SOMMARIO. Nella memoria si tratta dei modelli surrogati applicati in problemi riguardanti le falde acquifere. I modelli surrogati sono metodi di soluzione che, nel tentativo di velocizzare i tempi di calcolo, derogano dalla completa descrizione della fisica e dal dettaglio spazio‐temporale del problema. I modelli surrogati possono essere suddivisi in tre grandi categorie: 1) Modelli surrogati data‐driven che consistono di empiriche approssimazioni dei risultati del modello completo i cui parametri sono calibrati cercando l’accordo con i dati disponibili, siano essi di tipo storico o forniti da un modello completo; 2) Modelli di tipo Projection‐based che, con un processo algebrico, procedono a ridurre l’ordine del sistema risolutivo rendendo quindi più veloce la soluzione numerica; 3) Modelli surrogati detti a multifidelity in cui si deroga dal dettaglio spaziale e si bilancia la ridotta accuratezza con una tecnica multiscala. La memoria presenta infine un esempio applicativo di un modello di tipo multi‐fidelity che analizza le relazioni di correlazione tra i livelli piezometrici in diversi pozzi della regione Emilia‐Romagna (Italia) e gli indici climatici SPI e SPEI. Le relazioni ottenute sono successivamente utilizzate per ricavare una stima degli effetti del cambiamento climatico in più orizzonti temporali a breve (2016‐2035), medio (2046‐2060) e lungo termine (2081‐2100).
I modelli numerici surrogati per la gestione delle falde acquifere / D’Oria, M.; Tanda, M. G.; Todaro, V.; Zanini, A.. - STAMPA. - (2020), pp. 439-447.
I modelli numerici surrogati per la gestione delle falde acquifere
D’Oria M.Conceptualization
;Tanda M. G.
Conceptualization
;Todaro V.Software
;Zanini A.Validation
2020-01-01
Abstract
SOMMARIO. Nella memoria si tratta dei modelli surrogati applicati in problemi riguardanti le falde acquifere. I modelli surrogati sono metodi di soluzione che, nel tentativo di velocizzare i tempi di calcolo, derogano dalla completa descrizione della fisica e dal dettaglio spazio‐temporale del problema. I modelli surrogati possono essere suddivisi in tre grandi categorie: 1) Modelli surrogati data‐driven che consistono di empiriche approssimazioni dei risultati del modello completo i cui parametri sono calibrati cercando l’accordo con i dati disponibili, siano essi di tipo storico o forniti da un modello completo; 2) Modelli di tipo Projection‐based che, con un processo algebrico, procedono a ridurre l’ordine del sistema risolutivo rendendo quindi più veloce la soluzione numerica; 3) Modelli surrogati detti a multifidelity in cui si deroga dal dettaglio spaziale e si bilancia la ridotta accuratezza con una tecnica multiscala. La memoria presenta infine un esempio applicativo di un modello di tipo multi‐fidelity che analizza le relazioni di correlazione tra i livelli piezometrici in diversi pozzi della regione Emilia‐Romagna (Italia) e gli indici climatici SPI e SPEI. Le relazioni ottenute sono successivamente utilizzate per ricavare una stima degli effetti del cambiamento climatico in più orizzonti temporali a breve (2016‐2035), medio (2046‐2060) e lungo termine (2081‐2100).I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.