Generazione di serie temporali meteorologiche su scala oraria: un approccio di downscaling da dati giornalieri

Abstract

Il cambiamento climatico e la crescente domanda di dati meteorologici ad alta risoluzione richiedono strumenti avanzati per la generazione di serie temporali. In questa tesi è stato sviluppato un Weather Generator (WG), un modello matematico che genera dati climatici sintetici su scala oraria, a partire da misurazioni giornaliere. Il modello proposto integra un Daily Weather Generator (DWG) e un Hourly Weather Generator (HWG), superando le limitazioni di altri modelli grazie a un approccio di downscaling temporale. Il DWG genera variabili giornaliere quali precipitazioni, temperatura, vento e umidità, mentre l'HWG ne aumenta la risoluzione temporale. Il sistema mantiene la coerenza statistica tra le scale temporali e rispetta le correlazioni tra variabili. Il WG prodotto permette di simulare dati utili in molteplici settori, dall'agricoltura alla gestione delle risorse idriche, migliorando l'accuratezza delle previsioni e degli scenari climatici futuri.

Climate change and the increasing demand for high-resolution meteorological data require advanced tools for time series generation. In this thesis, a Weather Generator (WG) was developed to generate synthetic climate data at an hourly scale from daily measurements. The proposed model integrates a Daily Weather Generator (DWG) and an Hourly Weather Generator (HWG), overcoming the limitations of other models through a temporal downscaling approach. The DWG generates daily variables such as precipitation, temperature, wind, and humidity, while the HWG increases the temporal resolution. The system ensures statistical coherence across temporal scales and preserves variable correlations. This WG allows the simulation of data useful in various fields, from agriculture to water resource management, improving the accuracy of climate forecasts and future scenarios.