Rapporto finale - Metodologie di Monitoraggio dell ... - Momar

Figura 6.7 Caratteristiche e distribuzione dei suoli dominanti nel bacino
6.2.3 Calibrazione del modello idrologico
La calibrazione manuale è intuitiva e utile come esercizio, tuttavia è assai
laboriosa e i risultati sono spesso soggettivi. Durante il lavoro si è applicata una
procedura di ottimizzazione della funzione obiettivo (FO) che consente di
minimizzare gli scarti tra le portate simulate e quelle osservate, fornendo
contestualmente il grado di incertezza dei valori attribuiti ai vari parametri.
Gli algoritmi che ottimizzano la FO fondati su un campionamento casuale,
esplorano l’intero spazio dei parametri superando le diverse regioni di
attrazione dovute alla presenza di ottimi locali. Il software SWAT-CUP è stato
utilizzato per l’ottimizzazione. Questa è un‘interfaccia che collega il modello
SWAT alle metodologie GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation,
Beven and Binley 1992), PARASOL (Parameter Solution, van Griensven and
Meixner 2006), SUFI-2 (Sequential Uncertainty FItting, Abbaspour et al. 2007) e
MCMC (Markov Chain Monte Carlo, Kuczera and Parent, 1998).
Nel caso di studio si è utilizzata la procedura SUFI-2, una procedura
concettualmente similare a GLUE in cui l’incertezza dei parametri include tutte
le fonti di incertezza come quelle relative alle variabili principali (ad es. le
precipitazioni), al modello, ai parametri e ai dati osservati. Il grado d’incertezza
complessivo è quantificato dal valore dell’indice P-factor, che rappresenta la
percentuale dei dati registrati, ricadenti all’interno dell’intervallo
corrispondente a un’incertezza nella previsione del 95% (95PPU).
Gli estremi dell’intervallo 95PPU corrispondono alla probabilità del 2,5% e del
97,5% della distribuzione dei valori della variabile di output, che riflette tutte le
forme di incertezza, ottenuta attraverso un campionamento Latin Hypercube.
Un altro indicatore utilizzato per quantificare i risultati dell’analisi di incertezza
e di calibrazione è l’R-factor che è dato dal rapporto tra la larghezza media della
banda 95PPU e la deviazione standard dei dati misurati.
Il concetto fondamentale sintetizzato nella metodologia SUFI-2 esprime la
relazione tra l’aumento dell’incertezza dei parametri e il corrispondente
aumento dell’incertezza dei risultati della modellazione. Quindi inizialmente
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