Conclusioni

Ricostruzione tramite GIS della superficie piezometrica della falda alluvionale nell’Alta valle del Tevere

7. Conclusioni

Il lavoro svolto ha portato alla ricostruzione di quattro superfici piezometriche attraverso l’uso di due interpolatori differenti, uno deterministico (funzioni spline) e uno stocastico (kriging). È emerso chiaramente, come in fondo ci si poteva aspettare, che il metodo che ha fornito i risultati più realistici è stato il kriging in quanto, essendo un interpolatore stocastico, ha tenuto in considerazione le variazioni casuali della variabile di input, fornendo quindi risultati in termini di probabilità. In particolare analizzando i risultati delle crossvalidation (Tabella 5 e Tabella 6) per i due metodi appare evidente come il kriging sia l’interpolatore migliore, cioè quello che fornisce risultati migliori dal punto di vista dell’errore statistico sui residui. Presenta infatti una maggiore precisione di stima in quanto il valore di RMSE è molto più basso nel kriging piuttosto che nel RST, e si ha anche un range di valori più basso, a parità di accuratezza (dato dai valori della media).

Anche osservando le rappresentazioni 3d delle superfici ricostruite con i due metodi si nota che, quella prodotta dal kriging (Figura 7.2) è molto più assimilabile ad una falda alluvionale libera, in quanto molto più piatta di quella prodotta con il metodo RST (Figura 7.1).

Infatti dalla Figura 7.2 si vede subito che l’andamento della falda segue proprio quello della pianura, diminuendo di quota da nordovest verso sudest e contemporaneamente da nordest a sudovest, cosa che si ritrova anche nella superficie della Figura 7.1; tuttavia in questa mappa l’andamento delle pendenze è molto più irregolare quindi, siccome si sta rappresentando una falda libera, si può affermare che la superficie che meglio rappresenta la falda è proprio quella in Figura 7.2.

Lo scopo di questa ricerca è stato come detto quello di valutare le variazioni della quota della falda in questione attraverso l’uso di software per la gestione dei dati territoriali (GIS), i quali hanno consentito la costruzione di mappe numeriche (raster) dei livelli piezometrici della falda alluvionale dell’Alta Valle del Tevere per diversi periodi. Da due mappe, rappresentanti la falda nello stesso periodo dell’anno, si è infine ricavata la mappa delle variazioni di quota piezometrica. Si può quindi affermare che nel decennio 19912001, come si vede dalla Figura 7.3, la falda alluvionale dell’Alta valle del Tevere sia rimasta ovunque pressoché sempre alla stessa quota.

Andando a vedere nello specifico nella zona di Città di Castello il livello della falda è aumentato di circa di 23 metri, nella zona centrale dell’area di lavoro non si sono avute variazioni mentre nella parte nordoccidentale (subito a valle della diga di Montedoglio) si sono avuti abbassamenti del livello della falda di circa 34 metri (forse dovuti all’approfondimento dell’alveo del Tevere). Queste variazioni sono comunque dello stesso ordine di grandezza dell’errore commesso dalle interpolazioni. Lo stesso è risultato dal confronto tra la quota piezometrica del Luglio 1975 e dell’Estate 1999, come mostra la Figura 7.4 qui di seguito.

Si può quindi affermare che la quota piezometrica della falda, nell’arco di tempo dal 1975 al 2001, non ha subito variazioni di rilievo dovuti all’antropizzazione della zona. La falda non ha neanche subito effetti negativi dalla messa in opera dell’invaso di Montedoglio il quale anzi costituisce un ottima riserva d’acqua nei periodi meno piovosi.

Lo svolgimento di questo lavoro di tesi ha anche consentito di acquisire competenze in merito alla trattazione di dati territoriali, alla geostatistica ed ai relativi software (open source) utilizzati, che hanno permesso la trattazione dei dati, in particolar modo Grass e R. Grazie all’interoperabilità di questi due software si sono analizzati i dati puntuali che ci erano stati forniti, e ricostruite tutte le superfici necessarie alla valutazione dei movimenti della falda.

Si sono valutate quindi le differenze tra interpolatori deterministici e stocastici arrivando alla conclusione che per avere una rappresentazione più reale possibile dei fenomeni naturali si debba ricorrere, generalmente, ai metodi stocastici di interpolazione. Questi infatti permettono di considerare la variabilità della variabile in entrata e la correlazione dei valori della variabile, fornendo in uscita un valore (per ogni punto), pescato tra un range di valori dato dalla curva di probabilità della stessa variabile.