Tutela ambientale del Lago Trasimeno - ARPA Umbria

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1 3 8 A r p a U m b r i a 2 0 1 2 calcolo “sgsim” (Simulazioni Sequenziali Gaussiane - sGs) contenuto nel software GSLIB (Deutsch and Journel, 1998). Negli ultimi anni, l’approccio geostatistico mediante simulazioni stocastiche è divenuto pratica assai comune, preferita ai tradizionali metodi di interpolazione (p.e. kriging, IDW) utilizzati nelle scienze ambientali. Risulta fondamentale infatti preservare la variabilità spaziale dell’attributo misurato (per esempio la concentrazione dei metalli) in particolare negli studi finalizzati alla caratterizzazione della contaminazione delle varie matrici ambientali (Goovaerts, 1997, 2001; Cardellini et al., 2003; Cinnirella et al., 2005, Accornero et al., 2008). Mediante il metodo di calcolo sGs, si possono generare un set di rappresentazioni (carte) equiprobabili e alternative della distribuzione di un attributo, tutte riproducenti i parametri statistici (media e deviazione standard) e l’andamento spaziale (variogramma) dei dati sperimentali. L’insieme di tutte le rappresentazioni e le loro differenze costituiscono una rappresentazione dell’incertezza associata alla mappatura del parametro (Rautman e Istok, 1996). I risultati delle simulazioni sequenziali gaussiane si differenziano da quelli ottenibili dal kriging (uno dei metodi di interpolazione geostatistica tradizionalmente più diffusi), perché presentano una maggiore “strutturazione” a livello globale, necessaria per delineare le caratteristiche generali del fenomeno studiato, anche a scapito di una minore precisione puntuale. Nello studio dei parametri ambientali a grande scala (regionale, bacino, acquifero,…) è sicuramente più importante delineare le caratteristiche generali del fenomeno, piuttosto che ottenere una griglia di valori corretti localmente ma globalmente poco significativi. La distribuzione della concentrazione dei diversi parametri analizzati nel sedimento è stata calcolata secondo una griglia di calcolo con maglie di 200 x 200 metri (celle con area di 40000 m 2 e simulazione della concentrazione ogni 200 metri). La dimensione delle celle di calcolo è stata scelta in modo da ottenere un livello di dettaglio sufficiente a definire la variabilità spaziale. La simulazione procede per step: • normalizzazione della variabile; • definizione del modello della variabilità spaziale: calcolo del variogramma; • calcolo dei valori della concentrazione nei nodi della griglia di calcolo dove non sono presenti dati sperimentali (ogni qualvolta un valore viene calcolato viene integrato nel dataset ed utilizzato nel calcolo). • ripetendo la simulazione seguendo dei percorsi di calcolo diversi (calcolando con ordine diverso i diversi punti dello spazio), si ottengono diverse rappresentazioni equiprobabili e alternative. Nel caso specifico delle carte del contenuto medio della variabile, queste sono state ottenute mediando, punto per punto, 100 differenti rappresentazioni. Le simulazioni così ottenute sono state post-processate per ottenere le mappe finali del valore medio simulato. Per alcuni parametri non è stato invece possibile effettuare una elaborazione geostatistica. Infatti, sia per il Mercurio (20 dati) che per il Cadmio (75% dei dati inferiori al limite di detezione), lo scarso numero di dati disponibili non consente di ottenere una accurata ricostruzione spaziale della distribuzione delle concentrazioni. Anche nel caso dei PCB, poiché alle concentrazioni inferiori al limite di detezione è associato un elevato grado di incertezza (±30%), è stato ritenuto non corretto effettuare una elaborazione geostatistica di tali dati.
3 . S e d i m e n t i 1 3 9 Infine, anche nel caso degli Idrocarburi Policiclici Aromatici (IPA), a causa delle concentrazioni molto basse (inferiori al limite di detezione), non è stato ritenuto opportuno rappresentare la loro diffusione areale. In fig.7 (A, B, C, D) e in fig.8B, vengono proposte le distribuzioni dei metalli che hanno il maggior peso nella distinzione dei campioni in gruppi statisticamente omogenei. Tali mappe risultano praticamente sovrapponibili con la distribuzione dei campioni realizzata mediante l’elaborazione dei dati con le tecniche esplorative multivariate (fig.6). L’area lacustre risulta genericamente suddivisa in due parti, a causa di concentrazioni più elevate nel settore centro-settentrionale, genericamente corrispondente al settore compreso tra Passignano, Castiglione e Borghetto. Dalla distribuzione del Ni, soprattutto (fig.7D), emergono le basse concentrazioni che caratterizzano la fascia sottocosta sud-occidentale corrispondente ai campioni del gruppo C e una migliore discriminazione del settore con le concentrazioni relativamente più elevate, il quale sembrerebbe non essere costituito da un nucleo omogeneo, bensì dalla “fusione” dei nuclei corrispondenti all’area compresa fra Passignano e Tuoro ed allo sbocco del F.sso Paganico. Fig.7 Distribuzione spaziale delle concentrazioni in (A) Crtot, (B) Pb, (C) Cu, (D) Ni
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