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Assistenza agroclimatica per lo sviluppo della viticoltura in Madagascar
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3.1.3. Spazializzazione dei dati

L'interpolazione di dati puntuali viene utilizzata per generare delle superfici che indicano come la variabile considerata si comporta nello spazio, così da conoscerne il valore anche nei punti dove non è rilevata. Il passaggio da dati puntuali a dati continui nello spazio può avvenire attraverso vari metodi, in riferimento alla grandezza considerata.

La scelta del metodo di interpolazione è stata indirizzata in generale dal confronto dei risultati statistici delle spazializzazioni con diversi metodi, considerando lo "scarto quadratico medio" (RMS standardizzato) come indicatore della bontà della tecnica di interpolazione.
Il metodo di interpolazione adottato per i valori di precipitazione è il Kriging ordinario utilizzando un modello sferico. I dati sono stati normalizzati tramite trasformazione logaritmica individuando una struttura anisotropica del dataset.

I valori di temperatura e degli indici di Winkler e Huglin, sono stati ricostruiti nei punti non rilevati, applicando l'equazione della retta di regressione trovata tra temperatura e quota (tabella 1). Il dato così ottenuto è stato corretto sommandolo agli scarti ricostruito/misurato, spazializzati con la tecnica dell'Inverso della Distanza (IDW).
Le escursioni termiche, l'evapotraspirazione e i consumi idrichi sono stati spazializzati con la tecnica dell'Inverso della Distanza; L'indice di Branas con il Kriging ordinario.

Tabella 1 - Parametri statistici della regressione delle temperature
ed indici derivati con la quota
Grandezza vs Quota Pendenza Intercetta Coefficiente di
determinazione (r2)
Temp max dicembre -0,0042 31,335 0,777
Temp max gennaio -0,0037 31,257 0,789
Temp max febbraio -0,0037 31,181 0,834
Temp max anno -0,0038 28,833 0,796
Temp min dicembre -0,0047 21,150 0,789
Temp min gennaio -0,0047 21,840 0,834
Temp min febbraio -0,0048 21,840 0,777
Temp min anno -0,0049 18,600 0,796
Huglin -0,6950 3335,3 0,851
Winkler -0,7400 2825,3 0,918
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