Analisi dell'evidenza dei cambiamenti climatici e misure di mitigazione per la scarsità idrica

Progetto: Research project

Description

L’U.R. dell’Università di Palermo è coinvolta nei seguenti WP del progetto di ricerca generale:WP2: individuazione della presenza di trend nelle serie storiche di variabili climatiche (temperature, precipitazione e indici di aridità) per un’ampia zona (Sicilia). A tale scopo verranno analizzati i risultati di differenti test statistici per la ricerca di trend. Nella ricerca di trend è possibile servirsi di un certo numero di test statistici di tipo parametrico e non parametrico. I test parametrici hanno una potenza maggiore di quelli non-parametrici, ma richiedono che i dati siano indipendenti e normalmente distribuiti. Per l’individuazione della presenza di trend potrebbe applicarsi il test di Mann-Kendall tuttavia è noto che tale test presenta dei problemi in presenza di autocorrelazione dei dati, nel senso che talvolta può individuare erroneamente la presenza di trend positivi. Questo effetto dipende dalla dimensione del campione, come anche dall’entità del trend che viene individuato. Tecniche indicate col nome di prewhitening, introdotte con lo scopo di rimuovere gli effetti dell’autocorrelazione, possono a loro volta introdurre un certo grado di errore nel risultato del test di Mann-Kendall. Nei casi in cui c’è presenza di autocorrelazione, come nel caso in cui i dati siano affetti da stagionalità, è possibile ricorrere all’uso di un approccio alternativo. Suddividendo le osservazioni in classi separate e successivamente applicando il test di Mann-Kendall alla somma delle statistiche di ciascuna stagione, l’effetto della stagionalità può essere eliminato. A tal fine l’approccio di ricampionamento bootstrap (Efron, 1979) può essere utilizzato determinando il valore critico relativo alla percentuale di stazioni che mostrano la presenza di trend per caso. Con riferimento ai dati necessari per condurre l’analisi dei trend, l’Osservatorio delle Acque della Regione Sicilia fornirà serie mensili di temperatura e precipitazione per il periodo 1920-2000. Questi dati verranno usati per derivare indici climatici come l’indice di aridità dell’UNEP (1992), o l’indice di umidità globale di Thornthwaite (1948).WP3: definizione dell’impatto delle situazioni di scarsità sui sistemi di distribuzione idrica in ambito urbano. In uno scenario di scarsità, le differenze tra la domanda idrica delle utenze e la disponibilità di risorse si assottigliano. In queste condizioni è opportuno porre l’attenzione sul monitoraggio dell’approvvigionamento idrico perché questa fonte di dati può costituire un elemento rilevante per la gestione in tempo reale dei sistemi di approvvigionamento. La ricerca si soffermerà sull’ambito urbano perché, sebbene rappresenti globalmente la seconda voce di consumo dopo quello agricolo e produttivo, rappresenta gli utenti su cui può gravare il maggiore impatto in caso di eventi di scarsità idrica.Un maggiore e più dettagliata conoscenza di tali consumi consentirebbe di predisporre modelli di predizione dei consumi in tempo reale che possono consentire una migliore distribuzione delle risorse idriche ai vari comparti sia nella gestione delle emergenze che nella pianificazione di interventi a medio termine. Nella presente ricerca saranno predisposti modelli a rete neurale artificiale per la previsione a scala sub-oraria ed oraria dei consumi di utenze multiple (di tipo condominiale) e singole (unità familiare) con l’intento di valutare i parametri da cui essi dipendono e predisporre uno strumento che possa essere utilizzato per una migliore gestione dei sistemi di distribuzione.WP4: L’U.R. Palermo nell’ambito del WP4 si occuperà d

Layman's description

La finalità principale dell'attività dell'U.O. UNIPA consiste nella individuazione della presenza di trend nelle serie storiche di variabili climatiche (temperature, precipitazione e indici di aridità) per un’ampia zona (Sicilia). A tale scopo verranno analizzati i risultati di differenti test statistici per la ricerca di trend.Dagli studi menzionati nello stato dell’arte si evince che nella ricerca di trend è possibile servirsi di un certo numero di test statistici di tipo parametrico e non parametrico. I test parametrici hanno una potenza maggiore di quelli non-parametrici, ma richiedono che i dati siano indipendenti e normalmente distribuiti. Invece i test non-parametrici per la ricerca di trend richiedono solo che i dati siano indipendenti, non sono influenzati dalla presenza di outliers nei dati stessi, e non richiedono alcuna ipotesi sulla forma della distribuzione.Uno dei test non-parametrici più utilizzati per l’individuazione di trend nelle serie storiche è il test di Mann-Kendall.Originariamente il test è stato utilizzato da Mann (1945) mentre Kendall (1962) ha successivamente derivato la distribuzione del test statistico. Questo test permette di individuare la presenza di una tendenza di lungo periodo nei dati di pioggia, senza dover fare assunzioni sulle proprietà della distribuzione.Al fine di analizzare la presenza di non-stazionarietà nelle serie climatiche, il test di Mann-Kendall è capace di fornire due parametri di grande importanza per l’individuazione di trend. Tali parametri sono il livello di significatività, che fornisce una misura della forza del test, e l’entità della tendenza che indica la direzione del trend, oltre a darne una misura quantitativa.E’ tuttavia noto che il test di Mann-Kendall presenta dei problemi in presenza di autocorrelazione dei dati, nel senso che talvolta può individuare erroneamente la presenza di trend positivi. Questo effetto dipende dalla dimensione del campione, come anche dall’entità del trend che viene individuato. Tecniche indicate col nome di prewhitening, introdotte con lo scopo di rimuovere gli effetti dell’autocorrelazione, possono a loro volta introdurre un certo grado di errore nel risultato del test di Mann-Kendall.Nei casi in cui c’è presenza di autocorrelazione, come nel caso in cui i dati siano affetti da stagionalità, è possibile ricorrere all’uso di un approccio alternativo. Suddividendo le osservazioni in classi separate e successivamente applicando il test di Mann-Kendall alla somma delle statistiche di ciascuna stagione, l’effetto della stagionalità può essere eliminato.Il test di Mann-Kendall può essere opportunamente modificato per valutare la presenza di un trend “regionale” nelle variabili climatiche.A tal fine l’approccio di ricampionamento bootstrap (Efron, 1979) può essere utilizzato determinando il valore critico relativo alla percentuale di stazioni che mostrano la presenza di trend per caso. L’ipotesi nulla in questo caso consiste nell’affermare che i dati climatici annui, mensili e stagionali che non mostrano trend, sono spazialmente correlati e serialmente indipendenti. La tecnica bootstrap verrà utilizzata nella determinazione della funzione di distribuzione cumulativa della statistica Sm per la regione considerata, al fine di determinare il campo di significatività associato alla statistica Sm calcolata a partire dai dati storici.Con riferimento ai dati necessari per condurre l’analisi dei trend, l’Osservatorio delle Acque della Regione Sicilia fornirà serie mensili di temperatura e precipitazione per il periodo 1920-2000. Questi dati verranno usati p
StatoFinito
Data di inizio/fine effettiva9/22/089/22/10