METODI AVANZATI PER LA STIMA DI ALCUNE VARIABILI … · Ing. Giuseppe Ciraolo (UniPa) Presentazione...

METODI AVANZATI PER LA STIMA DIMETODI AVANZATI PER LA STIMA DI

ALCUNE VARIABILI IDROLOGICHEALCUNE VARIABILI IDROLOGICHE

La ricerca scientifica italiana nel campo

dell’idraulica:

presentazione dei risultati dei progetti PRIN 2008

Ferrara, 24-25 gennaio 2013

Ing. Giuseppe Ciraolo (UniPa)

Presentazione dei risultati dei progetti PRIN 2008 - area 08/A1 - 24 e 25 gennaio 2013

Coordinatore: Prof. Goffredo La Loggia

Dipartimento di Ingegneria Civile, Ambientale, Aerospaziale, dei Materiali,

Università degli Studi di Palermo

UNITÀ DI RICERCA:1) Università degli Studi di Palermo (Prof. G. La Loggia)2) Università degli Studi di Catania (Prof. G. Pezzinga) 3) Università degli Studi di Brescia (Prof. R. Ranzi)4) Università degli Studi di Salerno (Prof. P. Villani)

CONTRIBUTO UNIPA AI WPsCONTRIBUTO UNIPA AI WPs


dell’idraulica:



WORKPACKAGE 1 - Tecniche innovative per la stima della risorsa idrica disponibile a

differenti scale e in differenti scenari climatici

1. elaborazione dei dati telerilevati per la caratterizzazione del sistema suolovegetazione;


vegetazione;2. messa a punto di modelli di bilancio energetico che utilizzino dati da RS;3. implementazione di una metodologia operativa di downscaling del dato

termico (disaggregation);4. validazione dei modelli di bilancio energetico e di massa tramite dati di flusso;

5. integrazione di dati telerilevati in modelli di bilancio del tipo SVAT.6. estensione dei modelli di bilancio energetico e di massa dalla scala di

comprensorio a quella di bacino imbrifero.

CONTRIBUTO UNIPA AI WPsCONTRIBUTO UNIPA AI WPs


dell’idraulica:



WORKPACKAGE 4 - Applicazione a casi di studio e diffusione dei dati e

dei risultati.

1. applicazione dei modelli messi a punto durante le attività del WP1 aicasi di studio;


casi di studio;2. condivisione dei dati e dei risultati tramite sistemi WEB based.

Per la messa a punto degli algoritmi suddetti ci si è avvalsi di indagini in campo realizzate con strumentazione avanzata (spettroradiometri, termocamere, LAI 2000, ecc.) a disposizione del gruppo (Laboratorio di idrologia e RS - MediLab)

OutlineOutline


dell’idraulica:



Messa a punto e validazione modello SEBAL

Sviluppo modello di disaggregation del dato termico


Messa punto e validazione modello accoppiato idrologico energetico (SVAT)


Realizzazione di campagne di misura mirate


dell’idraulica

STRUMENTAZIONE STRUMENTAZIONE MEDILABMEDILABRealizzazione di campagne di misura mirate



dell’idraulica

STRUMENTAZIONE STRUMENTAZIONE MEDILABMEDILAB ––TORRE ECTORRE EC- 3D sonic anemometer;- Fine-wire thermocouple;- Infrared Gas Analyzer : CO2. H2O- Electronic tipping-

Realizzazione di campagne di misura mirate


2 2

- Electronic tipping-bucket rain gauge;- Pyranometer;- Radiation shield;-Infrared temperature soil sensor;-Soil heat fluxe plates- Net radiometer;- “107” soil temperature probes;- Data logger.


dell’idraulica

STRUMENTAZIONE STRUMENTAZIONE MEDILABMEDILAB –– PROXIMALPROXIMAL SENSINGSENSINGRealizzazione di campagne di misura mirate


FLIR SC660Tetracam MCA II

(Multiple Camera Array)

BILANCIO ENERGETICO SUPERFICIALEBILANCIO ENERGETICO SUPERFICIALE


dell’idraulica

Rn – G0 = H +λET λET = Rn – G0 - H

dove: λET = Latent heat flux density due to the ET processLatent heat flux density due to the ET process [W/m2];R = Net incident radiation [W/m2];



Rn = Net incident radiation [W/m2];G0 = Soil heat flux [W/m2]H = Sensible heat flux [W/m2]

Ogni termine dell’equazione precedente può essere valutato tramite unapproccio integrato (remote sensing - dati ancillari) al fine di ottenereinformazioni sulla distribuzione spaziale e temporale RRnn, GGoo e HH.

Il bilancio è applicato al sistema suolo sub-superficiale, vegetazione e bassaatmosfera (SPA).

WP1: BILANCIO ENERGETICO SUPERFICIALEWP1: BILANCIO ENERGETICO SUPERFICIALE


dell’idraulica

TraTra gligli algoritmialgoritmi propostiproposti inin letteraturaletteratura perper lala stimastima deidei flussiflussi energeticienergetici superficialisuperficiali sisipossonopossono distinguredistingure duedue tipichetipiche schematizzazionischematizzazioni::

“SINGLE“SINGLE--LAYER” APPROACH (SEBAL)LAYER” APPROACH (SEBAL) “TWO“TWO--LAYERS” APPROACH (TSEB)LAYERS” APPROACH (TSEB)

TT TTAtmosphere



TaTa

rara

TsurfTsurfSurfaceSurface

AtmosphereAtmosphere

LoLo schemaschema “single“single--layer”layer” nonnon distinguedistingue tratraevaporazioneevaporazione nelnel suolosuolo ee traspirazionetraspirazione delladellavegetazionevegetazione.. LaLa superficiesuperficie vieneviene trattatatrattatacomecome omogeneaomogenea..

LoLo schemaschema “two“two--layers”layers” distinguedistingue lelecomponenticomponenti deldel suolosuolo ee dalladalla vegetazionevegetazione..PiùPiù adattoadatto aa superficisuperfici eterogeneeeterogenee eevegetazionevegetazione sparsasparsa (sparse(sparse canopy)canopy)..

Canopy

Soil

TaTa

rara

TcTc

TaTa

rara

TsTs

rsrs

Atmosphere


dell’idraulica

APPLICAZIONE AL BACINO DELL’APPLICAZIONE AL BACINO DELL’IMERAIMERA MERIDIONALEMERIDIONALEMessa a punto e validazione modello SEBAL


Torre Eddy Correlation


dell’idraulica

APPLICAZIONE AL BACINO DELL’APPLICAZIONE AL BACINO DELL’IMERAIMERA MERIDIONALEMERIDIONALE

Dati rilevati dalla Torre EC su seminativo (coltura



seminativo (coltura omogenea).

Eventi di pioggia durante i DOY 92-94.


dell’idraulica


Applicazione modello SEBAL (single source) su dati MODIS



DOY 86 DOY 91 DOY99 DOY 101


dell’idraulica


Applicazione modello SEBAL (single source) su dati MODIS. Confronto dati misurati vs dati ricavati da SEBAL

DOYΛ (-) ET24 (mm d-1)



DOYEC SEBAL EC SEBAL

86 0.46 0.41 2.07 2.0291 0.42 0.39 2.10 2.1599 0.50 0.45 2.39 2.67

101 0.61 0.56 2.87 2.99

- Necessità di dati termici con buone scale spaziali e temporali! - Validazione possibile in una sola area!


dell’idraulica


ETd ASTER 90 m ETd DisTrad 90 m

6.5 mm d-1

ETd MODIS 1000m

Mean value and Standard

Deviation are very similar.

DATA µµµµ σσσσ

ASTER 90 m 2.55 1.25


0.0 mm d-1

This analysis showed a good agreement between the frequency distribution of the ASTER

and DisTrad ET maps also in terms of statistics moments (µµµµ and σσσσ); instead, the frequency

distribution of the not sharpened maps showed a very different behaviour compared with

ASTER data.

ASTER 90 m 2.55 1.25

DisTrad 90 m 2.39 1.19

MODIS 1000 m 2.37 1.16

Applicazione e validazione di un modello accoppiato

idrologico/energetico (SVAT) alla scala di bacino e alla scala oraria

ai fini del calcolo dei flussi evapotraspirati.


dell’idraulica:


Ferrara, 24-25 gennaio 2013SVAT

Risultati valutati per mezzo di:Risultati valutati per mezzo di:

oAnalisi puntuale attraverso la comparazione tra i flussi energetici osservati attraverso una torre eddy covariance;

oAnalisi spaziale attraverso il confronto dei pattern di temperatura superficiale con i dati MODIS.


APPROCCIO SVAT (soil vegetation atmosphere transfer).

• Schema a doppio serbatoio per la risoluzione del WB;

• Schema two-source per la stima del SEB.

VANTAGGI:


dell’idraulica:



VANTAGGI:

• Evita l’utilizzo di coefficienti colturali;

• Supera i limiti operativi del SEB (frequenza reale delle immagini

termiche ad alta risoluzione)

INCERTEZZE:

• Nell’applicabilità alla scala di bacino legata alla corretta stima dei

parametri sub-superficiali.


Bilancio energetico del suolo:

Bilancio energetico Della vegetazione:


dell’idraulica:



Schema two-source

SVAT

+Evapotraspirazione del sistema SPA

Rn,s e Rn,c = radiazione netta nel suolo e nella vegetazione (W m-2)G0 = flusso di calore nel suolo (W m-2)Hs e Hc = flusso di calore sensibile nel suolo e nella vegetazione (W m-2)λEs e λETc = flusso di calore latente nel suolo e nella vegetazione (W m-2)


Effettuato suddividendo il terreno in due parti:

• Zona di suolo superficiale di pochi cm (dz1);

• Zona profonda in cui si sviluppa l’apparato radicale (dz2).

Pe = precipitazione [mm s-1]Es = evaporazione del suolo [mm s-1]Et = flusso di traspirazione effettiva [mm s-1]


dell’idraulica

Descrizione del modello SVAT(Bilancio idrologico)

SVAT

Modellazione variabilità del contenuto idrico:

Etc = flusso di traspirazione effettiva [mm s-1]Q = drenaggio al di sotto di dz2 [mm s-1]


CODICE DESCRIZIONEESTENSIONE

(Km2)

1 Bacino del Fiume Belice 955.59

2

Area territoriale tra il

bacino del Fiume

Modione e del Fiume

Belice

113.36Dislocazione stazioni SIAS utilizzate nell’analisi


dell’idraulica

Area di studio: bacino del F. Belice e di alcuni bacini limitrofiSVAT

Belice

3 Bacino del Fiume Carboj 208.02

4

Area territoriale tra il

bacino del Fiume Carboj

e del Fiume Belice

98.65

nell’analisi• 20 stazioni;• Palermo, Trapani,

Agrigento.


Strumentazione sito sperimentale

Localizzazione:

• Castelvetrano

• 37°38’35’’ latitudine

• 12°50’50’’ longitudine

COLTIVAZIONE DI OLIVI


dell’idraulica

SVAT

Torre di flusso:• Radiometro netto CNR-1• Anemometro sonico 3D CSAT3• Infrared Gas Analyzer• Sensori per misura umidità relativa e dell’aria• Piastre di flusso



dell’idraulica

MODIS

VIS/NIRTIR

• NDVI

• LAI

• AlbedoLST

Meteosat

Rad. Solare

SIAS

• Temp. Aria

• Umidità Aria

• Precipitazioni

Interpolazione

DA REMOTO Interpol.SVAT

• Albedo

• Altezza Veg.

• Precipitazioni

• Velocità Vento

Modello

accoppiatoMappa

PedologicaParametri del

suolo

Parametri di superficie

Mappa Uso del Suolo

Validazione

Output

Da Mappe tematiche


Analisi puntuale (confronto torre di flusso)Radiazione solare mis. Radiazione solare modellata

• Buon accordo fra Rs modellata e Rs acquisita mediante radiometro

Possibilità di svincolarsi da errori di input


dell’idraulica

SVAT

Energia disponibile misurata Energia disponibile modellata

• Possibilità di svincolarsi da errori di input

• Il modello ricostruisce abbastanza bene l’energia disponibile

• Leggera sottostima dei valori più alti [pendenza (0.85)]

ANALISI PUNTUALE (calore latente)

maggio-giugno luglio-agosto ottobre-novembre


dell’idraulica

SVAT

Confronto flusso di calore latente derivato dal modello e misurato dallatorre di flusso

1) stime accurate nel primo periodo2) sottostima dei flussi λΕΤ osservati nel secondo e nel terzo periodo


ANALISI PUNTUALE (SUMMARY)

Variabile PeriodoMAD E pendenza intercetta R2

(W m-2) (W m-2)

H

maggio-giugno 43 0.83 0.83 5 0.83

luglio-agosto 48 0.87 0.99 28 0.88

ottobre-novembre 42 0.31 1.30 22 0.77


dell’idraulica:

SVAT

ottobre-novembre 42 0.31 1.30 22 0.77

λET

maggio-giugno 50 0.75 0.84 29 0.77

luglio-agosto 72 0.54 0.53 3 0.47

ottobre-novembre 69 0.60 0.40 -2 0.75

Mean absolute deviation E= indice di Nash e Sutcliffe (accurato se > 0.6)


� L’analisi dei dati ha messo in luce alcune principaliproblematiche per l’applicazione nell’area di studioadottata:

� Complessità della parametrizzazione sub-superficiale;� Incertezza nella precipitazione e assenza di informazioni

sull’irrigazione,


dell’idraulica:



sull’irrigazione,� Contributo delle erbe infestanti sotto la vegetazione.

� Le problematiche riscontrate potrebbero essere risoltemediante:

� Tecniche data-assimilation di dati di temperatura superficiale;� Adozione di uno schema three-source (vegetazione alta-

vegetazionebassa-suolo) che tenga conto di colture arboree sparse tipiche del Mediterraneo.


WP4 WP4 -- APPLICAZIONE A CASI DI STUDIO E APPLICAZIONE A CASI DI STUDIO E

DIFFUSIONE DEI DATI E DEI RISULTATI. DIFFUSIONE DEI DATI E DEI RISULTATI.


dell’idraulica:



In accordo con le Unità di Brescia e Salerno è stato definito


In accordo con le Unità di Brescia e Salerno è stato definito un protocollo standard per i dati acquisiti dalle Torri EC delle tre unità.- E’ in fase di implementazione presso UniSa un server WEB che permetterà l’accesso ai dati ai partners del progetto e a chiunque avesse interesse ad una loro utilizzazione o a implementare nuove forme di collaborazione.

PRODUZIONE SCIENTIFICA UNIPAPRODUZIONE SCIENTIFICA UNIPA


dell’idraulica:



Pubblicazioni significative (5 articoli su Riviste ISI, 1 contributo su Volume, 10 articoli su atti di convegno di cui 3

indicizzate Scopus):1. Articoli su riviste:

1.1) CAMMALLERI C, ANDERSON MC, CIRAOLO G, D’URSO G, KUSTAS WP, LA LOGGIA G, MINACAPILLI M (2010). The impact of in-canopy windprofile formulations on heat flux estimation using the remote sensing-based two-source model for an open orchard canopy in southern Italy.HYDROLOGY AND EARTH SYSTEM SCIENCES DISCUSSIONS, vol. 7(4), p. 4687-4730, ISSN: 1812-2108, doi: 10.5194/hessd-7-4687-2010.

1.2) CAMMALLERI C, AGNESE C, CIRAOLO G, MINACAPILLI M, PROVENZANO G, RALLO G (2010). Actual evapotranspiration assessment by means ofa coupled energy/hydrologic balance model: validation over an olive grove by means of scintillometry and measurements of soil water contents.


a coupled energy/hydrologic balance model: validation over an olive grove by means of scintillometry and measurements of soil water contents.JOURNAL OF HYDROLOGY, vol. 392, p. 70-82, ISSN: 0022-1694, doi: 10.1016/j.jhydrol.2010.07.046.

1.3) CAMMALLERI C, CIRAOLO G (2012). State and parameter update in a coupled energy/hydrologic balance model using ensemble Kalmanfiltering. JOURNAL OF HYDROLOGY, vol. 416-417, p. 171-181, ISSN: 0022-1694, doi: 10.1016/j.jhydrol.2011.11.049.

1.4) Cammalleri C, Ciraolo G, La Loggia G, Maltese A (2012). Daily evapotranspiration assessment by means of residual surface energy balancemodeling: a critical analysis under a wide range of water availability. JOURNAL OF HYDROLOGY, vol. 452-453, p. 119-129, ISSN: 0022-1694, doi:10.1016/j.jhydrol.2012.05.042.

1.5) CAMMALLERI C, ANDERSON M.C., CIRAOLO G, D'URSO G., KUSTAS W.P., LA LOGGIA G., MINACAPILLI M. (2012). Applications of a remotesensing-based two-source energy balance algorithm for mapping surface fluxes without in situ air temperature observations. REMOTE SENSING OFENVIRONMENT, vol. 124, p. 502-515, ISSN: 0034-4257, doi: 10.1016/j.rse.2012.06.009.

2. Contributi in Volumi:

2.1) CAMMALLERI C, CIRAOLO G., MALTESE A, MINACAPILLI M (2012). Comparative analysis of surface energy balance models for actualevapotranspiration estimation through remotely sensed images. In: MULTISCALE HYDROLOGIC REMOTE SENSING - Perspectives and Applications.vol. 352, p. 65-86, WALLINGFORD:IAHS publ., ISBN: 978-1-4398-7745-6.



dell’idraulica:



3. Contributi in Atti di convegno

3.1) CAMMALLERI C, AGNESE C, CIRAOLO G, LA LOGGIA G, MINACAPILLI M, PROVENZANO G, RALLO G (2010). Modellazione in continuodell’umidità del suolo e dell’evapotraspirazione effettiva mediante l’uso di un modello accoppiato energetico/idrologico. In: XXXII ConvegnoNazionale di Idraulica e Costruzioni Idrauliche. Atti a cura del comitato organizzatore. Palermo, Italy, 14-17 Settembre 2010, Palermo: Walter Farinaeditore, ISBN: 978-88-903895-2-8.

3.2) Cammalleri C, Anderson MC, Ciraolo G, D’Urso G, Kustas WP, La Loggia G, Minacapilli M (2010). Actual evapotranspiration assessment in asparse tall Mediterranean crops. In: Proceedings of the Symposium: Earth Observation and Water Cycle Science. Frascati, Rome, 18-20 November2009, Noordwijk:H. Lacoste-Francis, ISBN: 978-92-9221-238-4.


3.3) CAMMALLERI C, CAPODICI F, CIRAOLO G, LA LOGGIA G, MALTESE A, MINACAPILLI M (2010). Un confronto tra stime di evapotraspirazioneeffettiva basate su dati telerilevati in sistemi agricoli e condizioni di stress idrico. In: XXXII Convegno Nazionale di Idraulica e Costruzioni Idrauliche,Atti a cura del comitato organizzatore. Palermo, Italy, 14-17 Settembre 2010, Palermo: Walter Farina editore, ISBN: 978-88-903895-2-8.

3.4) AGNESE C, CAMMALLERI C, CIRAOLO G, MINACAPILLI M, PROVENZANO G, RALLO G (2011). Stima delle componenti del flusso evapotraspirativodi un oliveto con l’uso congiunto delle tecniche Sap-Flow ed Eddy Covariance.. In: XIV Convegna Nazionale di Agrometeorologia. Bologna, 7-9giugno, p. 13-14, Quarto Inferiore: Patron Bologna, ISBN: 978-88-555-3118-4.

3.5) Cammalleri C, Capodici F, Ciraolo G, Maltese A. (2011). Regional Soil Moisture Retrieval Using Remotely Sensed Crop Water Stress Indicators.In: Proceedings of the 3rd International Meeting on Meteorology and Climatology of the Mediterranean. Castellaneta Marina (TA-Italy), 6 - 9, June2011.



dell’idraulica:



3.6) PROVENZANO G, AGNESE C, CAMMALLERI C, CIRAOLO G, MINACAPILLI M, RALLO G (2011). Partitioning ET measurements for sparsevegetation: application to an olive orchard.. In: European Geosciences Union General Assembly 2011. Vienna, Austria, 03 – 08 April 2011.

3.7) Maltese A, Cammalleri C, Capodici F, Ciraolo G, Colletti F, La Loggia G, Santangelo T (2011). Comparing actual evapotranspiration and plantwater potential on a vineyard. In: PROCEEDINGS OF SPIE - Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XIII. Prague, 19-22September 2011, p. 0O-1-0O-9, ISBN: 9780819488015, doi: 10.1117/12.899070.

3.8) CAMMALLERI C, CAPODICI F, CIRAOLO G., MALTESE A, LA LOGGIA G (2012). Un modello energetico-idrologico per la stima distribuitadell'evapotraspirazione alla scala di bacino: prime applicazioni. In: atti del XXXIII Convegno Nazionale di Idraulica e Costruzioni Idrauliche. vol. 8531,


dell'evapotraspirazione alla scala di bacino: prime applicazioni. In: atti del XXXIII Convegno Nazionale di Idraulica e Costruzioni Idrauliche. vol. 8531,p. 85310T-1-85310T-10, Brescia: EdiBios, Brescia, 10 - 14 ottobre 2012.

3.9) CIRAOLO G., CAMMALLERI C, CAPODICI F, D'URSO G, MALTESE A (2012). Mapping evapotranspiration on vineyards: a comparison betweenPenman-Monteith and energy balance approaches for operational purposes. In: Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XIV.vol. 8531, p. 85310T-1-85310T-10, Bellingham, WA: SPIE, ISBN: 9780819492715, Edinburgo, UK, 24/09/2012, doi: 10.1117/12.974967.

3.10) CAMMALLERI C, CIRAOLO G., CAPODICI F, LA LOGGIA G, MALTESE A, SANTANGELO T (2012). Confronto fra evapotraspirazione effettiva epotenziale idrico fogliare da dati telerilevati e micrometeorologici. In: Atti del XXXIII Convegno di Idraulica e Costruzioni idrauliche. Vol. 8531, p.85310T-1-85310T-10, Brescia: EdiBios, Brescia, 10-15 Settembre.

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