L'assimilazione della temperatura superficiale con il filtro di Kalman per aggiornare i parametri e lo stato di un modello idrologico

This thesis is part of the EU-funded SIM project in the framework of WaterWorks2014 - Water Joint Programming Initiative and, similarly to the project, aims to develop an operational tool for real-time forecasting of crop irrigation needs in order to support water management and optimize irrigation planning by providing, in a static and dynamic way, the behavior of soil moisture at high spatial and temporal resolutions. For this purpose, the thesis evaluates the use of the assimilation of surface temperature and soil moisture data, implemented through a one-dimensional Kalman filter, for the analysis of the characteristics of a land cultivated with corn in Livraga (LO) and for the correction of forecasts of energy flows, soil moisture and surface temperature obtained through an hydrological model (FEST-EWB). The soil parameters were initially obtained by assimilating the surface temperature, then, once the parameters were found, the surface temperature was assimilated by correcting the latent heat flux and the soil heat flux, and the soil moisture updating the same humidity. For the correction of the estimates of hydrological simulations, observations from an eddy covariance station located in the field were used. Analyzes are also proposed with observations at different time steps to simulate a real data scarcity situation and to evaluate the reaction of the different variables and the usefulness of the assimilation process.

Questa tesi rientra nel progetto SIM finanziato dall’UE nel quadro di WaterWorks2014 – Water Joint Programming Initiative quindi, analogamente al progetto, mira a sviluppare uno strumento operativo per la previsione in tempo reale delle esigenze di irrigazione delle colture al fine di supportare la gestione parsimoniosa dell’acqua e ottimizzare la pianificazione dell’irrigazione fornendo, sia in modo statico che dinamico in tempo reale, il comportamento dell’umidità del suolo ad alte risoluzioni spaziali e temporali. A tal scopo la tesi valuta l’utilizzo dell’assimilazione dei dati di temperatura superficiale e umidità del suolo, attuata attraverso un filtro di Kalman monodimensionale, per l’analisi delle caratteristiche di un terreno coltivato a mais a Livraga (LO) e per la correzione delle previsioni dei flussi di energia, dell’umidità del suolo e della temperatura superficiale ottenute attraverso un modello idrologico (FEST-EWB). Si sono inizialmente ricavati i parametri del suolo assimilando la temperatura superficiale poi, una volta trovati i parametri, è stata assimilata la temperatura superficiale, correggendo il calore latente e il calore dal suolo, e l’umidità del suolo aggiornando la stessa umidità. Per la correzione delle stime delle simulazioni idrologhe sono state utilizzate le osservazioni provenienti da una stazione eddy covariance situata sul campo. Sono inoltre proposte delle analisi con osservazioni a diverso passo temporale per simulare una situazione reale di scarsità di dati e valutare la reazione delle diverse variabili e l’utilità del processo di assimilazione.