Un indice topografico (descrittore di inondazione) che combina la scala della profondità di piena con la morfologia è stato dimostrato per descrivere la tendenza di un’area ad essere inondata. Tuttavia, questo approccio dipende dalla qualità e dalla disponibilità delle mappe delle inondazioni e presuppone che i risultati possano essere direttamente estrapolati e ridimensionati. Questo lavoro tenta di rilassare questi problemi e rispondere a due domande: 1) Si possono stabilire relazioni funzionali tra un descrittore di inondazione e le caratteristiche geomorfiche e climatico-idrologiche del bacino? 2) In caso affermativo, possono essere utilizzate per una modellazione predittiva a bassa complessità delle estensioni delle piene? Le regressioni lineari stepwise e le regressioni random forest sono sviluppate sulla base dei risultati di classificazione di un descrittore di inondazione, utilizzando i risultati di modellazione delle inondazioni ad alta risoluzione come benchmark di formazione, e sulle caratteristiche del bacino. I bacini idrografici elementari di quattro bacini fluviali in Europa (Tamigi, Weser, Reno e Danubio) servono come set di dati di allenamento, mentre quelli del bacino del fiume Rodano in Europa servono come set di dati di test. Sono considerati due periodi di ritorno, il 10 e il 10.000 anni. La previsione delle estensioni delle inondazioni e delle aree soggette a inondazioni mostra che entrambi i modelli raggiungono alti tassi di successo rispetto ai benchmark di test. I valori medi sono stati trovati superiori al 60% e all’80% per i periodi di ritorno di 10 e 10.000 anni, rispettivamente. Nonostante un tasso di falsa scoperta da moderato ad alto, anche il valore dell’indice di successo critico è stato trovato da moderato ad alto. Si dimostra che mettendo in relazione i risultati della classificazione con le caratteristiche del bacino idrografico si può ottenere la previsione delle estensioni di inondazione dell’involucro per una data regione, compresi i bacini non bonificati.
Pubblicazione: Tavares da Costa, R., S. Zanardo, S. Bagli, A. G. J. Hilberts, S. Manfreda, C. Samela, e A. Castellarin, modellazione predittiva di estensioni di inondazione busta utilizzando caratteristiche geomorfiche e climatico-idrologiche bacino, Water Resources Research, (doi: 10.1029/2019WR026453), 2020.