Realizzazione di un data-set ad alta risoluzione (30 secondi d'arco) di precipitazioni mensili su un'area ad orografia complessa (Trentino Alto-Adige)

In questa tesi si presenta la realizzazione di un data-set ad alta risoluzione (30 secondi d'arco) di precipitazioni mensili (per il periodo 1921-2014), per la regione del Trentino-Alto Adige. Esso è basato su una densa rete di stazioni con osservazioni di lunga durata, sottoposte ai necessari controlli di qualità. La tecnica di interpolazione si basa sull'assunzione che la configurazione spazio-temporale del campo di una variabile meteorologica su una certa area possa essere descritta con la sovrapposizione di due campi: i valori normali relativi a un periodo standard (1961-1990), ossia le climatologie, e le deviazioni da questi, ossia le anomalie. Le due componenti possono venire ricostruite tramite metodologie diverse e si possono basare su data-set indipendenti. Per le climatologie bisogna avere un elevato numero di stazioni (anche se disponibili per un lasso temporale limitato); per le anomalie viceversa la densità spaziale ha un rilievo minore a causa della buona coerenza spaziale della variabilità temporale, mentre è importante la qualità dei dati e la loro estensione temporale. L'approccio utilizzato per le climatologie mensili è la regressione lineare pesata locale. Per ciascuna cella della griglia si stima una regressione lineare pesata della precipitazione in funzione dell'altitudine; si pesano di più le stazioni aventi caratteristiche simili a quelle della cella stessa. Invece le anomalie mensili si ricavano, per ogni cella di griglia, grazie a una media pesata delle anomalie delle vicine stazioni. Infine la sovrapposizione delle componenti spaziale (climatologie) e temporale (anomalie) consente di ottenere per ogni nodo del grigliato una serie temporale di precipitazioni mensili in valori assoluti. La bontà dei risultati viene poi valutata con gli errori quadratici medi (RMSE) e i coefficienti di correlazione di Pearson delle singole componenti ricostruite. Per mostrare le potenziali applicazioni del prodotto si esaminano alcuni casi studio.