Tecniche innovative a base geostatistica per la stima dei deflussi idrici superficiali in bacini non strumentati
Autor: | Pugliese, Alessio <1986> |
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Jazyk: | italština |
Rok vydání: | 2016 |
Předmět: | |
Druh dokumentu: | Doctoral Thesis |
Popis: | Il lavoro di ricerca presentato si concentra sullo sviluppo e l’applicazione a casi reali di una tecnica innovativa a base geostatistica per la stima della curva di durata delle portate in bacini non strumentati. Prendendo spunto dalle tecniche di regionalizzazione classiche basate sul metodo del deflusso indice, la metodologia proposta stima le curve di durata adimensionali nel sito non strumentato di interesse utilizzando uno schema di ponderazione kriging di curve empiriche costruite per sezioni idrometriche localizzate nelle vicinanze del sito stesso. Nel primo caso di studio, che ha riguardato una porzione limitata di territorio appenninico marchigiano comprendente 18 bacini idrografici strumentati, si è visto che la metodologia proposta presenta prestazioni confrontabili o nettamente migliori rispetto a tecniche di regionalizzazione statistica che rappresentano lo stato dell’arte dei metodi regionali per la stima delle curve di durata. Nel secondo la metodologia proposta è stata applicata negli Stati Uniti sud-orientali e confrontata con una tecnica regionale di regressione lineare dei quantili, che è quella di riferimento proposta dal USGS. L’obiettivo è la valutazione delle prestazioni delle metodologia per un'area molto vasta che comprende 182 stazioni idrometriche nel Sud-Est degli Stati Uniti. Nella terza applicazione la metodologia proposta è utilizzata come strumento di correzione di serie idrometriche in un'area di studio del Tirolo (Austria/Italia), prodotte da modelli-afflussi capaci di simulare serie continue di portata media giornaliera. In questo contesto la metodologia è stata accoppiata ad una tecnica innovativa che stima una curva di durata dei residui, ossia la curva risultante dalla differenza tra la curva empirica e stimata con il metodo proposto, nel sito di interesse e ricostruisce una serie modificata di deflussi partendo dalla serie simulata dal modello. The research work focuses on the design and development of a novel geostatistical approach for the prediction of flow duration curves in ungauged basins. Inspired by classical regionalization techniques based on the “index- low” method, the proposed approach is capable of predicting unbiased dimensionless flow-duration curves in ungauged sites by using a traditional kriging linear-weighting scheme of empirical curves that can be constructed at gauged sistes located in the neighborhood of the target site. The geostatistical weights are obtained by implementing an interpolation procedure of a point index that describes shape and main features of the curve. The procedure has been tested on three different case studies through three applications. The first case study, which covered a limited portion within the Marche Region, includes 18 gauged river basins and focused on the general applicability of the proposed approach. The main outcome is that the proposed method performs as well as or better than the statistical regionalization techniques representing the state of the art for the prediction of flow-duration curves. The second application focuses on a comparison with a multivariate regional technique based on linear regression analysis, which is the reference approach implemented by the USGS. The final aim of this experiment is to evaluate the performances of the methodology for a vast area that includes 182 streamgauges in the South-East of United States. In the third application, the prediction of flow-duration curves in ungauged sites is used as a correction tool for daily streamflow series obtained through continuous rainfall-runoff simulation. In this context, the methodology has been blended with an innovative technique that estimates a “residual-duration curve” for the target site and reconstructs a modified runoff series from the simulated one. |
Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
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