������������������� ����������
��������������� ����� �������� �� �������� ����������������� � � �������������������� �� ���� �
Marco Mancini, C. Corbari, G. Ravazzani, A Ceppi G. Ercolani, M. Feki A. di Trapani, I.Ben Charfi
DICA Politecnico di Milano, [email protected]
Remote sensing data and distributed hydrological models for water
engineering
DICA Lunch Seminars, 23 January 2015
S0
Sd St �St
L0
Li�
EH
���������������������������
������������������� ���������� 2
Bilancio idrologico: misure tradizionali ed innovative
100 m
P E dtdSQ = - -
Il nostro contributo
������������������� ���������� 3
Remote sensing hydrological water balance: the analysis tools
Immagini satellitari
Modello idrologico distribuito
Misure al suolo
���������
���
MODIS
root zone
transmission zone
saturated zone
d
R ET
������������������� ����������
�������������������
Genova(Università)
Genova(Servizio Idrografico)
Ponte Carrega
S. Eusebio Prato
Viganego
Scoffera
Variabilità spazialedell'Altezza di Pioggia Massima Centennale
per Durate di 1 e 3 ore
Scoffera678
Viganego400
Prato89
S.Eusebio
240
P.Carrega
26Ge-Un
21Ge-S.I.
2
S.Ilario210
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
Distanza in direzione Ovest-Est. Km
Altezza di pioggia, mm
Durata trioraria
Durata oraria
Durata trioraria a S.Ilario
Durata oraria a S.Ilario
Tn
T wdadh 1)(
����!����"����#�����$�������$���$�����������#��������������$��$����������������
Variabilità spaziale di processi idrologici: serie storiche
Evento (7-8/09/10)
De Michele e Rosso R (Vapi)
������������������� ����������
Anni: 1930-1980 Anni 1980 ad oggi
Qi+1j+1 = C
1Q
ij+1 +C
2Q
ij +C
3Q
i+1j
i(t)t
i(t)t
Q(t)
t
Q(t)
t
Q(t)
t
������������ ����������������� ��� �!������""�������� �� ������#����������� �������
i(t)�t�
i(t)�t� t�t�
Q(t)�Q(t)�Q(t)�
t�
Lumped Hydrologic Models�
Rainfall Field Soil Hydraulic Characteristics and Land UseStructure of River Network�
One Characteristic Response Time for�
Ponding time �Hillslope concentration time �Channel concentration time �
Space aggregation
Q(t) = A h(t −τ )i(t −τ )dτ0
t
∫
Several Characteristic Response Times for �
Distributed Hydrologic Models�
�"���������$��$� !�
-�
Rainfall Field
Soil Hydraulic Characteristics and Land UseStructure of River Network�
Ponding time �Hillslope concentration time �Channel concentration time �
������������������� ����������
%���������������������� ��$!���� ����"�� &'� �
MODELLO AUTORE/I ANNO TOPMODEL Beven and Kirkby 1976 SHE Abbott 1986 BATS Dickinson 1986 SiB Sellers 1986 AGNPS Young 1989
FEST-EWB Mancini e Rosso, Ravazzani, Montaldo, Corbari, e altri
1990-2010
DHSVM Wigmosta 1994 TOPLATS Famiglietti and Wood 1994 VIC Liang, Lettenmaier, Wood, Burges 1994 THALES Grayson 1995 TOPKAPI Todini 1995 PREVAH Gurtz 1999 DRIFT La barbera, Roth, Giannoni, and Rudari 2000 WaSiM Schulla and Jasper 2001 ALADHYN Rulli and Menduni 2002 SEBS Su 2002 DIMOSOP Ranzi, Bacchi and Grossi 2003 tRIBS Ivanov and Bras 2004 WRROOM Biondi, Mendicino and Versace 2004 DREAM Manfreda, S, Fiorentino, Iacobellis 2005 GEOtop Rigon and Bertoldi 2006 MOBIDIC Castelli ed altri 2006
������������������� ����������
������������� ��$� ���"������� $!()*�%�%��+��������
Full scheme of the rainfall-runoff distributed hydrological
model FEST-WB, physically based (Rabuffetti et al., 2008)
DEM Soil
parameters Vegetation parameters
Atmospheric forcing
Surface Runoff Drainage &
Water Table
Snow Model
Spatial interpolation: Thissen, IDW
River network definition
Soil Water balance
Routing: Muskingham – Cunge Dinamic equation
Outflow hydrograph
Routing: Linear reservoir
Remote sensing
“ogni scarrafone è bello a mamma soja”, Pino Daniele, 1991
scarrafone= creatura
�����������������%������&'�(��!���)���*�
root zone
transmission zone
saturated zone
������������������� ����������
0
20
40
60
80
100
120
0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300 330 360durata [giorni]
Por
tata
med
ia g
iorn
alie
ra [m
3 /s]
Osservata
simulata con falda
simulata senza falda
��������$�������� �������"��""����$,�!%��� ��� ����������#������� ��� ���"�� �����- ��������- ���� ���������,���������
Q =kT⋅L ⋅WM
hwatertable
− hriver( )
Soncino
Capriolo
Montodine
Mozzanica
Ponte CeneLavello
Canonica
Spino
Lodi
SerioOglio
Adda
Soncino
Capriolo
Montodine
Mozzanica
Ponte CeneLavello
Canonica
Spino
Lodi
Soncino
Capriolo
Montodine
Mozzanica
Ponte CeneLavello
Canonica
Spino
Lodi
SerioOglio
Adda
+��(��$��������$���������������$���&)��,-)��.*�&��$�������������!����*�
/�01�2�3��45��1������ ������2�,�67�
/�01�2�8��45��1������ ������2�-487�
9�����#�������:����������%�����-����������
��$����#�����������%�����$���;����������
QNC
QEC
QSC
QWC
WC
QNC
QEC
QSC
QWC
WC
QSC
=2T
STC
TS+T
C
hSt − h
Ct( )
QEC
=2T
ETC
TE+T
C
hEt − h
Ct( )
QC=Q
NC+Q
EC+Q
SC+Q
WC+W
C
tC
tN
CN
CNNC hh
TTTTQ 2
QWC
=2T
WTC
TW+T
C
hWt − h
Ct( )
hCt+1 = h
Ct + 1
Sy
QC
Δs2Δt
+�����������������<�����
=�����������������������#���������
40
60
80
100
120
ata
med
ia g
iorn
alie
ra [m
3 /s]
+��&)��&)��&)��/�01���
Ravazzani, Rametta & Mancini Env Modelling and software 2010
P-Etp =1020 mm/anno
P-Etp=-945 mm/anno
,,����)�
6�>���)�
• La definizione del bacino di pianura • Il sostegno alle portate di magra
������������������� ����������
?���!��������
?���������
%�������� � ��������,�"���$� .�/(�������+�������������������������� ��0
S0
Sd St �St
L0
Li �
EH
123����456789:� ��� ��,���� ���2
��������� ��� ������ ��$� ������$�����!���$� @$����������������!���������$�������������������� ����������"���������������
����������������������������;���� ��� �������� ����
����������� ���������������������������������� �!���"���#��"����$$�����%�&'(�&�
�� �� ��������������������� �� �����������������
������������������� ����������
Electromagnetic spectrum and hydrological parameters and variables
• Surface albedo (Knap, 1999) • Vegetation indices (Choudhury, 1987; Richter et 2009) • Snow area coverage (Ranzi 1998, Corbari 2010 ) • Radiation (Bish et al.,2005; Niemela et al.,2001) • Air temperature(Seemann et al.,2003) • photosynthetically active radiation (Running et al., 2000) • clorophill (Abbott et al., 2002)
Passive radiometer
VISIBLE
• LST (LAND SURFACE TEMPERATURE): (Sobrino 2007, Prata, Becker, Li, Menenti, Durso, La Loggia et al, Corbari 2010)
THERMAL INFRARED
• Soil moisture: (Wagner (2007), Jackson(1990), Schmuggy ( 1994), Wood 1990, Mancini( 1999) • Surface roughness • soil water storage (Ramillien 2006) • rainfall (Heinemann et al., 2008; Huffman et al., 2010, La Barbera, Rudari(2006) ) • altimetry (Berry et al., 2003;Frappart et al., 2006 • topography (space shuttle mission) • landslides (interferometry, Rocca 2000)
MICROWAVE
Active radiom
eter
������������������� ����������
Sensori satellitari: le missioni presenti e future delle agenzie spaziali e loro sinergie
Dal 1977 METEOSAT (2002 MSG2 con EUMETSAT)
AB+1�&A��(��@�C���$���$�0���$@-0�����B�����1D������*�)��8�
Dal 1991 (temperatura degli oceani e venti, ozono in atmosfera)
Lanciato nel 2002 (10 optical e radar strumenti) oceani, terra e atmosfera
E��$��"�$������������������"�$���;������-�)��8�
���%���$��(������������!��-�)��4�
0��������$���� ������-�)����
A�01�&���!��������������������(�����������$��������@*�F�,��������:��������������������������:(��F�$���)����SENTINELS
AQUA Lanciato nel 2002 (6 strumenti) oceani, terra e atmosfera (NASA)
LANDSAT Più satelliti dal 1972 per lo studio della terra (NASA)
JASON-2 Ocean surface topography mission – 2008 (NASA-Francia)
TERRA Lanciato nel 1999 (5 strumenti) oceani, terra e atmosfera (NASA/JAXA)
TRMM Misura delle precipitazioni (NASA/JAXA)
GRACE Campo di gravità terrestre (NASA/JAXA) - 2002
SWOT Idrologia – 2018 (NASA/JAXA)
FY-1 A, B, C, D
Lanciati dal 1988 per lo studio meteorologia (NRSCC)
������������������� ����������
�� ���������������! ������ ��"������� ��"������������2�
�� ����"����,��� �����<,�
/�����#��������#�����
64�G��
,3�G��
,��G��
,��G��
,��G��
,��G��
,��G��
,��G��
���G��
���$���������=��"��-�������������
������������������� ����������
Spatial resolution
1 Km
150 m
1 Km
90 m
Satellite with sensors for LST and Evaporation measurements
ASTER MODIS
ENVISAT AATSR
METEOSAT SEVIRI
LANDSAT 1-ETM
5 Km
1972
SEVIRI
1972 2000 2002
ERS -1/2 ATSR
1995
LANDSAT 7-ETM+
TERRA
2010
SENTINELS
2014-2017
-
TTTT
LANDSAT 8
������������������� ����������
Remote sensing SAR for Soil moisture estimation, Why we started ?
-15
-10
-5
0
5
2.5 10 17.5 25 32.5 40
dielectric constant
(dB) p = vv
p = hh
dielectric constant
0��������������� ��!�����H���$����$����������$���������������������$���������������� ����������������:���$������ ��� @��������$��������
)������
��6�����
������������������� ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� � ���������
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3
a1-2
2/6
a2-2
2/6
b-22
/6
c-22
/6
a1-2
9/6
a2-2
9/6
b-29
/6
c-29
/6
a1-1
4/7
a2-1
4/7
b-14
/7
Sampled Fields
sampled 0-5
L band hh
P band vv
sampled 5-10
NASA - Mac_Europe �88���I�09/+�86� ����������!�����&CJB/1'+1*��
The past experience: SAR Soil moisture estimation in a hilly creek
Wood, Troch, Mancini, 1994 �=/1�0B9J�C91J���
������������������� ����������
-15
-10
-5
0
5
2.5 10 17.5 25 32.5 40
dielectric constant
(dB) p = vv
p = hh
���
=��
The past experience: SAR Soil moisture estimation on agricultural district
&���vol.32 (3) p. 653-661, 19969
������������������� ����������
Irrigation
Drying
The past experience: EMSL scatterometric laboratory experiment for soil moisture estimation
Mancini, Hoeben and Troch, WRR, 1999Vol. 35 n° 6
Gaussian Roughness Surface with σ = 2.5 cm, L= 6.0 cm
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
20T
009i
21T
004i
21T
006i
21T
008i
21T
009d
21T
011d
21T
013d
measure code
TDR
3.5 GHz
5.5 GHz
9.0 GHz
polynomium (R2=0.96)
-14.0
-12.0
-10.0
-8.0
-6.0
-4.0
-2.0
0.0
2.0
4.0
2.50 4.50 6.50 8.50 10.50frequency (GHz)
(dB)
NVT20T009iNVT21T004iNVT21T006iNVT21T008iNVT21T009dNVT21T011dNVT21T013d
test
������������������� ������������������#����������$���H����������������8�
C�!!�����������������$���������
C���$��������������/��� ���������@����
A��(���������������������
����>?�/"���� ��!>�>?�����������4@''&9:������������ 4A�9
������������������� ����������
1st Sept 2003 V/V 1st Sept 2003 H/H
Stima della scabrezza con doppia polarizatione
σVV0 = σ 0(...ε ,σ ,L)
σHH0 = σ 0(...ε ,σ ,L)
Integral Equation Model (Fung, 1992) σσ std of soil roughness, L correlation
lenght, ε dieletric constant
����>?�/"���� ��!>�>?��������4@''&9:������������ 4A�9
Detto M, Montaldo N., J. D. Albertson, M. Mancini, E G. Katul, WRR 2006
y = 0.6317x + 0.0559R2 = 0.5203
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
0.40
0.45
0.50
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5
gravimetrico [-]
rada
r [-]
=09�)�����������
������������������� ����������
5B�'B�'&!)�������C����� �����,� �4D'E5B�9
&'�'B�'&!)�������C��� �������"�����4��F@DGA9
Soil moisture maps from ASAR images
������������������� ����������
Giacomelli, Mancini e Rosso, Phys Earth, 1995.
SAR The PAST Experience: flooded area identification from SAR
������������������� ����������
bare soil - Ta=13.4 °C - RH=0.47
-1000
-500
0
500
1000
1500
2000
-30 -20 -10 0 10 20 30 40 50
LST (°C)
ba
lan
ce e
qu
atio
n
ft(RET ) = R
n(RET )−H(RET )− λET (RET )−G(RET ) = 0
)(RETmoistureSoil
�! �"�������#��$%��#�
Corbari et al (2011) HYP
R
P
I
DSub-flow
Z
R
P
I
DSub-flow
Z
���� ����;���� ��� �������;��H� ���� �$� ������#���� �����"�������
i
K�����!������� Ptot=R+ETeff+D+(�t+1-�t)*Z
1����@�!������� Rn −G −H − LE = dS
dtETeff = LE
ρCp
RET = T (Tcanopy
,Tsoil)dx dydz
V∫
J������������ ����"���� ��$,��#���� �����"�������4?��9�����$���������������������� ���
�������� �������@�!�����������:���
The present experience : land surface temperature for soil moisture retrieval
DRAGON 2 & 3 projects funded by ESA – NRSC China (2010-2016)
������������������� ���������� 23
Le stazioni micrometeorologiche eddy covariance
ACCA- 31 Maggio 2012
STAZIONE EDDY
N
LANDRIANO (PV) [45°19’23’’N , 9°16’10’’E , elv. 88 m s.l.m.]
LIVRAGA (LO) [45°11’26’’N, 9°34’23’’E, elv. 60 m s.l.m.]
N
Radiometer
Thermo-Hygrometer
InfraRed Thermo Sensor
Gas analyser & Sonic
anemometer
Datalogger & Modem
Davis Weather Station
Raingauge
Batteries
50 m
50 m
3%%>?)*�%�%
������������������� ���������� 24
Principio di funzionamento di una stazione eddy covariance
Costant Flux Layer (Elliot 1958)
δzoD
= (0.75−0.03M)⋅ xzoD
⎛
⎝⎜⎞
⎠⎟
0.8
M = lnzoD
zoU
⎛
⎝⎜⎞
⎠⎟
Upwind surface roughness
Downwind surface roughness
H =Cp⋅w 'T '
LE = −K dq
dz
H = −K dTa
dz
LE=λvρ ⋅w 'q '
v
The Fick law June 2006, bare soil July 2006, soil with maize
The Fourier law
Data validation
Masseroni et al., 2012; Corbari et al., 2013 ����$�� ����� �!;;;2����2"����2���
������������������� ����������
�� RMSE Net Radiation 0.96 38.3 (Wm-2) Latent Heat 0.75 34.8 (Wm-2)
Sensible Heat 0.71 29.6 (Wm-2) Ground Heat 0.78 22.5 (Wm-2)
SM 0.97 0.12 LST 0.95 1.2 (°C)
Model Validation at the eddy station: observed and simulated energy fluxes and soil moisture (Landriano, Italy 2010)
η = 1−X
oss,i−X
sim ,i( )2i=1
n
∑
Xoss,i
−Xoss( )2
i=1
n
∑
����������)���� "��!�*����&+#����,�����
RMSE =X
sim ,i−X
oss,i( )2i=1
n
∑n
⎛
⎝
⎜⎜⎜⎜
⎞
⎠
⎟⎟⎟⎟
12
(35
cm)
������������������� ����������
SM (-) LE (W/m-2) LST (°C)
LST and SM are inverse correlated
and with FEST-EWB this
relationship improves
LST (°C)
Validation at agricutural district scale (900 ha) (Barrax, Spain, Summer 2012)
25 July 9:30
�26)�3��28�3�
AHS airborne (5m) FEST_EWB (5m)
�� �� ����������&�'� ���� �� ������������()�
�26)��2.�.�
pixe
ls n
umbe
r
1000
2000
3000
4500
1000
2000
3000
4500
������������������� ����������
������������ �����
,���� ����$����������� ������������� ���������:��������
>��
�I������������������$� � ����"�$��,���� �����!>��,������������� ������
D2�,���D2�4����&J='0=�*� D2�4�����
�����6�L���,!D2J�M+� �����6��)L���,!D2B�M+�
D2��������&�B90*�
M+�
�����6��4L���,!&2@�M+� �����4>�,L���,!@25�M+�
�����48�>L���,!D26�M+� �����48�.L���,!D2B�M+� �����6��4L���,!&25�M+� �����6)�>L���,!52D�M+�
�� �� ������������()�
�"�$���������� ��������J0�������>��� �������������$������!���:���4��������$ ������ � ��;�� ���"�� �
�������
>�����*3%����������������:������:��� �����������@������������ ��
A��$�!� �(��������� �������������$��������������:���J0�������>��������������
������������������� ����������
�I������������������$� � � ����K;����.�/���"�$��,���� �����!�>��L���>���MN
D2�,���D2�4����&J='0=�*� D2�4�����
�����.�L���,!5'8�K5�)�
D2��������&�B90*�
������������ �����
'M���D����
K��-)�
�����.�L���,!5'@�K5�)� �����>.L���,!672B�K5�)� �����>>L���,!75�K5�)�
,���� ����$����������� ������������� ���������:��������
�"�$���������� ��������J1�����������������$������!���:���4��������$ ������ � ��;�� ���"�� �
�������&!���$���$�����!�:��� ���������*�
>�����*3%����������������:������:��� �����������@������������ ��
��� ���,��������.������ ��4� ���� ���� ����.�/��9�
������������������� ����������������������������� ���������
Validation at basin scale (Upper Po river basin, 2000-2003): land surface temperature, LE Fluxes and SOIL MOISTURE
Corbari & Mancini, 2014 (JHM)
������������������� ����������
Toce@Candoglia Tanaro@Farigliano
Validation at basin scale (Upper Po river basin, 2000-2003): discharge and volume at different cross sections
Bormida@Cassine
Relative error=0.08
Relative error=0.15
Relative error=0.1
������������������� ����������
MODIS 250 m
SEVIRI 1000 m
MODIS 1000 m
SEVIRI 5000 m
W m-2
>��"��-������������ ����� ��� ����������,�"�����"���$� Muzza basin: LE at different spatial resolution: residual energy balance model
J0��������������
Corbari et al., 2015, JHydrology
��2�/�&�J0�*-�A&J0�*�F�N�&J0�*�� Downscaling (Kustas et al., 2003)
������������������� ����������
��##��!������J1����$�O���������:���������:����(���$�:������ ������$�$����
������������������� ����������
*���?O�3� ��%�M�>��3���������P� ������,�� ��� 4A�� �94@���� Q@9
RF@&2JGASFD27�� RF@B2DGASF82B��
����*3%�K
5D1� �����@''&�5@!''
571����@''&�5@!''
����$��
C10�-1K����$������� �����������:�����"������ �$����������������
���?���*3����3
N���������������������$������ ����� � ����"�/���&���������B90������(���$���� �����$�������C10�-1K���������$�$*�
RF72'JASFB27��
RF827GASFD25�
������!�������$�O�������&��D��-!@-��D��*�
0���$��$�$�(��:�����������$�O�������
/�01�
4�)�M+� 6�)�M+� 6���M+�
9����(���������������!��:���&���������������$�$������
�B90���$�==�0/*��� �� ������������*"�
������������������� ����������
�����T�����?����,�����;������,��,����$�
9�0��������5�35@''&�F���5��5@''8999�0��������5��5@''7��99�0��������5��5@''8�F���5��5@''7
/�����:��������@������������%D���������(��������� �������
N@$������� ��$����4�����������������$��������@�AK��
�.)���@����@��(����������������@�
������:�����K �.��?��� ?����
N��
����)��4�����������)8����� �)��4�����)��8��%�����������8�����!���)��.�����)��8��%������������)�=������)����
)8-�4-)��4�
��?%�4&''/&''9
������������������� ����������
������ �������������!�������)��4-)��8�
)��� ���Q�!������ ���� �;������,��!�������������� ��������������� �
�,-�,-)��3�
4�5��5)��3�
��?%�4&''/&''9 ��������4DQ/DQ9
����D5�����$���P����-����)�&��(���:���:������$�@��������$��������4,����*�1' 90=��&��(���:���:���4,�$�@��������$��������>����*�
J.-F. Cretaux et al., 2011, SOLS: A lake database to monitor in the Near Real Time water level and storage variations from remote sensing data, Advances in Space Research 47 (2011) 1497-1507
�>��?��,��!������������:�����
������������������� ����������
0������(���������%��:����������������������������D��������� @�
NOAA-AVHRR 10 February 2001
&�* ��D����������%�$�����������(���$��&!* �� ������������$���$�� �$���$���D�����&�* �����:����������(�������Q������(�:���!���$�������:���
hB
Ic
Ic
Ic D
A
D
DD
D
xm,ym,zm
x0,y0,z0
hB
Ic
Ic
Ic D
A
D
DD
D
xm,ym,zm
x0,y0,z0
Sin= I
c+D + A
$���H�� ��<�����$�O����
(a) (b)
(c)
Classified snow coverage
Shadowed pixel
Corrected snow coverage
Forest
Snowmeters
(a) (b)
(c)
Classified snow coverage
Shadowed pixel
Corrected snow coverage
Forest
Snowmeters
1��(�:���!���$�������:�������������(������������(�$�������������������������������(����$�������!��:���+��+��!����A��/�(�##����P�����:��������$������������-������,��!��&��!�&���� .���.�/�%���$00���
������������������� ���������� 37
From october 2004 to december 2008
Simulated FEST-EWB Observed
25.01.2005
17.05.2005
�� RMSE� MAE�NASH &
SUTCLIFFE�
���� = 0°C ���� = 0°C�
15.53� 12.36� 0.57�
���� = -1°C ���� = 0°C�
16.65� 13.20� 0.51�
���� = -1°C ���� = -1°C�
14.11� 10.84� 0.64����� = -1°C �
���� = -1°C�
14.11 10.84 0.64
Comparison between satellite and modelled snow cover area
������������������� ����������
precipitation
WARNING threshold
Centro Funzionale Regione Toscana
Utilizzo operativo delle SoPAI ed integrazione con modelli di previsione meteorologici
�9�9�����$�����9���������������
9$����������
�,���������$���(������������:����&��,�-�6)3>���)�
������������������� ����������
�
Effetti di casse in serie sull’idrologia di piena .
)()()()( cccTcT dddiSdQ(Ravazzani, Gianoli, Meucci, Mancini, 2014, JHE, )
������������������� ���������� 40
0
50
100
150
200
16/0
9/20
10 1
2:00
17/0
9/20
10 0
0:00
17/0
9/20
10 1
2:00
18/0
9/20
10 0
0:00
18/0
9/20
10 1
2:00
19/0
9/20
10 0
0:00
19/0
9/20
10 1
2:00
20/0
9/20
10 0
0:00
20/0
9/20
10 1
2:00
21/0
9/20
10 0
0:00
21/0
9/20
10 1
2:00
22/0
9/20
10 0
0:00
days
Q [m
3 s-1]
�3�0�����!���)����������������������������43-6.� �!������� ������������<���
0�(����!�����
=������8,���)�
C��������/����!����@��4>�,7���!�������.����R�$��������
1����!����
0
50
100
150
200
18/09/2010 00:00
18/09/2010 12:00
19/09/2010 00:00
19/09/2010 12:00
20/09/2010 00:00
days
Cum
ulat
ed P
reci
pita
tion
[mm
]
Precipitation Discharge
Ensemble 25-75
Emean
E median
P observed
Q sim Fest-WB
alarm code
REAL TIME FLOOD FORECAST: SEVESO BASIN
+�����������������������PN���
������������������� ����������
REAL TIME monitoring and forecasting of irrigation water demand
Soi
l moi
stur
e
Water stress NO stress Water surplus
������������������� ����������
�D���������������������� �����������8�-86-8>�S�����86-8>���0����86�1�0J�8>���
���T������1+86U���T����+'/��������=09�A����U)��)�/�$������8>��1' 90=���/BP1+��U)��)U)��,�=+?K=���/1A9�=++=�01AE9+9��/=AB'��
�����J��+����!���������������8.3��9/�9�+'/��=�������T�����8.>�
566@
������������$���������
>�����65
������������9�����������������A�����1����$���K����������'�������C����������A���(����+/06�+������������
+�B�J�J�=�����/�=���9�B�'�0�
?�,�� ��� ������������� �� ��������������!��>LU��*!
����������� ��:)������� ���=�9'90�/=�9 1�0�=CC���� KKK�C10���BJ9�9�9��
� TTTTT �