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ET_INT

Consolidamento di un algoritmo per la modellazione dell’evapotraspirazione in aree montuose

Lo scopo di questo progetto interno dell’Istituto per l’Osservazione della Terra, nel quale sono coinvolte persone di tre gruppi (EOEM, ACEO, CDR), è di consolidare un algoritmo per la stima dell’Evapotraspirazione (ET) adatto alle zone montuose. ET è una componente chiave del ciclo dell’acqua e dell’energia sulla superficie terrestre. Le stazioni di misura di ET sono poche, e non consentono di caratterizzare la variabilità spaziale dei flussi di acqua ed energia. Di conseguenza ET viene modellata con diversi metodi, dalla scala paesaggistica alla scala globale. Un possibile approccio è il modello di bilancio energetico a due sorgenti (TSEB), nel quale la superficie dove avvengono gli scambi di acqua ed energia è considerata come composta da un misto di suolo e vegetazione. Il calore latente è suddiviso in evaporazione dal suolo e traspirazione dalle piante, ed il calore sensibile è diviso in una componente del suolo ed una della vegetazione. Ciascuno di questi processi è descritto da equazioni che possono essere risolte iterativamente nelle incognite: temperatura del suolo e temperatura delle piante. Queste ultime sono legate alle osservazioni satellitari di temperatura della superficie (LST) in base alla frazione di copertura vegetale. Nel progetto ESA “sen-et”, “sentinels for evapotranspiration”, è stato sviluppato un codice open-source del modello TSEB. Tuttavia, è necessario individuare e correggere gli errori presenti nel codice per poterlo utilizzare senza problemi. Inoltre, i metodi implementati per aumentare la risoluzione spaziale della LST (attualmente disponibile ad 1 km), non sono sufficienti per le aree montuose, caratterizzate da una forte disomogeneità della copertura del suolo e della topografia. In questo progetto correggeremo gli errori presenti nel codice, lo testeremo in aree studio montuose, e implementeremo dei nuovi modelli per migliorare la risoluzione e la copertura spaziale della LST utilizzando tecniche di “machine learning”.

Persona di riferimento: Mariapina Castelli,  mariapina.castelli@eurac.edu

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