La massima profondità di una sezione di un corso d'acqua a fondo mobile è qui rappresentata come un processo stocastico, fortemente semplificato per ragioni di fattibilità. Il processo è assunto omogeneo nello spazio, il tempo è considerato un parametro discreto. Il processo stocastico è poi trasformato in una catena di Markov, che si adopera per stimare la probabilità di non superamento, condizionata al valore iniziale, della massima profondità in un periodo di tempo di assegnata lunghezza. Si prendono in considerazione tre diversi modelli, in linea generale non stazionari. Per individuare i modelli qui definiti a due parametri occorre assegnare la media (in generale funzione del tempo), il coefficiente di variazione e il coefficiente di autocorrelazione del primo ordine. Per individuare il modello a tre parametri occorre assegnare anche il coefficiente di asimmetria. Assumere costante la media equivale a rendere stazionario il modello. I modelli sono applicati a due tratti del fiume Po. Le stime dei parametri sono ricavate dalle osservazioni di un trentennio. I valori di probabilità riportati sono calcolati assegnando alla media valori costanti. Si riportano infine i risultati di un'analisi di sensitività.
Probabilità di non superamento della massima profondità di un corso d'acqua a fondo mobile (parte prima)
MOISELLO, UGO
2000-01-01
Abstract
La massima profondità di una sezione di un corso d'acqua a fondo mobile è qui rappresentata come un processo stocastico, fortemente semplificato per ragioni di fattibilità. Il processo è assunto omogeneo nello spazio, il tempo è considerato un parametro discreto. Il processo stocastico è poi trasformato in una catena di Markov, che si adopera per stimare la probabilità di non superamento, condizionata al valore iniziale, della massima profondità in un periodo di tempo di assegnata lunghezza. Si prendono in considerazione tre diversi modelli, in linea generale non stazionari. Per individuare i modelli qui definiti a due parametri occorre assegnare la media (in generale funzione del tempo), il coefficiente di variazione e il coefficiente di autocorrelazione del primo ordine. Per individuare il modello a tre parametri occorre assegnare anche il coefficiente di asimmetria. Assumere costante la media equivale a rendere stazionario il modello. I modelli sono applicati a due tratti del fiume Po. Le stime dei parametri sono ricavate dalle osservazioni di un trentennio. I valori di probabilità riportati sono calcolati assegnando alla media valori costanti. Si riportano infine i risultati di un'analisi di sensitività.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
