Abstract La ricerca ha analizzato la sruttura del sistema complesso costitutio da variabili idrologiche, economiche e climatiche, con l’obbiettivo della modellazioneper la gestione sostenibile delle risorce idriche. Due casi studi sono stati approfonditi, il bacino del fiume Tunuyan (Mendoza, Argentina) e il bacino del fiume Piave (Italia). Diverse metodologie di analisi dei dati sono state applicate, a causa di diversi obbiettivi gestionali e seconda della caratteristiche specifiche di ciascuna zona. Nel caso studio del bacino del fiume Tunuyan è stata condotta un’analisi di correlazione tra serie storiche di dati di produzione di uva, tenore zuccherino nell’uva, temperature mensili di precipitazioni, con l’obbiettivo di identificare possibili relazioni tra le variabili. Forti correlazioni sono state identificate tra produzione annuale di uva e temperatura minima di Giugno, temperatura minima di Luglio, temperatura minima di Novembre, temperatura minima di dicembre, temperatura massima di febbraio, temperatura massima di Novembre e l’indice PVC di precipitazioni. Un’analisi di regressione lineare multipla è infine stata applicata ai dati per quantificare tali relazioni. L’analisi delle tendenze delle serie storiche di dati meteorologici e di portata del fiume Tunuyán è stata condotta attraverso il test non parametrico Mann Kendall, che ha permesso di valutare le tendenze significative. Tendenze positive sono state identificate nella portata a monte totale e in quasi tutte le serie storiche delle portate mensili, tranne per Luglio, Agosto, Settembre e Dicembre, le cui tendenze sono risultate non significative. L’area di irrigazione ottimale con una pompa di estrazione di 12” ,le necessità energetiche e i costi di estrazione dell’acqua sotterranea sono stati calcolati attraverso i dati disponibili da test di pompaggio condotti dall’INA (Istituto Nacional del Agua di Mendoza). La domanda irrigua, calcolata come necessità idriche delle colture è stata stimata usando la formula FAO Penman-Monteith. Le variazioni nei costi sono state esaminate per valutare i possibili impatti del riscaldamento globale. L’incremento di area coltivata come conseguenza dello sviluppo economico è stato preso in considerazione. Infine tutte le variabili sono state integrate in un modello olisitco scritto in Vensim, con l’obbiettivo di analizzare la dinamica dell’intero sistema nel tempo. La formula obbiettivo del modello integrato è la massimizzazione dei profitti minimizzando l’utilizzo di risorsa idrica. Nel caso studio del bacino del Piave un’analisi di tendenza Mann-Kendall è stata condotta per individuare le tendenza nelle serie storiche di dati di precipitazione. Tendenze positive sono state identificate solo nelle precipitazioni di Settembre. Un modello di ottimizzazione scritto in GAMS è stato infine applicato per stimare il pattern di coltivazione per l’allocazione ottimale della risorsa idrica.

Integrated hydrologic-economic model for sustainable water resources management in front of climate change. The Tunuyán River basin and the Piave River Basin case studies

TROMBONI, FLAVIA
2011

Abstract

Abstract La ricerca ha analizzato la sruttura del sistema complesso costitutio da variabili idrologiche, economiche e climatiche, con l’obbiettivo della modellazioneper la gestione sostenibile delle risorce idriche. Due casi studi sono stati approfonditi, il bacino del fiume Tunuyan (Mendoza, Argentina) e il bacino del fiume Piave (Italia). Diverse metodologie di analisi dei dati sono state applicate, a causa di diversi obbiettivi gestionali e seconda della caratteristiche specifiche di ciascuna zona. Nel caso studio del bacino del fiume Tunuyan è stata condotta un’analisi di correlazione tra serie storiche di dati di produzione di uva, tenore zuccherino nell’uva, temperature mensili di precipitazioni, con l’obbiettivo di identificare possibili relazioni tra le variabili. Forti correlazioni sono state identificate tra produzione annuale di uva e temperatura minima di Giugno, temperatura minima di Luglio, temperatura minima di Novembre, temperatura minima di dicembre, temperatura massima di febbraio, temperatura massima di Novembre e l’indice PVC di precipitazioni. Un’analisi di regressione lineare multipla è infine stata applicata ai dati per quantificare tali relazioni. L’analisi delle tendenze delle serie storiche di dati meteorologici e di portata del fiume Tunuyán è stata condotta attraverso il test non parametrico Mann Kendall, che ha permesso di valutare le tendenze significative. Tendenze positive sono state identificate nella portata a monte totale e in quasi tutte le serie storiche delle portate mensili, tranne per Luglio, Agosto, Settembre e Dicembre, le cui tendenze sono risultate non significative. L’area di irrigazione ottimale con una pompa di estrazione di 12” ,le necessità energetiche e i costi di estrazione dell’acqua sotterranea sono stati calcolati attraverso i dati disponibili da test di pompaggio condotti dall’INA (Istituto Nacional del Agua di Mendoza). La domanda irrigua, calcolata come necessità idriche delle colture è stata stimata usando la formula FAO Penman-Monteith. Le variazioni nei costi sono state esaminate per valutare i possibili impatti del riscaldamento globale. L’incremento di area coltivata come conseguenza dello sviluppo economico è stato preso in considerazione. Infine tutte le variabili sono state integrate in un modello olisitco scritto in Vensim, con l’obbiettivo di analizzare la dinamica dell’intero sistema nel tempo. La formula obbiettivo del modello integrato è la massimizzazione dei profitti minimizzando l’utilizzo di risorsa idrica. Nel caso studio del bacino del Piave un’analisi di tendenza Mann-Kendall è stata condotta per individuare le tendenza nelle serie storiche di dati di precipitazione. Tendenze positive sono state identificate solo nelle precipitazioni di Settembre. Un modello di ottimizzazione scritto in GAMS è stato infine applicato per stimare il pattern di coltivazione per l’allocazione ottimale della risorsa idrica.
gen-2011
Inglese
Integrated hydrologic-economi water management, climate change, system dynamics, optimal water allocation
Università degli studi di Padova
102
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/109731
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIPD-109731