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Lo sviluppo demografico e la continua espansione dei centri abitati hanno come diretta conseguenza una crescente impermeabilizzazione della superficie terrestre che rende le aree urbane sempre più vulnerabili agli eventi estremi di precipitazione. Per la progettazione di opere di drenaggio urbano efficienti, oltre ad una buona gestione del territorio, è necessaria un'accurata stima della magnitudo e della frequenza di accadimento associata a tali eventi pluviometrici. Per contenere l'incertezza associata alle piogge di progetto, specialmente per elevati tempi di ritorno, risulta fondamentale avere a disposizione delle serie storiche di osservazioni uniformemente distribuite nello spazio e temporalmente estese. Tuttavia, specialmente nelle aree urbane, la densità delle reti di monitoraggio delle precipitazioni gestite dalle autorità locali o nazionali è generalmente bassa. Per ovviare a tale problematica, oltre alle misure registrate dalle reti di monitoraggio al suolo, negli ultimi decenni sono stati sviluppati altri dataset che sfruttano tecnologie differenti (i.e., radar e satelliti) per fornire delle misure di precipitazione indirette su grigliati spaziali di diversa grandezza. L'incertezza nella stima delle precipitazioni con questi dataset è ancora oggetto di studio della comunità idrologica. Infine, con l'avvento dell'Internet-of-Things (IoT), si è sviluppata l'ultima generazione di misurazioni pluviometriche, rappresentata da stazioni meteorologiche personali (SMP) che forniscono, in maniera automatica, dati in tempo quasi-reale direttamente su piattaforme online. In questo progetto di ricerca intendiamo confrontare la rete crowdsourcing Netatmo con altre fonti dati al fine di testarne l'affidabilità e le performance, con l'obiettivo di aumentare la risoluzione e la qualità delle misurazioni delle precipitazioni all'interno del Grande Raccordo Anulare della città di Roma.