PubbliTesi è un archivio bibliografico e di diffusione delle Migliori Tesi di Laurea Specialistica e di Dottorato di Ricerca, presentate negli Atenei italiani, e delle Prove pratiche d’Esame di Laurea Specialistica svolte nella Scuole di Alta Formazione Musicale italiane, realizzato dal CNR e dall’Inforav, in collaborazione con le Università e con il patrocinio del MIUR (www.pubblitesi.it).

PubbliTesi - La Tesi
Assessing Uncertainty Propagation of Precipitation Input in Hydrometeorological Ensemble Forecasting Systems.
Scheda Sintetica

Autore: Giuseppe Mascaro
Relatore: Roberto Deidda
Università: Università degli Studi di Cagliari
Dipartimento: Dipartimento di Ingegneria del Territorio
Corso: Dottorato di Ricerca in Ingegneria Del Territorio
Data di Discussione: 30/01/2008
Voto: s.v.
Disciplina: Idrologia
Tipo di Tesi: di Ricerca
Altri Relatori: Enrique R. Vivoni
Lingua: Inglese
Grande Area: Area Scientifica
Dignità di Stampa: Si
Settori Interessati: Protezione Civile, meteorologia, ingegneria civile

Descrizione:
Advanced hydrometeorological forecasting systems for streamflow predictions include the combined use of meteorological and hydrological models as well as of downscaling models and data assimilation systems. The complexity of such schemes has suggested the use of ensemble forecasting technique to account for the different sources of uncertainty involved.
Precipitation input forecasts are a fundamental component in spatially-distributed forecasting systems. Nevertheless, the rigorous assessment of this source of uncertainty and its propagation into hydrological response have been so far barely investigated. In this work, we focus on hydrometeorological systems aimed at predicting flood in basins with short response time and we propose a systematic verification framework to evaluate (i) the uncertainty associated to ensemble precipitation forecasts and (ii) its propagation into hydrological response.
For this purpose, we preliminary design a forecasting system that starts from informat ...

Grado di Innovazione:
A mio giudizio, la tesi presenta carattere innovativo in quanto introduce nuovi metodi rigorosi di verifica degli output di modelli di disaggregazione della pioggia e di variabili idrologiche prodotte, con la tecnica dll’ensemble forecasting, da modelli idrologica.

Per ulteriori informazioni su questa e sulle altre Tesi Accededere all’Area Riservata o Registrarsi. Ensemble Forecasting, Ensemble Model Verification, Hydrometeorological Forecasting System, Precipitation Downscaling Models, Distributed Hydrological Models