L'Alta Valle del Tevere è un bacino di origine tettonica, oggi occupato da un'ampia pianura alluvionale (130 Kmq), situata al confine tra Umbria e Toscana, e soggetta ad un intenso sviluppo agricolo, industriale ed urbano. Tale situazione ha portato, di fatto, ad una richiesta sempre crescente di risorse idriche, di origine sia sotterranea che superficiale. Inoltre, la realizzazione di una diga (Montedoglio, AR) ha alterato il normale regime idraulico del fiume e probabilmente le sue relazioni con l'acquifero alluvionale. Attraverso il presente studio sono state analizzate le variazioni della quota piezometrica subite dalla falda libera alluvionale nel corso dei 26 anni compresi tra il 1975 e il 2001. Partendo dai valori puntuali di quota piezometrica misurati su pozzi presenti nell'area, sono state ricostruite le superfici piezometriche tramite differenti strumenti di interpolazione spaziale. Nella vasta gamma degli interpolatori spaziali, gli algoritmi utilizzati sono stati: il Regularized Spline with Tension (RST), appartenente alla famiglia degli interpolatori deterministici); e l'Universal Kriging ed il Co-Kriging, della famiglia degli interpolatori statistici. Nel corso di questo lavoro è stata eseguita una approfondita analisi di tali tecniche di interpolazione spaziale, svolgendo tutte le elaborazioni statistiche e tutta la trattazione geostatistica dei dati, attraverso R e la sua libreria GSTAT. Due script di shell, v.variogram e v.surf.krige, sono stati creati per consentire di effettuare l'Universal Kriging direttamente all'interno di GRASS GIS. I risultati ottenuti con queste diverse tecniche di interpolazione sono stati quindi confrontati tra loro, al fine di individuare il miglior algoritmo interpolatore. I vari tipi di kriging effettuati sono risultati essere sempre i migliori interpolatori rispetto al RST fornendo, in aggiunta, anche informazioni sulla distribuzione spaziale degli errori (informazione mancante in ogni algoritmo deterministico). Lo studio effettuato ha infine dimostrato le enormi potenzialità di calcolo offerte dall'integrazione di GRASS GIS con R. Il connubio ormai completo tra i due software permette all'utente l'esecuzione di analisi di dati estremamente sofisticate, rappresentando uno dei punti di forza di tutto il settore dei software liberi di tipo geografico.
GRASS, R, GSTAT: la geostatistica per l'interpolazione della superficie piezometrica.
CENCETTI, Corrado;DE ROSA, PIERLUIGI;FREDDUZZI, ANDREA;
2007
Abstract
L'Alta Valle del Tevere è un bacino di origine tettonica, oggi occupato da un'ampia pianura alluvionale (130 Kmq), situata al confine tra Umbria e Toscana, e soggetta ad un intenso sviluppo agricolo, industriale ed urbano. Tale situazione ha portato, di fatto, ad una richiesta sempre crescente di risorse idriche, di origine sia sotterranea che superficiale. Inoltre, la realizzazione di una diga (Montedoglio, AR) ha alterato il normale regime idraulico del fiume e probabilmente le sue relazioni con l'acquifero alluvionale. Attraverso il presente studio sono state analizzate le variazioni della quota piezometrica subite dalla falda libera alluvionale nel corso dei 26 anni compresi tra il 1975 e il 2001. Partendo dai valori puntuali di quota piezometrica misurati su pozzi presenti nell'area, sono state ricostruite le superfici piezometriche tramite differenti strumenti di interpolazione spaziale. Nella vasta gamma degli interpolatori spaziali, gli algoritmi utilizzati sono stati: il Regularized Spline with Tension (RST), appartenente alla famiglia degli interpolatori deterministici); e l'Universal Kriging ed il Co-Kriging, della famiglia degli interpolatori statistici. Nel corso di questo lavoro è stata eseguita una approfondita analisi di tali tecniche di interpolazione spaziale, svolgendo tutte le elaborazioni statistiche e tutta la trattazione geostatistica dei dati, attraverso R e la sua libreria GSTAT. Due script di shell, v.variogram e v.surf.krige, sono stati creati per consentire di effettuare l'Universal Kriging direttamente all'interno di GRASS GIS. I risultati ottenuti con queste diverse tecniche di interpolazione sono stati quindi confrontati tra loro, al fine di individuare il miglior algoritmo interpolatore. I vari tipi di kriging effettuati sono risultati essere sempre i migliori interpolatori rispetto al RST fornendo, in aggiunta, anche informazioni sulla distribuzione spaziale degli errori (informazione mancante in ogni algoritmo deterministico). Lo studio effettuato ha infine dimostrato le enormi potenzialità di calcolo offerte dall'integrazione di GRASS GIS con R. Il connubio ormai completo tra i due software permette all'utente l'esecuzione di analisi di dati estremamente sofisticate, rappresentando uno dei punti di forza di tutto il settore dei software liberi di tipo geografico.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
