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
Assimilazione di variabili idrologiche nella modellistica distribuita di piena e di bilancio = Hydrological state variables assimilation into flood and water budget distributed models
Scheda Sintetica

Autore: Davide Rabuffetti
Relatore: Marco Mancini
Università: Politecnico di Milano
Dipartimento: Dipartimento di Ingegneria Idraulica, Ambientale, Infrastrutture Viarie, Rilevamento (DIIAR)
Corso: Ingegneria Idraulica
Data di Discussione: 10/06/2004
Voto: s.v.
Disciplina: Idrologia
Tipo di Tesi: di Ricerca
Lingua: Italiano
Grande Area: Area Scientifica
In Collaborazione con: ARPA Piemonte
Settori Interessati: Pubblica Amministrazione, Protezione Civile

Descrizione:
Nell’ambito dell’idrologia operativa e dei sistemi di allertamento idrometeorologici, le incertezze legate alle previsioni idrologiche si
rivelano spesso estremamente significative. Queste essenzialmente sono dovute: all’utilizzo delle previsioni meteorologiche, alla stima della condizione iniziale di imbibimento del suolo, alle approssimazioni implicite nella modellazione idrologica e idraulica. Tuttavia la disponibilità di osservazioni in tempo reale costituisce il punto chiave che consente agli esperti una corretta interpretazione delle previsioni numeriche. Il presente lavoro, oggetto della collaborazione tra DIAR - Politecnico di Milano e il settore Meteoidrografico di A.R.P.A. Piemonte, si prefigge di valutare le possibilità offerte dalle tecniche di assimilazioni dati, per migliorare le stime delle variabili idrologiche ottenibili mediante simulazione numerica utilizzando le osservazioni disponibili.

Grado di Innovazione:
A mio giudizio, particolarmente innovativa per quanto riguarda l’utilizzo in modalita’ opertaiva di strumenti di assimilazione dati per il miglioramento delle previsioni idrologicha.

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