La conoscenza delle caratteristiche granulometriche del suolo e del contenuto di sostanza organica permette di implementare diversi modelli per la stima del coefficiente di erodibilità del suolo, come quelli enunciati in precedenza.
I modelli proposti dalla letteratura sono molteplici. Quelli che sono stati precedentemente esposti sono quelli che possono meglio adattarsi alle caratteristiche del bacino in esame.
In particolare, il modello di Wischmeier e Smith del 1978 espresso dalla relazione 1.34, è uno dei primi modelli utilizzati. Il fattore K, oltre che dalle caratteristiche granulometriche del suolo e dal contenuto di sostanza organica dipende anche dalla permeabilità e dalla struttura del suolo. Nello studio in atto non si dispongono di tali dati puntuali, pertanto si è proceduto con un’ipotesi di
precedenti ed in modo uniforme su tutto il bacino. Sotto tale ipotesi, anche se i valori di K ottenuti risultano attendibili, non è possibile osservare una variabilità spaziale dei parametri e, soprattutto, non è possibile valutare l’incertezza relativa a tali dati ne come questa si propaghi nella valutazione dell’incertezza del coefficiente di erodibilità del suolo. Pertanto i dati relativi a tale modello risultano poco utili nella valutazione dell’incertezza spaziale del coefficiente di erodibilità del suolo
K.
Il National Soil Survey Handbook degli Stati Uniti d’America ha proposto nel 1997 un approccio simile al modello di Wischmeier e Smith del 1978, fornendo una leggera rivisitazione del parametro relativo alla presenza delle frazioni granulometriche. Tale modello segue la relazione 1.34, con la modifica al parametro M proposta nella relazione 1.36. Anche in questo caso entrano nel computo parametri relativi alla permeabilità ed alla struttura del suolo. Fornendo, nelle stesse ipotesi, risultati analoghi a quelli del modello precedente e prestandosi così, alle stesse critiche relative alla possibilità di valutare la variabilità spaziale di tali parametri e l’incertezza relativa a tali dati nonché come questa si propaghi nella valutazione dell’incertezza del coefficiente di erodibilità del suolo K.
Appare evidente che debbono essere preferiti modelli che, a partire dai dati puntuali, consentano una maggiore accuratezza nella valutazione dell’incertezza. La valutazione sperimentale di parametri quali il coefficiente strutturale s ed il coefficiente di permeabilità p risulta sperimentalmente dispendiosa e poco efficiente con gli strumenti disponibili viste le condizioni di granulometria nelle quali si dovrebbe operar. Inoltre tali parametri, per loro definizione, presentano una valutazione a classi e non algebrica e, pertanto, sono, in qualche modo, affidati alla sensibilità di chi interpreta i dati con il rischio di una interpretazione non univoca e la difficoltà oggettiva di stimare una variabilità spaziale del dato ed un’incertezza.
È chiaro che lo studio in parola deve fare riferimento ai modelle che non dipendono da tali parametri come quelli di Torri et al. del 1997 e USDA – Renard et al. anch’esso del 1997.
Il modello proposto da Torri et al. nel 1997 e rivisitato dallo stesso autore nel 2001 è esposto nella relazione 2.2. Si basa sulla conoscenza delle frazioni granulometriche e sul contenuto di sostanza organica, parametri numericamente noti e ben determinati, che possono essere utilizzati efficacemente per l’erborazione di una mappatura accurata del fattore K e dell’incertezza dello stesso. Allo stesso tempo il modello di Torri tiene debitamente conto della presenza della sostanza organica con la sua azione coesiva fra le particelle di suolo. In questo modello entra in modo importante il contenuto di sostanza organica, che come osservato in precedenza, è importante nel bacino Bonis, e che, pertanto, può denotare una influenza sensibile nel computo di K e nella propagazione dell’incertezza di K attraverso le simulazioni stocastiche.
Il modello USDA – Renard et al. del 1997 viene espresso dalla relazione 1.39, analogamente a quello di Torri esposto in precedenza, non è influenzato da parametri di difficile interpretazione come s e p, ma al contrario di quello di Torri et al. non tiene in considerazione la presenza della sostanza organica, basando i propri risultati esclusivamente sull’entità delle frazioni granulometriche. In tal modo non si tiene direttamente conto dell’azione di coesione fra i grani svolta dalla presenza sostanza organica.
Il modello proposto da Torri sembra essere, dalle prime considerazioni analitiche, quello più adatto all’interpretazione accurata del fattore di erodibilità del suolo K per la presenza del contenuto di sostanza organica nel computo. Il modello USDA – Renard, dal canto suo, offre altrettante garanzie di affidabilità delle interpretazioni alla luce della granulometria importante che caratterizza sostanzialmente il bacino che non sembra essere molto sensibile all’azione coesiva della sostanza organica.
Vista la capacità di entrambi i modelli di interpretare accuratamente e fedelmente i dati è pertanto indispensabile approfondire l’indagine critica, analiticamente e sperimentalmente, dell’attendibilità del modello alla luce dei risultati ottenuti per i valori puntuali e delle mappe simulate dei valori medi di K e della deviazione standard connessa.
Le simulazioni stocastiche sequenziali, secondo il metodo delle bande tornanti in ambiente multiGaussiano, già descritte vengono implementate cella per cella (o nodo per nodo, giacché ad ogni cella corrisponde un nodo nella griglia di calcolo) attraverso il modello di stima di K ed analogamente alle mappe delle vengono elaborati la mappa del valor medio del coefficiente di erodibilità del suolo K e quella della sua deviazione standard. Le inferenze statistiche sono state eseguite attraverso il programma statistico di calcolo numerico ISATIS® della Geovariances, già utilizzato per le simulazioni relative alle caratteristiche del suolo ed alla scelta dei variogrammi da utilizzare. La scelta di simulare la mappa del fattore K a partire dalle 500 realizzazioni equiprobabili attraverso altrettante simulazioni stocastiche equiprobabili implementate col modello di stima di K, anziché interpolare i dati puntuali di K o simulare la mappa di K a partire dai valori di K puntuali, produce una minore propagazione degli errori e pertanto conduce, con l’uso dello stesso modello, ad una mappatura più precisa ed accurata del coefficiente di erodibilità del suolo K.