Valutazione delle performance di simulazione dei modelli scelti

Al fine di valutare la capacit`a dei singoli modelli nel riprodurre la risposta idrologica dei bacini, sono stati selezionati una certo numero di eventi tra tutti quelli estratti dalla serie storica sulla base dello scroscio di pioggia (vedi paragrafo3.3). La selezione `e avvenuta evitando gli eventi in cui i pluviografi non sono stati in grado di catturare in modo sufficientemente affidabile la variabilit`a spazio-temporale della precipitazione. In pratica sono stati scelti in maniera che rispettassero contemporaneamente due criteri:

• i volumi di pioggia e corrispondente portata osservati fossero non eccessivamente differenti tra loro;

• non si presentassero palesi incongruenze temporali tra lo ietogramma e l’idrogramma osser- vati.

E’ importante evidenziare che il tipo di analisi condotta qui, mira ad analizzare l’abilit`a dei modelli afflussi-deflussi proposti nel riprodurre correttamente la risposta del bacino, e differisce pertanto da quella del capitolo 4, in cui gli eventi sono stati considerati tutti perch´e la finalit`a era di analizzare l’influenza del campionamento spaziale dei campi di pioggia sulla risposta modellistica. La tabella5.3riporta gli eventi totali estratti dalla serie storica secondo il criterio definito nella sezione3.3, e il sottoinsieme di eventi selezionati per le analisi condotte nella presente sezione.

Eventi totali Eventi selezionati

Araxisi 906 107

Foddeddu 486 51

Tabella 5.3: Numero di eventi totali estratti dalla serie storica in ragione dello scroscio di piog- gia e numero di eventi su cui `e stata effettivamente eseguita la valutazione dei modelli idrologici.

Il confronto tra l’idrogramma osservato e quello simulato da ciascun modello afflussi-deflussi `e stato eseguito applicando evento per evento le metriche d’errore N SE (eq. 2.2), T P E (eq. 2.2), REP (eq. 2.3), RET P (eq. 2.4). Nella figura 5.7 vengono riportati per ciascuno modello proposto, i valori mediani delle relative performance calcolate su tutti gli eventi selezionati (nella tabella6.8del prossimo capitolo sono riportati i corrispondenti valori). Per brevit`a riportiamo solo i risultati ottenuti adottando per la depurazione delle perdite, il metodo SCS-CN. Tale metodo infatti ha fornito risultati leggermente migliori rispetto al Green-Ampt nella versione CN4GA (Grimaldi et al.,2013) (descritto nella sezione3.3), a fronte tra l’altro della maggiore semplicit`a di applicazione. L’utilizzo del modello di Green-Ampt nella versione originale, acquisendo i valori di tutti i parametri da relazioni di letteratura (Rawls et al.,1983), ha fornito peraltro un ulteriore degrado delle performance dei modelli afflussi-deflussi.

Con la cautela di ricordare che i risultati ottenuti sono affetti da diversi gradi di incertezza dovuti, sia al a campionamento del campo di precipitazione da parte di un numero ridotto di pluviografi (vedi sezione 4.3.5), che alla determinazione della pioggia netta e del deflusso di pioggia (vedi sezione3.2), possiamo rilevare i seguenti punti:

• L’UH di Clark fornisce globalmente delle buone performance sia in termini di N SE che di T P E, ottenendo rispettivamente 0.34 e 0.11 per l’Araxisi, e 0.33 e 0.15 per il Foddeddu. La calibrazione dei parametri non produce un significativo miglioramento, e anzi nel caso dell’Araxisi N SE degrada a 0.19;

• L’UH empirico fornisce in genere dei discreti risultati, ma, essendo derivato attraverso un processo di calibrazione sui dati osservati, rimane al disotto delle nostre aspettative. Solo nel caso del Foddeddu raggiunge il miglior N SE pari a 0.39, e nel caso dell’Araxisi un valore molto basso di REP pari a -0.04;

ARAXISI

FODDEDDU

Figura 5.7: Performance dei modelli afflussi-deflussi valutate attraverso le metriche NSE, T P E, REP , RET P per ciascuno dei modelli UH. Ciascun pallino rappresenta la mediana dei valori

ottenuti sugli eventi della serie selezionati (tabella5.3).

• L’UH SCS e l’UH di Snyder danno performance molto meno soddisfacenti rispetto agli altri modelli: in particolare l’UH SCS, funziona molto male per l’Araxisi con N SE, T P E e REP pari rispettivamente a -0.31, 0.31, -0.48; mentre l’UH di Snyder per le stesse metriche corrisponde valori pari a 0.14, 0.29 e 0.31, nel caso del Foddeddu. Si rileva infine che l’utilizzo dei parametri calibrati consente, nel solo caso dell’Araxisi e sporadicamente, un miglioramento delle performance con risultati che diventano comparabili al UH empirico; • Anche il GUH fornisce globalmente delle buone performance. In particolare nel caso

dell’Araxisi i risultati del GUH parametrizzato secondo Rosso (1984) e di quello ottenuto per calibrazione sono oltre che coincidenti tra loro, molto prossimi ai risultati ottenuti dagli UH empirico, Clark e Snyder calibrato. Anche nel caso del Foddeddu i risultati sono com- parabili con quelli dei modelli migliori: si rileva in particolare che l’utilizzo dei parametri calibrati consente rispetto alla parametrizzazione di Rosso (1984) un miglioramento del N SE da 0.29 a 0.35 e un peggioramento di REP che passa da 0.20 a 0.33;

• Se consideriamo i valori di riferimento delle metriche assunti nella sezione 4.3.3, possiamo notare che tutti modelli adottati, ad eccezione del UH SCS e di Snyder, riescono a prevedere

in modo sufficientemente accurato il picco di piena (T P E < 0.25, |REP | e |RET P | < 0.5). D’altra parte per quanto riguarda la simulazione della forma dell’idrogramma di piena non si riesce mai a raggiungere il valore obbiettivo pari a N SE > 0.5, ma i valori sono quasi sempre pienamente nella parte positiva dell’asse delle ordinate: le performance pi`u elevate sono raggiunte dal UH di Clark per l’araxisi e dal UH empirico, Clark e GUH (sia nella versione regionalizzata che calibrata) per il Foddeddu;

• Si vuole evidenziare infine che considerando il sottoinsieme di eventi qui selezionato, non `e stata rilevata la tendenza alla sovrastima del picco di piena (REP > 0), riscontrata applicando l’UH di Clark nel capitolo6. D’altra parte gli errori nella previsione del tempo al picco (RET P ) sono risultati sempre relativamente ridotti, in accordo con quanto gi`a rilevato nel capitolo citato;

• E’ interessante osservare che i risultati ottenuti per il Foddeddu sono simili e spesso migliori a quelli dell’Araxisi: ad esempio per il Foddeddu ben 4 modelli forniscono N SE superiore a 0.3, mentre per l’Araxisi soltanto 1, a fronte di T P E sempre comparabili. Tale risultato non `e in antitesi a quanto rilevato nel capitolo4(performance sull’Araxisi discretamente migliori rispetto al Foddeddu), in quanto ora la valutazione `e stata condotta su un sottoinsieme di eventi con pioggia e portata in certa misura congruenti, pertanto meno influenzati dagli effetti negativi del campionamento spaziale della precipitazione. D’altra parte il Foddeddu `e meno esteso e presenta un comportamento pi`u impulsivo che riduce l’incertezza insita nella separazione delle componenti di deflusso.