Uso integrato dei dati di pioggia radar-pluviometro: analisi ... - Arpa

A.3 Metodo di correzione per gli echi di seconda scala
Il procedimento che abbiamo implementato si basa sul confronto tra la mappa di pioggia del
ottenuta dal segnale a impulso corto e quella del “medio”. Esso analizza, uno alla volta, i pixel della
mappa del corto, e, se essi segnano pioggia, individua il loro corrispondente nel medio: se né quello
né gli altri 8 pixel attorno segnano pioggia, allora il pixel in questione è “sospetto” (pioggia nel
corto e non nel medio). Poiché i dati usualmente utilizzati sono quelli del corto subiscono un
numero maggiore di correzioni, rispetto a quelle del medio; ciò comporta ad esempio che il pixel in
questione possa essere il frutto di una correzione per beam blocking, e perciò che l’informazione di
pioggia in esso contenuta sia corretta, e non da rimuovere. Per verificare questo, viene effettuato un
ulteriore controllo: viene calcolata la posizione della presunta area vera di pioggia (125 km +
distanza del pixel dal centro), e si verifica se in uno dei 25 pixel che stanno attorno a tale punto del
medio c’è pioggia. In caso positivo, riteniamo che il pixel di partenza del corto sia sbagliato e
rimuoviamo da esso la pioggia. Il fatto di non confrontare con un solo pixel nel medio, ma con un
gruppo (prima di 9, poi di 25) risulta necessario perché tra corto e medio esiste un leggero
sfasamento temporale; alcune prove sono state effettuate prima di individuare l’intorno di pixel più
appropriato.
L’implementazione di tale procedura comporta la creazione di nuovi file ncdf corrispondenti alle
mappe del corto. Il confronto di questi ultimi con le mappe del medio mostra che il problema viene
notevolmente ridotto. Tuttavia, trattandosi di un procedimento separato per ogni pixel, esso non
tiene conto delle macchie di pioggia nella loro totalità, perciò accade a volte che esse non vengano
rimosse completamente, lasciando ad esempio dei pixel che continuano ad indicare pioggia. E’
auspicabile migliorare questa tecnica, ad esempio servendosi di metodi di pattern recognition.
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