely populated Norwegian city: Oslo. The crowdsourced weather station observations, bias-corrected (i.e. increased by 25%), showed very good skills in detecting flooded areas.