Roberto Sozzi (ARPA Lazio) Teodoro Georgiadis (CNR-IBIMET ...

10.STIMA DEI PARAMETRI DELLA TURBOLENZA ATMOSFERICA—————————————————————⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯————————dell’ordine dei 20 cm; questa scala spaziale è dello stesso ordine di grandezza del volume di misura diun anemometro sonico. Se però il volume di misura aumenta per l’introduzione di altri sensori per ladeterminazione del flusso verticale di altre variabili (vapor d’acqua, ecc.) per rispettare la (10.46) ènecessario aumentare ulteriormente l’altezza di misura. Per esempio, se l diventa 1 metro, la quota dimisura dovrà aumentare a 10 metri.10.2.1.6 Correzioni per i sensori non idealiFinora abbiamo considerato una stazione ECM ideale, costituita da sensori ideali, cioè da sensori chemisurano le variabili micrometeorologiche con precisione infinita e con risposta istantanea senza indurrenelle misure alcun tipo di distorsione e di attenuazione. Nella realtà, la situazione spesso è bendifferente. I sensori reali, infatti, introduco nella misura un’alterazione che si manifesta sia in unaattenuazione del segnale, dipendente dalla frequenza delle armoniche che compongono il segnale, sia inuno sfasamento fra misura e variabile misurata, anche quest’ultima dipendente dalla frequenzadell’armonica. Quanto detto si può riassumere nel fatto che ogni sensore reale può essere visto inprima approssimazione come un filtro passa-basso caratterizzato da una ben precisa funzione ditrasferimento nel dominio delle frequenze.Per poter tentare di valutare l’entità della distorsione del segnale indotta dal sensore e quindi per potercercare di correggere la stima della varianze e covarianze prodotte dal metodo ECM, sarebbenecessario studiare nel dettaglio tutte le cause che lungo la catena di misura conducono a questadistorsione del segnale originario. Ciò è stato fatto a varie riprese e in Moore (1986), Riβmann eTetzlaff (1994) e Horst (1997) sono stati presentati i dettagli delle varie metodologie proposte. Lamateria è relativamente complessa è non è possibile trattarla adeguatamente in questa sede. Valecomunque la pena di sottolineare il lavoro presentato in Massman (2000), perché in esso è stata tentatauna sintesi ordinata del lavoro finora realizzato ed anche una metodologia semplice ed efficace checonsente una correzione delle misure agevole e realistica.Consideriamo inizialmente il caso di un sensore di temperatura caratterizzato da un tempocaratteristico τ che fornisce nel periodo di mediazione T i valori di temperatura potenziale virtuale concui stimare la varianza della temperatura stessa e le covarianze con le componenti del vento (in2particolare la componente verticale). Se consideriamo, per esempio, la varianza σθ, essa, di norma, non2coinciderà con la vera varianza σ ˆθche, detta S θθ (f) la densità spettrale della temperatura, si puòdefinire come:∞= ∫ θθ02σ ˆ S ( f )df[10.44]θper due ragioni principali. Il primo motivo consiste nel fatto che nella definizione precedente siconsiderano le armoniche di ogni possibile frequenza, mentre nella varianza reale sono contenuti solo icontributi derivanti dalle armoniche con frequenza non inferiore alla frequenza minima f min =1/T e nonsuperiori a f max =f c /2, dove f c è la frequenza di campionamento impiegata nel sistema ECM. La secondaragione è legata alla caratteristica reale del sensore che lo fa assomigliare ad un filtro passa-bassocaratterizzato da una funzione di trasferimento del tipo:G( f , τ )1= [10.45]2{ 1+( 2πfτ) } 1 2————————————————————————————————————————- 435 -