Statistical analysis of oceanographic extreme events

Condizioni ambientali estreme del mare possono avere un forte impatto sulla navigazione e/o sul successo di operazioni di salvataggio. Le tecniche statistiche sono cruciali per quantificare la presenza di eventi estremi e monitorarne variazioni di frequenza e intensità. Gli eventi estremi "vivono" nella coda di una funzione distribuzione di probabilità (PDF), per questo è importante studiare la PDF in punti lontani diverse deviazioni standard dalla media. L’altezza significativa dell’onda (SWH) è il parametro solitamente usato per valutare l’intensità degli stati del mare. L’analisi degli estremi nella coda di una distribuzione richiede lunghe serie temporali per stime ragionevoli della loro intesità e e frequenza. Dati osservativi (i.e. dati storici da boe), sono spesso assenti e vengono invece utilizzate ricostruzioni numeriche delle onde, con il vantaggio che l’analisi di eventi estremi diventa possibile su una vasta area. Questa tesi vuole condurre un’analisi preliminare delle variazioni spaziali dei valori estremi della SWH nel Mediterraneo. Vengono usati dati orari dal modello del Med-MFC (dal portale del CMEMS), una ricostruzione numerica di onde per il Mediterraneo, che sfrutta il modello "WAM Cycle 4.5.4", coprendo il periodo 2006-2018, con risoluzione spaziale 0.042° (~ 4km). In particolare, consideriamo dati di 11 anni (dal 2007 al 2017), concentrandoci sulle regioni del Mar Ionio e del Mar Iberico. La PDF della SWH è seguita piuttosto bene dall’andamento di una curva Weibull a 2 parametri sia durante l’inverno (Gennaio) che durante l’estate (Luglio), con difetti per quanto riguarda il picco e la coda della distribuzione. A confronto, la curva a 3 parametri Weibull Esponenziata sembra essere più appropriata, anche se non è stato trovato un metodo per dimostrare che sia un fit migliore. Alla fine, viene proposto un metodo di stima del rischio basato sul periodo giornaliero di ritorno delle onde più alte di un certo valore di soglia, ritenute pericolose.