Analisi statistica delle principali variabili nivometriche

Massimiliano Barbolini e Matteo Pagliardi
Università degli Studi di Pavia
Dipartimento di Ingegneria Idraulica ed Ambientale
Via Ferrata, 1 - 27100, Pavia
m.barbolini@unipv.it

Francesco Ferro
FLOW-ING s.r.l.
P.za J.F. Kennedy, 27 – 19124 La Spezia
f.ferro@flow-ing.com

Paolo Stefanelli ed Enrico Filaferro
Regione autonoma Friuli Venezia Giulia
Direzione centrale risorse agricole,
naturali, forestali e montagna
Servizio territorio montano e manutenzioni
Via del Cotonificio, 127
I - 33100 Udine
paolo.stefanelli@regione.fvg.it

Con riferimento al territorio alpino e prealpino friulano, in questo lavoro viene presentata l’analisi statistica di due importanti variabili nivometriche: l’altezza del manto nevoso al suolo (Hs) e l’incremento dell’altezza del manto nevoso su tre giorni consecutivi di precipitazione (DH3gg).
L’analisi ha consentito di determinarne i valori di progetto di tali variabili, ovvero i valori per prefissata zona geografica, quota e tempo di ritorno. Tali valori sono essenziali sia con riferimento alla progettazione di interventi di difesa dalle valanghe che con riferimento alle simulazioni dinamiche per la mappatura delle aree a rischio. L’utilizzo di tecniche di “regionalizzazione” ha consentito di ottenere risultati affidabili e robusti con riferimento alle estrapolazioni temporali (ovvero per elevati tempi di ritorno) e spaziali (ovvero in siti non strumentati).
I risultati dello studio sono stati implementati in un programma di visualizzazione e di ricerca facilitata (es. per comune, per quota, per tempo di ritorno), che ha reso estremamente semplice e veloce sia la fruizione dei risultati dello studio che la loro divulgazione.

 

DISTRIBUTION OF SNOWFALLS IN THE FRIULI MOUNTAINS
A statistical analysis of the main nivometric variables

Referring to the Friuli alpine and prealpine territory, this work presents the statistical analysis of two important nivometric variables: ground snowcover depth (Hs) and the rise of snowcover depth after three consecutive days of snowfall (DH3gg). The analysis allowed us to determine the project values of these variables, that is to say, the values for a predetermined geographical area, height and return time. These values are fundamental referring to both the construction of avalanche barriers and the carrying out of dynamic simulations for the mapping of areas at risk. The use of “regionalisation” techniques has offered reliable results with reference to temporal (i.e. for long return times) and spatial extrapolations (i.e. in the sites fitted with no instruments). The study results have been implemented in a facilitated display and research programme (e.g. search by municipality, height, return time), which allowed researchers to simply and rapidly consult and diffuse data.