Presentazione progetto ARPIEM a Giornata di Studio 'Piene Fluviali ed Aree Inondabili', Cosenza, 10 Febbraio 2009

1. Valutazione delle Piene di Progetto:
Sviluppi Recenti
PIERLUIGI CLAPS
FRANCESCO LAIO
Politecnico di Torino
www.idrologia.polito.it/piene
Cosenza 10 Febbraio 2009

3. Elementi di novità
Uso di dati non convenzionali
Assenza di discontinuità spaziale nell’applicazione
(no Zone Omogenee)
Quantificazione dell’incertezza di stima
Valorizzazione dell’informazione locale, ove disponibile

4. Metodo indice
Il metodo della piena indice (Darlymple, 1960) scompone
la variabilità della piena di progetto in due fattori, la
piena indice e la curva di crescita:
Q(T) = Qindice· K(T)
Qindice è una grandezza locale, caratteristica del sito preso in
esame (media o mediana).
K(T) è una funzione che misura l’incremento degli eventi
estremi per i diversi periodi di ritorno rispetto al valore indice.

5. Dati idrologici: grandezze
Precipitazioni estreme di breve durata
Portate massime annuali al colmo
Massimi annui della portata media giornaliera
Valori estremi occasionali (dati storici isolati,
rapporti di evento)

6. Dati di piena
Massimi annui delle portate
al colmo di piena e delle
portate medie giornaliere in
81 stazioni, di cui:
58 storiche (S.I.M.N)
13 Enel
26 sbarramenti (sui 46
di interesse) di cui 10
con misure al colmo

7. Confronto con dati studi precedenti

8. Parametri geomorfoclimatici considerati
44 parametri geomorfoclimatici:
■ morfologia (30): area, lunghezza
asta principale, rapporti di Horton,
pendenze, coord. punti caratteristici
del bacino, etc.;
■ suolo (7): indici di uso del suolo
(Corine), CN, permeabilità apparente;
■ piovosità (7): a, n, afflusso medio
annuo, regimi pluviometrici.

9. Stima di Qindice
Analisi multiregressiva
y = Xb + e
Dove:
• Qindice
• Q media
• Qindice / A
y= Qindice =
con
• ln (Qindice) • Q mediana
• ln (Qindice / A)
b = coefficienti di regressione stimati
• parametri morfologici
con i metodi OLS e WLS (con
• parametri climatici
X= w = n j)
• parametri pedologici
e = residui della regressione

10. Analisi dei descrittori efficaci in bacini alpini
DEM SRTM,NASA 2000 (area cella = 0.008 km2)
Area del bacino
raggruppamento classi Corine. In particolare sono emersi:
Indici di uso del suolo
valori medi di bacino da mappe di variabilità spaziale
Parametri della C.P.P.
ampiezze delle due sinusoidi dello sviluppo in serie di Fourier
Regimi pluviometrici

11. Relazione finale di stima
caso y = ln (Qindice / A)

12. Qualità di adattamento

13. Dati non convenzionali: portate estreme giornaliere
Le massime portate medie giornaliere Qg sono spesso disponibili anche per
sezioni prive di dati di portata al colmo di piena
Si sono elaborate tecniche per la stima della piena indice e dei parametri della
curva di crescita a partire da dati Qg

14. Stima di Qindice dagli estremi giornalieri
Qind = c P ⋅ μ g
cp = coefficiente di punta (vedi Ciaponi e Moisello, 1988);
µg = media del campione di dati massimi giornalieri.
cP = 4.0694 ⋅ σ qg ⋅ ΔH 2 0.17 ⋅ a 0.19
−
0.12

15. Integrazione delle serie storiche con dati occasionali
Eventi occasionali: eventi alluvionali sporadici di particolare rilevanza, non
registrati con sistematicità (es. Sez.F S.I.M.N., Rapporti di Evento).
Si integrano nella serie individuando un valore soglia pari al più piccolo dei
valori occasionali considerati.
Q0
Q0

16. Integrazione delle serie storiche con dati occasionali
nsotto_soglia dati al di sotto della soglia pesati sulla numerosità n della
serie storica riferita al periodo sistematico di misurazione
nsopra_soglia dati al di sopra della soglia (dati occasionali) pesati sul
“periodo equivalente di osservazione” neq ossia la lunghezza
complessiva del lasso temporale coperto dalla serie storica integrata.
nsotto _ soglia nsopra _ soglia
∑Q ∑Q
i i
Qind = +
i =1 i =1
n neq
Periodo di ritorno T dei dati occasionali:
n +1
i
Prob. di superamento (Weibull) pi = ⇒ Ti = con n = n eq
n +1 i

17. Stima regionale della curva di crescita
Variabilità continua dei parametri
Parametri = L - Momenti
Regressioni multiple su descrittori geomorfoclimatici

18. Parametri geomorfoclimatici di bacino
Coefficiente a della c.p.p Morfologia
Quote Pendenze

19. Variabilità spaziale di L-cv
L cv = 2 . 648 ⋅ 10 − 1 − 8 . 392 ⋅ 10 − 5 H media − 4 .314 ⋅ 10 − 3 LLDP +
+ 1 . 304 ⋅ 10 − 2 lungh _ vett _ orient + 2 . 975 ⋅ 10 −1 n

20. Variabilità spaziale di L-ca
L ca = 3.604 − 1.144 ⋅ 10 −6 X sc − 6.052 ⋅ 10 −7 Y sc + 7.190 ⋅ 10 −1 L cv

21. L-Momenti (Lcv, Lca) e
funzione K(T)
π −1 2 β Γ(α + 1 2 ) Γ(α )
γ = 2α −1 2 sign (Lca )
μ=
Lcv
σ = Lcv (ξ + αβ )π 1 2α 1 2 Γ(α ) Γ(α + 1 2 )

22. Studio della variabilità delle stime => soglie di numerosità dei dati
Diagramma per la scelta del metodo di stima del L-cv

23. Esempio di stima: Maira a Saretto

24. Scelta della distribuzione di probabilità