الجغرافيا : دراسات و بحوث جغرافية: Spatial Interpolation for Climate Data The Use of GIS in Climatology and Meteorology

Spatial Interpolation

for Climate Data

The Use of GIS in Climatology

and Meteorology

Edited by

Hartwig Dobesch

Pierre Dumolard

Izabela Dyras

Printed and bound in Great Britain by Antony Rowe Ltd, Chippenham, Wiltshire.

First published in Great Britain and the United States in 2007 by ISTE Ltd

Table of Contents

Preface ........................................... xv

Part 1. GIS to Manage and Distribute Climate Data . . . . . . . . . . . . . . 1

Chapter 1. GIS, Climatology and Meteorology . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

Antonio PERDIGAO

1.1. GIS technology and spatial data (working group 1) . . . . . . . . . . . . 3

1.1.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.1.2. Weather and GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

1.1.3. Geographical data, environmental data and weather data . . . . . . 5

1.1.4. A GIS approach to access weather data . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1.2. Data and metadata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.2.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.2.2. Important datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1.2.3. Metadata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

1.2.4. Open Geospatial Consortium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

1.2.5. EU strategies for data handling and standards . . . . . . . . . . . . . 10

1.2.6. Meteorological datasets, important projects and programs . . . . . 12

1.2.7. Projects using Earth Observation satellites. . . . . . . . . . . . . . . 13

1.3. Interoperability. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

1.3.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

1.3.2. Technology for service-oriented architectures . . . . . . . . . . . . . 16

1.3.3. Interoperability in GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

1.3.4. Open Geospatial Consortium foundation ideas . . . . . . . . . . . . 18

1.3.5. Standardized geospatial Web services. . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.3.6. GIS and AS interoperability potential: data model and formats. . . 21

1.3.7. Atmospheric data model. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

vi Spatial Interpolation for Climate Data

1.3.8. Support from GIS for atmospheric data formats. . . . . . . . . . . . 23

1.4. Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

1.5. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

Chapter 2. SIGMA: A Web-based GIS for Environmental Applications. . 25

Carlos Frederico ANGELIS, Fabiano MORELLI, Luiz Augusto TOLEDO

MACHADO and Cintia Pereira DE FREITAS

2.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.2. CPTEC-INPE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

2.3. SIGMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

2.3.1. Basic functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

2.4. Impacts of weather conditions on the economy. . . . . . . . . . . . . . . 29

2.5. Severe Weather Observation System (SOS) . . . . . . . . . . . . . . . . 29

2.5.1. Tracking of convective clouds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.5.2. Risk of lightning occurrence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.6. SOS interface. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

2.7. Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

2.8. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

2.9. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

Chapter 3. Web Mapping: Different Solutions using GIS . . . . . . . . . . . 35

Pawel MADEJ, Malgorzata BARSZCZYNSKA and Danuta KUBACKA

3.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3.2. Examples of Web mapping based on the usage of GIS technology

in offline mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

3.3. Examples of Web mapping using GIS tools in online mode . . . . . . . 38

3.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3.5. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

Chapter 4. Comparison of Geostatistical and Meteorological

Interpolation Methods (What is What?) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

Tamás SZENTIMREY, Zita BIHARI and Sándor SZALAI

4.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

4.2. Mathematical statistical model of spatial interpolation . . . . . . . . . . 46

4.2.1. Statistical parameters. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

4.2.2. Linear meteorological model for expected values. . . . . . . . . . . 47

4.2.3. Linear regression formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

4.3. Geostatistical interpolation methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

4.3.1. Ordinary kriging formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

4.3.2. Universal kriging formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

4.3.3. Modeling of unknown statistical parameters in geostatistics . . . . 50

Table of Contents vii

4.4. Meteorological interpolation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

4.4.1. Meteorological interpolation formula . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

4.4.2. Possibility of modeling unknown statistical parameters

in meteorology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

4.4.3. Difference between geostatistics and meteorology . . . . . . . . . . 52

4.5. Software and connection of topics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

4.6. Example of the MISH application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

4.7. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

Chapter 5. Uncertainty from Spatial Sampling: A Case Study

in the French Alps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

Pierre DUMOLARD

5.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

5.2. The sample as a whole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

5.3. Looking in detail where the sample is not representative . . . . . . . . . 61

5.4. Summarizing the sampling uncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

5.4.1. 2D simplification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

5.4.2. 3D generalization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

5.4.3. Geographic homogenous sub-regions of the sample . . . . . . . . . 66

5.4.4. Interpolation of a climate parameter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

5.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

5.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

Part 2. Spatial Interpolation of Climate Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

Chapter 6. The Developments in Spatialization of Meteorological and

Climatological Elements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

Ole Einar TVEITO

6.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

6.2. Spatialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

6.3. Why spatialization? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

6.4. The role of GIS in developing spatialization within climatology . . . . 75

6.5. Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

6.6. Data representativity, quality and reliability . . . . . . . . . . . . . . . . 77

6.7. Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

6.7.1. Spatialization of temperature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

6.7.2. Spatialization of precipitation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

6.8. Climate indices. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

6.9. Gridded datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

6.10. Recommendations and future outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

viii Spatial Interpolation for Climate Data

6.10.1. Choose the right method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

6.10.2. Correct use of the method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

6.10.3. Test several methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

6.10.4. Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

6.10.5. The future. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

6.11. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

Chapter 7. The Spatial Analysis of the Selected Meteorological Fields

in the Example of Poland. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

Izabela DYRAS and Zbigniew USTRNUL

7.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

7.2. Spatialization problems using standard observation data . . . . . . . . . 89

7.3. Spatialization using remote sensing data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

7.4. Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

7.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

7.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96

Chapter 8. Optimizing the Interpolation of Temperatures by GIS:

A Space Analysis Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

Jean-Christophe LOUBIER

8.1. Limits of the interpolation in a heterogenous space . . . . . . . . . . . . 97

8.2. Optimizing the spatial distribution of the stations . . . . . . . . . . . . . 98

8.3. Underlying space assumptions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

8.4. Theoretical structure of our model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

8.4.1. Information management in GIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

8.5. The process of linear modeling for the selected factors . . . . . . . . . . 100

8.6. Determination of the optimal positioning of P . . . . . . . . . . . . . . . 101

8.7. An example of implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

8.8. Consequences and spatial/structural understanding . . . . . . . . . . . . 102

8.9. Determination of authorized spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

8.9.1. Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

8.9.2. Factors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

8.10. Taking uncertainty into account: a choice/given couple . . . . . . . . . 104

8.11. The standardization process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

8.12. Results for the addition of stations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

8.13. Authorized interpolators . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

8.14. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

8.15. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

Table of Contents ix

Chapter 9. Daily Winter Air Temperature Mapping in

Mountainous Areas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109

Rémi LHOTELLIER

9.1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109

9.2. GIS and climatic data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

9.3. Spatialization of air temperature on a daily scale. . . . . . . . . . . . . . 112

9.4. Temperature maps (local scale) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117

9.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119

9.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119

Chapter 10. Aspects Concerning the Spatialization of Radiation

Balance Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

Cristian Valeriu PATRICHE

10.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

10.2. Comparison of the models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128

10.3. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

Part 3. Demo Projects. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139

Chapter 11. The Use of GIS Applications in Meteorology and Climatology:

A Need for the Application of Regional Ecological Modeling Approaches. 141

Martin WEGEHENKEL

11.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141

11.2. Overview of the actual state of the art of GIS applications

in meteorology and climatology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

11.3. GIS applications in meteorology and climatology and regional

ecological modeling approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143

11.3.1. Quality check of meteorological data . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

11.3.2. Regional application of an ecological model . . . . . . . . . . . . . 147

11.4. Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151

11.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

11.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

Chapter 12. GIS Application to Daily Fire Risk Mapping . . . . . . . . . . . 155

Álvaro SILVA

12.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155

12.2. Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

12.2.1. Conjuncture Fire Index (CFI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

12.2.2. Fire Weather Index (FWI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

x Spatial Interpolation for Climate Data

12.2.3. Fire risk mapping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

12.3. Results: some examples. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

12.3.1. FWI map . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

12.3.2. CFR map . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

12.3.3. Adding spatial statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159

12.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159

12.5. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164

Chapter 13. Application of GIS Technology on the Comparisons of

Climatological Databases: An Overview of Winter Precipitation

over Spain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165

M.Y. LUNA, M.L. MARTÍN, M.G. SOTILLO, C. ALMARZA, F. VALERO

and J. DE LA CRUZ

13.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165

13.2. Data and methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166

13.3. Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168

13.4. Summary and conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169

13.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170

13.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171

Chapter 14. Drought Sensitivity Research in Hungary and Influence

of Climate Change on Drought Sensitivity. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179

Sándor SZALAI, Szabolcs BELLA and Ákos NÉMETH

14.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179

14.2. The climate of Hungary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181

14.3. Method. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182

14.3.1. Soil parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182

14.3.1.1. Mineral content . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183

14.3.1.2. Soil texture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183

14.3.1.3. Water management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183

14.3.1.4. Topsoil thickness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

14.3.1.5. Organic content . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

14.3.1.6. Type of rock . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

14.3.2. Precipitation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

14.3.3. Groundwater . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

14.3.4. Land use . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185

14.3.5. Slope and aspect. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185

14.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187

14.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188

14.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188

Table of Contents xi

Chapter 15. First Steps Towards a New Temperature Climatology of the

Greater Alpine Region (GAR) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189

Wolfgang SCHÖNER, Ingeborg AUER and Reinhard BÖHM

15.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189

15.2. Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190

15.3. Spatialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194

15.4. Summary and outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194

15.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196

15.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197

Chapter 16. XRWIS: A New GIS Paradigm for Winter

Road Maintenance. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199

John E. THORNES, Lee CHAPMAN and Steve WHITE

16.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199

16.2. The current RWIS paradigm in the UK. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200

16.3. Next generation road weather information systems: XRWIS. . . . . . 202

16.4. Verification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203

16.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204

16.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205

Part 4. Climate-related Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213

Chapter 17. The Use of GIS in Climatology: Challenges in Fine Scale

Applications: Examples in Agrometeorological and Urban

Climate Studies. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215

Claude KERGOMARD

17.1. Aim and context . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215

17.2. GIS challenges in fine scale applications. . . . . . . . . . . . . . . . . . 216

17.2.1. First challenge: handle, homogenize and archive “atmospheric

information”. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216

17.2.2. Second challenge: handle, synthesize and prepare “geographical

information”. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216

17.2.3. Third challenge: spatial interpolation of climatological/air

quality data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216

17.2.4. Fourth challenge: GIS-based spatial interpolation . . . . . . . . . . 217

17.3. Examples of application in agrometeorology . . . . . . . . . . . . . . . 217

17.3.1. Spring frost hazard in the Champagne vineyard . . . . . . . . . . . 218

17.3.2. Towards interpolation in a fruit orchard at the scale of

pieces of land . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220

xii Spatial Interpolation for Climate Data

17.4. Urban studies examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221

17.4.1. Urban heat island in the Lille metropolitan area . . . . . . . . . . . 221

17.4.2. GIS-based analysis of urban fabric for use in urban

climatology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222

17.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224

17.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224

Chapter 18. Climate Impact on the Winter Land Use and Land Cover

Management in Brittany . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227

S. CORGNE, H. QUÉNOL, O. PLANCHON and T. CORPETTI

18.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227

18.2. Climate characteristics of the study area . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228

18.2.1. Site description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228

18.2.2. Meteorological information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229

18.2.2.1. Meteorological data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229

18.2.2.2. Space-time variability analysis of precipitation

on the Scorff watershed using the three reference stations. . . . . . . . . 230

18.2.3. Relationships between precipitation space-time variability

and land cover management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231

18.3. Impact of the climate characteristics in the land cover

prediction model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233

18.3.1. Presentation of the land cover prediction model . . . . . . . . . . . 233

18.3.1.1. Presentation of the DST and DSmT . . . . . . . . . . . . . . . . 233

18.3.1.2. Change prediction design and results of the land

cover prediction with DST and DSmT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235

18.3.2. Integration of the climate variable in the land cover

prediction model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237

18.3.2.1. Mass function affectation of the climatic factor . . . . . . . . . 237

18.3.2.2. Results of the land cover prediction with the integration

of the climate variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238

18.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239

18.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240

18.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240

Chapter 19. A Tool for the Integrated Use of Remote Sensing with

Ground Truth Data: DEMETER Project . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243

A. PERDIGAO, A. JOCHUM, A. CALERA, L. PESSANHA, A. CHINITA

and J. MAIA

19.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243

19.2. Methodology used on the project . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244

19.3. Product line methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

19.4. Report and data from the field campaigns . . . . . . . . . . . . . . . . . 248

Table of Contents xiii

19.5. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251

19.6. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251

19.7. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251

Chapter 20. Assessing Population Exposure to Odorous Pollution

from a Landfill over Complex Terrain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253

Caroline RIESENMEY, Charles CHEMEL, Hervé VAILLANT

and Mireille BATTON-HUBERT

20.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253

20.2. Model set-up . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254

20.2.1. Description of the landfill area . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254

20.2.2. Meteorological modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254

20.2.3. Terrain data. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256

20.2.3.1. Orography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256

20.2.3.2. Land use . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258

20.3. Model results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260

20.3.1. Case study: 17 August 2002. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260

20.3.2. Map of the population exposure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260

20.4. Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262

20.5. Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262

20.6. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263

Chapter 21. Disaggregated Estimation of N2O Fluxes from Agricultural

Soils of the Italian Region by Modelization in GIS Environment . . . . . . 265

Anna CARFORA, Simona CASTALDI, Marco VIGLIOTTI

and Riccardo VALENTINI

21.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265

21.2. Data sources and methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267

21.2.1. Methods applied for N2O flux calculation. . . . . . . . . . . . . . . 267

21.2.2. Applied models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267

21.3. Results and discussion. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271

21.4. Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275

List of Authors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277

Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283