Cronologia del lavoro

Tutti i dati raccolti in 18 anni di acquisizioni (1988 - 2005) che erano disponibili in oltre 200 floppy disks, sono stati raccolti e organizzati in files matriciali. L’archiviazione originaria raccoglieva in ogni floppy i dati di un sensore di una singola località. Le stazioni meteo sono 7, 5 di queste hanno 5 sensori mentre le altre 2 ne hanno 3, questo ha fatto si, che il totale dei files da elaborare fosse di oltre 12000. Sono stati realizzati files matriciali totali, annuali e mensili per ogni stazione, ognuno dei quali raccoglie i dati di tutti i sensori presenti in quella stazione, immagazzinando così le stesse informazioni in soli 7 files facilmente leggibili, interpretabili ed elaborabili. Sono stati poi realizzati dei files matriciali che raccolgono le acquisizioni dello stesso sensore in stazioni diverse. Queste suddivisioni si sono rese necessarie per snellire le successive elaborazioni dei dati visto che raccogliere tutto in unico file avrebbe implicato lavorare con un file enorme (circa 100 Mb) che avrebbe allo stesso tempo comportato un rallentamento delle operazioni e l’impossibilità di lavorare con PC con una RAM inferirore ad 1 Gb. Una volta archiviati i dati, è iniziata l’attività di controllo della qualità dei dati stessi. Purtroppo nessuno aveva mai fatto un controllo di qualità precedentemente, quindi nel corso degli anni i problemi si sono succeduti ed accumulati. Si sono rilevati numerosi problemi sia nella formattazione dei files, sia nella sincronia degli strumenti che nel loro corretto funzionamento (per esempio nel reset dei sensori). Nel 2004 sono stati cambiati i codici delle stazioni di acquisizione passando da codici decimali a codici esadecimali, così il programma realizzato per gli anni 1988 – 2003 è stato modificato per poter leggere anche le acquisizioni più recenti. La formattazione dei files aveva problemi comuni a tutti i files come la presenza di una doppia acquisizione in corrispondenza del cambio del giorno (una con orario 0:00 ed una con orario 24:00) e problemi random come la presenza di righe di codice di programmazione all’interno della riga di acquisizione. Dal punto di vista della sincronia molto spesso le acquisizioni di stazioni diverse corrispondevano a istanti non comuni e a volte alcune stazioni avevano le stesse acquisizioni ripetute più volte. Da un punto di vista fisico, non è stato mai utilizzato un criterio logico nell’azzeramento delle acquisizioni pluviometriche implicando una certa perdita di dati, inoltre i valori di saturazione dei vari sensori sembrano spesso diversi da stazione a stazione e addirittura al variare dei giorni nella stessa centralina. Uno dei problemi maggiori si è verificato nell’idrometro dell’Isola Polvese che molto spesso ha acquisito valori completamente errati, fatto reso evidente dal paragone con l’idrometro di S. Savino e dalla notevole ed impossibile escursione del livello del lago in brevissimi tempi. Sono stati corretti tutti gli errori (molto spesso random, non periodici) dovuti alla formattazione e alla sincronia. Purtroppo la non periodicità degli errori ha fatto si che i programmi creati per le correzioni non siano utilizzabili in futuro proprio perché gli errori sono di natura non prevedibile. Invece i programmi di formattazione realizzati saranno utilizzabili molto facilmente anche per future archiviazioni ed elaborazioni.
Nel secondo semestre è stato verificato il corretto funzionamento dei sensori grazie alla disponibilità del Sig Cialini, responsabile delle stazioni meteo per la provincia di Perugia. Purtroppo alcuni sensori non hanno funzionato per lunghi periodi e alcuni sono ancora non funzionanti.
Una volta risolti tutti i problemi è iniziata la fase di elaborazione dati. Si sono elaborate le statistiche di tutti i parametri meteo su base stagionale annuale e mensile, sono state cercate eventuali correlazioni che potessero esistere tra i parametri e sono state valutate le medie e le deviazioni nel corso degli anni. Dopo la sistemazione dei dati è stato possibile realizzare delle mappe di tutti i parametri meteo e per una immediata interpretazione, tali mappe sono state sovrapposte a varie cartografie trovate in letteratura. E’ stato necessario lo studio di cartografie GIS per ottenere risultati in altissima definizione, i software utilizzati sono stati Matlab e GRASS.
L’attività di analisi si è incentrata sullo sviluppo di algoritmi per la previsione di temperature estreme (massime e minime) e delle gelate sul bacino lacustre. Gli algoritmi sono stati sviluppati in ambiente Matlab, sono state utilizzate le tecniche della regressione lineare e le reti neurali e i risultati ottenuti sono stati confrontati per scegliere quale fosse l’algoritmo ottimo per ogni stazione di acquisizione. Come primo passo sono stati individuati i parametri atmosferici che influenzano maggiormente la previsione delle gelate e delle temperature minime nei mesi invernali. L’algoritmo di nowcasting è stato sviluppato in modo che riesca a prevedere le temperature minime a partire dalla temperatura al tramonto e nelle due ore successive, in quanto è proprio dall’ora del tramonto che le temperature cominciano a diminuire fino all’alba successiva. Il dataset a disposizione (Gennaio 1988 – Dicembre 2005) è stato suddiviso in un file di training (1988 – 2003) ed un file di test (2004 – 2005), per i mesi che vanno da Novembre a Marzo. Sono state ottenute delle percentuali di corretta previsione variabile tra il 61.7% per la stazione dell’Isola Polvese e il 75% per la stazione di Villastrada, con la tecnica della regressione lineare; tali percentuali migliorano notevolmente con l’applicazione della rete neurale passando da una percentuale minima di previsione di 68.1% ad una massima di 87%, l’utilizzo di una semplice rete neurale addestrata in ambiente Matlab, poco onerosa da un punto di vista del tempo di calcolo, fornisce i risultati migliori e soprattutto risulta facilmente utilizzabile in maniera automatica: ciò rende tale tecnica particolarmente adatta e robusta nel fornire previsioni di temperature estreme in real-time. Per la determinazione delle temperature massime è stato utilizzato lo stesso dataset ma sono stati analizzati tutti i mesi dell’anno. Le tecniche e l’ambiente operativo sono rimasti gli stessi e i risultati ottenuti sono stati molto confortanti visto che abbiamo ottenuto un rms massimo di poco superiore al grado e mezzo con le reti neurali.
Una seconda parte del lavoro si è incentrato sull’analisi di eventi precipitativi da satellite sul bacino del Trasimeno. I risultati relativi alla individuazione dell’evento piovoso e alla stima della intensità di precipitazione da misure da satellite sono stati prima ottenuti su tutta l’area del Mediterraneo, per effettuare confronti incrociati tra i vari sensori satellitari e i vari algoritmi noti in letteratura, per poterne valutare le prestazioni. Poi tali risultati sono stati confrontati con i contemporanei dati di pioggia forniti dai pluviometri del bacino del Trasimeno ottenendo risultati assai promettenti. A questo scopo abbiamo utilizzato i sensori AMSU, AMSR-E, HSB e MODIS del satellite americano AQUA e implementato algoritmi reperiti in letteratura sia su mare che su terra. Sul bacino del lago Trasimeno, in cui erano disponibili ogni mezz’ora dati da 7 pluviometri, è stato calcolato un valore medio di intensità di precipitazione di bacino (RR, mm/h), relativo ad un’area di circa 6 x 6 km, su un intervallo temporale di un’ora, in corrispondenza del passaggio del satellite AQUA. Tale RR di bacino è stata confrontata con quella fornita dall’AMSR-E e dai vari algoritmi AMSU-terra.
Infine il lavoro si è spostato sullo studio di tecniche GIS e WebGIS con software open source per la realizzazione di mappe tematiche.