Indagine delle proprietà statistiche di serie temporali di posizione applicata al caso della stazione permanente GPS della base Mario Zucchelli in Terra Vittoria (Antartide)

Da ormai sette anni la stazione permanente GPS di Baia Terranova acquisisce dati giornalieri che opportunamente elaborati consentono di contribuire alla comprensione della dinamica antartica e a verificare se modelli globali di natura geofisica siano aderenti all’area di interesse della stazione GPS permanente. Da ricerche bibliografiche condotte si è dedotto che una serie GPS presenta molteplici possibili perturbazioni principalmente dovute a errori nella modellizzazione di alcuni dati ancillari necessari al processamento. Non solo, da alcune analisi svolte, è emerso come tali serie temporali ricavate da rilievi geodetici, siano afflitte da differenti tipologie di rumore che possono alterare, se non opportunamente considerate, i parametri di interesse per le interpretazioni geofisiche del dato. Il lavoro di tesi consiste nel comprendere in che misura tali errori, possano incidere sui parametri dinamici che caratterizzano il moto della stazione permanente, facendo particolare riferimento alla velocità del punto sul quale la stazione è installata e sugli eventuali segnali periodici che possono essere individuati.

Studio dei processi di ricarica naturale di corpi idrici sotterranei attraverso l'analisi di serie temporali

Nella Regione Emilia-Romagna, la zona delle conoidi ha una valenza strategica essendo la principale fonte di approvvigionamento idropotabile per le utenze civili, oltre che sostegno per le attività industriali ed agricole. All’interno di questo contesto ci si è soffermati sulla provincia di Piacenza, scegliendo come aree di studio le Conoidi del Trebbia e dell’Arda, per valutare le dinamiche di ricarica naturale attraverso l’identificazione della relazione che intercorre fra (i) l’entità dei deflussi superficiali riferiti ai corsi idrici che alimentano le conoidi, e (ii) il livello piezometrico nei rispettivi acquiferi. L’analisi è stata condotta applicando il modello Auto-Regressive Distributed Lag (ARDL).

Ricampionamento frattale di serie temporali di dati

Solitamente i dati telemetrici vengono campionati a intervalli regolari. Alcuni parametri, se di maggiore interesse, vengono campionati con maggiore frequenza. Questa operazione non sempre è possibile a causa delle limitazioni di banda tra spazio e terra. Una pratica comune per rispettare tali limitazioni consiste nel ridurre il campionamento di dati di minor interesse in modo da poter analizzare più attentamente i dati interessati. Non si possono analizzare attentamente alcuni dati senza trascurarne degli altri. Per migliorare lo studio di alcuni dati e rispettare le limitazioni di banda è stato studiato e sviluppato presso ESOC (Centro europeo per le operazioni spaziali) la tecnica di ricampionamento frattale. Il ricampionamento frattale prende i campioni di dati di serie temporali originali e produce un insieme di minor numero di campioni, non necessariamente ad intervalli regolari, che ricorda la serie temporale originale, offrendo una garanzia di errore massimo configurabile. Questa tecnica offre la possibilità di campionare i dati con maggiore frequenza e precisione a bordo e di trasmettere poi a terra solo i campioni necessari per ricostruire il segnale originale con il livello desiderato di precisione e con importanti riduzioni di dati. Ciò significa che il ricampionamento frattale non solo permette di migliorare l’osservabilità dei dati ma anche di ridurre i requisiti di larghezza di banda.

Analisi di serie temporali riguardanti dati energetici mediante architetture neurali profonde

Il presente lavoro di tesi riguarda lo studio e l'impiego di architetture neurali profonde (nello specifico stacked denoising auto-encoder) per la definizione di un modello previsionale di serie temporali. Il modello implementato è stato applicato a dati industriali riguardanti un impianto fotovoltaico reale, per effettuare una predizione della produzione di energia elettrica sulla base della serie temporale che lo caratterizza. I risultati ottenuti hanno evidenziato come la struttura neurale profonda contribuisca a migliorare le prestazioni di previsione di strumenti statistici classici come la regressione lineare multipla.

Sviluppo e sperimentazione di una tecnica a base regionale per la generazione di serie temporali di portata in sezioni fluviali non strumentate

La conoscenza del regime dei deflussi di un corso d’acqua è uno strumento imprescindibile in diverse applicazioni tecniche, dalla progettazione di opere idrauliche alla calibrazione di modelli afflussi-deflussi. Tuttavia, poiché questa informazione non è sempre disponibile, si sono sviluppati in letteratura metodi regionali in grado di trasferire il dato di portata disponibile su sezioni idrologicamente simili alla sezione di interesse. Nel presente lavoro di Tesi, è stato sviluppato un algoritmo di generazione di serie di deflussi sintetici per sezioni non strumentate a partire da serie osservate in sezioni ad esse sincrone nei deflussi. L’algoritmo sfrutta una curva di durata regionale relativa al sito di interesse, stimata attraverso il metodo della portata indice: la portata indice è valutata da un modello multiregressivo mentre la curva regionale adimensionale è ottenuta dalle osservazioni di portata in sezioni strumentate, applicando il criterio della Regione di Influenza. La tecnica è stata verificata su una sezione dell’asta principale del Fiume Marecchia (nell’Italia settentrionale), caratterizzata da limitate osservazioni idrometriche, sfruttando i dati osservati su bacini orientali della Regione Emilia-Romagna. Per l’applicazione del metodo del deflusso indice, si è reso necessario anche il reperimento di indici morfologici e climatici, estraendo solo quelli più rappresentativi del dataset. Inoltre, vista la brevità degli eventi di piena nel bacino del Marecchia, si è messa a punto una procedura per discretizzare a passo orario le portate ricostruite degli eventi più significativi, sulla base delle osservazioni orarie nei bacini strumentati. L’algoritmo mostra buone prestazioni nel replicare le portate osservate, specialmente le piene, mentre sottostima le portate medio-basse. L’accordo tra osservazioni e simulazioni si è rivelato pienamente soddisfacente per la sezione del Fiume Marecchia considerata nelle indagini.

Studio dei movimenti verticali del suolo in Europa occidentale da dati gps

La tecnica di posizionamento GPS costituisce oggi un importante strumento per lo studio di diversi processi tettonici e geodinamici a diverse scale spaziali. E’ possibile infatti usare dati GPS per studiare sia i movimenti delle placche tettoniche a scala globale, sia i lenti movimenti relativi attraverso singole faglie. I campi di applicazione del GPS sono aumentati considerevolmente negli ultimi anni grazie all’incremento del numero di stazioni distribuite sulla Terra e al perfezionamento delle procedure di misura ed elaborazione dati. Tuttavia mentre le velocità di spostamento orizzontali sono da tempo largamente studiate, quelle verticali non lo sono altrettanto perché richiedono il raggiungimento di precisioni sub millimetriche e risultano inoltre affette da numerose fonti di errore. Lo scopo di questo lavoro è quello di ricavare i tassi di deformazione verticale della litosfera in Europa Occidentale a partire dalle misure di fase GPS, passando per l’analisi delle serie temporali, e di correggere tali velocità per il contributo dell’aggiustamento glacio-isostatico (Glacial Isostatic Adjustment, GIA), modellato utilizzando il software SELEN (SEa Level EquatioN solver). Quello che si ottiene è un campo di velocità depurato dal contributo del GIA e rappresentante una stima dei tassi di deformazione verticale relativi all’area in esame associati a processi deformativi diversi dal GIA.

Evaluación de la litigiosidad en el "rapporto tributario in Italia"

[spa] El presente estudio tiene como finalidad realizar un análisis descriptivo de la litigiosidad observada en los tribunales italianos que conocen de la materia tributaria.

Mining dei Workflow di un Laboratorio di Anatomia Patologica

Il presente lavoro nasce dall’obiettivo di individuare strumenti statistici per indagare, sotto diversi aspetti, il flusso di lavoro di un Laboratorio di Anatomia Patologica. Il punto di partenza dello studio è l’ambiente di lavoro di ATHENA, software gestionale utilizzato nell’Anatomia Patologica, sviluppato dalla NoemaLife S.p.A., azienda specializzata nell’informatica per la sanità. A partire da tale applicativo è stato innanzitutto formalizzato il workflow del laboratorio (Capitolo 2), nelle sue caratteristiche e nelle sue possibili varianti, identificando le operazioni principali attraverso una serie di “fasi”. Proprio le fasi, unitamente alle informazioni addizionali ad esse associate, saranno per tutta la trattazione e sotto diversi punti di vista al centro dello studio. L’analisi che presentiamo è stata per completezza sviluppata in due scenari che tengono conto di diversi aspetti delle informazioni in possesso. Il primo scenario tiene conto delle sequenze di fasi, che si presentano nel loro ordine cronologico, comprensive di eventuali ripetizioni o cicli di fasi precedenti alla conclusione. Attraverso l’elaborazione dei dati secondo specifici formati è stata svolta un’iniziale indagine grafica di Workflow Mining (Capitolo 3) grazie all’ausilio di EMiT, un software che attraverso un set di log di processo restituisce graficamente il flusso di lavoro che li rappresenta. Questa indagine consente già di valutare la completezza dell’utilizzo di un applicativo rispetto alle sue potenzialità. Successivamente, le stesse fasi sono state elaborate attraverso uno specifico adattamento di un comune algoritmo di allineamento globale, l’algoritmo Needleman-Wunsch (Capitolo 4). L’utilizzo delle tecniche di allineamento applicate a sequenze di processo è in grado di individuare, nell’ambito di una specifica codifica delle fasi, le similarità tra casi clinici. L’algoritmo di Needleman-Wunsch individua le identità e le discordanze tra due stringhe di caratteri, assegnando relativi punteggi che portano a valutarne la similarità. Tale algoritmo è stato opportunamente modificato affinché possa riconoscere e penalizzare differentemente cicli e ripetizioni, piuttosto che fasi mancanti. Sempre in ottica di allineamento sarà utilizzato l’algoritmo euristico Clustal, che a partire da un confronto pairwise tra sequenze costruisce un dendrogramma rappresentante graficamente l’aggregazione dei casi in funzione della loro similarità. Proprio il dendrogramma, per la sua struttura grafica ad albero, è in grado di mostrare intuitivamente l’andamento evolutivo della similarità di un pattern di casi. Il secondo scenario (Capitolo 5) aggiunge alle sequenze l’informazione temporale in termini di istante di esecuzione di ogni fase. Da un dominio basato su sequenze di fasi, si passa dunque ad uno scenario di serie temporali. I tempi rappresentano infatti un dato essenziale per valutare la performance di un laboratorio e per individuare la conformità agli standard richiesti. Il confronto tra i casi è stato effettuato con diverse modalità, in modo da stabilire la distanza tra tutte le coppie sotto diversi aspetti: le sequenze, rappresentate in uno specifico sistema di riferimento, sono state confrontate in base alla Distanza Euclidea ed alla Dynamic Time Warping, in grado di esprimerne le discordanze rispettivamente temporali, di forma e, dunque, di processo. Alla luce dei risultati e del loro confronto, saranno presentate già in questa fase le prime valutazioni sulla pertinenza delle distanze e sulle informazioni deducibili da esse. Il Capitolo 6 rappresenta la ricerca delle correlazioni tra elementi caratteristici del processo e la performance dello stesso. Svariati fattori come le procedure utilizzate, gli utenti coinvolti ed ulteriori specificità determinano direttamente o indirettamente la qualità del servizio erogato. Le distanze precedentemente calcolate vengono dunque sottoposte a clustering, una tecnica che a partire da un insieme eterogeneo di elementi individua famiglie o gruppi simili. L’algoritmo utilizzato sarà l’UPGMA, comunemente applicato nel clustering in quanto, utilizzando, una logica di medie pesate, porta a clusterizzazioni pertinenti anche in ambiti diversi, dal campo biologico a quello industriale. L’ottenimento dei cluster potrà dunque essere finalmente sottoposto ad un’attività di ricerca di correlazioni utili, che saranno individuate ed interpretate relativamente all’attività gestionale del laboratorio. La presente trattazione propone quindi modelli sperimentali adattati al caso in esame ma idealmente estendibili, interamente o in parte, a tutti i processi che presentano caratteristiche analoghe.

Satellite and in situ data integrated analysis to study the upper ocean an coastal environment of the Italian seas

The thesis objectives are to develop new methodologies for study of the space and time variability of Italian upper ocean ecosystem through the combined use of multi-sensors satellite data and in situ observations and to identify the capability and limits of remote sensing observations to monitor the marine state at short and long time scales. Three oceanographic basins have been selected and subjected to different types of analyses. The first region is the Tyrrhenian Sea where a comparative analysis of altimetry and lagrangian measurements was carried out to study the surface circulation. The results allowed to deepen the knowledge of the Tyrrhenian Sea surface dynamics and its variability and to defined the limitations of satellite altimetry measurements to detect small scale marine circulation features. Channel of Sicily study aimed to identify the spatial-temporal variability of phytoplankton biomass and to understand the impact of the upper ocean circulation on the marine ecosystem. An combined analysis of the satellite of long term time series of chlorophyll, Sea Surface Temperature and Sea Level field data was applied. The results allowed to identify the key role of the Atlantic water inflow in modulating the seasonal variability of the phytoplankton biomass in the region. Finally, Italian coastal marine system was studied with the objective to explore the potential capability of Ocean Color data in detecting chlorophyll trend in coastal areas. The most appropriated methodology to detect long term environmental changes was defined through intercomparison of chlorophyll trends detected by in situ and satellite. Then, Italian coastal areas subject to eutrophication problems were identified. This work has demonstrated that satellites data constitute an unique opportunity to define the features and forcing influencing the upper ocean ecosystems dynamics and can be used also to monitor environmental variables capable of influencing phytoplankton productivity.

Relazioni fra regime dei venti e pH in un "campo di fumarole" a CO2 sui fondali costieri dell'isola d'Ischia (Italy).

Il problema dell'acidificazione degli oceani, conseguente ai cambiamenti climatici, è un processo ancora poco conosciuto. Per comprendere questo fenomeno, possono essere utilizzati degli ambienti naturalmente acidificati, considerati laboratori a cielo aperto. Lo scopo di questo lavoro di tesi è stato quello di utilizzare le fumarole presenti nell'isola di Ischia, per approfondire le dinamiche dei processi di acidificazione e per analizzare l'eventuale interazione tra pH e condizioni meteorologiche. I dati utilizzati, forniti dalla Stazione Zoologica “Anton Dohrn” di Napoli, erano serie di pH e di vento rilevate in continuo, in due aree, nord e sud rispetto all'isolotto del Castello Aragonese, e in tre stazioni lungo un gradiente di acidificazione. Tutto il lavoro è stato svolto a step, dove il risultato di un'analisi suggeriva il tipo e il metodo analitico da utilizzare nelle analisi successive. Inizialmente i dati delle due serie sono stati analizzati singolarmente per ottenere i parametri più salienti delle due serie. In seguito i dati sono stati correlati fra loro per stimare l'influenza del vento sul pH. Globalmente è stato possibile evidenziare come il fenomeno dell'acidificazione sia correlato con il vento, ma la risposta sembra essere sito-specifica, essendo risultato dipendente da altri fattori interagenti a scala locale, come la geomorfologia del territorio, le correnti marine e la batimetria del fondale. È però emersa anche la difficoltà nel trovare chiare correlazioni fra le due serie indagate, perché molto complesse, a causa sia della numerosa quantità di zeri nella serie del vento, sia da una forte variabilità naturale del pH, nelle varie stazioni esaminate. In generale, con questo lavoro si è dimostrato come utilizzare tecniche di analisi delle serie storiche, e come poter utilizzare metodi di regressione, autocorrelazione, cross-correlation e smoothing che possono integrare i modelli che prendono in considerazione variabili esogene rispetto alla variabile di interesse.

Analisi dei fenomeni franosi lenti nell'abitato di Gaggio Montano mediante interferometria radar

I movimenti lenti delle colate in terra sono una caratteristica geomorfologica comune nell’Appennino settentrionale e sono uno dei principali agenti di modellazione del paesaggio. Spesso case e piccoli centri abitati sorgono in zone affette da questo tipo di movimento franoso e di conseguenza subiscono danni causati da piccoli spostamenti. In questo lavoro di Tesi vengono presentati i risultati ottenuti dall’interferometria radar ad apertura sintetica (InSAR) mediante elaborazione tramite StaMPS (Stanford Method of Persistent Scatterers), utilizzando la tecnica avanzata Small Baseline Subset (Berardino et al., 2002). Questo metodo informatico è applicato alle acquisizioni rilevate dai satelliti Envisat e COSMO-SkyMed in orbita ascendente e discendente, ottenendo una copertura di dati che va dal 2004 al 2015, oltre ad un rilevamento geologico-geomorfologico in dettaglio eseguito nell’area di studio. Questa tecnica di telerilevamento è estremamente efficace per il monitoraggio dei fenomeni di deformazione millimetrica che persistono sulla superficie terrestre, basata sull'impiego di serie temporali d’immagini radar satellitari (Ferretti et al., 2000). Lo studio è stato realizzato nel paese di Gaggio Montano nell’Appennino bolognese. In questa zona sono stati identificati diversi corpi di frana che si muovono con deformazioni costanti durante il tempo di investigazione e grazie ai risultati ottenuti dai satelliti è possibile confrontare tale risultato. Gli spostamenti misurati con il metodo InSAR sono dello stesso ordine di grandezza dei movimenti registrati dai sondaggi inclinometrici. Le probabili cause dell’instabilità di versante a Gaggio Montano sono di natura antropica, in quanto alti tassi di deformazione sono presenti nelle zone dove sorgono case di recente costruzione e complessi industriali. Un’altra plausibile spiegazione potrebbe essere data dalla ricarica costante d’acqua, proveniente dagli strati dei Flysch verso l’interno del complesso caotico sottostante, tale dinamica causa un aumento della pressione dell’acqua nelle argille e di conseguenza genera condizioni d’instabilità sul versante. Inoltre, i depositi franosi rilevati nell’area di studio non mostrano nessun tipo di variazione dovuta ad influenze idrologiche. Per questo motivo le serie temporali analizzare tendo ad essere abbastanza lineari e costanti nel tempo, non essendo influenzate da cicli stagionali.

Ricostruzione di un data-set ad alta risoluzione (30 secondi d'arco) di temperature massime e minime giornaliere per un'area ad orografia complessa (Trentino Alto-Adige)

Dati climatici ad alta risoluzione sono attualmente molto richiesti essendo indispensabili per la valutazione degli impatti dei cambiamenti climatici alla scala locale in svariati campi d'applicazione. Per aumentare l'offerta di tali dati per il territorio italiano viene presentata in questo studio la realizzazione di un data-set con risoluzione di trenta secondi d'arco, per le temperature massime e minime giornaliere per il Trentino Alto Adige, per il periodo che va dal 1951 al 2014. La metodologia utilizzata per proiettare i dati meteorologici di un set di stazioni su di un grigliato ad alta risoluzione si basa sull'assunzione che la struttura spazio-temporale del campo di una variabile meteorologica su una determinata area possa essere descritta dalla sovrapposizione di due campi:i valori normali relativi e un periodo standard, ovvero la climatologia,e le deviazioni da questi, ovvero le anomalie. La climatologia mensile verrà interpolata sull'intero dominio tramite una regressione lineare pesata della temperatura rispetto alla quota,stimata separatamente per ogni nodo del grigliato,con pesi legati alla topografia del territorio,in modo da attribuire di volta in volta la massima importanza alle stazioni con caratteristiche più simili a quella del punto di griglia considerato. Da questa sarà possibile tramite la sovrapposizione con le anomalie mensili ricostruite sul medesimo grigliato, ottenute mediante un'interpolazione basata su una media pesata,ottenere un grigliato a 30 secondi d'arco, di serie temporali mensili in valori assoluti. Combinando poi l'interpolazione dei rapporti delle anomalie giornaliere relative alla media mensile per un set di stazioni con i campi mensili precedentemente stimati,sarà possibile costruire il data-set a risoluzione giornaliera. Prima di quest'ultima fase sarà necessario effettuare un'operazione di sincronizzazione dei dati giornalieri per assicurarsi che non vi siano sfasamenti nelle serie utilizzate. I risultati confermano l'efficacia nell'utilizzo di tale metodo su regioni orograficamente complesse, sia nel confronto diretto con i casi di studio,nei quali si nota bene la discriminazione spaziale effettuata dal modello, che nella valutazione dell'accuratezza e della precisione dei risultati. I dati ottenuti non sono affetti da errori sistematici,mentre l'errore medio assoluto risulta pari od inferiore ai $2^{\circ}$C, in linea con precedenti studi realizzati su altre aree alpine. Il metodo e i risultati risultano soddisfacenti ma ulteriormente migliorabili, sia tramite un ulteriore ottimizzazione del modello usato, che con un aumento nella qualità dei dati sui quali è stato svolto lo studio.

Sviluppo di un framework per la gestione di documenti multimediali

Questo lavoro di tesi si propone di realizzare un sistema in grado non solo di gestire la similarità tra media di stesso tipo, in modo tale da essere al pari per potenzialità in catalogazione e ricerca dei sistemi esistenti, ma di introdurre anche il concetto di similarità tra documenti, i quali contengono media di diverso tipo. Anche se esistono già DBMS in grado di gestire tipi di media complessi, nessuno ha un modello in grado di gestire la compresenza di più tipi di dato efficientemente. Per realizzare un sistema multimediale che sia in grado di gestire non solo la similarità tra media compatibili per tipo ma in generale la ricerca tra documenti si è deciso di utilizzare sistemi per media specifici già esistenti e di integrarli in modo da farli cooperare. A tale proposito si è deciso inizialmente di creare un sistema in grado di gestire documenti che possano contenere inizialmente parti testuali, immagini, video e serie temporali. E’ chiaro intuire come le differenze tra i singoli sistemi (e tra le singole tipologie di dati) rendano quasi impossibile il confronto tra media di tipo diverso esaminandone solamente il contenuto. Per questo un sistema multimediale come quello proposto non potrà effettuare ricerca per contenuto tra media differenti (a parte tra immagini e video in cui può essere possibile confrontare l’immagine con gli screenshot che compongono un video) ma si baserà principalmente sul confronto semantico tra media di tipo diverso e lo combinerà invece con ricerche per metadati e contenuto tra media dello stesso tipo. In questa tesi verranno analizzate le tecnologie utilizzate, le modifiche apportate ai framework esistenti e le novità introdotte per realizzare il sistema generale e in seguito verrà proposta la realizzazione due applicazioni su casi reali per dimostrare l’efficacia di tale sistema.

Network approaches for the analysis of resting state fMRI data

Negli ultimi anni la teoria dei network è stata applicata agli ambiti più diversi, mostrando proprietà caratterizzanti tutti i network reali. In questo lavoro abbiamo applicato gli strumenti della teoria dei network a dati cerebrali ottenuti tramite MRI funzionale “resting”, provenienti da due esperimenti. I dati di fMRI sono particolarmente adatti ad essere studiati tramite reti complesse, poiché in un esperimento si ottengono tipicamente più di centomila serie temporali per ogni individuo, da più di 100 valori ciascuna. I dati cerebrali negli umani sono molto variabili e ogni operazione di acquisizione dati, così come ogni passo della costruzione del network, richiede particolare attenzione. Per ottenere un network dai dati grezzi, ogni passo nel preprocessamento è stato effettuato tramite software appositi, e anche con nuovi metodi da noi implementati. Il primo set di dati analizzati è stato usato come riferimento per la caratterizzazione delle proprietà del network, in particolare delle misure di centralità, dal momento che pochi studi a riguardo sono stati condotti finora. Alcune delle misure usate indicano valori di centralità significativi, quando confrontati con un modello nullo. Questo comportamento `e stato investigato anche a istanti di tempo diversi, usando un approccio sliding window, applicando un test statistico basato su un modello nullo pi`u complesso. Il secondo set di dati analizzato riguarda individui in quattro diversi stati di riposo, da un livello di completa coscienza a uno di profonda incoscienza. E' stato quindi investigato il potere che queste misure di centralità hanno nel discriminare tra diversi stati, risultando essere dei potenziali bio-marcatori di stati di coscienza. E’ stato riscontrato inoltre che non tutte le misure hanno lo stesso potere discriminante. Secondo i lavori a noi noti, questo `e il primo studio che caratterizza differenze tra stati di coscienza nel cervello di individui sani per mezzo della teoria dei network.

Analisi di una stazione permanente GNSS posta sul Plateau Antartico

Attraverso lo studio di serie temporali di coordinate è possibile studiare l'entità degli spostamenti, nel tempo, di punti materializzati sulla Terra. In particolare, si incentra l'attenzione sull'analisi della stazione permanente GNSS DCRU collocata presso la base italo-francese Concordia, così da valutare il campo di velocità di deflusso superficiale del ghiaccio in una porzione di plateau dell’Antartide orientale sede della perforazione profonda in ghiaccio del progetto European Project for Ice Coring in Antarctica (EPICA) . Tale stazione è stata inserita in una rete di inquadramento dell'IGS e ha acquisito dati satellitari dal 2005 a oggi, raccolti giornalmente in file RINEX. Tramite l'utilizzo del software Bernese versione 5.2 è stato possibile ottenere dai file RINEX i file SINEX contenenti le soluzioni giornaliere, che costituiscono la serie temporale, e le relative varianze e covarianze. Avvalendosi del programma Tsview implementato per GGMatlab si sono poi valutate le componenti principali che caratterizzano una serie temporale, quali il trend, le componenti stagionali ed i rumori che giocano, talvolta, un ruolo importante nella valutazione dell'incertezza legata alle misure. Infine si è cercato di dare un'interpretazione fisica ai risultati che sono tutt'ora oggetto di studio. In questa tesi, quindi, si delinea un quadro generale delle procedure e delle problematiche da affrontare, sia per ottenere dall'acquisizione satellitare le soluzioni giornaliere costituenti la serie temporale, sia per analizzare la serie stessa.