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Update Sezione2.md authored Nov 20, 2025 by Mario Di Bacco's avatar Mario Di Bacco
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......@@ -94,7 +94,7 @@ Il **Coefficiente di Sensibilità Log-Lineare ($\mathbf{K}$)** viene calibrato s
$$K_{i} = \frac{\log_{10}(T_{R, \text{plus}}) - \log_{10}(T_{R, \text{minus}})}{\Delta I_{\text{totale}}}$$
dove $T_{R, \text{plus}}$ e $T_{R, \text{minus}}$ sono i Tempi di Ritorno risultanti dall'aumento e dalla diminuzione del $20\%$ dei parametri di intensità (vedi Appendice B per i dettagli), e $\Delta I_{\text{totale}}$ è pari a $0.40$. Il valore finale di $K$ è quindi assunto come la **mediana** dei coefficienti $K_{i}$ calcolati sugli eventi con $\mathbf{T_R > 1 \text{ anno}}$, per garantire la massima robustezza statistica.
dove $T_{R, \text{plus}}$ e $T_{R, \text{minus}}$ sono i Tempi di Ritorno risultanti dall'aumento e dalla diminuzione del $20\%$ dei parametri di intensità (vedi Appendice B per i dettagli), e $\Delta I_{\text{totale}}$ è pari a $0.40$. Il valore finale di $K$ è quindi assunto pari alla **mediana** dei coefficienti $K_{i}$ calcolati sugli eventi con $\mathbf{T\_R > 1 \text{ anno}}$, per garantire la massima robustezza statistica.
Una volta determinato il coefficiente $K$ caratteristico del bacino, l'**incremento/decremento percentuale dell'intensità ($\mathbf{\Delta I}$)** da applicare all'evento-scenario per portarlo dal suo $\mathbf{T_{R, \text{noto}}}$ al $\mathbf{T_{R, \text{desiderato}}}$ è dato da:
......
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