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Warmer air has the potential to hold more water vapour and, therefore, to provide more water to rainfall events. Studying the relationship between rainfall and temperature represents an emerging issue in hydrology and meteorology, since it can be considered fundamental for evaluating the effects of global warming on future precipitation. Various approaches have been tested across different parts of the world, in many cases observing an intensification of extreme precipitation at higher temperatures consistent with the well-known thermodynamic Clausius-Clapeyron relation (CC-scaling rate of 6–7%°C−1). However, at different locations for hourly time-scales, the temperature-extreme rainfall scaling can be higher (super-CC) or lower (sub-CC). This study contributes to the understanding of the scaling relationship between extreme rainfall and temperature under climate conditions characteristic of Mediterranean semi-arid regions, rarely explored in the past. The role of different factors, such as rainfall characteristics and climatic seasonality, modelling framework and rainfall accumulation period are investigated through an application to Sicily (Italy). In particular, the suitability of different types of regression models used to interpret the relationship between hourly and sub-hourly extreme rainfall and surface temperature is explored. We find overall a sub-CC scaling for most of the island of Sicily. However, the rainfall-temperature scaling relationship is not constant over the temperature range and may be dependent on the season. The different results obtained highlight the importance of modelling choices for analyses in regions characterized by semi-arid climates. More specifically, we observe increasing scaling rates for decreasing rainfall accumulation periods, and significant sensitivity of scaling rates to the selected extreme rainfall quantile. Our novel use of piecewise and locally-weighted scatter plot smoothing regression-based approaches allow the accurate characterization of the temperature dependence of extreme rainfall in Sicily. This identifies a peak-like structure for the drier season, not detected by the simple application of the commonly-used exponential regression based approach.

An accurate mapping of gullies is important since they are still major contributors of sediment to streams. Mapping gullies can be difficult because of the presence of dense canopy, which precludes the identification through aerial photogrammetry and other traditional remote sensing methods. Moreover, the wide spatial extent of some gullies makes their identification and characterization through field surveys a very large and expensive proposition. One cheaper and more expeditious way to detect gullies can be achieved in terms of morphological characteristics by the Digital Elevation Models (DEMs). The recent widespread availability of very high resolution (VHR) imagery, such as LIDAR data, has led to a remarkable growth in the availability of terrain information providing a basis for the development of new methodologies for analyzing Earth surfaces. So far, different procedures have been developed to operate on these high resolution DEM data. They can be roughly classified as pixel- and object-based, which analyzes spatial data using the concept of the image object. This work aims to develop an object-based image analysis (OBIA) to detect and map gullies based on a set of rules and morphological characteristics retrieved by very high resolution (VHR) imagery. A one-meter resolution LiDAR Digital Elevation Model (DEM) is used to derive different morphometric indexes, which are combined, by using different segmentation and classification rules, to identify gullies. The tool has been calibrated using, as reference, the perimeters of two relatively large gullies that have been measured during a field survey in the Calhoun Critical Zone Observatory (CCZO) area in the Southeastern United States.

Changes in climate and urban growth are the most influential factors affecting hydrological characteristics in urban and extra-urban contexts. The assessment of the impacts of these changes on the extreme rainfall–runoff events may have important implications on urban and extra-urban management policies against severe events, such as floods, and on the design of hydraulic infrastructures. Understanding the effects of the interaction between climate change and urban growth on the generation of runoff extremes is the main aim of this paper. We carried out a synthetic experiment on a river catchment of 64km2to generate hourly runoff time series under different hypothetical scenarios. We imposed a growth of the percentage of urban coverage within the basin (from 1.5% to 25%), a rise in mean temperature of 2.6°C, and an alternatively increase/decrease in mean annual precipitation of 25%; changes in mean annual precipitation were imposed following different schemes, either changing rainstorm frequency or rainstorm intensity. The modelling framework consists of a physically based distributed hydrological model, which simulates fast and slow mechanisms of runoff generation directly connected with the impervious areas, a land-use change model, and a weather generator. The results indicate that the peaks over threshold and the hourly annual peaks, used as hydrological indicators, are very sensitive to the rainstorm intensity. Moreover, the effects of climate changes dominate on those of urban growth determining an exacerbation of the fast runoff component in extreme events and a reduction of the slow and deep runoff component, thus limiting changes in the overall runoff.

Le frane attivate da precipitazione sono, tra tutti gli eventi di dissesto idrogeologico, quelle che probabilmente si verificano con più frequenza. Il verificarsi di tali frane, soprattutto per la velocità con cui inizia e si sviluppa il fenomeno, può comportare conseguenze, a volte anche gravi, per le persone e le cose. In un tale scenario è chiaro che risulta di fondamentale importanza munirsi di strumenti per la previsione del fenomeno nel tentativo di prevenirne e/o mitigarne il rischio che questo comporta. L’utilizzo di modelli idrologici spazialmente distribuiti e a base fisica accoppiati con modelli di stabilità è, oggigiorno, uno tra i metodi più ricorrenti per la valutazione del rischio, a scala di bacino ed in termini distribuiti, legato al verificarsi di frane attivate da precipitazione. In questo contesto, una delle caratteristiche topografiche che maggiormente controlla la modellazione di tali fenomeni è la distribuzione spaziale della pendenza. In particolare, la pendenza agisce sull’attivazione di tali frane sia in maniera diretta, aumentando la sollecitazione del pendio, che in maniera indiretta, controllando la redistribuzione laterale dell’acqua sub-superficiale che, a sua volta, può determinare significative variazioni delle pressioni neutre tali da provocare l’innesco della frana. Il presente studio analizza l’influenza della risoluzione spaziale del modello digitale delle elevazioni (DEM) utilizzato per la modellazione delle frane innescate da precipitazione con il modello eco-idrologico-di-stabilità tRIBS-VEGGIE-Landslide (Triangulated Irregular Network (TIN)-based Real-time Integrated Basin Simulator - VEGetation Generator for Interactive Evolution). Il modello, a partire da un DEM, genera una griglia triangolare irregolare per descrivere la topografia dell’area di studio. La scelta del DEM da utilizzare risulta di fondamentale importanza poiché è da esso che vengono derivate la mesh di calcolo del modello e le pendenze che, come detto, giocano un ruolo fondamentale sulla analisi di stabilità di un pendio. L’analisi è stata effettuata sul bacino Mameyes, del Luquillo Experimental Forest, Puerto Rico, dove in passato sono stati condotti altri studi di modellazione di frane attivate da precipitazione, molto frequenti nella località, con lo stesso modello. In particolare, per la modellazione, sono state considerate 5 mappe TINs derivate da 5 grid-DEM aventi una diversa risoluzione spaziale (10, 20, 30, 50 e 70 m). I risultati hanno mostrato che l’utilizzo di una griglia irregolare permette di ridurre la perdita di accuratezza quando la distribuzione spaziale della pendenza è derivata a partire da una risoluzione spaziale più grossolana. La scelta della risoluzione spaziale influenza particolarmente i pattern di umidità del suolo (e quindi della stabilità) quando la redistribuzione laterale è significativa, la quale dipende, oltre che dalla pendenza, anche da altre caratteristiche come l’anisotropia del suolo e la forzante climatica. In condizioni stazionarie, invece, si è notato che l’utilizzo di diverse risoluzioni spaziali non ha impattato particolarmente i risultati, sia in termini di distribuzione spaziale delle zone instabili che in termini di valori di umidità in condizioni di instabilità. Infine, la scelta di una risoluzione più grossolana comporta una diminuzione dell’area totale instabile.

La presente ricerca mira a fornire un sistema integrato per l'analisi delle frane attivate da precipitazioni, sviluppando due diverse metodologie: un'analisi statica per l'individuazione delle zone maggiormente propense a produrre scivolamenti (susceptibility mapping) su scala spaziale regionale, ed un'analisi dinamica per la prevision del dove e quando un evento franoso potrebbe veri carsi, ad una scala spaziale di maggior dettaglio . L'analisi statica comporta lo sviluppo di modelli statistici in grado di stimare la probabilità di eventi franosi, sulla base della correlazione tra fattori predisponenti le frane e gli eventi storici. L'esito dell'analisi è la derivazione di una mappa suscettibilità da frana che identi ca i punti caldi dell'area di studio. L'analisi dinamica comporta lo sviluppo di un componente sicamente basata, costrutito sulla base di un sistema accoppiato modello di stabilità e modello idrologico. L'analisi di stabilità si basa sull'analisi del fattore di sicurezza, e ettuata mediante il modello del pendio inde nito; il modello idrologico, invece, fornisce la simulazione delle dinamiche di umidità del suolo. Le capacità delle due metodologie sono state testate su casi di studio diversi, selezionati sulla base della disponibilità dei dati. The research here presented aims to provide an integrated system for the analysis of rainfall-triggered landslides by developing two di erent methodologies: a static analysis to identify the areas prone to produce landslides (susceptibility mapping) at a regional spatial scale; and dynamic analysis to predict where and when a failure could occur, at a more detailed spatial scale. The static analysis involves the development of statistical model able to estimate the probability of landslides occurrences, on the basis of the correlation between landslide-inducing factors and historical events. The outcome of the analysis is the derivation of a landslide susceptibility map which identi es the hot spots of the study area. The dynamic analysis involves the development of a physically-based component built upon a coupled system stability - hydrological model. The stability analysis is based on the factor of safety analysis carried out by means of the in nite slope model; the hydrological model framework provides the simulation of soil moisture dynamics. The capabilities of the two methodologies have been tested onto di erent study cases, selected on the basis of data availability.

La seguente dissertazione verte sul campo di ricerca noto come Ecoidrologia. Sebbene tale scienza, che studia le mutue interazioni fra ciclo idrologico e gli ecosistemi naturali, sia stata recentemente oggetto di svariati studi, alcuni dei suoi numerosi aspetti rimangono tuttavia ancora alquanto inesplorati. L’obiettivo principale della presente tesi è quello di rivisitare la letteratura scientifica esistente sull’argomento, cercando di adattare concetti e modelli sviluppati per certi ecosistemi anche alle peculiarità di altri ambienti meno studiati, come quelli aridi e semiaridi tipici della zona Mediterranea o le cosiddette “wetlands”, zone umide e paludose. In particolare, viene approfondito un approccio ecoidrologico allo studio di quegli ecosistemi controllati dalla risorsa idrica (water-controlled ecosystems) in aree Mediterranee ed a quegli ecosistemi controllati dalla falda acquifera (groundwater dependent ecosystems). Questi due tipi di ambiente sono profondamente diversi fra loro, ma è senz’altro la posizione della falda idrica a giocare un ruolo chiave. Se da un lato infatti, gli ecosistemi aridi e semiaridi sono generalmente caratterizzati da un acquifero cosi profondo da non esercitare alcuna influenza sul bilancio idrico del suolo, dall’altro lato, nel caso di “groundwater dependent ecosystems”, la posizione della falda idrica interagisce con la zona radicale della vegetazione, controllando i più importanti meccanismi di interazione fra processi idrologi ed ecologici. Nel campo delle Ecoidrologia, la letteratura scientifica esistente su ecosistemi aridi e semiaridi come savane o ambienti tropicali risulta essere piuttosto ampia, completa e consolidata. In tali ecosistemi, l’umidità del suolo rappresenta certamente l’anello di congiunzione fra le variazioni climatiche e le dinamiche pedologiche e vegetative. I più comuni modelli ecoidrologici relativi a tali ambienti hanno alla base un equazione stocastica differenziale che descrive il bilancio idrico del suolo, dove l’incognita, rappresentata dall’umidità del suolo, dipende sia dallo spazio che dal tempo. La maggior parte delle soluzioni a tale bilancio sono state ottenute in termini probabilistici è sotto l’ipotesi di stazionarietà. Tale ipotesi però, sebbene consenta la soluzione analitica del problema, semplifica considerevolmente l’analisi togliendo generalità da essa. L’ipotesi di stazionarietà risulta infatti perfettamente applicabile in aree climatiche aride e semiaride come quelle Africane o delle savane del Centro America, mentre sembra essere non più applicabile in quelle aree Mediterranee dove, notoriamente, la stagione umida precede la stagione vegetativa, ricaricando di acqua il suolo. L’acqua immagazzinata all’interno del terreno all’inizio della stagione vegetativa (nota come condizione iniziale di umidità del suolo) ha un ruolo chiave per la vegetazione, specialmente per quella avente un apparato radicale più profondo, garantendone la sopravvivenza anche in assenza di pioggia durante la stagione vegetativa o comunque mantenendo bassi i valori di stress idrico durante la prima fase della stagione stessa. Nella seguente tesi viene presentato un approccio numerico sviluppato durante il corso triennale di Dottorato presso l’Università degli Studi di Palermo. In particolare, viene proposto un modello ecoidrologico numerico non stazionario per la studio delle dinamiche di umidità del suolo e la conseguente risposta della vegetazione in termini di stress idrico. Tale modello è in grado di riprodurre la funzione densità di probabilità di umidità del suolo, ottenuta analiticamente in precedenti studi relativamente a regimi climatici differenti e sotto l’ipotesi di stazionarietà. Attraverso un prima applicazione di tale modello al bacino siciliano dell’Eleuterio al Lupo, viene mostrato come lo stesso modello sia in grado di computare i profili temporali di umidità del suolo e di stress idrico statico per la vegetazione anche in condizioni non stazionarie, tenendo quindi in considerazione gli effetti dovuti alla ricarica invernale di umidità all’interno del terreno. Una delle possibili applicazioni del modello è quella di studiare gli effetti di potenziali cambiamenti climatici sullo stress vegetativo di ecosistemi Mediterranei. Recenti studi hanno infatti dimostrato che l’aumento di CO2 sta gradualmente guidando il clima relativo alle aree Mediterranee verso importanti cambiamenti, principalmente rappresentati da un aumento delle temperature e una contemporanea riduzione delle piogge. Partendo da tale premessa, attraverso un seconda applicazione del modello al bacino dell’Eleuterio al Lupo, vengono analizzati i possibili effetti che diversi scenari futuri potrebbero avere sulla vegetazione in termini di stress idrico. Come precedentemente menzionato, tantissimi sono i lavori che studiano le interazioni fra clima, suolo e vegetazione in ecosistemi aridi e semiaridi controllati dalla risorsa idrica. E svariati approcci analitici ci hanno consentito di ottenere un descrizione probabilistica delle dinamiche di umidità del suolo in tali ecosistemi, partendo dalla conoscenza delle precipitazioni e delle caratteristiche del suolo e della vegetazione. Recentemente grandissima attenzione è stata anche focalizzata sull’importanza di ambienti quali le zone riapariali, le paludi e le zone umide in generale, considerate come un serbatoio di biodiversità fondamentale per la sostenibilità ambientale. In tali aree la posizione della falda idrica gioca un ruolo fondamentale nei maggiori processi eco idrologici e proprio per questo motivo, tali ecosistemi vengono anche definiti groundwater dependent ecosystems. In tali tipi di ambienti, solo pochi lavori in letteratura hanno proposto un approccio probabilistico per lo studio le dinamiche di umidità del suolo e delle falda idrica, analogo al caso degli ecosistemi controllati dalla risorsa idrica. Recentemente sono stati sviluppati due modelli ecoidrologici analitici per groundwater dependent ecosystems, il primo in grado di studiare la posizione della falda idrica e il secondo per lo studio delle dinamiche di umidità del suolo. Nella presente tesi, dopo aver presentato i due modelli, vengono anche mostrati i risultati di una validazione del primo modello, ottenuta mediante una sua applicazione a tre siti all’interno delle Everglades della Florida (USA), aventi dati di campo disponibili. The present dissertation focuses on the field of research known as ecohydrology. Although this science, studying the mutual interactions between hydrological cycle and natural ecosystems, has been deeply investigated in recent past, some of its numerous aspects are still relatively unexplored. The main purpose is to investigate the existing scientific literature in order to adapt concepts and models previously developed for some specific ecosystems to the peculiarities of other less explored environments such as those semi-arid within the Mediterranean zone and the wetlands. In particular this study explores an ecohydrological approach to the analysis of water-controlled ecosystems in Mediterranean areas and groundwater dependent ecosystems. Although both are strongly reliant on water availability, these two kinds of environments are deeply different with each other. The most important difference is certainly played by the position of the water table. While on the one hand arid and semiarid ecosystems are usually characterized by a deep aquifer that does not exert any influence on soil water balance, on the other hand, in the case of groundwater dependent ecosystem, the water table position interacts directly with the root zone leading to important feedbacks between hydrological and ecological processes. The existing ecohydrological literature on arid and semiarid ecosystems such as savannas, steppes, deserts and prairies is rather wide, complete and consolidated. In such ecosystems, the soil moisture plays a fundamental role in the mutual links between climatic variations and the pedological and vegetational dynamics. The most common ecohydrological models start from a stochastic differential equation describing the soil water balance, where the unknown quantity, the soil moisture, depends both on spaces and time. Most of the solutions existing in literature are obtained in a probabilistic framework and under steady-state condition; even if this last condition allows the analytical handling of the problem, it has considerably simplified the same problem by subtracting generalities from it. The steady-state hypothesis, appears perfectly applicable in arid and semiarid climatic areas like those of African’s or middle American’s savannas, but it seems to be no more valid in areas with Mediterranean climate, where, notoriously, the wet season foregoes the growing season, recharging water into the soil. This soil moisture stored at the beginning of the growing season has a great importance, especially for deep-rooted vegetation, by enabling survival in absence of rainfalls during the growing season and, however, keeping the water stress low during the first period of the same season. In this thesis, a numerical approach, developed during the triennial graduate school at the University of Palermo, is presented. In particular a non steady numerical ecohydrological model is here proposed to evaluate the soil moisture dynamics and the consequent vegetation response in terms of water stress in Mediterranean areas. Such model is able to reproduce soil moisture probability density function, obtained analytically in previous studies for different climates in steady-state conditions. A first application of this model to the Sicilian river basin of Eleuterio at Lupo (Italy) shows how the model allows to compute the soil moisture time-profile and the vegetation static water stress time-profile in non-steady conditions, resulting able to capture the effects of winter recharge on the soil moisture. One of the possible applications of such model is to investigate the effects of potential climatic changes on vegetational stress in Mediterranean ecosystems. Many recent studies have demonstrated that CO2 increase is driving the climate in Mediterranean areas towards important changes, mainly represented by a temperatures increase and a contemporaneous rainfall reduction. Starting from this premise, the potential responses of vegetation, in terms of plants water stress, to different future scenarios are here investigated, throughout a second application of the model to the same river basin. In recent years great attention has been paid to environments such as riparian zones, peatlands and unsubmerged wetlands, which are considered as fundamental “tanks” of biodiversity and where the water table plays a key role in major ecohydrological processes. Wetlands are groundwater dependent ecosystems, which require access to the water table to maintain their health and vigor. A new fascinating challenge for the scientific community is that to investigate such environments by an ecohydrological approach. The study of the dynamics of interactions between climate, soil and vegetation in groundwater dependent ecosystems requires to couple the water table dynamics with the dynamics of soil moisture in the unsaturated zone. Only few recent frameworks have investigated a probabilistic approach also for the description of soil moisture and water table dynamics in the case of groundwater based ecosystems. In particular two models, the first for the analytical estimation of the water table position and the second for the analysis of the soil moisture dynamics, have been recently developed. Here, it is also presented a validation of the first model, which is the result of its application to three different sites within the Florida Everglades (USA).