Validazione del dataset radar-pluviometrico PRISMA con la rete di monitoraggio citizen science Meteonetwork

There are different types of information and data within the field of precipitation measurements, coming from direct observations or indirect estimates. For example, rain gauge measurements directly quantify the amount of rainfall in a given point on the ground, while other indirect monitoring instruments, such as weather radars, provide rainfall intensity estimates. Nevertheless, data availability must be supported by quality and reliability. For this reason, the validation phase is fundamental. This study explains the validation of PRISMA, a radar-pluviometric dataset, property of ARPA Lombardia, built from the merging of rain gauge measurements from ARPA Lombardia weather monitoring network and rainfall intensity estimates from the weather radar of MeteoSwiss, located on the Monte Lema. The PRISMA dataset has been validated through the comparison with the citizen science weather network Meteonetwork, a non-profit association composed of meteorology enthusiasts. This comparison between PRISMA and Meteonetwork is carried out on several rainfall events in the 2013 – 2022 period, comparing the cumulated rainfall during each event. The validation procedure explained in this study represents an example for the validation of raster meteorological datasets with point-source meteorological data, provided that a preliminary data quality check has been carried out such as in this study on Meteonetwork data. Throughout the study, the correlation between PRISMA and Meteonetwork data with different durations and types of events (i.e., stratiform and convective events) has been analyzed in depth. The validation of PRISMA has given positive results, finding an acceptable median overestimation in PRISMA compared to Meteonetwork. The overestimation is contained below 6-7 mm for all the durations and all the types of events. This outcome may be very useful for operational purposes and for the civil protection, since it is possible to correct the dataset and use it in different fields of application, such as flood risk management and mitigation.

Nell’ambito delle misure di precipitazione esistono diversi tipi di informazioni e dati che possono provenire da osservazioni dirette o stime indirette. Ad esempio, le misure dei pluviometri quantificano in modo diretto la pioggia caduta in un determinato punto del territorio. Altri strumenti di tipo indiretto, invece, come i radar meteorologici, forniscono stime di intensità di precipitazione. La disponibilità dei dati deve, però, essere sempre accompagnata dalla qualità e dall’affidabilità, motivo per cui è fondamentale la fase di validazione dei dati. In questo studio, viene presentata la validazione di PRISMA, un dataset radar-pluviometrico, di proprietà di ARPA Lombardia, frutto dell’integrazione tra le misure pluviometriche della rete di monitoraggio meteorologico di ARPA Lombardia e le stime dell’intensità di precipitazione del radar di MeteoSvizzera situato sul Monte Lema. Il dataset PRISMA è stato validato tramite il confronto con la rete di monitoraggio meteorologico citizen science Meteonetwork, un’associazione no-profit composta da appassionati di meteorologia. Il confronto tra PRISMA e Meteonetwork è stato effettuato su diversi eventi di pioggia durante il periodo 2013 – 2022, comparando il valore di precipitazione cumulata durante ogni evento. La procedura di validazione esposta in questo studio rappresenta un esempio per la validazione di dataset meteorologici grigliati con dati meteorologici puntuali, a seguito di un controllo preliminare della qualità dei dati, come svolto in questo lavoro di tesi sui dati Meteonetwork. Durante lo studio, è stata approfondita anche la correlazione tra il dato PRISMA e Meteonetwork al variare della durata e della tipologia di evento, ovvero distinguendo tra eventi stratiformi ed eventi convettivi. La validazione di PRISMA ha dato esito positivo, riscontrando in PRISMA, rispetto alla rete Meteonetwork, una sovrastima mediana accettabile, contenuta al di sotto dei 6-7 mm per tutte le durate e le tipologie di evento. Questo risultato può essere molto utile ai fini operativi e per la protezione civile, poiché è possibile effettuare una correzione del dataset, utilizzabile poi in diversi ambiti di applicazione, come ad esempio la gestione e la mitigazione del rischio idraulico.