Relatore
Ilaria Ferrando
Università degli Studi di Genova - Dipartimento di Ingegneria Civile, Chimica e Ambientale
Tra le differenti tecniche attualmente disponibili per il monitoraggio e la misura dei parametri atmosferici, l’analisi di segnali GNSS (Global Navigation Satellite System) può rappresentare un innovativo contributo al monitoraggio e all'interpretazione di eventi meteorici intensi, sia a posteriori sia in near real-time. Come noto, le misure GNSS sono affette da bias dovuti in larga parte all’attraversamento dell’atmosfera, in particolare della ionosfera e della troposfera. L’effetto ionosferico può essere facilmente eliminato mediante opportune combinazioni di fase, mentre l’effetto troposferico non è eliminabile, e produce un effetto di ritardo nella trasmissione del segnale, detto ritardo troposferico zenitale (Zenith Total Delay, ZTD). ZTD è ottenuto dalla compensazione di reti di stazioni permanenti GNSS, come parametro variabile per ogni stazione della rete. Essendo la troposfera costituita da una miscela di gas secchi e vapore acqueo, ZTD può essere scomposto in due componenti, una idrostatica (Zenith Hydrostatic Delay, ZHD) e una umida (Zenith Wet Delay, ZWD), attraverso opportune relazioni che coinvolgono pressione, latitudine e quota. Ulteriori relazioni dipendenti dalla temperatura permettono di ottenere il contenuto d’acqua potenzialmente precipitabile (Precipitable Water Vapour, PWV), ossia l’altezza equivalente di acqua che può condensare a causa del vapore acqueo presente nella colonna di base unitaria sovrastante la Stazione Permanente, se sussistono le opportune condizioni meteorologiche.
A partire da queste osservazioni, gli autori hanno ideato una procedura in ambiente GIS (Geographic Information System), chiamata G4M (GNSS for Meteorology), per la realizzazione di mappe 2D di PWV, utilizzando come input dati provenienti da reti di Stazioni Permanenti GNSS e stazioni meteorologiche esistenti, su area vasta e orograficamente complessa. L’originalità della procedura consiste nella possibilità di ottenere mappe ad alta risoluzione spazio-temporale (250 metri e fino a 6 minuti), pur partendo da dati di input distribuiti e caratterizzati da spaziature notevoli, dell’ordine di decine di km. Le mappe di PWV, ricavate per istanti temporali successivi, rendono possibile il monitoraggio dell’atmosfera anche durante eventi meteorologici particolarmente intensi, permettendo quindi lo studio della loro evoluzione spazio-temporale.
Per localizzare nello spazio e nel tempo eventi intensi è stato sviluppato l’indice eterogeneità (Heterogeneity Index, HI), che quantifica la variabilità spaziale di PWV. Nei casi studio fino ad ora analizzati, HI si è mostrato molto promettente nell’individuazione di situazioni potenzialmente critiche e nell’evidenziare caratteristiche che precedono precipitazioni intense, da utilizzare in sistemi decisionali a supporto delle allerte meteorologiche.
Durante l’intervento saranno mostrate le mappe ottenute mediante l’applicazione della procedura per eventi avvenuti nel recente passato e la validazione della dei risultati della procedura mediante confronto con dati di re-analisi meteorologica. Verrà inoltre approcciato il tema del monitoraggio atmosferico in near real-time.