La catena modellis.ca di previsione meteo-idrologica per il fiume … · 2019. 10. 20. ·...
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Lacatenamodellis.cadiprevisionemeteo-idrologicaperilfiumeArnoComeoperanoimodelliperlaprevisionedell’esondazionedeifiumi.FabioCastelli
Lacatenadiprevisionedellepieneopera.vapressoilCentroFunzionaledellaRegioneToscana
Previsionimeteo‘Mul/-model’
acuradiLaMMA
Retedimonitoraggio Trasformazioneafflussi-deflussieidraulicadel
re.colominoreModellodistribuitosviluppatodaDICeA-
UNIFI
Idraulicadell’astaprincipaleedelle
esondazioniModelloquasi-2D
sviluppatodaAdB-Arno
LaprevisioneidrologicainItalia:Unapproccio‘locale’,chenellacaraFeris/cadiunterritoriofraipiùantropizza/almondo,nascecomeestensionedell’ingegneriaidraulica.
Regional flood forecasting setting
• 16 events in the period 2009-2014 • Both high flow and false alarms (high rainfall but low rivers flow) cases 30 40 50 60 70 80 90
0
500
1000
1500
2000
Qm
ax (m
3 s-1
)
P (mm)
E01E02
E03
E04
E05
E06
E07E08E09
E10
E11
E12E13
E14
E15 E16
Recen/even/concumulatedipioggia‘importan/’sulBacinodell’Arno
Cumulatadipioggiasu24ore
PortataaS.Giovann
iallaVen
a(PI)
Assimila.onofMeteosatLST Soilsatura.on(%)
AnalysisincrementBackground
Analysis
Precipitation
Runoff-formation (Soil Moisture state)
Flood wave dynamics (River hydraulics)
Variational assimilation with an adjoint
Vegetazione
Suolo a prevalente comportamento
capillare
Suolo a prevalente comportamento gravitazionale
Volume superficiale
Acquifero
Percolazione
AssorbimentoSuzione
Infiltrazione
Precipitazione
Evapo-traspirazione
Calore sens.
Radiazione
Deflusso superficiale
Deflusso ipodermico
Deflusso di base
Vegetazione
Suolo a prevalente comportamento
capillare
Suolo a prevalente comportamento gravitazionale
Volume superficiale
Acquifero
Percolazione
AssorbimentoSuzione
Infiltrazione
Precipitazione
Evapo-traspirazione
Calore sens.
Radiazione
Deflusso superficiale
Deflusso ipodermico
Deflusso di base
Streamflow
Forward model Adjoint sub-models
?
LST
Hydrometric data
Analysis increment of river flows
Analysis increment of hillslope runoff
Difficult to adjoin, but at least mass conservation and rainfall distribution
need to be maintained
Hydrometric data
Analysis increment of river flows
Analysis increment of hillslope runoff and soil moisture
Montecarlo sampling of Antecedent Soil Moisture, rianfall interpolation
Likelyhood
Variational assimilation with an adjoint
• 16 events in the period 2009-2014 • Both high flow and false alarms (high rainfall but low rivers flow) cases • Simultaneous assimilation of data from all the 5 available measurement stations • Sequential assimilations on non-overlapping windows of 6 hours
Streamflow Assimilation
30 40 50 60 70 80 900
500
1000
1500
2000
Qm
ax (m
3 s-1
)
P (mm)
E01E02
E03
E04
E05
E06
E07E08E09
E10
E11
E12E13
E14
E15 E16
High flow event E10
S. GIOVANNI STATION (~PISA)
16/11/14 17/11/14 18/11/14 19/11/14 20/11/14 21/11/140
200
400
600
800
1000
1200
time
Q (m
3 s-1)
Assim. Win.
0246810
P (m
m h
-1)
DataOpen LoopDA Win01DA Win02DA Win03DA Win04
01020304050-1
0
1
2
3
4 S. GIOVANNIalla VENA
Lead Time (hours)
η - η
OP
E01E02E03E04E05E06E07E08E09E10E11E12E13E14E15E16
IncrementoflogarithmicNash-Sutcliffeefficiencyvs.ForecastLeadTime
(η-η
OP)
Leadtime(hours)
! = −ln (1 − )*+)η(NSE=0.9)=2.3
0122436-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3SUBBIANO
0122436-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
2.5
MONTEV.0122436
-1
0
1
2
3 NAVE ROSANO
0122436
-1
0
1
2
3
4 FUCECCHIO
0122436-1
0
1
2
3
4 S. GIOVANNIalla VENA
E01E02E03E04E05E06E07E08E09E10E11E12E13E14E15E16
0 500 1000 1500 20000
500
1000
1500
2000
Qobs (m3 s-1)
Qm
odel
(m3 s
-1)
Open loop run Run whose assimilation window DOES NOT include observations of peak flow at upstream locations (Subbiano and Montevarchi) Run whose assimilation window DOES include observations of peak flow at upstream locations (Subbiano and Montevarchi)
Peak flow scatter plot S. Giovanni station
(all 16 events)
R2 = 0.42
R2 = 0.52
R2 = 0.85
HILLSLOPERUNOFFANALYSIS(m3 s-1 km-2)forEVENTE04
PortateaNavediRosano
ArnoEsondazioni
S.maidrologico-idraulicadelleesondazioni
schema di moto vario unidimensionale in alveo quasi-bidimensionale per le aree allagabili
Sezioni Arno: n. 1190 Sezioni affluenti: n. 651 Lunghezza affluenti: 27 km APE: n. 375 Connessioni APE: n. 593 Sfioratori:
n. 307
70 Mmc
45 Mmc
25 Mmc Firenze totale 25 Mmc Centro storico 4 Mmc
4 Mmc
Simulazione evento 1966 - Esondazioni
1 Mmc
Contributoalladiscussione
E’ammessal’incertezzanellaprevisionemeteo/idrologica?
Rimandaallevarieteoriesulladecisioneincondizionidiincertezzaesulla
necessità(omeno)diabbandonareilvaloreaSesoinfavoredell’u/litàaFesa
B.Pascal,Pensées,1670 D.Bernoulli,Exposi/onofaNewTheoryontheMeasurementofRisk,1738
Hydrologicensemblepredic/on
1°ques.one:Decisioneincondizionidirischioodiincertezza?
Decisioneincondizionedirischio:Sonoquan.ficabilileprobabilitàdeisingoli‘even.’eicorrisponden.valori.Èformalmentecalcolabileilvaloremonetarioa2eso.
Decisioneincondizionediincertezza:Nonsononoteleprobabilitàdeisingoli‘even.’e/oicorrisponden.valori.DeveessereintrodoSaunafunzionediu5lità.
2°ques.one:Cosamancaper‘decisioniincondizionidirischio’?
Da‘ensemblepredic.on’a‘ensembledamage’(s/madelrischiointemporeale)
∫↑▒$(ℎ)()(ℎ)
DannoaSesoincasodidecisionedi‘nonallarme’
3°ques.one:Esistonocasiincuiladecisioneèsempreincondizionidiincertezza?
Rischioperlepersonee/obeniculturalidipregio(valorinonmone.zzabili)
Curvadiu/litàdiunallarme?
#diopered’artedanneggiate
U.lità
avversionealrischio
propensioneal
rischio