Leonardo Bagaglini

Dottore di Ricerca in Matematica con esperienza nel settore delle Osservazioni della Terra. Mi sono laureato in Matematica nel 2014 e ho conseguito il dottorato di ricerca nel 2017. Dopo gli studi dottorali ho conseguito un master di II livello in Meteorologia e Oceanografia Fisica, lavorando ad algoritmi per l’individuazione di vortici superficiali costieri da osservazioni radar ad alta frequenza. Come assegnista di ricerca dell’Università degli Studi di Bologna ho cominciato a sviluppare i primi algoritmi di apprendimento automatico per l’analisi di serie temporali. In seguito, presso l’Istituto di Scienze dell’Atmosfera e del Clima del Consiglio Nazionale delle Ricerche, ho lavorato su problemi di stima della precipitazione da osservazioni satellitari alle microonde per mezzo di algoritmi di Intelligenza Artificiale.

Telerilevamento, Osservazioni della Terra, Apprendimento Automatico

The Passive Microwave Neural Network Precipitation Retrieval Algorithm for Climate Applications (PNPR-CLIM): Design and Verification. Bagaglini, L., Sanò, P., Casella, D., Cattani, E., Panegrossi, G. Remote Sens. 2021, 13, 1701. https://doi.org/10.3390/rs13091701.

Synoptic patterns and mesoscale precursors of Italian tornadoes. Bagaglini L., Ingrosso R., Miglietta M.M.. Atmospheric Research, 2021, 105503, ISSN 0169-8095. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105503.

Characteristics of Extratropical Cyclones That Cause Tornadoes in Italy: A Preliminary Study. Tochimoto, E.; Miglietta, M.M.; Bagaglini, L.; Ingrosso, R.; Niino, H.. Atmosphere 2021, 12, 180. https://doi.org/10.3390/atmos12020180.

Development of a microwave-based precipitation climate data record for the Copernicus Climate Change. Service. Panegrossi, G., Sanò, P., Bagaglini, L., Casella, D., Cattani, E., Konrad, H., Niedorf, A., Schröder, M., Mikalsen, A. C., and Hollmann, R. EGU General Assembly 2020, Online, 4–8 May 2020, EGU2020-18636, https://doi.org/10.5194/egusphere-egu2020-18636.

Towards a climate data record of precipitation through merging satellite observations by passive microwave sounders and imagers. H. Konrad, G. Panegrossi, A. Nedorf, P. Sanò, L. Bagaglini, M. Shröder, E. Cattani, A. C. Mikalsen, N. Selbach, R. Hollmann. The 22th international TOVS Study Conference, Quebec, Nov. 2019.

Eddy Detection in HF Radar-Derived Surface Currents in the Gulf of Naples. Bagaglini, L.; Falco, P.; Zambianchi, E., Remote Sens. 2020, 12, 97. https://doi.org/10.3390/rs12010097.

The energy functional of G2-structures compatible with a background metric, L. Bagaglini, Journal of Geometric Analysis. 2019. https://doi.org/10.1007/s12220-019-00264-6.

Nilmanifolds, submanifolds and flows related to classes of G2-structures, L. Bagaglini, Doctoral Thesis. Università degli Studi di Firenze.

Non orientable three-submanifolds of G2−manifolds, L. Bagaglini, Advances in Geometry, Volume 19, Issue 3, Pages 401–414, ISSN (Online) 1615-7168, ISSN (Print) 1615-715X, https://www.degruyter.com/view/j/advgeom.2019.19.issue-3/advgeom-2018-0023.

The Laplacian co-flow on almost abelian Lie groups, L. Bagaglini and A. Fino, Annali di Matematica (2018) 30(1), pp. 109-128. https://doi.org/10.1007/s10231-018-0753-9.

Laplacian co-flow on the Heisenberg group, L. Bagaglini, A. Fino and M. Fernández. Asian Journal of Mathematics. Volume 24 (2020), 2, 331 – 354. https://dx.doi.org/10.4310/AJM.2020.v24.n2.a7.

Coclosed G2-structures inducing nilsolitons, L. Bagaglini, A. Fino and M. Fernández, Forum Mathematicum (2018) 30(1): 109–128 https://doi.org/10.1515/forum-2016-0238.