conclusioni

CONCLUSIONI

Valutazione del prototipo del sistema di allertamento INADEF sulla base di eventi storici

A cura di BFW

Fondamentalmente la previsione del modello INADEF EWS può dare quattro diversi risultati della previsione (vedi Tabella 1). La previsione è fatta su base giornaliera, come quindi prevedibile le previsioni di “nessun evento previsto e nessun evento osservato (n_pnon)” dominano fortemente. Ciò si traduce in un numero elevato di successi (hits) corretti in modo casuale, che possono essere eliminati tramite un’analisi statistica che rappresenta il grado di accuratezza e affidabilità del risultato tenendo conto della probabilità di concordanza casuale (Landis and Koch, 1977).

Tabella 1: Risultati possibili: n_pyoy previsti e osservati (corretto), n_pyon previsti e non osservati (non corretto), n_pnoy non previsti ma osservati (non corretto), n_pnon non previsti e non osservati (corretto)

Le analisi sono state eseguite per nove diversi scenari di input delle precipitazioni, per i cinque siti di studio. Le aree inserite nel modello sono il risultato dell’intersezione della griglia di valori di precipitazione con un’area di pertinenza definita intorno al bacino di colata.

 In Tabella 2 abbiamo scenari in cui l’ampiezza dell’area di pertinenza intorno al bacino (buffer) è stata considerata pari a 0, 1 o 2 km, mentre i valori di precipitazione per i vari scenari sono stati presi pari al valore massimo (maximum), medio (average) o di un dato percentile (percentile) rispetto a tutti i valori del grigliato di precipitazione modellata all’interno dell’area considerata. Esempio: M1_max corrisponde al valore di pixel INCA più alto nell’area costituita dal bacino analizzato e  da una fascia contigua ampia 1 km .

Tabella 2: Scenari risultanti dai valori di pixel selezionati (INCA) e dalla larghezza dell’area attorno al bacino idrografico.
Tabella 3: Indice di kappa di Cohen per la qualità della previsione d’evento (0-1); i valori migliori sono marcati in verde.

Come si vede in Tabella 3, esistono differenze significative tra i siti di prova, mentre la scelta dello scenario delle precipitazioni ha una moderata influenza sulla qualità delle previsioni, fatta eccezione per il Rio Moscardo. I migliori risultati  sono stati ottenuti per i bacini di Gröbentalbach e di Cancia. Un quadro simile è emerso dalle analisi del tasso di successo (modificato) e della probabilità di accadimento (probabilità in caso di allarme che non si tratti di falso allarme).

Con l’eccezione di un evento occorso nel bacino del Bettelwurfmure, l’analisi dei singoli eventi ha mostrato consistentemente una buona accuratezza temporale per eventi correttamente previsti, ma qualità da moderata (Gröbentalbach) a molto bassa in termini di volume. I campi di precipitazione generati da INCA concordano abbastanza bene con i gli andamenti registrati dai pluviometri, tuttavia i valori assoluti possono discostarsi significativamente.. Non è stato possibile analizzare la perdita di qualità dovuta all’aumento dei periodi di previsione poiché i set di dati di previsione non erano disponibili.

Tra tutte le simulazioni fatte dal prototipo INADEF, per quelle riferite ai siti di Gröbentalbach e Cancia il modello è stato in grado di ottenere buoni risultati sin dall’inizio, mentre negli altri siti di test, probabilmente a causa di dati di input non sufficientemente accurati, è necessaria una ricalibrazione.

Raccomandazioni per la realizzazione del sistema di allertamento. 

A cura di BFW

Il prototipo sviluppato all’interno del progetto INADEF ha il potenziale per fornire un allertamento di alta qualità per le colate detritiche. Si tratta di un’alternativa, o integrazione, economica e flessibile rispetto alle misure tecniche di protezione che pesantemente impattano sul paesaggio. Lo sviluppo del prototipo è attualmente supervisionato dall’Università di Udine. Tuttavia, prima che venga reso operativo il sistema di allertamento, è necessario chiarire i seguenti punti:

  • Innesco principale: per la natura con cui è stato progettato, il prototipo può solamente predire colate detritiche innescate da movimentazioni di materiale detritico nella parte alta del canale (per lo più come conseguenza di eventi di precipitazione convettiva). Eventi detritici innescati da frane, scioglimento della neve, ecc., non possono essere identificati.
  • Informazioni disponibili: la disponibilità sostante di previsioni di precipitazione in tempo reale è essenziale per l’efficacia del modello, poiché da essa dipende l’accuratezza della previsione di eventi di colata detritica. Questi modelli di previsione necessitano di dati radar meteorologici di alta qualità, nonché di stazioni meteorologiche quanto più in prossimità dei bacini studiati.
  • Requisiti e aspettativa in loco: diverse specifiche della modellistica devono essere chiarite in loco in base alle esigenze. Un esempio è la questione della tolleranza del rischio: è preferibile rilevare il maggior numero possibile di eventi, anche se ciò comporta un numero maggiore di falsi allarmi, oppure si desidera massimizzare le previsioni corrette, anche se alcuni eventi non verrebbero rilevati? Con alcune modifiche al modello, è possibile effettuare un eventuale calcolo parallelo di due scenari, uno più sensibile per rilevare quante più situazioni di criticità (evento di colata possibile) e uno meno sensibile (evento di colata probabile).
  • Calibrazione: considerato il fatto che INADEF è un prototipo EWS (Early Warning System) e manca di dati empirici, una calibrazione sito-specifica può contribuire significativamente alla qualità dell’output del modello. Pertanto si consiglia la calibrazione durante un primo periodo di funzionamento per ottenere una previsione di buona qualità (migliorate). A questo scopo, nell’ambito del progetto è stato sviluppato un metodo economicamente vantaggioso di monitoraggio degli eventi  basato su sensori ottici ( es. videocamere).
  • Organizzazione e supporto: devono essere affrontate questioni che vanno dalla manutenzione del sistema all’elaborazione e attuazione dei piani di allarme. Aggregare assieme diverse aree accresce l’efficienza (costi/benefici) del sistema.

Per informazioni:
Karl Hagen (BFW)
karl.hagen@bfw.gv.at

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