VERBI VEnice Research BIbliography
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Tomasino, M., & Zanchettin, D. (2005). Seasonal forecasting of po river discharges: A fuzzy neural network model. Scientific Research and Safeguarding of Venice, Corila Research Program 2003 Results, III, 75–80.
Added by: Dott. Alessandro Meggiato (28/05/2014 16:19:21) |
| Tipo di Risorsa: Articolo di Rivista Chiave di citazione BibTeX: Tomasino2005 Invia la risorsa per email ad un amico View all bibliographic details  |
Categorie: General Keywords: cambiamenti climatici, extend abstract corila, modello matematico, processi ambientali - Environmental Processes Creatori: Tomasino, Zanchettin Collezione: Scientific Research and Safeguarding of Venice, Corila Research Program 2003 Results |
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Allegati
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| Abstract |
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Sistemi non lineari sono ritenuti non predittibili a causa del loro comportamento caotico. Nel caso dei fenomeni idrologici, il caos non impedisce di effettuare previsioni a lungo termine grazie all’esistenza di una forzante esterna in grado di imporre il proprio ritmo alle fluttuazioni climatiche sulla Terra: il Sole. Dal momento che l’informazione utile proveniente dal sole è discreta nel tempo, solo previsioni interannuali sono possibili. Nel tentativo di incrementare la risoluzione delle previsioni alla scala stagionale, è stato messo a punto un sistema basato su reti neurali e fuzzy logic. I risultati ottenuti nel caso delle portate invernali del Po suggeriscono che indici di attività solare e indici di circolazione atmosferica possono essere utilmente impiegati per effettuare previsioni stagionali di variabili idrologiche.
Non-linear system are indexed as non predictable because of their chaotic behaviour. In the case of hydrological phenomena, chaos does not prevent long range forecasts thanks to the existence of an external forcing that can impose its rhythm on Earth’s climate: the Sun. Because of the fact that useful information about solar activity is quite scarce in time, only inter-annual forecasts are possible: in order to increase hydrological predictions up to the desired seasonal scale an expert system based on a fuzzy neural network model has been built. The results obtained for the case of the wintertime Po River discharges are suggestive that indices of solar activity and proper indices of atmospheric circulation may be sufficient to obtain convincing long-term predictions of hydrological variables. Added by: Dott. Alessandro Meggiato |