STRAZIUSO
La generazione
multisite di sequenze di deflussi fluviali è di fondamentale importanza ai fini
della valutazione delle prestazioni dei sistemi idrici, specie quando questi
hanno dimensioni a carattere “regionale” e comprendono interconnessioni mediante
le quali si trasferiscono volumi d’acqua tra bacini contigui.
Nell'ambito di
questo lavoro è stato analizzato il processo dei deflussi mensili con l'intento
di costruire un modello stocastico multivariato a base concettuale per la
generazione di serie sintetiche. Ci si è rivolti a modelli multivariati di tipo
"contemporaneo", i quali, senza sostanziale perdita di generalità
rispetto a quelli "completi", sono specificati con un numero limitato
di parametri. Nei modelli contemporanei, infatti, si rappresentano
separatamente la struttura di autocorrelazione della singola serie di dati
attraverso modelli univariati rappresentativi del processo dei deflussi at‑site,
e la struttura di correlazione spaziale delle serie considerate. Quest'ultima
viene determinata in funzione del grado di contemporaneità dei deflussi nei
diversi siti o della contemporaneità delle componenti aleatorie (residui) dei
modelli univariati, che sono temporalmente incorrelate.
Per la
riproduzione della correlazione spaziale si è seguita la seconda strada in
quanto maggiormente compatibile con l'uso di modelli univariati dei deflussi a
base concettuale. Nell'approccio concettuale, infatti, i residui rappresentano
l'input al sistema bacino (afflusso netto), e
poichè la correlazione degli afflussi non è altro che il sottoprodotto della
correlazione degli afflussi, è logico trovare nell'input il grado di
contemporaneità su scala spaziale.
Per la
generazione contemporanea delle serie di input netto sono stati proposti due
diversi approcci. Il primo, definito stocastico‑probabilistico, descrive
la struttura di correlazione spaziale degli afflussi netti modellando
separatamente la contemporaneità delle occorrenze di valori zero e non zero e
la correlazione dei dati non nulli.
Il secondo
approccio, indicato con il termine probabilistico, si basa sull'ipotesi che un
insieme multivariato di serie gaussiane standardizzate ed i corrispondenti
valori di probabilità cumulata abbiano, con buona approssimazione, la stessa
struttura di correlazione spaziale la quale si mantiene anche nelle serie degli
afflussi netti generati.
Gli
approfondimenti metodologici che sono stati necessari per il tipo di modello
proposto riguardano:
- la presenza degli zeri nelle serie
di afflusso netto stimato, che richiede l'uso di distribuzioni miste;
- la ridotta contemporaneità
campionaria dei dati, che fa sì che il numero di dati di ogni singola serie
possa essere anche notevolmente maggiore del numero di dati contemporanei con
altre serie.
Considerate le
difficoltà derivanti dall'approccio concettuale, che però fornisce concreti
strumenti per affrontare l'analisi regionale degli input per generare serie in
sezioni senza dati, i risultati ottenuti in termini di riproduzione della
struttura di correlazione spaziale dei deflussi possono considerarsi molto
positivi.