La moderna previsione delle piene

La moderna previsione delle piene
Riccardo Rigon, Francesco Serafin, Marialaura Bancheri, Michele Bottazzi, and
Giuseppe Formetta
Cosenza 27 Luglio 2017
MichelangeloBuonarroti,CappellaSistema-IldiluvioUniversale,1508ca

“Prediction is very difficult,
especially about the future!”
Niels Bohr (1885-1962)

!3
Moderna ?
Forse meglio: contemporanea e smart
Moderno, a ben guardare, è ciò che precede il contemporaneo.
Moderno:
HEC-HMS
SWAT
SWMM
*** Non dimentico certo i modelli semplici, antichi, ma efficaci, dell’idrogramma istantaneo unitario ! Si
veda anche: http://abouthydrology.blogspot.it/2015/03/the-geomorphic-unit-hydrograph-from.html
Rigon et al.
Un po’ di divagazioni, all’inizio

!4
Questi tre tools consentono sicuramente di calcolare,
dopo una accurata calibrazione, le onde di piena.
Sono open source, supportati da una comunità di sviluppatori e di utenti.
Funzionano !
Che vogliamo di più ?
Esistono decine di buoni modelli idrologici*. Perché siamo ancora qui a
parlarne ?
Il problema è la parola previsione
*non tutti i modelli sono buoni. Alcuni sono meglio degli altri.
Rigon et al.

!5
Previsione implica organizzazione
dei dati, per esempio
Un modello idrologico per poter essere “girato” ha bisogno di
una serie di dati idrologici. Il “set” minimo:
• i dati digitali del terreno
• le precipitazioni (a scala suboraria per i piccoli bacini)
• Alcune misure di portata (per la calibrazione dei modelli)
Ma molti di più per previsioni complesse e di verificata
validità:
• temperature
• radiazione
• misure di neve
Rigon et al.

!6
DATA IN
Robbed from Maurizio Napolitano
Rigon et al.
No data, no previsione

!7
Previsione implica organizzazione e interpretazione
dei modelli
dei risultati
DATA INFORMATION
INFORMATION KNOWLEDGE
DATA INFORMATION
Rigon et al.
Ma i dati sono solo il punto di partenza

!8
Sviluppare un adeguato sistema di modellistica per la
pianificazione e la gestione;
Sviluppare un adeguato sistema di previsione nelle
applicazioni in tempo reale;
Sostenere l’organizzazione in anticipo dei servizi di
piena e di tutte le azioni di difesa del suolo, incluse
le misure di protezione civile per la gestione delle
emergenze.
Gli obiettivi del progetto
Rigon et al.
Un paio di esempi di organizzazione
@ARPAE

!9
@ARPAE Rete osservativa
Giornalmente il sistema acquisisce una serie di dati dalla rete osservativa
Rete di monitoraggio :
919 Idrometri (blu)
1315 Pluviometri (verde)
167 Nivometri (verde)
928Termometri (verde)
193 Dighe RID (violetto)
DATA INFORMATION
Rigon et al.
Un paio di esempi di organizzazione

!10
Previsione implica scegliere i modelli giusti
Rigon et al.
Qual è il miglior modello
Non giusti in assoluto, ma per il task che si vuole affrontare e,
anche nell’ambito della previsione delle piene gli obiettivi possono
essere differenziati.
1. Sul modello migliore: http://abouthydrology.blogspot.it/2012/02/which-hydrological-
model-is-better-q.html
2. Essentials for hydrologists: http://abouthydrology.blogspot.it/2013/07/essential-for-
hydrologists.html
3. Posso simulare questo o quello ? : http://abouthydrology.blogspot.it/2013/03/can-i-
simulate-effects-of-changing.html
4. S t a n c o d i d o v e r r i s p o n d e r e s u m o d e l l i “ s t a n d a r d ” : h t t p : / /
abouthydrology.blogspot.it/2013/07/almost-perfect-answer.html
5. Ancora su quale modello è il migliore: http://abouthydrology.blogspot.it/2014/08/
which-hydrological-model-is-better.html

!11
Le catene modellistiche
HEC-HMS DHI-NAM TOPKAPI
HEC-RAS DHI – M11 SOBEK
HMS/NAM/TOPKAPI
RAS/MIKE11/SOBEK
Prima catena Seconda
catena
Terza
catena
Catena configurabile
dall’utente
PRECIPITAZIONI
TEMPERATURE
LIVELLI/PORTATE
MODELLI
METEOROLOGICI
Osservati/Telemisura
LM/Ensemble
VALIDAZIONE, INTERPOLAZIONE
E TRANSFORMAZIONE DATI
@ARPAE
DATA INFORMATION
Rigon et al.
Modelli meteorologici

!12
HMS/NAM/TOPKAPI
RAS/MIKE11/SOBEK
catena
Terza
catena
dall’utente
PRECIPITAZIONI
TEMPERATURE
LIVELLI/PORTATE
MODELLI
METEOROLOGICI
LM/Ensemble
DATA INFORMATION
@ARPAE
Rigon et al.
Modelli idrologici di previsione del deﬂusso

!13
I modelli idrologici
• HEC – HMS
(SMA model, Bennett, 1985)
• DHI – NAM
(NAM model, S.A. Nielsen and E. Hansen, 1973)
• TOPKAPI
(TOPKAPI model, Todini 1995)
DATA INFORMATION
@ARPAE
Rigon et al.
Modelli idrologici di previsione del deﬂusso

!14
HMS/NAM/TOPKAPI
RAS/MIKE11/SOBEK
catena
Terza
catena
dall’utente
PRECIPITAZIONI
TEMPERATURE
LIVELLI/PORTATE
MODELLI
METEOROLOGICI
LM/Ensemble
DATA INFORMATION
@ARPAE
Rigon et al.
Modelli idrologici di propagazione delle piene

!15
Diciamo che ARPAE forse non è contemporanea, ma sicuramente
è almeno post-moderna.
DATA INFORMATION
@ARPAE
Rigon et al.
Il post-moderno
https://it.pinterest.com/source/onpostmodernism.com/

!16
Diciamo che ARPAE forse non è contemporanea, ma sicuramente
è almeno post-moderna.
Alcuni segni distintivi:
•Tempo reale
•Catena multimodello (Il gestore della catena multimodello è
Delt-Fews)
•Utilizzo dei dati meteorologici da modelli (è una
conseguenza del tempo reale)
DATA INFORMATION
@ARPAE
Rigon et al.
Il post-moderno

!17
Connec9ng Rainfall to Flooding
Connec9ng Rainfall to Flooding
@IOWAINFORMATION
KNOWLEDGE
Witold F. Krajewski, Daniel Ceynar, Ibrahim Demir, Radoslaw Goska, Anton Kruger, Carmen Langel, Ricardo Mantilla, James Niemeier, Felipe
Quintero, Bong-Chul Seo, Scott J. Small, Larry J. Weber, and Nathan C. Young, Real-Time Flood Forecasting and Information System for the State of
Iowa, Real-time flood forecasting and information system for the State of Iowa, Bull. Am. Meteorol. Soc., doi:10.1175/BAMS-D-15-00243.1, 2017.
Rigon et al.
Il contemporaneo ?

!18
@IOWAINFORMATION
KNOWLEDGE
Hyperresolution - Altissima risoluzione
Rigon et al.
Il contemporaneo ?

!19
@IOWAINFORMATION
KNOWLEDGE
Ma certamente, un conto è usare informazione georeferita ad altissima
risoluzione, un conto è prevedere l’idrologia ad altissima risoluzione.
Rigon et al.
Il contemporaneo ?

!20
Radar rainfall coverage of Iowa
Radar Information
@IOWAINFORMATION
KNOWLEDGE
Rigon et al.
Il contemporaneo ?

!21
Statewide implementa9on of the HLM-Async Model
Our distributed hydrological model provides streamﬂow predic9ons everywhere in Iowa
@IOWAINFORMATION
KNOWLEDGE
Further information @ AboutHydrology
Rigon et al.
Il contemporaneo ?

!22
HPC Cluster
University of Iowa
Data Center
Virtual Servers
IFC Central
Database Server
Model
Forecasted
Discharge
River Network Topology,
Rainfall Maps

IFIS
Underlying Cyber-Infrastructure: System Overview
Rainfall Maps
HTTP Data Transfer
Reading from DB (TCP 5432)
Wri-ng into DB (TCP 5432)
Push Informa-on Pull Informa-on
Model Forecasted and
Real Stage and Discharge
IFC Real Time Flood
Forecas9ng Model
Iowa Flood
Informa9on System
IFC Rainfall System
@IOWAINFORMATION
KNOWLEDGE
Smart = Cyberinfrastructure + realtime measurements*
*Sia chiaro: anche ARPAE ha una cyberinfrastructure complessa e simile.
Rigon et al.
Il contemporaneo smart

!23
Predic9ons from The Model @IOWAINFORMATION
KNOWLEDGE
Rigon et al.
Grandi risultati !

!24
Hyperresolution* (~1 km2)
Multiobjective -Multipurpose (at least for discharges)
-Multiprocesses (describes multiple processes)
Open (I will be back on this in a couple of slides)
Rigon et al.
Il contemporaneo smart o post-contemporaneo ;-)
The Manifest of Contemporary flood models, IMO*:
* In My Opinion
* Wood, E. F., Roundy, J. K., Troy, T. J., van Beek, L. P. H., Bierkens, M. F. P., Blyth, E., et al. (2011).
Hyperresolution global land surface modeling: Meeting a grand challenge for monitoring Earth's
terrestrial water. Water Resources Research, 47(5). http://doi.org/10.1029/2010WR010090

!25
Così ora, il povero ingegnere se ne va a casa:
tutto è già stato fatto
tutto è nelle mani di (grandi) istituzioni
tutto è troppo grande, complesso, fuori scala per l’impegno dei singoli
Rigon et al.
Sigh!

!26
Non è esattamente così
La qualità delle previsioni non è accuratissima ovunque. Anzi,
di solito, è relativamente povera alle piccole scale che non sono mai
controllate. Il problema è la verifica.
Il lavoro dell’ingegnere ambientale* non utilizza necessariamente la
conoscenza in tempo reale. La pianificazione richiede la previsione in
senso statistico.
*Certo non voglio discriminare gli ingegneri civili, ma affermare che c’è uno specifico in questi studi
La gestione del territorio, per il bene comune, implica la verifica e il
bilanciamento di vari fattori, di porre in evidenza alternative che
rispondono a bisogni delle società locali e globali.
Tutto deve essere fatto in congruenza con le disposizioni di legge e le
varie gerarchie di norme.
Rigon et al.
Gulp!

!27
Fran Orford www.francartoons.com
Supermodel
Allora un supermodel è solo un elemento del problema,
Rigon et al.
Fumetti !

!28
Open, ma forse questo è post-contemporaneo
Rigon et al.
IMO, uno strumento contemporaneo e smart, dovrebbe
anche consentire il lavoro collaborativo, nel quale gli
approfondimenti dei singoli si armonizzano e
contribuiscono al lavoro delle Istituzioni, diminuendo,
almeno dalla parte delle Amministrazioni, l’asimmetria
informativa.

!29
Studiare una piena non è solo calcolare una piena
e, nemmeno, tante piene
situazione di pericolo
opere di difesa
frane
stato del bosco
uso agricolo
estensiﬁcazione
scoglimento
del ghiacciaio
degradazione
del permafrost
uso agricolo
intensiﬁcazione ecologia
pesca
acqua
potabile
caccia
prese d‘acqua
bacino di ritenuta
diga
A. Zisch, 2013
Inoltre
Rigon et al.

!30
La previsione delle piene
nel contesto del lavoro di un ingegnere richiede valutazioni più complesse
della sola onda di piena. Come del resto richiedono le stesse direttive europee
Rigon et al.
Confrontarsi con l’apparato normativo

!31
Ma bisogna passare dalla previsione delle piene del bacino “così
com’è” alla previsione del bacino “in cui certe caratteristiche sono
variate” mentre alcune sono mantenute fisse.
Per fare questo è necessario che le caratteristiche variate abbiano dei
riscontri oggettivi nei modelli.
Una domanda tipica: l’aumento della
vegetazione o il cambiamento delle colture,
cambia le piene ?
Rigon et al.
La previsione delle piene, in un contesto più ampio

!32
P
Q
S = 0 t ⇠ 10 anni
Per una discussione più dettagliata sul tema:
http://abouthydrology.blogspot.it/search?q=Acqua%2C+suolo%2C+foreste
Rigon et al.
Studi quantitativi

!33
che intervenga nella determinazione delle caratteristiche ecologiche e antropiche del
bacino che influiscono sulla portata di piena
Entropy 2014, 16 3484
Figure 1. Quantiﬁcation of the entropy or exergy budgets in the Critical Zone at different
spatial scales.
!"
#$%%&
'()*$+,-&&
#./-+01/&
'()*$+,-&&
2-$0&
'()*$+,-&&
3$4"$56-&&
'()*$+,-&&
#$%%&
'()*$+,-&&
2-$0&
'()*$+,-&&
78"5)$9&:.+-&
;-85)$9&<./$"+&
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G91(&H-0&<./$"+&
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J."9&<./$"+&
;.9.!1=-6&$+4&&K.+./$8-6&>?@LLC&
M"+&>EF??C&
JN-)"-%&<./$"+&
O.8,-+%-+&-0&$9D&>?@@PC&
J08-$/%&<./$"+&
M$+4%)$N-&'6.915.+&
M-.N.94&$+4&M$+,!-"+&>?@AE&C&
Q$0-8%*-4&<./$"+&
3-,,"$+"&-0&$9D&>?@@RC&&
S0/.%N*-8")&&
<./$"+&
TU$I$&-0&$9D&>EFF?C&&
M-$V&<./$"+&
S.W"&&>?@RL&C&
X2'&73YXY7SM&
:TH'&
').9.,")$9&H-0I.8W%&
S.W"&>?@RRC&
Z9$+.I")U&-0&$9D&>EFFAC&
').%=%0-/&&<./$"+&
#-[-8&$+4&O.8,-+%-+&>?@L@C&
O.8,-+%-+&-0&$9D&>?@@PC&&
7-99&<./$"+&
M1)"$&>EF?BC&
QuijanooandLin,Entropy,2014
Richiedono una modellazione più articolata e multiscala
Rigon et al.

!34
Non si sa bene come tradurre questa conoscenza nei modelli
H067:Hydrologic Dynamics, Complexity and Predictability: Physical and
Analytical Approaches for Improving System Understanding and Prediction
Session ID#: 23200
Session URL and Abstract Submission (deadline 3 August):
https://agu.confex.com/agu/fm17/preliminaryview.cgi/Session23200
Session Description:
Hydrology is a rich multidisciplinary ﬁeld encompassing a complex process network involving interactions of diverse nature and scales. Still, it abides to core dynamical
principles regulating individual and cooperative processes and interactions, ultimately relating to the overall Earth System dynamics.
This session focuses on advances in theoretical and applied studies in hydrologic dynamics, regimes, transitions and extremes along with their physical understanding,
predictability and uncertainty. Moreover, it welcomes research on dynamical co-evolution, feedbacks and synergies among hydrologic and other earth system processes at
multiple spatiotemporal scales.
The session further encourages discussion on physical and analytical approaches to hydrologic dynamics ranging from traditional stochastic, information-theoretical and
dynamical analysis to general frameworks addressing non-ergodic and thermodynamically unstable processes and interactions.
This session is further complemented by an ongoing special issue at the EGU journal Earth System Dynamics:
http://www.earth-syst-dynam.net/special_issue892.html
Grateful for your attention and consideration, we look forward to your contributions.
With warm regards,
The Conveners:
Rui A. P. Perdigão and Julia Hall
TU Wien, Austria
Rigon et al.
E’ argomento di ricerca

!35
H023 "Balancing the Water Budget: A Physical Basis for Quantifying Water Fluxes
Using Data and Models"
at the 2017 Fall Meeting of the American Geophysical Union. We are excited to explore the emerging challenges of balancing the water budget through a fusion of
mechanistic and statistical approaches to hydrology.
Session Description:
Mass balance is the governing principle in the characterization of hydrologic processes. The water budget, ΔStorage = Input – Output, is a “first principles lens” that can
be used to guide exploration, observations, and process representation of hydrologic fluxes. Furthermore, it constitutes the framework in which we integrate and
evaluate hydrologic models at multiple spatio-temporal scales (from single events to multi-decadal cycles, and from watersheds to continents). Given its fundamental
importance, an important question is to what degree and with how much confidence can the water budget be balanced. This session solicits studies exploring this
question at multiple spatial and temporal scales using both data-driven and model-based approaches. We especially welcome efforts to incorporate a broad
understanding of conservation of mass into the evaluation or integration of hydrologic models. Improved system-wide understanding is paramount as the globalization of
water and trade of “virtual” water stocks become the status quo.
Confirmed Invited Speakers
Jim Kirchner, ETH Zürich, Zurich, Switzerland
Richard Hooper, Tufts University, Medford, MA
Best regards,
William Farmer
Jessica Driscoll
Christopher Tennant
Dino Bellugi
Rigon et al.
E’ argomento di ricerca

!36
(4.1)
k
@t
= Jk(t)+
i
Qki(t)° ETk(t)°Qk(t)
for an appropriate set of elementary control volumes connected together. In Eq.(5.1),
S [L3
] represents the total water storage of the basin, J [L3
T°1
], ET [L3
T°1
], and Q
[L3
T°1
] are precipitation, evapotranspiration, and runoff (surface and groundwater)
respectively. The Qis represent input fluxes, of the same nature of Q, coming from
adjacent control volumes.
a
b
Figure 4.1: The location of the Posina basin in the Northeast of Italy (a) and DEM elava-
tion, location of rain gauges and hydrometer stations, subbasin-channel link partitions
used for this modelling (b).
It is clear that Eq.(5.1) is governed by two types of terms, which can be easily identi-
fied as “inputs" and “outputs". The outputs are certainly evapotranspiration, ET, and
discharges, Q, including the Qis, because they come from the assembly of control volumes.
The inputs are J(t), but this term has to be split into rainfall and snowfall. Moreover,
other inputs are ancillary to the estimation of outputs, in particular temperature, T and
radiation Rn. Another input of the equation is the definition of the domain of integration
and its“granularity", i.e. its partition into elements for which a singe value of the state
variables is produced.
In this paper we discuss the estimation of all of these input quantities, with the
Un esempio
Abera et al., HESS, 2017
Posina
Un piccolo bacino di 114 km2 in provincia di Vicenza, che sfocia nel sistema
Astico-Bacchiglione-Brenta. Il sistema usato si chiama JGrass-NewAGE
Rigon et al.

!37
Lo schema del modello, per ciascun sottobacino, si potrebbe rappresentare*
riceve precipitazione (il flusso può
essere decomposto in pioggia e
neve)
fornisce evaporazione e portata
questo “invaso”, a seconda dei
modelli usati internamente,
può essere ulteriormente
decomposto in parti
flusso
variazione di invaso
Lo scheletro matematico
*http://abouthydrology.blogspot.it/2016/11/reservoirology-3.html
Rigon et al.

!38
Il tutto moltiplicato tante volte quanti sono i sottobacini.
Qui giusto un
gruppo di 5
Rigon et al.

!39
Ovviamente il modello IOWA ha dentro di se una complessità
paragonabile, moltiplicata per ciascuno dei sottobacini
Mass Conservation Equations
Fluxes between control volumes
dsp
dt
= P t( )− qpl − qpc − ep
dsl
dt
= qpl − qls − el
dss
dt
= qls − qsc − es
qpc = k2sp
1.67
and qpl = kl sp
qls = kisl and qsc = k3ss
kl = kDRY 1−
sl
Sl
⎛
⎝
⎜
⎞
⎠
⎟
N
Channel Routing
dqc
dt
=
voqc
λ1
Aλ1
1− λ1( )l
qpc + psc
− qc + qu
u∈c
∑
⎛
⎝
⎜
⎞
⎠
⎟
Modeling the Land-Surface (Under the hood)
CourtesyofRicardoMantilla
Rigon et al.
Questo, per le portate lo fa anche il modello dello IFC

!40
Diciamo che affrontare il problema in questo modo, significa dare per
scontato* che il nostro sistema fluviale si possa descrivere con (ridurre
a) un insieme di equazioni differenziali ordinarie**
I muscoli della matematica
quantità d’acqua
inputs outputsparametri
condizioni iniziali
da un punto di vista matematico, questo è un sistema dinamico
**Alle quali corrisponde, in modo univoco una trattazione per tempi di residenza
Rigon et al.
* Qui si è provato uno schema per semplificare fenomeni distribuiti

!41
Matematica comune a tanti problemi
Lo diciamo perché c’è una quantità di letteratura sui
sistemi dinamici
dalla quale si potrebbero trarre indicazioni su come trattare questi
sistemi, su come comportarsi con i parametri e su come eliminare
variabili ridondanti.
I nostri sistemi dinamici sono aperti (hanno inputs e outputs), non-
lineari (le equazioni sono non lineari), parametriche (la “qualità” delle
soluzioni dipende dai parametri).
Rigon et al.

!42
0
50
100
1994 1995 1996 1997 1998 1999
Time [h]
Q[m3
/s]
Measured
Hymod
Model
Discharge
Ed ecco un risultato
che va commentato* ….
*Entrambe le simulazioni rispettano il bilancio di massa
Tanto lavoro … per questo ?
Rigon et al.

!43
0
10
20
30
Jan 2005 Apr 2005 Jul 2005 Oct 2005 Jan 2006
Date
Discharge(m3/s)
0.0
2.5
5.0
7.5
10.0
Date
Discharge(m3
/s)
OBS
SIM
0
5
10
15
20
25
Date
Discharge(m3
/s)
0
1
2
3
Date
Discharge(m3
/s)
0.0
0.2
0.4
0.6
Date
Discharge(m3/s)
Link 14
Link 9
Link 32
Link 1
Link 3
1
Link 9
Figure 9: NewAGE model forecasting validation at internal links. Discharge is estimated for all links, here plotted for links 1,3, 9 (the outlet
links), and 14, 27, and 32 as samples. When data is available at any internal point, model performances can be evaluated by comparison (e.g. for
links 14 and 32).
12
Rigon et al.
Guardiamo con un po più di dettaglio
Abera,W.,Formetta,G.,Borga,M.,&Rigon,R.(2017).

!44
ation. It is highest in June
er to February, as expected,
nual budget. In 2012, from
ation is sustained by the wa-
recipitation, indicating that,
tion of the catchment could
in these months.
HRUs, the monthly means of
the 18 years of simulations
monthly estimates for four
October, one from each sea-
result conﬁrms the monthly
ure 13). The trend in Q fol-
arly proportional.
River basin has been an-
at hourly time-steps, using
infall and temperature) and
ude estimations of the four
recipitation, discharge, rel-
on) under the hypothesis of
ne of the years where mea-
ystem components are used
ecast the water cycle. The
and can be transposed to all
a are available. Whilst pre-
locations, part of the work
lyse when they were liquid
S). The upper graph shows the total available water, J, divided in its
snow and rainfall parts.
0
100
200
300
400
500
01-2012
02-2012
03-2012
04-2012
05-2012
06-2012
07-2012
08-2012
09-2012
10-2012
11-2012
12-2012
Date(months)
Q,ET,S(mm/month)
Q
ET
S
0
100
200
300J(mm/month)
Figure 13: The same as ﬁgure 12, but monthly variability for the year
2012.
14
Che cosa significa “i modelli conservano la massa” spiegato
precipitazioni
portate
variazione di invaso
evapotraspirazione
Rigon et al.

!45
E così, magari, si prevedono
anche le magre
E a che serve ?
Rigon et al.

!46
E a che serve ?
Così, magari, si toglie da situazioni
imbarazzanti
Rigon et al.
StefanoTasin,2017

!47
Multipurpose-Multiprocesses
root zone
ground
canopy
surface waters
Rigon et al.
neve
Una ragionevole rappresentazione dei processi di formazione del deflusso
sediment

!48
1
2
3
4
5
6
7
0
Quando gli invasi si congiungono
snow
root
ground
canopy
surface waters
Rigon et al.
A

!49
Il sistema “puntuale”deve naturalmente essere ripetuto per tutte le
unità idrologiche elementari (HRU). Quindi centinaia e migliaia di
volte, in un sistema iperrisoluto.
Scaling up

!50
Questa molteplicità pone, naturalmente, problemi di identificazione
dei parametri, problemi di calcolo (parallelo), problemi di
acquisizione e stoccaggio dei dati, problemi di rappresentazione ed
analisi dei risultati
Problemi

!51
Tutto questo ancora non esiste, riunito in un unico sistema.
ma è quello su cui stiamo lavorando
Composite Pattern - A very ﬁrst idea
COMPONENT
. . .
Leaf
Local Node
Ghost Node
Node
Abstra
ctclass
TRAVERSER
37 / 68
Risposte

!52
La rappresentazione dei bacini e delle opere umane
attraverso grafi*, permette, non solo una rappresentazione
dei sistemi di equazioni differenziali che regolano il
sistema, ma anche una suddivisione del sistema in parti
che possono essere implementate separatamente ed
assemblate alla fine ed eseguite in parallelo, per mezzo di
un “traverser” che scorre gli elementi del grafo e ne studia
le dipendenze.
*Ed alcune componenti matematiche opportune ad essi associati
Il “deployment” prototipale di questa struttura
informatica è già utilizzato dagli autori e sarà presto
disponibile a tutti.
Risposte

!53
I dettagli sugli articoli recenti:
Abera, W., Formetta, G., Brocca, L., & Rigon, R. (2017). Modeling the water budget of the Upper
Blue Nile basin using the JGrass-NewAge model system and satellite data. Hydrology and
Earth System Sciences, 21(6), 3145–3165. http://doi.org/10.5194/hess-21-3145-2017
Abera, W., Formetta, G., Borga, M., & Rigon, R. (2017). Estimating the water budget
components and their variability in a pre-alpine basin with JGrass-NewAGE, 1–18. http://
doi.org/10.1016/j.advwatres.2017.03.010
Rigon, R., Bancheri, M., & Green, T. R. (2016). Age-ranked hydrological budgets and a travel
time description of catchment hydrology. Hydrology and Earth System Sciences, 20(12), 4929–
4947. http://doi.org/10.5194/hess-20-4929-2016
Formetta, G., Antonello, A., Franceschi, S., David, O., & Rigon, R. (2014). Hydrological modelling
with components: A GIS-based open source framework, 55(C), 190–200. http://doi.org/
10.1016/j.envsoft.2014.01.019
Rigon, R., Bancheri, M., Formetta, G., & de Lavenne, A. (2015). The geomorphological unit
hydrograph from a historical-critical perspective. Earth Surface Processes and
Landforms, n/a–n/a. http://doi.org/10.1002/esp.3855
Info sul percorso

!54
La grande, importante e assai discussa domanda è: Come gli
eventi che hanno luogo confinati nei bacini idrografici, nei
suoli, nelle piante, nelle foreste, possono essere descritti dalla
fisica e dalla chimica (dall’idrologia) ?
La risposta preliminare che questa presentazione vorrebbe
suscitare è la seguente: C’e’ una parziale abilità dell’idrologia
del presente di rendere conto di questi eventi, e non c’è ragione
per dubitare che essi lo possano essere sempre di più
nell’imminente sviluppo di questa scienza. *
* Parafrasando What is life ? di E. Schroedinger
R. Rigon
Per questo lavorano gli idrologi

!55
This presentation can be found at
http://abouthydrology.blogspot.com
Ulrici,2000?
Other material at
Questions ? Stay tuned for future evolutions and releases of our open source softwares
R. Rigon
http://abouthydrology.blogspot.it/2017/07/the-post-contemporary-flood-forecasting.html

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