The role of cloud tracking and passive microwave techniques in the short-term prediction of flood hazard on a regional scale

The role of remote sensing in enhancing the monitoring capabilities and the short-term prediction of the risk of flooding on a regional scale is addressed in this paper by means of the application of storm identification and cloud tracking techniques to a few case studies where cluster analysis based on infrared satellite imagery is used as the primary source of information. Polar satellite sensors, which provide passive microwave images, were also proposed in the literature for application in flood forecasting operational problems, though the accuracy of passive microwave techniques is only acceptable when rainfall estimates are integrated over quite large spatial and temporal scales. Climatological studies are well suited to make use of such data while the measure of instantaneous rainfall is still lacking of an adequate validation. A theoretical and numerical framework for the assessment of the reliability of passive microwave estimates of instantaneous rainfall within the typical resolution scales of polar satellite sensors is provided in the paper.

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Sommario Il ruolo delle tecniche di monitoraggio da sensori remoti nell'incrementare le potenzialità di previsione a breve termine del rischio di inondazione a scala regionale è analizzato nel presente lavoro attraverso l'applicazione di tecniche di identificazione ed inseguimento dei corpi nuvolosi ad alcuni casi di studio in cui le immagini satellitarie nella banda dell'infrarosso termico sono utilizzate come principale strumento di monitoraggio. In letteratura viene inoltre proposta l'utilizzazione, in applicazioni operative di previsione delle inondazioni, di sensori alle microonde passive montati su satelliti ad orbita polare: l'accuratezza di tali tecniche è tuttavia accettabile solo quando le stime di precipitazione vengono integrate su ampie scale spaziali e temporali. Mentre l'uso di tali tecniche per studi climatologici è di notevole utilità, la misura della precipitazione alle piccole scale spazio-temporali necessita ancora di un adeguato processo di validazione. Nel presente lavoro viene proposto un approccio teorico per la stima dell'affidabilità di tali stime di precipitazione alle scale tipiche della risoluzione spaziale del sensore.

     

Modelling hydrological data with and without long memory

The paper focuses on the problem of long-range dependence when analysing time series of hydrological data. Three time series are analysed: the monthly rainfall in the town of Florence, Italy; the daily minimum temperatures in the same town; and, finally, the daily water inflow to Lake Maggiore, Italy. Heuristic methods and maximum likelihood estimation of a parametric model are used to investigate the Hurst phenomena and to detect whether long-range dependence is present in any of the time series. We found that long-range dependence is not present in the first series but it is present in the last two. The daily water inflow to Lake Maggiore was modelled by a fractionally differenced arima model (farima) which contains a long-range dependence component. It is shown that the fit is much better than the one provided by more traditional arima models that do not have such a component.

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Sommario Lo studio considera il problema dell'identificazione dei fenomeni di dipendenza a lungo termine (long range dependence) nelle serie temporali di dati idrologici. Allo scopo sono state analizzate tre serie temporali, rispettivamente quella dei totali mensili di precipitazione rilevati alla stazione dell'Osservatorio Ximeniano de Firenze, quella delle temperature minime giornaliere per la stessa stazione e quella degli afflussi giornalieri al Lago Maggiore. Per identificare la presenza di fenomeni di dipendenza long range, attraverso la valutazione della consistenza del fenomeno di Hurst, sono stati utilizzati sia metodi euristici, sia la stima a massima verosimiglianza di un modello parametrico. Due delle tre serie analizzate sono risultate caratterizzate da tale dipendenza. Per la serie degli afflussi al Lago Maggiore, si è inoltre proceduto alla simulazione attraverso un modello arima a differenziazione frazionaria (farima), la cui struttura contiene una componente long-range. I risultati ottenuti, mostrano che tale modello fornisce risultati significativamente migliori dei tradizionali modelli arima, privi di tale componente.

     

Analysis of the relationship between total and effective rainfall by means of streamflow shot noise and rainfall stochastic models

Linking the results of two research topics on rainfall and streamflow stochastic models, the relationship between total and effective rainfall is studied here. The short time streamflow process is examined concerning the climatic and hydrogeological characters of the watershed, identifying four distinct components giving rise to runoff. In this way the watershed can be regarded as a four-component linear system, whose input is the effective rainfall. Finally, the streamflow model is used as an effective rainfall inverse estimator, allowing the analysis of the links between total and effective rainfall assuming a simple transformation law. The determination of this law is performed by applying a stochastic model, whose parameters are estimated on the companion series of recorded total rainfall and reconstructed effective rainfall. An application to a case study shows the effectiveness of the proposed approach.

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Sommario Raccordando i risultati di due ricerche sui modelli stocastici di pioggia e dei deflussi, vengono qui studiate le relazioni fra la pioggia totale e la pioggia efficace. I deflussi aggregati a breve scala temporale sono esaminati alla luce delle caratteristiche climatiche e idrogeologiche del bacino idrografico, identificando quanttro distinte componenti che danno origine al deflusso. II bacino idrografico viene così rappresentato da un sistema lineare a quattro componenti, il cui input è la pioggia efficace. Pertanto, il modello dei deflussi viene usato per effettuare la stima inversa delle piogge efficaci, consentendo lo studio delle relazioni fra le piogge totali ed efficaci ipotizzando una semplice legge di trasformazione. La determinazione di questa legge è effettuata applicando un modello stocastico, i cui parametri sono stimati sulle serie corrispondenti di pioggia totale registrata e di pioggia efficace ricostruita. Un'applicazione a un caso reale mostra l'efficacia dell'approccio proposto.

     

Catastrophic rainfalls in the West Mediterranean area

Meteorological and thermodynamic factors associated with catastrophic flood events affecting the West Mediterranean Area have been studied. First of all, the usually assumed causal connection between cut-off lows aloft and severe storms has been thoroughly investigated. Once identified the general meteorological features, the synoptic- scale pattern and forcing are studied by using objective techniques. The thermodynamic analysis took specific form in the study of stability, precipitable water mass, convective available potential energy, vertical wind shear and bulk Richardson number. The combination of the synoptic and thermodynamic results show a strong quasi-geostrophic forcing for vertical motion at low levels while only a weak forcing at 500 hPa, high values of precipitable water mass produced by a strong convergence of water vapour near surface and convective and latent instability. Composite charts delineating the area covered by each of the indicated factors seem to be an effective tool for delimiting the are where mesoscale focusing mechanisms become effective.

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Sommario Sono stati studiati i fattori meteorologici e termodinamici associati ad eventi catastrofici di piena nell' Area Mediterranea Occidentale. Prima di tutto, la connessione fra depressioni in alta quota e temporali intensi, usualmente assunta come casuale, è stata esaurientemente investigata. Una volta identificati gli aspetti meteorologici generali, le strutture e le forzanti alla scala sinottica sono studiate usando tecniche oggettive. L'analisi termodinamica ha assunto la forma specifica nello studio della stabilità, della massa d'acqua precipitabile, dell' energia potenziale disponibile alla convenzione, del gradiente verticale di vento e del numero di Richardson. La combinazione dei risultati sinottici e termodinamici mostra una forte forzante quasi-geostrofica per lo spostamento verticale ai bassi livelli mentre la forzante a 500 hPa è debole, alti valori di massa d'acqua precipitabile prodotti da una forte convergenza di vapore d'acqua vicino alla superficie e instabilità convettiva e latente. Le carte composite che delineano l'area coperta da ciascuno dei fattori indicati sembrano essere uno strumento efficace per la delimitazione dell'area dove i meccanismi di concentrazione alla meso-scala diventano efficaci.

     

Identification of rain cells from radar and stochastic modelling of space-time rainfall

We discuss two problems related to the utilization of weather radar: the automated identification of rain cells and the extension of cluster models to include the random variability of space-time rainfall within and between cells. The need for such extension emerges from visual inspection and formal analysis of radar reflectivity images. The algorithm proposed for the identification of cells is based on statistical techniques for the estimation of probability density mixtures. The algorithm does not assign pixels to cells deterministically; rather, it calculates the probability with which each pixel belongs to the different cells. Through an iterative procedure, the cell parameters and pixel probabilities are updated until the final identification of cells is reached. The second part of the paper deals with a generalization of cluster rainfall models in space and time. The models studied here combine an arbitrary birth point process with arbitrary random fields generated by the cells. Second-moment properties of these processes are derived.

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Sommario Vengono descritti i primi risulati di un lavoro in corso su due problemi legati all'uso del radar meteorologico: l'identificazione automatica delle celle di pioggia e l'estensione dei modelli a cluster per includere la variabilità casuale delle precipitazioni nello spazio e nel tempo all'interno e fra le celle. La necessità di tale estensione sorge sia dall'esame visivo, sia da un'analisi formale delle immagini della riflettività radar. L'algoritmo proposto per l'identificazione delle celle è basato sulle tecniche statistiche per la stima delle miscele di distribuzioni di densità di probabilità. L'algoritmo non assegna in maniera deterministica i singoli pixels alle celle, bensì calcola la probabilità con cui ogni pixel appartiene alle diverse celle. Attraverso una procedura iterativa si calcolano di volta in volta i parametri delle celle e le probabilità dei pixels, fino a che si raggiunge un assetto finale e le celle vengono identificate. Nella seconda parte del lavoro si tratta della generalizzazione dei modelli a cluster nello spazio e nel tempo. I modelli qui studiati combinano un processo arbitrario di occorrenza delle celle con un campo casuale arbitrario generato dalle celle. In particolare, sono derivate le proprietà generali dei secondi momenti di tali processi.

     

Stochastic modeling of the thermally induced atmospheric flow at mesoscale

This paper presents a three-dimensional stochastic linear model of the atmospheric flow induced by the variability of heat flux over land surface. The primitive equations relating perturbation terms of wind field, geopotential and buoyancy are formulated as a system of stochastic partial differential equations and solved analytically. The solution is based on spectral representations of the homogeneous random fields. The flow intensity is found to be proportional to the standard deviation of the heat flux into the atmosphere. The intensity of the vertical motion becomes more sensitive to the differential heating with a larger length scale as altitude goes higher. Stability and synoptic wind inhibit the development of the flow. The proposed theory improves the understanding of the role that heterogeneous land surface plays in atmospheric circulations at the mesoscale.

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Sommario Questo lavoro presenta un modello stocastico lineare del moto atmosferico tridimensionale indotto dalla variabilità del flusso di calore sulla superficie del terreno. Le equazioni primitive che legano i termini perturbativi del campo di vento, del geopotenziale e del parametro di galleggiamento sono formulate come un sistema di equazioni stocastiche alle derivate parziali che vengono risolte analiticamente. Tale soluzione è basata su rappresentazioni spettrali di campi aleatori omogenei. L'intensità del moto risulta essere proporzionale alla deviazione standard del flusso di calore diretto verso l'atmosfera. L'intensità del moto in direzione verticale appare più sensibile al riscaldamento differenziale, con scale spaziali più grandi al crescere dell' altitudine. La stabilità ed il flusso sinottico tendono ad inibire lo sviluppo del moto. La teoria qui proposta migliora la comprensione del ruolo che la superficie eterogenea del terreno gioca nella circolazione atmosferica alla meso-scala.

     

A real time forecasting model for landslides triggered by rainfall

The FLaIR model has been developed for the simulation and the forecasting of landslide movements activated by rainfall. It is composed of two modules. The first, rainfall-landslide module, correlates precipitation and landslide occurrence. The second, stochastic rainfall module, provides synthetic generation of rainfalls, giving a probabilistic representation of future precipitations. A mobility function, schematised as convolution of the rainfall intensity and a filter function, is related to the probability of landslide occurrence. The forecasting consists of the estimation at time of the value that the mobility function may attain to, at time t. Such a value depends on both the observed rainfall intensity, measured before , and the estimated one, derived from the stochastic rainfall module in the interval ], t]. Then the mobility function is composed of a deterministic and a stochastic part. In the paper a parameter, variance index, is introduced in order to describe the roles of the two components. For two very general classes of filters the analytical form of the variance index is determined providing an easy evaluation of the weights of the two components. The behaviour of different types of landslides is finally emphasised by two case studies.

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Sommario Nel presente lavoro viene presentato un modello, denominato FLaIR, per la simulazione e la previsione dei movimenti franosi innescati dalle precipitazioni. Esso si compone di due moduli: il primo correla le piogge con gli eventi franosi; il secondo effettua, invece, una generazione sintetica di dati di precipitazione, fornendo una rappresentazione probabilistica delle piogge future. La probabilità del verificarsi dell'evento franoso è messa in relazione con una funzione di mobilizzazione, schematizzata come convoluzione tra le intensità di pioggia e una funzione filtro. La previsione consiste nella stima, al tempo , del valore che la funzione di mobilizzazione potrà attingere al tempo t. Tale valore dipenderà sia dalle intensità di pioggia osservate, misurate prima di , sia da quelle stimate, nell'intervallo ], t], derivanti dal modello stocastico di precipitazione. Il modello risulta, dunque, formato da due componenti: una di natura deterministica e l'altra di natura stocastica. Al fine di descrivere il ruolo di ciascuna delle due componenti viene introdotto un parametro, detto indice di varianza, per il quale viene determinata l'espressione analitica per due classi, molto generali, di funzioni filtro. Tali espressioni consentono una facile valutazione del peso di ciascuna componente. Viene, infine, analizzato il comportamento di frane di diversa tipologia tramite lo studio di due casi reali.

     

Soil moisture profiles from multifrequency radar data at basin scale

Multifrequency radar data are used to investigate the possibility offered by microwave remote sensing in estimating soil moisture on bare soil fields. Surface soil moisture values obtained from the inversion of a theoretical scattering model for the MAC-Europe '91 airborne campaign are compared with sampled ground measures of soil moisture for the Virginiolo experimental catchment (Tuscany, Italy). The radar signal penetration depth is then analysed for the examined fields comparing soil moisture values measured at two different depths and simulated values retrieved from the inverted radar data at different frequencies. The experienced soil moisture exfiltration profiles are detected by the radar signal in L and P band.

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Sommario Misure a microonde attive (radar) in multifrequenza e valori misurati di umidità del suolo sono stati utilizzati per analizzare la profondità di penetrazione del segnale radar e la relativa possibilità di stimare il profilo di umidità verticale. Un modello teorico di scattering è stato utilizzato per ricavare dai dati radar relativi alle bande di frequenze C (5.3 GHz), L (1,25 GHz), e P (0.44 GHz) i valori di costante dielettrica del suolo ed il corrispondente contenuto d'acqua. I dati analizzati, relativi al bacino sperimentale del Virginiolo (Toscana), sono stati acquisiti durante la campagna di misura MAC-Europe '91. La penetrazione del segnale radar nel suolo è stata analizzata confrontando i valori ottenuti dall'inversione del segnale radar alle diverse frequenze. La stima da sensore remoto del contenuto idrico alle due profondità esaminate ha evidenziato la potenzialità applicativa della metodologia implementata per la determinazione dei profili di exfiltrazione nel suolo.

     

Rainstorm statistics conditional on soil moisture index: Temporal and spatial characteristics

Soil moisture is the primary hydrological state variable that controls and it is controlled by land surface processes. Assessment of feedback mechanisms between land surface and the atmosphere must involve soil moisture. The Midwestern region of the United States is used as a case example in the preliminary investigations on the hypothesis that the structure and development of storm events are influenced by soil moisture conditions. In particular we deal with the antecedent soil moisture condition influence on storm precipitation amounts and interstorm durations. The analysis based on observations indicates that when the soil moisture is low, the ensuing interstorm duration and drying period is anomalously long. We also show that storm precipitation amounts are larger when the antecedent soil moisture is anomalously high. This finding supports the hypotheses that the Summer 1993 floods over Midwestern United States were partially forced by moist antecedent conditions.

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Sommario L'umidità del suolo è la variabile idrological di stato primaria che controlla ed è a sua volta controllata dai processi sulla superficie del terreno. La quantificazione dei meccanismi di retroazione fra superficie del terreno ed atmosfera deve comprendere l'umidità del suolo. La regione centro-occidentale degli Stati Uniti è usata come esempio in uno studio preliminare sull'ipotesi che la struttura e lo sviluppo di eventi di precipitazione siano influenzati dalle condizioni di umidità del suolo. In particolare, viene considerata l'influenza delle condizioni antecedenti di umidità del suolo sulle quantità di precipitazione e gli intervallamenti dei vari eventi. Le analisi basate sulle osservazioni indicano, che quando l'umidità del suolo è bassa, il periodo secco di attesa della pioggia successiva è più lungo del normale. Viene anche mostrato che le quantità di precipitazione sono maggiori quando l'umidità del suolo nel periodo antecedente è più alta del normale. Questo risultato supporta l'ipotesi secondo la quale le alluvioni dell' estate del 1993 negli Stati Uniti centro-occidentali furono parzialmente causate dalle condizioni antecedenti di umidità del suolo.

     

Rainfall frequency and seasonality identification through artificial neural networks

The artificial neural network technique is experimented to cope with the study of the sub-annual seasonal non-stationarity of the rainfall process. The homogeneity of the climatic signals inside each of the natural 12 monthly classes is analyzed, adopting a multilayer feed-forward network with error back-propagation. The possibility of identifying monthly based seasons from only daily rainfall data is found to be quite limited. The coupling of rainfall and temperature statistics is instead confirmed to be a fundamental climatic indicator. Contrary to what is commonly expected, the season uncertainty appears higher in summer and in winter than in spring or autumn. The hypothesis of defining any monthly based pluviometric regime is however demonstrated to be generally difficult to sustain, revealing the necessity of adopting an unsupervised criterion to identify any seasonal filter of the rainfall process.

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Sommario Viene sperimentata la tecnica delle reti neurali artificiali per affrontare lo studio della non-stazionarità stagionale del processo di precipitazione. Viene analizzata l'omogeneità dei segnali climatici all'interno di ciascuna delle 12 naturali classi mensili, adottando un rete di tipo multistrato feed-forward con retro-propagazione dell'errore. La possibilità di indentificare le stagioni su base mensile con i soli dati di precipitazione si dimostra essere piuttosto limitata. Viceversa, l'accoppiamento fra le statistiche di pioggia e temperatura si rivela essere un fondamentale indicatore climatico. Al contrario di quanto comunemente reputato, l'incertezza nella stagionalità appare essere più alta in estate ed in inverno che in primavera e in autunno. L'ipotesi sulla definizione su base mensile dei regimi pluviometrici appare comunque difficile da sostenere, rivelando la necessità di adottare un criterio senza supervisione per l'identificazione del filtro stagionale relativo al processo di precipitazione.