L a vaLutazione deL rischio di saLinizzazione nei suoL
6.4 Strumenti operat
6.4.2 Quantificazione del contenuto salino nelle acque di falda e spazializzazione del dato
La modellizzazione del trasporto dei soluti in SWAP, applicato nel caso del presente studio al contenuto salino d’interesse per il fenomeno della salinizzazione dei suoli, richie- de tra i valori di input del modello la salinità delle acque in ingresso nel suolo in termini di concentrazione di sali disciolti in acqua (g cm-3). Il dato che essenzialmente caratterizza tale parametro è quello della salinità dell’acqua impiegata nell’irrigazione che, in molti dei comprensori analizzati, risulta essere sensibilmente influenzata dai fenomeni di salinizza- zione delle falde idriche costiere.
Dato il metodo generale di applicazione del modello SWAP alle SST considerate, ov- vero al profilo di riferimento individuato per ognuna di esse, si è resa necessaria l’elabora- zione di un valore di riferimento di salinità per ogni singola SST che meglio rappresentasse le condizioni di qualità delle acque irrigue impiegate in quella data area. La metodologia adottata per arrivare a questo risultato ha previsto, in generale, il calcolo di un valore me- dio rappresentativo basato sulla distribuzione spaziale continua del dato di salinità dell’ac- qua. Data la mancanza di misure analitiche dirette delle acque effettivamente impiegate nelle pratiche irrigue, si è optato per l’acquisizione dei dati relativi delle acque di falda, captate dai pozzi monitorati nelle diverse aree d’interesse.
La raccolta e l’armonizzazione dei dati chimico-fisici delle acque dei pozzi, alla scala di analisi del progetto, è risultato particolarmente difficoltoso per i seguenti motivi:
• Assenza di metadati relativi ai metodi di misura e di elaborazione dei dati forniti; • Disomogeneità dei formati con cui ci sono stati trasmessi (fogli di lavoro, pdf, sha-
pefile), che in alcuni casi hanno comportato l’introduzione di inesattezze nella localizzazione dei pozzi monitorati o delle aree di riferimento (es. immagini delle isoconduttive degli acquiferi);
• Difficoltà o impossibilità nel ricavare con esattezza le date o il periodo temporale delle misurazioni.
Nonostante le difficoltà incontrate, è stato deciso di accettare eventuali errori ed ine- sattezze perché si è ritenuto che i dati a disposizione fossero comunque sufficientemente indicativi delle condizioni regionali per l’analisi globale del presente progetto.
è stato, tuttavia, necessario elaborare separatamente i dati di ogni area d’interesse per ovviare alle forti disomogeneità suddette, valutando l’affidabilità e la rappresentatività di ogni singolo dataset, escludendo talvolta dalle analisi campioni di dati affetti da ecces- sive incertezze.
Le regioni per le quali è stato possibile ottenere dati sufficienti ai fini di questa ana- lisi sono state Sardegna, Puglia, Basilicata e Sicilia.
Spazializzazione dei dati puntuali
Nei casi in cui si è potuto disporre di dati di monitoraggio dei singoli pozzi e della relativa localizzazione geografica, si è proceduto con la spazializzazione del campioni dati, ovvero elaborando la distribuzione continua dei valori d’interesse per l’area d’attinenza del dataset. Data l’impossibilità di effettuare indagini e studi dettagliati per ogni singolo data- set, è stata derivata una distribuzione spaziale dei valori che fosse rappresentativa soltanto del range di valori assunti dal campione in esame e della loro distribuzione geografica,
escludendo l’analisi di processi e relazioni spaziali e l’elaborazione di eventuali modelli di distribuzione geostatistica. Questo tipo di elaborazioni avrebbe richiesto informazioni, dati e misure dei caratteri e delle strutture idrogeologiche delle diverse aree. Non dispo- nendo di questo materiale si è optato per un’analisi semplificata che fosse coerente anche con l’assunzione, necessaria e plausibile nel presente studio, di una relazione diretta tra salinità nei pozzi di una data area e qualità dell’acqua irrigua nella stessa. Dato tutto ciò si è ritenuto sufficiente, in generale, impiegare un metodo semplificato di analisi statistica e spaziale, quale la spazializzazione dei valori puntuali tramite Inverse Distance Weighting (IDW), con esponente di primo o secondo grado. Di per sé l’interpolazione IDW presuppone la presenza di un modello spaziale del processo, che tuttavia i dati in nostro possesso non hanno evidenziato (apparente casualità della distribuzione spaziale). In questo caso lo si è comunque impiegato come “stimatore” di valori plausibili di salinità delle acque, tenendo conto del range di valori dei campioni disponibili e della distribuzione dei singoli valori.
Derivazione di un singolo valore di conducibilità all’interno delle singole SST, come media ponderata dei dati spazializzati.
Relazione tra conducibilità elettrica e contenuto salino
Tutti i dati raccolti, nelle loro diverse forme, si riferiscono alle misure di conducibi- lità elettrica delle acque. SWAP tuttavia richiede il dato in forma di contenuto salino. Per eseguire la conversione abbiamo adottato la relazione empirica:
TDS(mg/L)=640*ECw(dS/m) TDS: Total Dissolved Solids
ECw: Electrical Conductivity of Water
comunemente indicata in molti testi di riferimento e pubblicazioni.
Dal momento che si stanno analizzando in particolare i sali disciolti derivanti nella maggior parte dei casi da processi di intrusione di acqua marina, sono state ricercate delle relazioni più dirette tra conducibilità e sali disciolti, assunti nell’unica forma di NaCl.
Dai grafici presenti nel manuale di riferimento del Soil Salinity Laboratory dell’USDA (USDA, 1954), sono state ricavate, tramite interpolazione polinomiale delle singole coppie di valori conducibilità/concentrazione, le relazioni tra conducibilità elettrica in acqua e contenuto salino. Applicando le opportune trasformazioni dimensionali si è ottenuta la seguente relazione:
CONT=
(-0,3381042+((COND*10-3)*8,1934012)+((COND*10-3)^2*0,1341386))*58,49/1000 CONT = contenuto di NaCl in g/l
COND = conducibilità elettrica in μS/cm