GRASS GIS

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

4. Gestione dei dati (seconda parte)

4.3 Lavoro svolto con Grass (Preparazione dati)

Il software Grass ha permesso di digitalizzare tutti i dati raccolti e di cui si era in possesso. Grass conserva tutti i suoi dati in una cartella Database all’interno della quale sono contenuti tutti i dati geografici presenti sulla macchina. Il Database è strutturato in modo gerarchico e suddiviso in location e mapset:

location: costituisce una base di dati indipendente, caratterizzata da un proprio tipo di proiezione, un proprio ellissoide di riferimento e da un sistema di coordinate specifico

mapset: è la cartella di lavoro di ogni singolo utente. Le proprietà definite a livello di location vengono estese ad ogni mapset contenuto. Indipendentemente dai mapset personali, in ogni location è sempre presente un mapset speciale chiamato PERMANENT al quale ha accesso solo l’utente che ha creato la location.

Per prima cosa si sono create due location, una in coordinate XY generiche ed una in coordinate GaussBoaga fuso est; Questo perché i dati già georiferiti in coordinate GaussBoaga sono stati semplicemente importati dentro la relativa location, mentre i dati senza sistema di riferimento sono prima stati importati nella location XY generica (senza sistema di riferimento) e poi georiferiti in coordinate GaussBoaga.

I pozzi di cui erano note le coordinate (misure del 1999 e 2001) sono stati importati tramite il modulo v.in.ascii, dopo aver preventivamente creato un file di testo (Figura 4.1), leggibile dal modulo, con tutte le coordinate dei pozzi, le relative categorie (CAT) ed i livelli piezometrici per i diversi periodi dell’anno.

Si è creato così il primo file vettoriale visualizzabile tramite il monitor di Grass.

Sono poi state importate dentro Grass, sottoforma di immagini raster, le CTR, attraverso il modulo r.in.gdal.

Un po’ più laboriosa è stata invece l’importazione dei pozzi del 1991 e del 1975 di cui, come già ricordato, non si conoscevano le coordinate precise. Per fare ciò si è prima importata, dentro la location XY, la scansione delle mappe (contenenti i simboli dei pozzi). Si è poi dovuto, tramite il modulo i.group, specificare un gruppo di appartenenza per questa immagine. Si è quindi specificata la location target, cioè, la location dove sarebbero state posizionate le carte georiferite, nel nostro caso GaussBoaga, attraverso il modulo i.target. A questo punto è stato necessario individuare dei punti aventi coordinate note per poter georiferire le mappe. L’operazione è stata fatta ricorrendo al modulo i.points. Sono stati individuati 6 punti sulle mappe i quali hanno permesso, a meno di un inevitabile errore, di importare la mappa dentro la location GaussBoaga. Grass ha restituito in uscita anche un file contenente l’errore commesso (Overall rms error: 36.30). Il trasferimento della mappa dentro la location GaussBoaga è avvenuto tramite il modulo i.rectify il quale, attraverso i punti identificati con i.points, ha calcolato una matrice di trasformazione basata su un polinomio di I grado. Si è ottenuta così un immagine planimetrica definita nel nuovo sistema di riferimento. Il polinomio di primo grado si basa su un’equazione del tipo:

x’=ax+by+c

y’=Ax+By+C

dove x’ e y’ sono le coordinate nel nuovo sistema di riferimento (GaussBoaga), x e y sono le coordinate nel riferimento XY e a,b,c,A,B,C sono parametri determinati sulla base dei punti di controllo individuati. Questo tipo di trasformazione scala, trasla e ruota l’immagine.

La digitalizzazione dei punti è stata effettuata tramite il modulo v.digit. Questo modulo, attraverso la sua semplice interfaccia grafica, permette di creare files vettoriali avendo come sfondo alcune carte raster. Un immagine vettoriale è costituita da un insieme di caratteristiche geometriche e di attributi. La geometria è salvata in uno specifico formato vettoriale di Grass, mentre gli attributi sono salvati in tabelle all’interno di un database e collegati alle caratteristiche geometriche mediante un DBMI (DataBase Management Interface). Una tabella è suddivisa in colonne, una per ciascuna caratteristica o attributo, e in righe, una per ciascun elemento digitalizzato. Nel file contenente la geometria ogni oggetto vettore è identificato da un numero di categoria, lo stesso che identifica gli attributi nella tabella. Per digitalizzare i pozzi non si è dovuto far altro che caricare la mappa nel visualizzatore, cliccare il pulsante “digitize new point” e cliccare sopra la mappa nei punti indicanti i pozzi. Una volta digitalizzati tutti i punti, si sono aggiunte le colonne necessarie nella tabella per inserire gli attributi, tramite la finestra di editing.

Si è infine importato il DEM (Digital Elevation Model) fornito dall’ARPA, attraverso r.in.gdal. Anche in questo caso si è dovuto fare un cambio di coordinate, visto che il DEM era in coordinate UTM 33 ED50. Un DEM è un raster in cui ogni singola cella contiene la quota media del terreno in quel punto. La creazione di un DEM viene fatta per interpolazione delle curve di livello ma anche per via fotogrammetrica o tramite laser scanning. Le seguenti mappe vettoriali mostrano i dati disponibili per le campagne piezometriche del 1991 e del 2001.

Le Figura 4.2 e 4.3 rappresentano le due serie di pozzi campionati. Ogni pozzo inserito è associato ad una riga su una tabella del database, che contiene informazioni in merito alla quota sul livello del mare del pozzo ed alle altezze piezometriche nei diversi mesi dell’anno (Figura 4.4).

La sovrapposizione delle due mappe (Figura 4.5) mostra come ci siano pozzi del 2001 che coincidono con quelli del ’91 a meno di piccole differenze. Queste piccole differenze di posizione sono dovute al metodo di individuazione dei pozzi del ’91 (tramite carta scansionata).

I pozzi in questione hanno profondità diverse, variabili tra 20 e 130m. Molto probabilmente quindi qualche pozzo attinge acqua da falde diverse, più profonde, rispetto a quella di interesse per il presente studio. I pozzi che hanno profondità maggiore di 50m e che quindi si può ipotizzare attingano da una falda diversa da quella studiata, sono stati codificati con le seguenti categorie per il 1991: 1, 15, 27. 31 e 50; nel 2001 l’unico pozzo profondo più di 50m è quello avente categoria 20. Questi pozzi quindi non sono stati utilizzati per il lavoro. I pozzi del dataset del 1975, di cui non si conoscevano le profondità, sono stati presi tutti.

I dati appena descritti sono stati utilizzati per ricostruire i livelli della falda nei periodi suddetti. Ciò è stato effettuato in modo deterministico, tramite il metodo “regularized spline with tension”, e in modo stocastico tramite il kriging. Come vedremo più avanti esistono differenze sostanziali tra i due tipi di interpolatori scelti.