Caratterizzazione multisensore di eventi grandinigeni e di tipo flash flood nel bacino del Mediterraneo attraverso un indice di severità basato sulla combinazione ottimale di misure satellitari, radar e fulminazioni.

Negli ultimi anni è andato progressivamente sviluppandosi un interesse sempre maggiore per lo studio e il monitoraggio dei fenomeni meteorologici estremi. In particolare, si riscontrano sempre più osservazioni relative a manifestazioni temporalesche anche intense, spesso accompagnate da abbondante attività elettrica, forti raffiche di vento e anche grandine di media-grossa taglia. Questi fenomeni si verificano con maggior frequenza durante la stagione estiva, essendoci a disposizione maggior energia e quindi maggiori contrasti termici. In questo lavoro di tesi verrà implementata una tecnica di lavoro denominata “Multi-sensor Approach for Satellite Hail Advection” (MASHA), una tecnica che ha come scopo quello di produrre mappe di probabilità di grandine usando come input i dati da satellite, in particolare quelli della costellazione Global Precipitation Measurement (GPM) mission e del Meteosat–SG (MSG). Le mappe di grandine prodotte con la tecnica MASHA sono state recentemente migliorate attraverso un indice chiamato Hail Severity Index (HSI), in grado di migliorare la localizzazione e la stima dell’intensità dei sistemi grandinigeni attraverso l’integrazione con le misure radar e i dati di fulminazione. Lo scopo di questo lavoro di tesi è quello di testare la sensibilità della metodologia MASHA su due tipologie di fenomeni meteorologici: i sistemi temporaleschi a carattere grandinigeno (hailstorm) e temporali convettivi in grado di produrre fenomeni di alluvioni lampo (flash flood). A tale scopo, ci si è posti l’obiettivo di riscontrare analogie e differenze nelle due tipologie di eventi, di valutare la distribuzione delle scariche elettriche per capire se il massimo di fulminazione anticipa o posticipa il massimo di probabilità di grandine osservato da MASHA e se questo comportamento si riscontra in entrambe le tipologie di eventi. Infine, sulla base dei dati di rianalisi, si è cercato di valutare quali variabili fisiche descrivono meglio i casi studio analizzati.