Laboratorio di elaborazione dati ambientali è una attività formativa che mira a fornire le conoscenze fondamentali per la raccolta, elaborazione, interpretazione dei dati ambientali e la loro applicazione nella soluzione di problemi di ingegneria delle acque.
Esso fa parte del corso di studio di secondo livello in “Ingegneria civile per la protezione dai rischi naturali”, curriculum Idraulica, che ha l’obiettivo di formare un ingegnere civile in grado di risolvere problemi di progettazione degli interventi di difesa del territorio e delle acque.
Nel quadro di questo percorso, l’insegnamento si propone di fornire le conoscenze di base dei principali metodi per l’utilizzo a scopo tecnico e scientifico di basi di dati relative a parametri ambientali e meteorologiche, con particolare riferimento alle misure dirette e alle serie derivate da modelli (previsioni, hindcasting, rianalisi). Al termine del corso gli studenti saranno in grado di utilizzare un linguaggio di calcolo per l’analisi di grandi quantità di dati e per la produzione di elaborazioni statistiche utili nelle applicazioni.
Esso fa parte del corso di studio di secondo livello in “Ingegneria civile per la protezione dai rischi naturali”, curriculum Idraulica, che ha l’obiettivo di formare un ingegnere civile in grado di risolvere problemi di progettazione degli interventi di difesa del territorio e delle acque.
Nel quadro di questo percorso, l’insegnamento si propone di fornire le conoscenze di base dei principali metodi per l’utilizzo a scopo tecnico e scientifico di basi di dati relative a parametri ambientali e meteorologiche, con particolare riferimento alle misure dirette e alle serie derivate da modelli (previsioni, hindcasting, rianalisi). Al termine del corso gli studenti saranno in grado di utilizzare un linguaggio di calcolo per l’analisi di grandi quantità di dati e per la produzione di elaborazioni statistiche utili nelle applicazioni.
scheda docente materiale didattico
2. Metodologie di misura dei dati idrometeorologici
3. I principali programmi internazionali di monitoraggio ambientale a grande scala
4. Cenni di modellistica meteorologica e meteomarina, tecniche di hindcasting e rianalisi
5. Cenni di modellistica climatica e proiezioni IPCC
6. Accesso ed elaborazione di dati meteo-climatici osservati e derivati dai modelli di simulazione e rianalisi globali/regionali (con esercitazioni in Matlab)
7. Tecniche di analisi delle serie storiche di dati meteo-climatici
i. Caricamento dati e gestione indici temporali
ii. Validazione dati ed eliminazione record anomali
iii. Analisi statistiche di base sul campione totale (es. curve di durata)
iv. Estrazione campioni statistici dei valori estremi (metodi Peaks Over Treshold e Block Maxima)
v. Adattamento distribuzioni di probabilità al campione totale e al campione dei valori estremi
vi. Tecniche di allineamento e confronto di più serie storiche, compresa l’analisi di correlazione e bias
Programma
1. Richiami alle variabili meteo-idrologiche2. Metodologie di misura dei dati idrometeorologici
3. I principali programmi internazionali di monitoraggio ambientale a grande scala
4. Cenni di modellistica meteorologica e meteomarina, tecniche di hindcasting e rianalisi
5. Cenni di modellistica climatica e proiezioni IPCC
6. Accesso ed elaborazione di dati meteo-climatici osservati e derivati dai modelli di simulazione e rianalisi globali/regionali (con esercitazioni in Matlab)
7. Tecniche di analisi delle serie storiche di dati meteo-climatici
i. Caricamento dati e gestione indici temporali
ii. Validazione dati ed eliminazione record anomali
iii. Analisi statistiche di base sul campione totale (es. curve di durata)
iv. Estrazione campioni statistici dei valori estremi (metodi Peaks Over Treshold e Block Maxima)
v. Adattamento distribuzioni di probabilità al campione totale e al campione dei valori estremi
vi. Tecniche di allineamento e confronto di più serie storiche, compresa l’analisi di correlazione e bias
Modalità Valutazione
La valutazione delle conoscenze/competenze acquisite avverrà con la possibile valutazione di • progetto individuale o di gruppo • prova pratica al computer • relazione tecnica o notebook riproducibile • presentazione orale del lavoro svolto scheda docente materiale didattico
2. I principali programmi internazionali di monitoraggio ambientale a grande scala
3. Cenni di modellistica meteorologica e meteomarina, tecniche di hindcasting e rianalisi
4. Cenni di modellistica climatica e proiezioni IPCC
5. Accesso ed elaborazione di dati meteo-climatici osservati e derivati dai modelli di simulazione e rianalisi globali/regionali (con esercitazioni in Matlab)
6. Tecniche di analisi delle serie storiche di dati meteo-climatici
i. Caricamento dati e gestione indici temporali
ii. Validazione dati ed eliminazione record anomali
iii. Analisi statistiche di base sul campione totale (es. curve di durata)
iv. Estrazione campioni statistici dei valori estremi (metodi Peaks Over Treshold e Block Maxima)
v. Adattamento distribuzioni di probabilità al campione totale e al campione dei valori estremi
vi. Tecniche di allineamento e confronto di più serie storiche, compresa l’analisi di correlazione e bias
Programma
1. Richiami alle variabili meteo-idrologiche e metodologie di misura2. I principali programmi internazionali di monitoraggio ambientale a grande scala
3. Cenni di modellistica meteorologica e meteomarina, tecniche di hindcasting e rianalisi
4. Cenni di modellistica climatica e proiezioni IPCC
5. Accesso ed elaborazione di dati meteo-climatici osservati e derivati dai modelli di simulazione e rianalisi globali/regionali (con esercitazioni in Matlab)
6. Tecniche di analisi delle serie storiche di dati meteo-climatici
i. Caricamento dati e gestione indici temporali
ii. Validazione dati ed eliminazione record anomali
iii. Analisi statistiche di base sul campione totale (es. curve di durata)
iv. Estrazione campioni statistici dei valori estremi (metodi Peaks Over Treshold e Block Maxima)
v. Adattamento distribuzioni di probabilità al campione totale e al campione dei valori estremi
vi. Tecniche di allineamento e confronto di più serie storiche, compresa l’analisi di correlazione e bias
Testi Adottati
Il materiale didattico verrà fornito dal docente sotto forma di slide o dispenseModalità Frequenza
La frequenza non è obbligatoria ma fortemente consigliata.Modalità Valutazione
La valutazione delle conoscenze/competenze acquisite avverrà con la possibile valutazione di • progetto individuale o di gruppo • prova pratica al computer • relazione tecnica o notebook riproducibile • presentazione orale del lavoro svolto