Compound events are a particular type of extreme natural event in which the impact is caused by multiple interacting variables. A less investigated subcategory is given by temporal clustering, i.e. the occurrence of multiple hazards/drivers of the same type in close succession. The aim of the work is to focus the attention on this typology of events in precipitation series and to understand its effect on flood and landslides. The increased knowledge about the generating processes of hazards, may benefit the subsequent evaluation of risk and management strategy like regulation or early warning systems. To achieve this, we developed an innovative method, built upon a count-based procedure and a statistical test, able to identify individual clustering episodes inside a time series. Existing methods are mainly focused on assessing the tendency to clusterize or they lack a statistical significance of the results. A multivariate extension is also proposed that detects a temporal clustering of co-occurrences. The method was tested in Italy studying the precipitation over the territory and relating it to circulation weather patterns and teleconnection indices. Then we applied it in the investigation of drivers of landslides and floods. We found a clear link between temporal clustering of precipitation and landslides occurrence in Italy, except for rock falls that were mainly related to temperature. The knowledge about temporal clustering can also be applied to detect landslides, as shown with two datasets in Portugal. Moving to floods, we investigated the drivers of lake flood considering also their severity. The most severe events were related with the occurrence of multiple precipitation events in close succession while less severe events were often linked to sparse precipitation events and melting. The last investigated case study is floods in endorheic basins. Here we could identify three driving mechanisms, intense rainfall events, an event with a high rainfall depth preceding the flood, and a temporal clustering of rainfall events. In conclusion, the work provides a novel method that fills the gap of identifying individual clustering episodes. Even though it was here used solely on precipitation, it has a wide application since it is suitable to any time series that can be discretized into occurrence and nonoccurrence values. Its relation with floods and landslides can provide general guidelines that can be extended to other hazards and the results may be taken in consideration in management and prevention measures.

Gli eventi composti sono un tipo particolare di eventi naturali estremi nei quali l’impatto è causato da più variabili che interagiscono tra di loro. Un sottoinsieme meno investigato è quello della successione di più eventi dello stesso tipo uno di seguito all’altro. L’obiettivo di questo lavoro è di concentrare l’attenzione su questo particolare meccanismo nelle serie di precipitazione per capire la sua influenza su piene e frane. Una migliore comprensione dei processi che generano questi disastri naturali può aiutare nella valutazione del rischio, nella gestione e nei sistemi di allarme. Per raggiungere questo scopo abbiamo sviluppato un nuovo metodo che si basa su un conteggio e su un test statistico che è in grado di identificare singoli episodi di raggruppamento in una serie temporale. I metodo esistenti infatti si focalizzano sulla tendenza degli eventi a raggrupparsi e quando invece individuano i singoli episodi di raggruppamento lo fanno senza una validazione statistica. Viene anche proposta una versione multivariata del metodo. Il metodo è stato testato in Italia studiando la precipitazione su tutto il territorio, legandola a degli indici di teleconnessione e delle condizioni di circolazione atmosferica. È stato poi applicato per studiare le cause di frane e piene. Abbiamo trovato una chiara relazione tra eventi raggruppati di precipitazione e il verificarsi di frane in Italia ad eccezione dei crolli, che sono principalmente legati alla temperatura. La conoscenza di questo legame può anche essere applicata nell’individuazione di frane, come mostrato utilizzando due set di dati in Portogallo. Spostandosi alle piene, abbiamo investigato i meccanismi che generano le piene lacuali tenendo in considerazione anche la loro severità. Gli eventi più severi sono legati al verificarsi di eventi di precipitazione raggruppati, mentre gli eventi meno severi sono spesso legati a eventi di precipitazione sparsi e allo scioglimento nivale. L’ultimo caso di studio sono le piene nei bacini endoreici. Abbiamo potuto identificare tre meccanismi con cui le piene si verificano: un evento di precipitazione particolarmente intenso, un evento con un volume di precipitazione elevato o più eventi di precipitazione raggruppati. In conclusione il lavoro fornisce un nuovo metodo che va a colmare la mancanza di metodi opportuni per l’identificazione di singoli raggruppamenti di eventi in una serie temporale. Nel presente lavoro è stato usato solo su serie di precipitazione ma il metodo si può applicare su qualunque serie che può essere trasformata in una serie binaria. Il suo legame con le piene e le frane fornisce delle linee guida generali che possono essere applicate anche ad altri disastri naturali e i risultati possono essere tenuti in considerazione nelle misure di gestione e prevenzione.

On the role of temporal clustering of precipitation in the generating processes of natural hazards

BANFI, FABIOLA
2023/2024

Abstract

Compound events are a particular type of extreme natural event in which the impact is caused by multiple interacting variables. A less investigated subcategory is given by temporal clustering, i.e. the occurrence of multiple hazards/drivers of the same type in close succession. The aim of the work is to focus the attention on this typology of events in precipitation series and to understand its effect on flood and landslides. The increased knowledge about the generating processes of hazards, may benefit the subsequent evaluation of risk and management strategy like regulation or early warning systems. To achieve this, we developed an innovative method, built upon a count-based procedure and a statistical test, able to identify individual clustering episodes inside a time series. Existing methods are mainly focused on assessing the tendency to clusterize or they lack a statistical significance of the results. A multivariate extension is also proposed that detects a temporal clustering of co-occurrences. The method was tested in Italy studying the precipitation over the territory and relating it to circulation weather patterns and teleconnection indices. Then we applied it in the investigation of drivers of landslides and floods. We found a clear link between temporal clustering of precipitation and landslides occurrence in Italy, except for rock falls that were mainly related to temperature. The knowledge about temporal clustering can also be applied to detect landslides, as shown with two datasets in Portugal. Moving to floods, we investigated the drivers of lake flood considering also their severity. The most severe events were related with the occurrence of multiple precipitation events in close succession while less severe events were often linked to sparse precipitation events and melting. The last investigated case study is floods in endorheic basins. Here we could identify three driving mechanisms, intense rainfall events, an event with a high rainfall depth preceding the flood, and a temporal clustering of rainfall events. In conclusion, the work provides a novel method that fills the gap of identifying individual clustering episodes. Even though it was here used solely on precipitation, it has a wide application since it is suitable to any time series that can be discretized into occurrence and nonoccurrence values. Its relation with floods and landslides can provide general guidelines that can be extended to other hazards and the results may be taken in consideration in management and prevention measures.
RIVA, MONICA
DE MICHELE, CARLO
4-apr-2024
Gli eventi composti sono un tipo particolare di eventi naturali estremi nei quali l’impatto è causato da più variabili che interagiscono tra di loro. Un sottoinsieme meno investigato è quello della successione di più eventi dello stesso tipo uno di seguito all’altro. L’obiettivo di questo lavoro è di concentrare l’attenzione su questo particolare meccanismo nelle serie di precipitazione per capire la sua influenza su piene e frane. Una migliore comprensione dei processi che generano questi disastri naturali può aiutare nella valutazione del rischio, nella gestione e nei sistemi di allarme. Per raggiungere questo scopo abbiamo sviluppato un nuovo metodo che si basa su un conteggio e su un test statistico che è in grado di identificare singoli episodi di raggruppamento in una serie temporale. I metodo esistenti infatti si focalizzano sulla tendenza degli eventi a raggrupparsi e quando invece individuano i singoli episodi di raggruppamento lo fanno senza una validazione statistica. Viene anche proposta una versione multivariata del metodo. Il metodo è stato testato in Italia studiando la precipitazione su tutto il territorio, legandola a degli indici di teleconnessione e delle condizioni di circolazione atmosferica. È stato poi applicato per studiare le cause di frane e piene. Abbiamo trovato una chiara relazione tra eventi raggruppati di precipitazione e il verificarsi di frane in Italia ad eccezione dei crolli, che sono principalmente legati alla temperatura. La conoscenza di questo legame può anche essere applicata nell’individuazione di frane, come mostrato utilizzando due set di dati in Portogallo. Spostandosi alle piene, abbiamo investigato i meccanismi che generano le piene lacuali tenendo in considerazione anche la loro severità. Gli eventi più severi sono legati al verificarsi di eventi di precipitazione raggruppati, mentre gli eventi meno severi sono spesso legati a eventi di precipitazione sparsi e allo scioglimento nivale. L’ultimo caso di studio sono le piene nei bacini endoreici. Abbiamo potuto identificare tre meccanismi con cui le piene si verificano: un evento di precipitazione particolarmente intenso, un evento con un volume di precipitazione elevato o più eventi di precipitazione raggruppati. In conclusione il lavoro fornisce un nuovo metodo che va a colmare la mancanza di metodi opportuni per l’identificazione di singoli raggruppamenti di eventi in una serie temporale. Nel presente lavoro è stato usato solo su serie di precipitazione ma il metodo si può applicare su qualunque serie che può essere trasformata in una serie binaria. Il suo legame con le piene e le frane fornisce delle linee guida generali che possono essere applicate anche ad altri disastri naturali e i risultati possono essere tenuti in considerazione nelle misure di gestione e prevenzione.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/10589/220392