Giornata mondiale dell acqua SOSTENIBILITÀ ED USO RESPONSABILE DELL ACQUA Milano 22 marzo 2017 La qualità delle acque di falda nelle aree urbane Politecnico di Milano, DICA, Environmental and Civil Engineering Department
LE FALDE IDRICHE 2 Le falde idriche rappresentano quella porzione della risorsa idrica immagazzinata nel sottosuolo. Nell immaginario comune si tratta di fiumi o laghi nascosti nel sottosuolo
LE FALDE IDRICHE 3 In realtà in gran parte degli acquiferi l acqua si muove nel sottosuolo attraverso i pori dei materiali sciolti e le fratture presenti nelle rocce Columbia Water Center
LE FALDE NELLE AREE URBANE 4 Quando le attività antropiche rilasciano sostanze inquinanti sul suolo o nelle acque superficiali si può generare l inquinamento delle risorse idriche sotterranee
LE FALDE NELLE AREE URBANE 5 Il rischio che si verifichi questo fenomeno è più elevato nelle aree urbane e industrializzate e per questo motivo è necessario monitorare la qualità della risorsa idrica e prevederne l evoluzione futura Columbia Water Center
COME IL POLITECNICO FORNISCE IL PROPRIO CONTRIBUTO? 6 Il Politecnico affianca gli enti pubblici nella preparazione dei piani di gestione delle risorse idriche offrendo strumenti a supporto delle scelte gestionali che comprendono l analisi statistica dei dati, la modellistica numerica del sistema idrico sotterraneo l implementazione di sistemi di supporto alle decisioni
LA QUALITA DELLE FALDE A MILANO 7 L approvvigionamento idrico potabile della città di Milano è esclusivamente dipendente dalle risorse idriche sotterranee. L acqua viene estratta da 30 centrali di pompaggio dislocate prevalentemente in Milano, per un totale di oltre 450 pozzi profondi anche più di 200 m. Il progetto AMIIGA finanziato dalla EU ha per oggetto la qualità delle acque nelle Functional Urban Areas europee PUBLIC WITHDRAWAL 250.000.000 m 3 /y
LA QUALITA DELLE FALDE A MILANO 8 Lo stato di contaminazione endemico dei principali acquiferi milanesi è legato a due tipologie di fonti di contaminazione: 1) sorgenti puntuali, rappresentano aree dalle quali prendono origine plume con concentrazioni medio alte 2) sorgenti puntuali multiple costituite da una serie di piccole sorgenti non identificabili distribuite in ampie aree e responsabili di uno stato di inquinamento diffuso
ANALISI STATISTICA 9 Data set idrochimico (2003-2014): - 3 478 punti di monitoraggio e 44 912 analisi - 1 punto/12 km 2 (analisi semestrali) - ARPA, aree in bonifica, gestori acquedotti (MM, AGAM, CAP, Brianzacque) - Posizione, prof. filtri, dati di monitoraggio monitored
ANALISI STATISTICA CLUSTERING 10 15 CLUSTER CLUSTER 1 rappresenta il 98.8% (inq. diffuso) Hots pots
LOCALIZZAZIONE DELLE SORGENTI PUNTUALI 11
MODELLAZIONE NUMERICA: BACINO ADDA TICINO 12 Nell ambito delle attività per il Piano di Tutela delle Acque, il Politecnico ha realizzato un modello per il bacino sotterraneo Adda-Ticino (8 113 km 2 )
MODELLAZIONE NUMERICA: BACINO ADDA TICINO 13 Griglia 100x100 /400x400 m 5 layers
MODELLAZIONE NUMERICA: BACINO ADDA TICINO 14 Griglia 100x100 /400x400 m 5 layers
MODELLAZIONE NUMERICA: BACINO ADDA TICINO L1 ARM 0,99 m L2 ARM 1,91 m 15
Computed head (m a.s.l.) MODELLAZIONE NUMERICA: MILANO FUA 16 Horizontal discretization Vertical discretization Attraverso la tecnica Telescopic Mash Refinement dal modello Adda-Ticino è stato estratto un modello locale per l area urbana di Celle 20 m x 20 m (7.215.021 attive) 210 3 layers Aquifer A*, aquitard and Aquifer B* 190 170 150 130 110 90 70 70 90 110 130 150 170 190 210 Observed head ( m a.s.l.) Absolute residual mean:0.99 m Scaled absolute residual mean: 0,3%
MODELLAZIONE NUMERICA 17 Modellazione del trasporto (MT3DMS, Zheng & Wang, 1999) Dispersività (20 m, 3 m, 0.03 m) coefficiente di distribuzione K d (0.000426 m 3 /kg) tempo di dimezzamento (10 y) Concentrazione alla sorgente tempo variante 6 stress periods (ciascuno 10 y) Aquifer A Concentrazioni di PCE simulate HOTSPOT SOURCES CONCENTRATION (µg/l) 1954-1964 1964-1974 1974-1984 1984-1994 1994-2004 2004-2014 Aquifer B LAYER I SP II SP III SP IV SP V SP VI SP 2 0 0 1100 1100 1100 1100 1 0 0 550 550 550 550 1 3 2500 400 400 300 300 300 1 18 10000 10000 1000 1000 300 300 3 19 7000 7000 1000 1000 1000 1000 1 22 1200 1200 1000 1000 1000 100 1 23 2500 2500 1000 1000 150 150 3 30 3000 1000 1000 100 100 100 1 31 0 0 0 0 0 643 1
CARTOGRAFIA INQUINAMENTO DIFFUSO 18 Dataset ripulito cancellando: Dati correlati a hot-spots Punti di monitoraggio colpiti dai plumes simulati Outliers
CARTOGRAFIA INQUINAMENTO DIFFUSO 19 Dataset ripulito cancellando: Dati correlati a hot-spots Punti di monitoraggio colpiti dai plumes simulati Outliers
CONCLUSIONI 20 La metodologia proposta e in via di sviluppo permette di definire lo stato di inquinamento diffuso in falda per un ampio settore della Functional Urban Area di Milano DISTINZIONE DELLE SORGENTI PUNTUALI DA QUELLE MULTI-POINT MAPPATURA DELLO STATO DI CONTAMINAZIONE DIFFUSO ANTROPICO INDIVIDUAZIONE DI NUOVI LIMITI DI CONCENTRAZIONE DI RIFERIMENTO PER L INQUINAMENTO DIFFUSO INDIVIDUAZIONE DI AREE SU CUI INDAGARE PRIORITARIAMENTE
21 SI RINGRAZIA i colleghi di dipartimento: A. Azzellino, L. Colombo, S. Lombi