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

10.STIMA DEI PARAMETRI DELLA TURBOLENZA ATMOSFERICA—————————————————————⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯————————calcoliamo lo spettro (S uu (k)) 2 . A questo punto lo spettro medio tra i due, cioè:S1=uuper k = 1,2,..,N/2 [10.153b]22( k ) ( S ( k)) ( S ( k)) )uu uu+1ha l’interessante caratteristica di essere meno contaminato dal fenomeno di leakage ed inoltre diessere meno irregolare.1E+3100Densità Spettrale1010.10.010.0010.0001 0.0010 0.0100 0.1000 1.0000 10.0000Frequenza (Hz)Fig.10.7: spettro regolarizzato (media a blocchi) della variabile u.Alla fine di questa procedura si quindi ottenuto lo spettro del segnale discreto u i , che però si presentaestremamente irregolare, come si può vedere nella Fig.10.6. Tale irregolarità può avere varie causeche però possono essere ricondotte al fatto complessivo che l’operazione di condizionamento delsegnale originario non è in grado di eliminare altri tipi di irregolarità (noti come rumore blu) di varianatura strumentale. Pertanto è consigliabile, prima di impiegare nelle operazioni di stima gli spettriottenuti, effettuarne una regolarizzazione che può essere condotta semplicemente nel modo seguente(Kaimal e Finnigan, 1994):• si consideri l’intera finestra spettrale caratterizzata dalla frequenza minima f min e dalla frequenzamassima f max . Si considerino m+1 frequenze definite come:F k=fmin( f ) − ln ( f ) ⎞ ⎟⎠⎛ lnmax min⋅exp⎜( k −1)per k=1,2,..,m+1 [10.154]⎝m• si consideri ora l’intervallo di frequenze tra F k e F k+1 . A tale intervallo verrà attribuita la frequenzaF * k pari alla media delle frequenze che cadono in tale intervallo ed una densità spettrale S * uu(k) parial valore medio delle densità spettrali che cadono in tale intervallo spettrale. Pertanto, lo spettrooriginariamente composto da numerosissime densità spettrali, si ridurrà ad uno spettro costituito dam densità spettrali attribuite ad altrettante frequenze. E’ immediato rendersi conto che abbiamo————————————————————————————————————————- 482 -