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

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attive e dalle proporzioni fra la biomassa fitoplanctonica stimata con Chl e gli altri componenti. Quindi questi coefficienti possono essere diversificati regionalmente e temporalmente, cosicché per un buon algoritmo di calcolo è necessaria una ampia disponibilità di dati provenienti dalla zona e dalle stagioni per le quali si vogliono produrre le stime, ed inoltre gli algoritmi standard più diffusi, che sono stati messi a punto prevalentemente per le acque oceaniche, se applicati in altre zone possono dare stime poco attendibili. log R(443)/R(550) 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 log Chl 460 y = -0.4038x + 0.0379 R 2 = 0.6159 T3 T10 T30 P3 P10 P25 SR3 SR10 SR28 Figura 6.17. Relazione fra i rapporti fra la riflettanza sub superficiali a 443 nm e quella a 550 (R(443)/R(550)) in relazione a Chl. Sono riportati i parametri della retta di regressione ed il coefficiente di determinazione R 2 , N=42. 6.2.4.4.7. Proprietà bio-ottiche: considerazioni conclusive L’analisi delle proprietà ottiche del mare ed in particolare della riflettanza misurata in situ mostra come le concentrazioni di Chl, CDOM e NAP influenzino soprattutto la forma degli spettri di riflettanza, ma anche i loro valori assoluti. E’ stato evidenziato che il rapporto fra la riflettanza nel blu rispetto a quella nel verde può essere utilizzato per stimare Chl. Questa modalità di usare i dati di riflettanza, sfruttando il rapporto fra 2 bande spettrali è utilizzata negli algoritmi di tipo empirico, i quali stabiliscono statisticamente delle relazioni fra la riflettanza e la concentrazione dei costituenti basandosi su dati sperimentali contemporanei di concentrazione e riflettanza. Algoritmi di questo tipo sono facili da calcolare e danno risultati stabili. Questi risultati però hanno solo validità locale perché sono molto sensibili ai cambiamenti nella composizione o nei rapporti fra i costituenti, con forti discrepanze regionali e
stagionali. A questo tipo di algoritmi si contrappongono quelli semianalitici basati su un modello teorico semplificato che descrive le relazioni fra i componenti dell’acqua marina ed il colore del mare. La semplificazione, necessaria per poter arrivare ad una inversione ed utilizzazione pratica del modello, consiste nella possibilità di introdurre dati spettrali delle proprietà ottiche inerenti dei componenti marini dell’area da indagare, ottenibili mediante un loro studio statistico preliminare (IOCCG, 2000). In questi casi un modo di procedere abbastanza utilizzato per ottenere le stime delle concentrazioni delle sostanze otticamente attive è quello di minimizzare le differenze fra le riflettanze ottenute dal modello e quelle misurate da satellite, utilizzando procedure di ottimizzazione non lineare (Bukata et al., 1995; Maselli et al., 2009) con le quali si arriva a determinare stime simultanee della concentrazione di tutti i costituenti marini. Il vantaggio di questo modo di procedere sta nell’utilizzazione delle proprietà ottiche inerenti degli specifici componenti l’acqua marina che vengono direttamente accoppiati con il modello teorico della riflettanza, sfruttando tutta l’informazione contenuta negli spettri di riflettanza e non solo quella di alcune bande. I risultati sono generalmente abbastanza accurati quando sono applicati a specifiche aree marine di cui le proprietà bio-ottiche sono conosciute. Dalla ripartizione degli assorbimenti nel mare toscano risulta che i contributi all’assorbimento totale dei tre maggiori componenti otticamente attivi, fitoplancton, CDOM e NAP, risultano in generale abbastanza simili, e nessun componente (se si escludono alcuni campioni costieri in cui domina il NAP) risulta preponderante e caratterizzante otticamente le acque. Questa condizione è individuata da molti autori come quella che comporta la massima complessità da un punto di vista ottico (IOCCG, 2000) e rende più difficile la possibilità di ottenere buone stime delle concentrazioni di questi componenti e quindi la possibilità di un eventuale realizzazione di un monitoraggio satellitare. Queste difficoltà possono essere superate ampliando il corpo dati regionale al fine di ottenere parametrizzazioni delle relazioni fra le proprietà ottiche e le concentrazioni dei componenti statisticamente più robuste. Dai risultati ottenuti la classificazione delle acque del mare antistante la regione Toscana e dell’Arcipelago Toscano risulta abbastanza incerta. Secondo la classificazione che si basa sul budget di assorbimento queste acque risultano appartenenti al caso 2 in quanto il fitoplancton non è il componente ottico preponderante. Contemporaneamente risulta che Chl è correlata in maniera altamente significativa con le concentrazioni degli altri componenti otticamente attivi, ovvero che per ogni livello di Chl ne corrisponde probabilisticamente uno di ognuno dei componenti CDOM, SPM e NAP. I criteri generali di appartenenza delle acque al caso 1 prevedono che il fitoplancton sia l’agente ottico preponderante e/o che gli altri componenti otticamente attivi siano covarianti con il fitoplancton stesso, quindi sulla base di questo possono essere valutati i loro contributi (Gordon e Morel, 1983). Questa ultima specifica, verificata per le acque in oggetto, ne determina l’inclusione nel gruppo di quelle 461
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In ricordo del collega Nicolas Ganz
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linguaggio comune indispensabile pe
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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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Definizione degli obiettivi Azioni
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La governance multilivello nell’e
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dettagliata gli effetti negativi ch
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pubblico sul valore dell’economia
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entro il 2016, avvio del programma
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il suo sviluppo sia sostenibile. A
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grado di valutare le caratteristich
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CASO STUDIO: IL RUOLO DELLE REGIONI
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inserite anche nel programma Marco
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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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- il Parco Regionale della Maremma,
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Le aree marine protette in Italia s
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dell'inquinamento marino all'intern
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• cavi e condotti sottomarini (pe
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Le risposte della società atte a p
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COMPONENTI IMPATTATE MODALITA' D'IM
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COMPONENTI IMPATTATE MODALITA' D'IM
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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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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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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. 4, Viareggio: speciazione di
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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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Tab. 5. Parametri chimico-fisici de
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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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Figura 10 : Tossicità dei sediment
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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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presenti con lo stesso numero di in
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Isola dell’Asinara. I principali
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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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Figura 22. Metalli e IPA nei sedime
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Per quanto riguarda l’area di La
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3.3.9. Ringraziamenti Nella realizz
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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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prolungati nel tempo, e mal riprodo
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Modèle Corse 400m Modèle MENOR 1.
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a) La dinamica della zona sud-ovest
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Figure 3. 1 Batimetria del dominio
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Risoluzione verticale 30 coordinate
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misure oceanografiche effettuate ne
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una componente di velocità superfi
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3. Un drifter prototipo realizzato
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Dopo due settimane un solo drifter
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Tali mappe permettono sia un confro
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5. I modelli a scala limitata: il c
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- Scomposizione dell’integrazione
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DATI SAM_C1 Nell’archivio di dati
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Bibliografia: Astraldi M., Bacciola
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IOCCG (2000). Remote sensing of oce
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sono quindi simulate diverse config
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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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