Analisi statistica delle serie temporali di dati provenienti dalla rete di stazioni permanenti dell’UNIPA

In questo lavoro ci si è proposti di verificare la qualità dei dati provenienti dalle stazioni permanenti appartenenti alla rete dell’Università di Palermo, creata nell’ambito del progetto PRIN2005 dal titolo: “Reti di stazioni permanenti GPS per il rilievo in tempo reale in impieghi di controllo e emergenza” e gestita dal Dipartimento di Rappresentazione. Attualmente sono disponibili serie temporali di soluzioni giornaliere. Queste permettono di individuare fenomeni ed eventi di varia natura come quella geofisica, geologica, metereologica e, proprio in virtù della numerosità di questi dati si possono rilevare fenomeni di rumore più o meno complessi che possono essere apparentemente di natura deterministica e che senza l’uso di opportune tecniche di analisi possono essere scambiati per tali. I tipi di rumore che comunemente caratterizzano i dati di stazioni permanenti possono essere White noise, Random Walk noise, Flicker noise e Auto regressive noise. L’analisi statistica è finalizzata all’individuazione del tipo di rumore, alla stima dei parametri del modello di interpolazione, alla valutazione della sua correttezza, al suo aggiornamento in caso di individuazione di errori grossolani (outlier) o sistematici e alla stima dei parametri del modello stocastico adottato. La metodologia seguita per la caratterizzazione stocastica basata sull’analisi delle serie temporali di coordinate intende essere un nuovo approccio facilmente implementabile su MATLAB.