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

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5,25 % 13,16 % 81,59 % TOTALE : 277 programmate 56,13 % Immagini analizzate Cancellate dalla programmazione Anomalie nell'acquisizione 496 22,57 % (51 immagini) TOTALE : 226 analizzate Materials provided to the coastal state by EMSA – ELABORAZIONI CONSORZIO LAMMA-LIVORNO 21,3 % 2007- 2011 TUSCANY AREA 9°E : 11°E 42,5°N : 44°N Poco più di 4 immagini pianificate ogni mese! Immagini con almeno un oil slick nell'area Toscana Immagini con almeno un oil slick (ma non nell'area Toscana) immagini senza oil slick individuabili Figura 6.30. Analisi statistica condotta sulle immagini disponibili nel CSN per l’area Toscana
In Fig.3, nella parte alta, viene mostrato come una buona parte delle immagini, programmate inizialmente (circa il 20%), non possa di fatto essere impiegata perché presenta errori o anomalie in fase di acquisizione o perché per motivi vari c’è stato un cambio nella pianificazione satellitare. Di queste poi, soltanto una parte presenta sversamenti nell’area di nostro interesse; si tenga presente, infatti, che ogni immagine ha una dimensione (Swath) che può ricoprire fino a 400 km² di superficie. Più precisamente dai grafici sopra presentati, ragionando in termini probabilistici, si vede che circa in un’immagine su quattro, abbiamo dei potenziali sversamenti, che potrebbero minacciare le coste della Toscana, e il 30% di queste immagini si rivela poi effettivamente contaminato da almeno uno sversamento d’idrocarburi; questa percentuale è anche strettamente dipendente dalla capacità ed esperienza dell’operatore e può essere oggetto di discussione. Infatti, le stime fatte derivano da considerazioni statistiche legate alla classificazione che gli operatori fanno degli OS analizzando le immagini, si parla del già citato Confidence Level; con i dati in nostro possesso sembrerebbe che uno sversamento identificato con il flag “Hight” in più del 50% dei casi è effettivamente un OS, mentre nell’altro 50% si divide per i restanti livelli “Medium” e “Low”. Nella nuova versione del CSN i livelli di classificazione sono stati portati per praticità a due, ma si possono fare considerazioni analoghe a quelle fatte in precedenza; le stime di affidabilità del primo CSN sono state tuttavia riviste. Analizzando invece i dati reali, ovvero le informazioni prodotte dal sistema e realmente verificate in mare, i dati sono i seguenti: a partire da poco più di 220 immagini sono stati identificati 93 OS (contenuti in 51 immagini) con 16 sversamenti verificati (contenuti in 9 immagini differenti); nel 30% dei casi controllati si trattava invece di falsi allarme, mentre resta circa il 45% dei casi (22 immagini) in cui non è stato possibile effettuare alcuna verifica in tempi brevi. Stando alle considerazioni fatte in precedenza, in queste immagini non verificate ci sarebbero ancora almeno 12 OS (Figura 6.31). La superficie totale di un simile quantitativo è stimabile intorno ai 90Km², se si considera che mediamente la superficie di un Oil Spill nei nostri mari appare con un’estensione di circa 3Km². Si noti che questo valore è quello apparente dell’OS nell’immagine SAR e può essere poco rilevante se non si tiene conto di altri fattori (alcuni discussi di seguito), come la penetrazione in profondità, l’età, la densità, le proprietà fisiche-chimiche e l’interazione con la superficie marina; parametri spesso impossibili da determinare. Inoltre presenta un limite inferiore che dipende dalla risoluzione (geometrica) delle immagini impiegate (tipicamente dell’ordine di alcune decine di metri) e dalle caratteristiche dell’immagine SAR che rende invisibili (o molto difficili da rilevare) OS più piccoli di un centinaio di metri quadrati. Per tal motivo, quindi, le nostre statistiche rappresentano in realtà un’approssimazione per difetto della superficie di petrolio realmente presente durante il passaggio del satellite. 497
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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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Fig. 1.3.2 - Attività multidiscipl
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Il modello di governance nella rete
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Definizione degli obiettivi Azioni
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ESEMPIO ESEMPIO 2 2 FONTE FONTE DIR
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Indicatori estrinseci Figura 2.2.1.
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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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4. Buone pratiche: principali proge
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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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Fig. 3.1.1 - Santuario dei Mammifer
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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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globicefalo, di grampo, di tursiope
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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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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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1 6 4 5 Darsena Petroli Livorno Por
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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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300,000 250,000 200,000 150,000 100
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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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100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20
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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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alle normali condizioni ambientali
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Risultati I risultati relativi alla
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possibili relazioni tra accumulo e
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Tab. 1. Parametri chimico-fisici de
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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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Tab. 13. Risultati della tossicità
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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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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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Sedimenti 264
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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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Area 2. Pula- Area industriale Sarr
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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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Figura Figura 3.5 3.5 Tipica Tipica
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Figura 4. 1 Immersione in acqua del
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tragitto, due boe SVP-GPS Argos son
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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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Figura 4. 13 Posizione dei drifters
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Tali mappe permettono sia un confro
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Figura 4. 31 Mappe di corrente supe
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Figura 4. 33 Mappe di corrente supe
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Figura 4. 36 Mappa di salinità in
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Figura Figura 4. 38 Mappa 4. 38 Map
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5. I modelli a scala limitata: il c
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- Scomposizione dell’integrazione
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4) O-N-S-P-Mn-Fe RedOxLayer Model (
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modello di circolazione dell’Asin
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Figura 5.13 GETM 0.0016°. Istante
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ispettivamente sul modello GETM, a
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Il modello suddivide l'area di stud
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L'attività agricola prevalente è
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- una matrice di sensitività J del
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6.4.2 Risultati Il ciclo idrologico
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Fennel (2006), Nitrogen cycling in
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Capitolo 6: MONITORAGGIO SATELLITAR
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6.1 Le opportunità del monitoraggi
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Questo algoritmo ha mostrato ottime
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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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- ‘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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