Rapporto finale - Metodologie di Monitoraggio dell ... - Momar

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Questo algoritmo ha mostrato ottime performance nella stima di Chl, CDOM ed SPM (Suspended Particulate Matter) migliorando di gran lunga quelle sia degli algoritmi di tipo generale ed anche di quelli specifici per il Mediterraneo (Maselli et al., 2009; Lapucci et al., in stampa), sottostimando però le concentrazioni di clorofilla a nelle acque del largo (Massi et al., 2011; Lapucci et al., in stampa). Lo studio è stato quindi rivolto alle acque di caso 1 dell’intero bacino Mediterraneo, e ha consentito una prima parametrizzazione delle relazioni fra la biomassa fitoplanctonica con 1) le concentrazioni dei principali componenti otticamente attivi (SPM e CDOM); 2) gli assorbimenti e retrodiffusione specifici (Massi et al., 2011). Su questa base è stato messo a punto un sistema di classificazione multi opzione o “fuzzy” delle acque che discrimina 10 posizioni intermedie passando da quelle tipicamente di caso 1 a quelle di caso 2 (Massi et al., 2011). Questo tipo di classificazione preliminare delle acque risulta molto efficace nel guidare nella scelta dell’algoritmo da utilizzare, e con questa guida si migliorano molto le stime di clorofilla a. Nell’ambito del progetto MOMAR le esperienze accumulate durante queste collaborazioni sono state indirizzate ad approntare un sistema semioperativo di monitoraggio satellitare della qualità delle acque del mare della Toscana basato sulle concentrazioni della biomassa fitoplantonica, stimata mediante la concentrazione della clorofilla a (Chl), della sostanza organica disciolta cromoforica (CDOM) e del materiale particellato non fitoplanctonico (NAP). Tali dati sono stati utilizzati per la verifica delle performance di quattro algoritmi per la stima delle clorofilla a (OC3M, MedOC3, OC5, SAM_LT) confrontando i dati ottenuti in situ con le stime satellitari. L’elevata incidenza di inquinamento da idrocarburi nel Mar Mediterraneo ed il conseguente incremento dei livelli di contaminazione dei bacini marini europei è in questi anni motivo di grande preoccupazione per gli organismi nazionali e locali di tutela e di ricerca in ambito ambientale. Per questo motivo Il LaMMA insieme alla Regione Toscana hanno ritenuto opportuno richiedere la possibilità di accesso al sistema CleanSeaNet (CSN), sviluppato dalla European Maritime Safety Agency (EMSA), all’interno del progetto MOMAR, con lo scopo di elaborare i prodotti del CSN per fornire statistiche sugli sversamenti, nonché una “carta di rischio” delle zone costiere Toscane maggiormente esposte al fenomeno. I risultati saranno descritti nel paragrafo 6.6. Nei prossimi paragrafi verranno illustrati i risultati delle campagne oceanografiche effettuate all’interno del Progetto MOMAR: MOMAR, Melba, Milonga effettuate da CIBM – Università di Firenze, Ifremer e LaMMA, nell’area di mare oggetto di studio (Fig. 6.18), per quanto riguarda la caratterizzazione ecologica e bio ottica, e il confronto tra questi dati e i corrispondenti prodotti ottenuti da dati satellitari, in particolare la clorofilla a, in modo da poter fattivamente affiancare il monitoraggio satellitare a quello puntuale in situ. 430
6.2. Le campagne di rilevamento in situ dello stato ecologico e delle proprietà bio-ottiche C. Nuccio * , L. Massi * , L. Lazzara * , F. Polonelli * , M. Mannucci * , C. Melillo * , G. Mori * , E. Organelli * , F. Fani * , C. Lapucci 1 , F. Galgani 2 * CIBM – Università di Firenze, Dipartimento di Biologia Evoluzionistica Via P.A. Micheli, 1 50121 Firenze, Italy. 1 LaMMA - Laboratorio di Monitoraggio e Modellistica ambientale per lo sviluppo sostenibile, Via Madonna del Piano 10, 50019 Sesto Fiorentino (FI), Italia 2 IFREMER LER/PAC, Centre de Méditerranée, Zone Portuaire de Brégaillon BP 330 8350, la Seyne Sur Mer, Cedex, France 6.2.1. Campagne MOMAR Abstract Nell’ambito del progetto MOMAR le esperienze accumulate nello studio delle caratteristiche ottiche delle acque dell’Arcipelago Toscano durante le collaborazioni con IBIMET e LaMMA sono state indirizzate ad approntare un sistema semioperativo di monitoraggio satellitare della qualità di queste acque basato sulle concentrazioni della biomassa fitoplanctonica, stimata mediante la concentrazione della clorofilla (Chl), della sostanza organica disciolta cromoforica (CDOM) e del materiale particellato totale (SPM) e non fitoplanctonico (NAP). In particolare la nostra attività è stata rivolta ad ottenere una valutazione aggiornata delle proprietà ottiche del mare e dei principali componenti otticamente attivi e delle loro relazioni con la biomassa fitoplanctonica con lo scopo di migliorare gli algoritmi esistenti o proporne di nuovi caratterizzati da una maggiore efficienza delle stime satellitari come ad es sono quelli di tipo semianalitico. Sono state inoltre, indagate le influenze sulla caratterizzazione bio-ottica della composizione tassonomica dei popolamenti fitoplanctonici e delle condizioni fisiche e trofiche della colonna d’acqua. Le acque antistanti la regione Toscana risultano da un punto di vista ottico difficilmente classificabili rispetto ai modelli utilizzati evidenziando caratteristiche intermedie sia rispetto alle tipiche acque costiere, generalmente poco trasparenti, dove sono alti e molto variabili sia gli apporti di materiali particellati (trasporto fluviale, risospensione di sedimenti) che disciolti (sostanze organiche disciolte cromoforiche); sia rispetto a quelle del largo, generalmente più trasparenti e poco influenzate dai fenomeni sopra ricordati, nelle quali generalmente sono prevalenti gli effetti del fitoplancton, che comunque è presente in concentrazioni generalmente più basse rispetto a quelle costiere. Quindi le classificazioni ottiche più utilizzate, che normalmente si usano per guidare la scelta degli algoritmi satellitari migliori da utilizzare, 431
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In ricordo del collega Nicolas Ganz
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Il progetto MOMAR si propone di dar
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Il modello di governance nella rete
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La governance multilivello nell’e
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dettagliata gli effetti negativi ch
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il suo sviluppo sia sostenibile. A
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CASO STUDIO: IL RUOLO DELLE REGIONI
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LA SFERA PUBBLICA Gli attori pubbli
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canale per creare sempre maggiori c
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L’INFLUENZA DELLE REGIONI SULLE P
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enefici che ne deriveranno anche in
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Le aree marine protette in Italia s
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Le risposte della società atte a p
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3.4- L’utilizzo del metodo DPSIR
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DENPMINAZIONE Caratterizzazione del
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La Regione Toscana controlla la qua
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INDICE 4. Sperimentazione di un mon
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4.5 Bibliografia 4) SPERIMENTAZIONE
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per programmi di monitoraggio final
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1- Stazione esterna al Porto di Liv
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Biomarker indagati Per questa ricer
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l’analisi dell’immagine dedicat
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all’esterno del Porto di Livorno
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elevata biodisponibilità di rame n
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Per quanto riguarda i biomarker bas
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interazioni tra blastomeri e tessut
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Rapporto sperma/uovo Vengono prelev
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Fig. 1 Fig. - Camera 1 - Camera d
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stato considerato il tempo nel qual
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Prove a diverse temperature I risul
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Seconda prova In questa prova, tutt
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Quinta prova In questa ultima, per
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La Fig. 11 si riferisce al confront
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• sono stati integrati nel tempo
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La relazione tra la quantità di me
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dell’Accademia, ad un tratto di s
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In fig. 4 sono riportate, sempre in
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Confrontando le concentrazioni dei
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tossicità in entrambe le stazioni.
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Hg Ba Cr Cu Mn Ni V Fe Zn As Cd Pb
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4.1.5 Considerazioni sul monitoragg
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prescindere dal perfezionamento del
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attività industriali ed artigianal
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affrontare lo studio della speciazi
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procedura di estrazione e al suo im
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Step I: Frazione scambiabile e lega
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PIOMBO Step 1 Step 2 Step 3 VALORE
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Staz. 1, Cogoleto: speciazione di c
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Staz. 8, davanti alla foce del fium
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Percentuali di Cr nelle singole fra
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Risultati I risultati relativi alla
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possibili relazioni tra accumulo e
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4.2.3 Saggi ecotossicologici sui su
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Piombino: PI 5 (porto) e PI 8 (a la
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Elaborazioni dei dati Il saggio bio
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Hediste diversicolor Gli organismi
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Paracentrotus lividus In tabella 7
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quantificati degli degli EC20 EC20
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Fig. 11. Ripartizione granulometric
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4.2.4 Valutazione della tossicità
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Dieci zone (Bastia, Ajaccio, Livorn
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Tavola 1: Sintesi dei risultati del
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Tino Tino Rossi, Rossi, e la e la d
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Figura 7: 7: Tossicità dei dei sed
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A B C Figura 13: Tossicità dei sed
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- La cartografia della tossicità n
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media calcolata per il periodo di u
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ambientali presenta un diametro mol
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questo modo problemi di matrice leg
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campionamento istantaneo non può e
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4.3.7 Materiali e metodi A-Composti
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Strumentazione: Per la purificazion
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Determinazione strumentale degli id
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il metodo proposto da De Stiger et
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Isola dell’Asinara. I principali
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Sedimenti Asinara Figura 7. Metalli
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2. Arcipelago di La Maddalena I cam
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Acqua 262
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3-Golfo di Olbia- Isola di Tavolara
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Area costiera sud-occidentale (Port
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Figura 17. Metalli e idrocarburi po
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Acqua Figura 19. Campionamento pass
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6.Golfo di Cagliari I campionamenti
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Acqua 278
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Per quanto riguarda l’area di La
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specialmente se integrato con lo st
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Barghigiani, C., and De Ranieri, S.
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Danovaro R. (2000) - Benthic microb
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Galgani, F., Senia, J. , Guillou, J
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Losi, M.E., Amrhein, C., and Franke
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Quiniou, F., His, E., Delesmont, R.
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Twiss, M.R., and Moffett, J.W. (200
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Modellistica idrodinamica Carlo Bra
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talvolta utilizzati nella pratica,
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atmosferico a sua volta caratterizz
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Inoltre occorre segnalare che i due
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icavate da campagne oceanografiche,
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Figura 2.1 Esempio dei risulati pro
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piattaforma ad Ovest della Corsica
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di Boussinesq), e infine che le acc
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è anche possibile utilizzare i cam
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2.4 Confronto con i dati misurati 2
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Modèle Corse 400m Modèle MENOR 1.
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Tali mappe permettono sia un confro
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IOCCG (2000). Remote sensing of oce
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Particolarmente complessa è la fas
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tipologia delle condizioni iniziali
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• Interpolazione output di GETM s
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Orosei 500: Orosei 150: Asinara 500
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• Run del modello oceanografico d
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In figura si evidenziano sulla sini
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L’applicazione Oil Spill È stata
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- Amministratore del sistema è un
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(in particolare l’Allegato I, All
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. data del prelievo relativa alla s
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Denominazione Posizione geografica
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Attraverso la sezione Administrativ
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int int int int GetAllSitesFull F
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Restituisce oggetti del tipo: 3 S
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Codice, descrizione breve ed estesa
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Vedere il metodo getAllSampleFromSi
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Figura 7.8.1 Descrizione dell’Ent
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- ‘method indicator’ Una volta
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- ‘Campaigns definition’ Figura
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- ‘Campaigns definition’: analy
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Capitolo 8: LE PROSPETTIVE DEL MONI
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Nei capitoli precedenti è stato gi
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2.3 Mappatura della produttività m
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tirrenico e della eterogeneità deg
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- dall’altro i sistemi di osserva
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sulle correnti marine (almeno a lar
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fra tali misure e le applicazioni c
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grandezze di interesse anche in sit
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ignora eventi inquinanti circoscrit
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dall’altro agevolmente consultabi
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Alvarez, A., and B. Mourre, 2012: O
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Rapporto finale - Metodologie di Monitoraggio dell ... - Momar

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