Il modello spazio temporale per la previsione dell'erosione nel breve termine. Note Metodologiche

Documenti analoghi
Incontro Pre Collaudo

Il Sistema di Supporto alle Decisioni (SSD)

Il modello di regressione (VEDI CAP 12 VOLUME IEZZI, 2009)

Capitolo 12 La regressione lineare semplice

Esercitazione del

Precipitazioni (mm.) ,6 875,4 571,4 727,5 463,6 391,8 208,4 511,2 465,6 806,6

CORSO DI STATISTICA (parte 1) - ESERCITAZIONE 6

ANALISI STATISTICA DELLA SERIE STORICA DEI NUMERI INDICE DEI VOLUMI DI FATTURATO MANIFATTURIERO IN ITALIA, DAL 2002 AL 2016

EMESSO LUNEDÌ 1/10/2018 ORE 12:52 LOCALI VALIDITA' ORE 14:00-24:00 LOCALI DEL 1/10/2018 CRITICITA' IDROGEOLOGICA

BLAND-ALTMAN PLOT. + X 2i 2 la differenza ( d ) tra le due misure per ognuno degli n campioni; d i. X i. = X 1i. X 2i

Argomenti: Indice dei prezzi 2016 (dati ISTAT) il meteo nel 2016 (dati meteo.it) la popolazione straniera nella Provincia di Roma (dati ISTAT)

EsercitazioneII. In questa esercitazione faremi un ripasso generale: rappresentazioni grafiche, medie e varianze;

R - Esercitazione 6. Andrea Fasulo Venerdì 22 Dicembre Università Roma Tre

Settimana 3. G. M. Marchetti. Marzo 2017

Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 9. Regressione Lineare e Correlazione Esercitazione

Ai sensi della normativa vigente e sulla base dei modelli e delle informazioni meteorologiche disponibili, si emette il seguente:

Dispensa di Statistica

Esperimentazioni di Fisica 1. Prova in itinere del 12 giugno 2018

3. rappresentare mediante i grafici ritenuti più idonei le distribuzioni di frequenze assolute dei diversi caratteri;

Politecnico di Milano - Scuola di Ingegneria Industriale. II Prova in Itinere di Statistica per Ingegneria Energetica 25 luglio 2011

EMESSO MERCOLEDÌ 13/6/2018 ORE 12:30 LOCALI VALIDITA' ORE 14:00-24:00 LOCALI DEL 13/6/2018 CRITICITA' IDROGEOLOGICA

Nel modello omoschedastico la varianza dell errore non dipende da i ed è quindi pari a σ 0.

CAPITOLO 11 ANALISI DI REGRESSIONE

Scale di Misurazione Lezione 2

Monitoraggio settimanale della mortalità estiva in provincia di Modena nell anno 2016.

Situazione meteorologica

Statistica Applicata all edilizia: il modello di regressione

ESERCITAZIONE REGRESSIONE MULTIPLA

L impatto sulla salute delle ondate di calore estive in Piemonte

COGNOME.NOME...MATR..

STATISTICA A K (60 ore)

i dati escludono vi sia una relazione tra variabile indipendente e variabile dipendente (rispettivamente

Statistica. Capitolo 12. Regressione Lineare Semplice. Cap. 12-1

Elaborazione dei dati sperimentali. Problemi di Fisica

Esercizi di statistica

CAMPAGNA ANEMOMETRICA DEL PARCO EOLICO: MISURAZIONI PER ANALISI ENERGETICHE E FUNZIONALI

Regressione lineare semplice

Corso di Laurea: Numero di Matricola: Esame del 31 maggio 2018 Tempo consentito: 120 minuti

Confronto stime-misure

MESSAGGIO DI ALLERTAMENTO N.21/2019 del 5/5/2019 ore 12:42 Riferimenti normativi: DPGR 160/2016, DPGR 63/2017

Elaborazione dati della qualità dell aria Provincia di Ravenna - Rapporto S.S.A. Sistema Complesso Qualità dell Aria, Rumore, CEM Pag.

CHEMIOMETRIA. CONFRONTO CON VALORE ATTESO (test d ipotesi) CONFRONTO DI VALORI MISURATI (test d ipotesi) CONFRONTO DI RIPRODUCIBILITA (test d ipotesi)

Esercizi Svolti. 2. Costruire la distribuzione delle frequenze cumulate del tempo di attesa

lezione 10 AA Paolo Brunori

ECONOMETRIA: Laboratorio I

Periodicità: annuale ANDAMENTO AGROCLIMATICO MESE MAGGIO 2011

ATMOSFERA, CARATTERIZZAZIONE METEOCLIMATICA

Dettaglio di prodotto. Strutture L series

Periodicità: annuale ANDAMENTO AGROCLIMATICO MESE GIUGNO 2012

Excel. È data la distribuzione di 1863 famiglie italiane secondo il numero di componenti:

Metodi statistici per la ricerca sociale Capitolo 12. Confronto fra gruppi: L analisi della varianza. Esercitazione

STATISTICA MULTIVARIATA SSD MAT/06

Questi indicatori sono stati elaborati in relazione al territorio della Provincia di Ravenna.

Esercitazione III Soluzione

Calcolo dell incertezza combinata estesa

Regressione Lineare Semplice e Correlazione

Dipartimento di Matematica, Informatica ed Economia (DiMIE) Statistica. Antonio Azzollini

obbligatorio - n. iscrizione sulla lista

STATISTICA CORSO BASE. Prova scritta del Tempo: 2 ore Cognome e Nome:... Matricola:...

Monitoraggio settimanale della mortalità estiva in provincia di Modena nell anno 2015.

Statistica multivariata Donata Rodi 17/10/2016

Metodi statistici per le ricerche di mercato

Analisi economica NUTS (regioni) Europee

le scale di misura scala nominale scala ordinale DIAGNOSTICA PSICOLOGICA lezione si basano su tre elementi:

Prova scritta di Statistica

Statistica Esercitazione. alessandro polli facoltà di scienze politiche, sociologia, comunicazione

COMUNE DI CONSIGLIO DI RUMO

STIME STATISTICHE. Consideriamo il caso della misura di una grandezza fisica che sia affetta da errori casuali. p. 2/2

Metodi Matematici e Informatici per la Biologia. Appello del 14 luglio 2011

Quanti soggetti devono essere selezionati?

STATISTICA esercizi svolti su: INTERPOLAZIONE PONDERATA, REGRESSIONE E CORRELAZIONE

Cognome e nome Tempo disponibile: 75 minuti

Corso integrato di informatica, statistica e analisi dei dati sperimentali Esercitazione VI

STATISTICA. Regressione-2

Test per la correlazione lineare

Metodi statistici per le ricerche di mercato

Media: è la più comune misura di tendenza centrale. Può essere calcolata per variabili numeriche.

Variabilità o Dispersione Definizione Attitudine di un fenomeno ad assumere diverse modalità

Note sulla probabilità

Variabili indipendenti qualitative. In molte applicazioni si rende necessario l introduzione di un fattore a due o più livelli.

Statistica descrittiva: analisi di regressione

Data Mining. Prova parziale del 20 aprile 2017: SOLUZIONE

LM 88 SOCIOLOGIA E RICERCA SOCIALE. Metodi Statistici per la Ricerca Sociale. Regressione lineare e correlazione

Pendolo - Scheda n.1. Obiettivo dell esperimento. Materiale a disposizione. Relazioni usate e approssimazioni fatte. Modalità di esecuzione

Statistica di base per l analisi socio-economica

REGIONE MOLISE I Dipartimento della Presidenza della Giunta Regionale Servizio di Protezione Civile Centro Funzionale Decentrato

3.2. Statistiche descrittive

Intervallo di fiducia del coefficiente angolare e dell intercetta L intervallo di fiducia del coefficiente angolare (b 1 ) è dato da:

Esercizi su similitudine ed analisi dimensionale

Dipartimento di Fisica a.a. 2003/2004 Fisica Medica 2 Indici statistici 22/4/2005

Correlazione e regressione

Classe 1A TUR Materia MATEMATICA Anno Scolastico 2017/2018

Metodi statistici per le ricerche di mercato

Rapporto di sintesi sull andamento dei principali parametri ambientali delle acque lagunari e costiere della provincia di Ferrara Dicembre 2017

GRUPPO QUATTRO RUOTE. Alessandro Tondo Laura Lavazza Matteo Scordo Alessandro Giosa Gruppo Quattro Ruote 1

P R I M AV ERA 2 010

Transcript:

Il modello spazio temporale per la previsione dell'erosione nel breve termine Note Metodologiche 1

Analisi della dinamica temporale dei fenomeni meteo marini sulla Spiaggia di Alimini Descrizione dei dati disponibili I dati analizzati in questa sezione sono relativi alle misurazioni effettuate nella stazione di Otranto. Le misurazioni, effettuate a cadenza oraria dal 1/1/1998 al 9/5/2014, sono relative alle seguenti variabili: 1. Direzione del vento (in gradi) 2. Velocità del vento (in m/s) 3. Livello del mare (ultrasuoni) (m) 4. Pressione atmosferica (in millibar) 5. Temperatura dell acqua (in C) Si dispone, inoltre, di 10 fotografie, che permettono di classificare le informazioni disponibili in 10 intervalli temporali (Tabella 1). Dopo l esclusione dei valori mancanti, il dataset è costituito da 94300 osservazioni. Nelle analisi successive sono state utilizzate le variabili Direzione del vento (in gradi), Velocità del vento (in m/s) e Livello del mare (ultrasuoni) (m). Intervalli temporali e calcolo dei pesi Poiché i 10 intervalli temporali hanno diversa ampiezza, è stato calcolato un peso associato a ciascuno di essi. Tale peso è inversamente proporzionale all ampiezza dell intervallo (calcolata in numero di giorni come differenza tra la data finale e quella iniziale). Ogni volta che vengono prese in considerazioni delle quantità totali per intervallo (es. energia totale osservata per un particolare vento), queste sono pesate in modo appropriato attraverso il seguente sistema di pesi. i = Data FINE,i Data INIZIO,i W i = 1 i i Data_INIZIO Data_FINE Descrizione Immagine i W i 1 01JAN1998 09JUN2004 01/01/1998--09/06/2004 09/06/2004 Ortofoto 2351 0.0425350915 2 10JUN2004 06SEP2006 10/06/2004--06/09/2006 27/07/2006 Eros A 818 0.1222493888 3 07SEP2006 08JUL2007 07/09/2006--08/07/2007 08/07/2007 QuickBird 304 0.3289473684 4 09JUL2007 11JUN2008 09/07/2007--11/06/2008 11/06/2008 Ortofoto 338 0.2958579882 5 12JUN2008 07MAY2009 12/06/2008--07/05/2009 18/06/2009 PRISM 329 0.3039513678 6 08MAY2009 01JUN2010 08/05/2009--01/06/2010 01/06/2010 Ortofoto 389 0.2570694087 7 02JUN2010 25MAY2011 02/06/2010--25/05/2011 31/05/2011 Spot 5 357 0.2801120448 8 26MAY2011 24AUG2012 26/05/2011--24/08/2012 24/08/2012 RapidEye 456 0.2192982456 9 25AUG2012 14JUN2013 25/08/2012--14/06/2013 14/06/2013 RapidEye 293 0.3412969283 10 15JUN2013 09MAY2014 15/06/2013--09/05/2014 14/06/2014 RapidEye 328 0.3048780488 Tabella 1 Il primo intervallo temporale contiene molti valori mancanti, per questo è stato generalmente escluso dalle analisi. 2

Definizione delle tipologie di vento e dei livelli del mare I criteri di classificazione relativi alle tipologie di vento ed ai livelli del mare sono riportati nelle Tabelle 2 e 3. La classificazione del livello del mare tiene conto del livello z 0 (m) di Otranto (z 0 = 0.13). Intervallo direzione (in gradi) Tipo di vento 23-67 Grecale 68-112 Levante 113-157 Scirocco 158-202 Ostro, austro o mezzogiorno 203-247 Libeccio 248-292 Ponente 293-337 Maestrale 338-22 Tramontana Tabella 2 Intervallo livello del mare (ultrasuoni) (m) Livello del mare (6 classi) Livello del mare (3 classi) Superiore a 0.0313713 Estremo alto Alto Da -0.0986287 A 0.0313713 Alto Alto Da -0.2286287 A -0.0986287 Medio alto Medio Da -0.3586287 A -0.2286287 Medio basso Medio Da -0.4886287 A -0.3586287 Basso Basso Inferiore a -0.4886287 Estremo basso Basso Tabella 3 Analisi temporale dei fenomeni meteo marini Nei grafici seguenti sono riportati dei bubble plot in cui: Il diametro di ogni bolla è proporzionale all energia media osservata per il particolare pattern tipo di vento livello del mare (3 classi) ; L etichetta riportata su ogni bolla indica il numero degli eventi che si sono verificati in corrispondenza del particolare pattern tipo di vento livello del mare (3 classi). Alcuni aspetti interessanti che è possibile analizzare attraverso questi grafici: Come è variata l energia media di un particolare vento dato il livello del mare (alto, medio, basso), se consideriamo l andamento orizzontale del diametro delle bolle; Se, per ciascun tipo di vento, sono cambiati i casi ricorrenti di livello del mare (alto, medio, basso), se consideriamo come variano le frequenze riportate nelle etichette in verticale. Note In queste analisi, lavorando sui valori medi dell energia (non sui totali), non è necessario standardizzare per l ampiezza dell intervallo. Come anticipato, è stato escluso il primo intervallo (01/01/1998--09/06/2004). 3

4

5

6

7

Analisi dell incidenza dei fenomeni meteo marini sull erosione costiera Analisi dell andamento dell area costiera Sono state definite 10 macrozone della spiaggia di Alimini (figura a lato). Le macrozone 9 e 10 non sono presenti nel dataset analizzato in quanto costituite prevalentemente da rocce (Zona 9: 95% roccia, Zona 10: 100% roccia). La macrozona 1 è stata esclusa dall analisi per incongruenze nei dati che avrebbero potuto portare a risultati inconsistenti. Per ciascuna macrozona, si dispone dell informazione sull area di spiaggia nei diversi intervalli temporali. I valori delle aree di spiaggia in corrispondenza del 2004 (quindi osservate in data 09/06/2004) sono da considerare come punto di partenza per le analisi successive. I valori delle aree di spiaggia (in mq) nei diversi intervalli temporali e per macrozona sono riportati in Tabella 4. Macrozona Spiaggia Spiaggia Spiaggia Spiaggia Spiaggia Spiaggia Spiaggia Spiaggia Spiaggia Spiaggia 2004 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 09/06/2004 06/09/2006 08/07/2007 11/06/2008 07/05/2009 01/06/2010 25/05/2011 24/08/2012 14/06/2013 09/05/2014 Zona 2 17820 17588 25804 26364 30552 20660 23900 17920 16168 28996 Zona 3 6720 3840 10372 7624 12968 6540 5584 7172 8192 6760 Zona 4 46960 59980 73264 59464 65288 57800 55244 44496 55640 63128 Zona 5 16084 20092 20516 19572 21044 21240 22572 23160 17184 18996 Zona 6 51948 53600 56060 52680 52144 48400 48104 56624 50036 52928 Zona 7 10960 12324 12864 11728 12256 12884 12456 10484 11936 13452 Zona 8 7280 10116 11912 12160 14312 10576 6252 6600 7584 8208 Tabella 4 Gli istogrammi riportati in seguito mostrano l andamento dell area di spiaggia (in mq) per ciascuna macrozona soggetta ad erosione costiera. Per completezza è stato riportato anche il valore associato al 2004. La linea continua rappresenta l andamento delle variazioni percentuali rispetto al periodo precedente. 8

9

10

11

Correlazione tra fenomeni meteo marini ed area di spiaggia Nelle analisi di correlazione sono stati considerati i 48 pattern distinti tipo di vento livello del mare (6 classi), ottenibili tramite le combinazioni delle tipologie di vento e dei livelli del mare (vedi Tabelle 2 e 3). Per ciascun pattern è stata calcolata l energia totale 1 che si è osservata in ciascun intervallo temporale. Sono stati quindi calcolati i coefficienti di correlazione tra l energia totale pesata di ciascun pattern e l area di spiaggia (in mq), divisa in macrozone. Il risultato è una serie di coefficienti di correlazione da interpretare nel modo seguente: se di segno positivo (negativo) all aumentare dell energia si ha un processo di accrescimento (erosione) della spiaggia; il suo valore assoluto indica l intensità della correlazione: 0 < ρ < 0,3 si ha correlazione debole 0,3 < ρ < 0,7 si ha correlazione moderata ρ > 0,7 si ha correlazione forte In giallo sono riportati i coefficienti significativi (*** al 0.05%, * al 0.10%). In Tabella 5 sono riportati soltanto i valori significativi, in ordine decrescente. 1 Appropriatamente standardizzata in base all ampiezza dell intervallo, secondo il sistema di pesi definito in Tabella 1. 12

Macrozona Tipo di vento Livello del mare Correlazione stimata (ρ ) Int. confidenza 95% p Value (H0: ρ =0) Zona 4 Maestrale Medio alto -0.92137-0.983616-0.662844 <.0001 *** Zona 6 Ostro Estremamente alto -0.87749-0.974003-0.511389 0.0005 *** Zona 6 Ponente Estremamente alto -0.87241-0.972866-0.495200 0.0006 *** Zona 7 Maestrale Basso -0.83874-0.965214-0.394208 0.0019 *** Zona 8 Maestrale Alto -0.80072-0.956303-0.291730 0.0048 *** Zona 6 Tramontana Medio basso 0.79946 0.288523 0.956002 0.0049 *** Zona 4 Tramontana Estremamente alto -0.79452-0.954823-0.276078 0.0055 *** Zona 7 Levante Estremamente basso -0.78815-0.953292-0.260251 0.0062 *** Zona 6 Levante Basso 0.78343 0.248718 0.952154 0.0068 *** Zona 2 Ostro Medio basso -0.77743-0.950697-0.234248 0.0077 *** Zona 4 Maestrale Medio basso -0.76909-0.948663-0.214555 0.0089 *** Zona 7 Tramontana Estremamente alto -0.75880-0.946132-0.190855 0.0107 *** Zona 6 Tramontana Basso 0.75447 0.181074 0.945059 0.0115 *** Zona 6 Ostro Alto -0.74914-0.943735-0.169200 0.0126 *** Zona 4 Ponente Medio basso -0.74818-0.943496-0.167081 0.0127 *** Zona 8 Maestrale Medio alto -0.74613-0.942984-0.162568 0.0132 *** Zona 8 Ostro Medio alto -0.73813-0.940976-0.145168 0.0149 *** Zona 7 Ponente Medio basso -0.73312-0.939713-0.134463 0.0161 *** Zona 5 Scirocco Medio alto -0.72304-0.937154-0.113349 0.0186 *** Zona 6 Libeccio Estremamente alto -0.71913-0.936154-0.105296 0.0197 *** Zona 4 Maestrale Basso -0.71843-0.935976-0.103874 0.0199 *** Zona 8 Maestrale Estremamente alto -0.71510-0.935120-0.097086 0.0208 *** Zona 8 Levante Estremamente alto -0.70979-0.933754-0.086398 0.0224 *** Zona 4 Grecale Alto -0.70721-0.933086-0.081252 0.0231 *** Zona 7 Maestrale Medio basso -0.70440-0.932359-0.075693 0.0240 *** Zona 4 Levante Estremamente basso -0.69132-0.928945-0.050291 0.0283 *** Zona 5 Tramontana Alto 0.69061 0.048938 0.928759 0.0286 *** Zona 5 Grecale Medio alto 0.68949 0.046790 0.928463 0.0290 *** Zona 4 Tramontana Alto -0.68031-0.926039-0.029526 0.0324 *** Zona 2 Levante Estremamente alto -0.67738-0.925261-0.024097 0.0335 *** Zona 3 Ostro Medio basso -0.67373-0.924289-0.017391 0.0349 *** Zona 4 Ponente Medio alto -0.67114-0.923597-0.012658 0.0360 *** Zona 4 Levante Estremamente alto -0.66778-0.922698-0.006577 0.0374 *** Zona 6 Libeccio Medio alto -0.66484-0.921908-0.001288 0.0386 *** Zona 6 Libeccio Medio basso -0.64934-0.917709 0.025989 0.0456 *** Zona 5 Scirocco Estremamente basso 0.64371-0.035650 0.916169 0.0483 *** Zona 5 Tramontana Medio alto 0.64076-0.040661 0.915359 0.0498 *** Zona 6 Ponente Alto -0.63520-0.913826 0.050016 0.0526 * Zona 7 Grecale Medio basso -0.62708-0.911570 0.063485 0.0569 * Zona 5 Grecale Estremamente alto -0.62655-0.911423 0.064351 0.0572 * Zona 7 Ponente Basso -0.61791-0.909007 0.078367 0.0621 * Zona 8 Tramontana Alto -0.60607-0.905661 0.097151 0.0691 * Zona 8 Grecale Medio alto -0.60224-0.904568 0.103136 0.0715 * Zona 6 Libeccio Alto -0.59902-0.903648 0.108118 0.0735 * Zona 8 Ostro Alto -0.59787-0.903322 0.109875 0.0743 * Zona 5 Scirocco Alto -0.59721-0.903133 0.110889 0.0747 * Zona 8 Ponente Medio basso -0.59550-0.902642 0.113511 0.0758 * Zona 8 Tramontana Estremamente alto -0.58576-0.899833 0.128253 0.0823 * Zona 4 Grecale Medio alto -0.58243-0.898866 0.133222 0.0846 * Zona 8 Ostro Medio basso -0.58154-0.898608 0.134543 0.0852 * Zona 6 Scirocco Estremamente alto -0.58087-0.898414 0.135533 0.0857 * Zona 2 Tramontana Alto -0.57235-0.895924 0.148039 0.0918 * Zona 7 Tramontana Medio alto -0.56921-0.894999 0.152599 0.0941 * Zona 7 Maestrale Estremamente basso -0.56209-0.892898 0.162801 0.0995 * Zona 7 Maestrale Medio alto -0.56145-0.892708 0.163711 0.1000 * Zona 6 Ponente Basso 0.56096-0.164418 0.892561 0.1003 * Zona 8 Ponente Medio alto -0.55397-0.890481 0.174265 0.1058 * Zona 8 Maestrale Basso -0.55329-0.890277 0.175217 0.1064 * Tabella 5 13

Il modello di previsione dell erosione costiera a breve termine Modello previsione erosione a breve termine Una volta accertata la presenza di correlazione tra energia del vento di particolari pattern ed area di spiaggia, è stata svolta un analisi di regressione, che permette di definire una relazione di causa/effetto. Sono state eseguite delle regressioni semplici per spiegare l effetto dell energia media di ciascuna combinazione tipo di vento livello del mare (6 classi) per zona di spiaggia. Al fine dello sviluppo del modello di previsione a breve termine sono stati considerati soltanto i coefficienti che risultavano significativi con un livello di α pari al 10% (significatività del 90%). La scelta di stimare modelli di regressione semplici, ovvero considerando soltanto un regressore, è stata dettata dalla limitazione dei dati disponibili 9 intervalli temporali. I modelli di regressione stimati hanno la seguente forma: Area z = y z = γ + β p energia p + ε Dove l area è espressa in mq, il pedice z indica le 9 zone di spiaggia, il pedice p indica il pattern vento livello del mare considerato e γ rappresenta l intercetta. Pertanto sono stati stimati 432 modelli di regressione, dati da 9 (numero di zone) x 8 (numero tipologie di vento) x 6 (numero livelli del mare). Il coefficiente β p misura la variazione stimata (in mq) subita dall area di spiaggia nella zona z, a seguito di un incremento unitario nell energia del pattern p. I coefficienti di regressione significativamente diversi da zero risultano 67 (con α = 0.1). Per questi è stato possibile calcolare l area di spiaggia stimata dal modello: y z = γ + β p energia p Utilizzando le previsioni relative alla velocità e alla direzione del vento è possibile creare una serie di scenari sulla base dei modelli stimati. La direzione prevista incide sul pattern attraverso la classificazione illustrata in Tabella 2. La velocità prevista è classificata secondo la scala Beaufort (Tabella 6). L energia prevista (Watt/m 2 ) è calcolata attraverso la formula: energia = velocità 3 1.225 0.5. Si considera l energia prevista in corrispondenza del valore centrale della classe Beaufort in cui cade la velocità prevista. Tale valore viene considerato come variabile indipendente nel modello di regressione. Si considerano i diversi livelli del mare come scenari di analisi distinti. 14

Intervalli velocità del vento (m/s) Classe Beaufort 0 0.2 Calma 0.3 1.5 Bava di vento 1.6 3.3 Brezza leggera 3.4 5.4 Brezza tesa 5.5 7.9 Vento moderato 8 10.7 Vento teso 10.8 13.8 Vento fresco 13.9 17.1 Vento forte 17.2 20.7 Burrasca 20.8 24.4 Burrasca forte 24.5 28.4 Tempesta 28.5 32.6 Tempesta violenta 32.7 34 * Uragano * Valore fittizio per chiudere la classe Tabella 6 Sono state calcolate le variazioni tra l area di spiaggia al 2014 e l area di spiaggia stimata/prevista: z = y z y z,2014 y z,2014 E stata quindi effettuata una classificazione in modo da attribuire un grado di rischio a seconda del pattern tipologia vento livello del mare, della classe Beaufort e della zona di spiaggia. La classificazione è stata svolta sulla base delle variazioni z dell area delle spiagge rispetto al 2014 utilizzando i quartili (questo perché alcune variazioni estreme erano eccessivamente sovra o sotto stimate, a causa dei pochi dati temporali disponibili). La classificazione sulla base dei quartili è svolta separatamente per variazioni in accumulo e in erosione, per evitare di compattare troppo le classi dell erosione. La classificazione finale è riportata in Tabella 7. Classe rischio Id classe rischio Possibile accumulo forte 1 Possibile accumulo medio 2 Possibile accumulo basso 3 Equilibrio 4 Rischio erosione basso 5 Rischio erosione alto 6 Rischio erosione molto alto 7 Tabella 7 15