Utilizzando una rete di pluviometri di nuova generazione in grado di misurare le precipitazioni con una precisione goccia a goccia, un gruppo di ricercatori della KAUST (King Abdullah University of Science and Technology) ha sviluppato un modello delle piogge ad alta frequenza che migliora la comprensione delle dinamiche pluviali e degli scenari di deflusso, aiutando, per esempio, nei confronti delle inondazioni improvvise.

Modellare le precipitazioni è uno degli aspetti fondamentali delle previsioni meteorologiche e spesso questi modelli sono utilizzati per prevedere l’andamento di altri parametri meteorologici, come il vento e l’irraggiamento solare. Tuttavia, la potenza e la comprensione di questi modelli hanno limiti che dipendono dai dati utilizzati per costruirli.
Quando si tratta di precipitazioni, questo significa che i modellisti devono fare affidamento su scarse registrazioni di precipitazioni, a intervalli di 6-15 minuti nella migliore delle ipotesi, più spesso con intervalli di un’ora. La conseguenza di questa situazione è un “livellamento” delle precipitazioni nel tempo e una perdita di informazioni su quanta pioggia cada effettivamente durante ogni evento piovoso. “Questa ipotesi non è appropriata per modellare le precipitazioni ad alta frequenza – spiega Yuxiao Li, tra gli autori dello studio pubblicato sulla rivista Spatial Statistics – perché grandi precipitazioni che si sono verificate in passato possono comportare una probabilità irrealisticamente alta di ulteriori piogge, in tali modelli”. “In questo studio – continua il ricercatore – abbiamo utilizzato i dati sulle precipitazioni ad alta frequenza raccolti da nuovi pluviometri Pluvimate per riprodurre meglio le proprietà statistiche di occorrenza delle precipitazioni, l’intensità e la durata del periodo di siccità”.
Si tratta di nuovi pluviometri acustici, che registrano ogni goccia di pioggia catturata in un recipiente e che possono fornire dati precisi sulle precipitazioni ad alta frequenza, impossibili da acquisire utilizzando dispositivi di misurazione classici come pluviometri a benna ribaltabile e radar. Questi nuovi set di dati forniscono una visione senza precedenti delle dinamiche minuto per minuto delle precipitazioni, il che implica un cambiamento nell’approccio della relativa modellazione statistica.
“I dati sulle precipitazioni ad alta frequenza includono più zeri e hanno ‘code’ più lunghe per intensità di pioggia elevate rispetto ai dati di precipitazione comuni”, precisa Li. “Noi abbiamo sviluppato un modello che tiene conto di questa ‘asimmetria’ e della pesante coda dei dati sulle precipitazioni ad alta frequenza, permettendoci di generare dati sintetici sulle precipitazioni che forniscono informazioni preziose per la gestione dell’acqua, soprattutto in tempi e luoghi non osservati”.
Il modello sviluppato da Li e da Ying Sun include anche rappresentazioni meteorologiche di strati terrestri e atmosferici, che consentono l’interpretazione fisica diretta delle caratteristiche statistiche. “La modellazione delle precipitazioni è uno dei principali argomenti di ricerca nel nostro gruppo di statistiche ambientali”, conclude Li. “Il nostro modello è il primo generatore di precipitazioni stocastiche per precipitazioni ad alta frequenza e sarà prezioso per analizzare molti fenomeni a breve termine, oltre a costituire la base per un modello di ‘gemello digitale’ che riproduca processi fisici utilizzando una replica virtuale, il che è un tema caldo per le città intelligenti e l’industria 4.0”.