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Michele Brunetti, Tommaso Caloiero, Roberto Coscarelli, Giovanni Gullà, Teresa Nanni, Claudia Simolo

UN TEST DI OMOGENEITÀ E UNA METODOLOGIA PER LA RICOSTRUZIONE DEI DATI MANCANTI ALLE SERIE PLUVIOMETRICHE GIORNALIERE CALABRESI PER L’INDIVIDUAZIONE DI AREE OMOGENEE E LA STIMA DEI TREND

A HOMOGENEITY TEST AND A METHODOLOGY FOR RECONSTRUCTING MISSING DATA TO DAILY RAINFALL SERIES OF CALABRIA WITH THE AIM TO INDIVIDUATE HOMOGENEOUS AREAS AND TO ESTIMATE TRENDS

Nell’analisi delle serie storiche di grandezze climatiche si riscontrano spesso problemi di disomogeneità e di assenza di dati, che possono determinare errori dello stesso ordine di grandezza, o talora addirittura maggiori, dei segnali a lungo termine che l’analisi si propone di evidenziare. Scopo del presente lavoro è stato la creazione di un database omogeneo e completo, ovvero il più possibile privo di segnali di tipo non-climatico e senza dati mancanti nella serie storica, che sia funzionale ad un’attendibile analisi climatica. Per le elaborazioni sono stati utilizzati i dati di precipitazione della rete di misura del Centro Funzionale Multirischi della Calabria. La metodologia utilizzata per l’omogeneizzazione delle serie storiche, necessaria per rimuovere i segnali non climatici, si basa sull’applicazione del test di Craddock per l’individuazione delle disomogeneità e su metodologie statistiche per la loro rimozione. Il test di Craddock per la valutazione dell’omogeneità è stato applicato alle serie storiche dei dati pluviometrici mensili e dei numeri di giorni piovosi con più di 50 anni di osservazione. Per il recupero dei dati mancanti è stato applicato un metodo di stima basato sul confronto tra stazioni vicine. Attraverso l’applicazione dell’Analisi delle Componenti Principali il territorio regionale è stato infine suddiviso in aree climaticamente omogenee, delle quali sono stati analizzati i trend climatici.
Parole chiave: Omogeneizzazione, Craddock, PCA, Precipitazione, Calabria.

The analysis of the time series of climatic variables are frequently affected by inhomogeneity and problems arising from lack of data, which can lead to errors of the same (or sometimes even higher) order of magnitude, of the longterm signals that the analysis aims to highlight. The purpose of this work was the creation of a homogeneous and complete database which might be functional to a reliable climatic analysis, and which, consequently, does not include any non-climatic signals nor any incomplete historical series. The precipitation data of the Centro Funzionale Multirischi of the Calabria region network have been used in this work. The methodology used for the homogenization of the series, which is necessary to remove non-climatic signals, is based on the Craddock test for the identification of the inhomogeneities, and on statistical methods for their correction. The Craddock test was applied to the time series of monthly rainfall data and numbers of rain days with more than 50 years of observation. For the reconstruction of the missing data, an estimation method based on the comparison between nearby rain gauges has been performed. After applying the Principal Component Analysis, the region has been finally divided into climatically homogeneous areas, for each of which rainfall trends were analyzed.
Keywords: Homogenization, Craddock, PCA, Precipitation, Calabria.