STIMA DEI PARAMETRI DI UN MODELLO DI MISTURA PER L'ANALISI REGIONALE DEGLI ESTREMI PLUVIOMETRICI MEDIANTE GLI L-MOMENTS

L’utilizzo dei modelli probabilistici di mistura nell’analisi regionale degli estremi pluviometrici deriva dall’ipotesi che il fenomeno di precipitazione possa essere descritto attraverso due popolazioni statisti-che indipendenti: una componente di base, che rappresenta gli eventi di bassa intensità maggiormente frequenti, controllati da condizioni morfoclimatiche locali, e una componente eccezionale, a cui appar-tengono gli eventi rari di elevata intensità, generati dall’aggregazione di fenomeni meteorologici a larga scala. Assumendo questa ipotesi, le procedure di regionalizzazione del modello probabilistico possono essere limitate alla sola componente di base degli eventi pluviometrici, ottenendo, grazie alla minore frammentazione del campione, un notevole aumento di robustezza del modello nella stima degli eventi eccezionali. Questo studio si concentra sulla definizione di un metodo di stima dei parametri del mo-dello di mistura, basato sulle espressioni teoriche degli L-moments del modello, che vengono qui rica-vate in forma chiusa. La validità del metodo di stima adottato è stata verificata utilizzando le serie sto-riche del massimo annuale della pioggia giornaliera relative a 583 stazioni di misura della Toscana, con risultati positivi. In particolare, il confronto con altri modelli probabilistici utilizzati nell’analisi degli estremi idrologici (TCEV) mostra la capacità del modello di mistura di riprodurre i valori della L-skewness e della L-kurtosis delle serie campionarie entro un range di valori notevolmente più ampio. Viene infine delineata una procedura di regionalizzazione dei parametri del modello, basata sulla iden-tificazione di aree omogenee rispetto alla componente di base degli estremi pluviometrici.