Rapporto tra affidabilità nella gestione della risorsa idrica e variazioni climatiche: una esperienza nell area della regione Campania

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Transcript:

Rapporto tra affidabilità nella gestione della risorsa idrica e variazioni climatiche: una esperienza nell area della regione Campania Antonia Longobardi 1) Dipartimento di Ingegneria Civile, Università di Salerno, Fisciano (SA), Italy. 2) LIDAM, Laboratorio di Idraulica Ambientale e Marittima, Università di Salerno, Fisciano (SA), Italy

Le risorse idriche Il totale delle risorse rinnovabili, virtualmente inesauribili, in Italia si stima ammonti a 168 miliardi di m³,un dato superiore a paesi come la Gran Bretagna e la Germania. le risorse disponibili da deflussi superficiali ammontano a circa 40 miliardi di m³, cui si aggiungono 12 miliardi di m³ di acque sotterranee. Il totale delle risorse idriche disponibili in Italia ammonterebbe quindi a circa 52 miliardi di m³.

Le risorse idriche CICLO IDROLOGICO E CLIMA

Il clima Clima, siccità record: il 2017 l anno meno piovoso in Italia dal 1800 Il 2018 chiuderà probabilmente come il secondo anno più caldo di sempre dal dopoguerra

Il cambiamento climatico

AR5 Synthesis Report

Proiezioni climatiche

Proiezioni disponibilità della risorsa idrica

Esperienza nella Regione Campania - 382 stazioni pluviometriche - anni osservazione = 1919-1999 Mediterranean climate

Clima e processi stocastici Raccolta dato (serie storica) Controllo di qualità (omogeneità) Analisi serie storica (evoluzione temporale)

Clima e processi stocastici Mean annual precipitation (mm) 2500 2000 1500 1000 500 0 raccolta dato Roccadaspide - class B 1919 1929 1939 1949 1959 1969 1979 1989 1999 identification of break points analisi serie storica controllo qualità Temporal trend analysis

Precipitazioni annuali Mean annual precipitation (mm) 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 average over whole dataset overall decrease: 280 mm rate: - 35 mm/10 year 0 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 Years

Precipitazioni annuali Percentage of stations with significant trend 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 a) positive trend negative trend 1918-1999 annual winter spring summer autumn Percentage of stations with significant trend 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 b) positive trend negative trend 1918-1947 annual winter spring summer autumn Percentage of stations with significant trend 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 c) positive trend negative trend 1944-1973 annual winter spring summer autumn Percentage of stations with significant trend 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 d) positive trend negative trend generalized negative trend 1979-1999 annual winter spring summer autumn

Distribuzione stagionale delle piogge PCI = 100 12 i= 1 12 i= 1 P P 2 i i 2 avpci = 1 N N j= 1 100 12 i= 1 12 i= 1 P P 2 ij ij 2 BACINI MEDITERRANEI 1 PCI < 10 10 PCI 20 PCI > 20 1 1 0.8 0.8 0.8 0.6 0.4 0.2 0.6 uniforme stagionale fortemente 0.4 0.4 stagionale 0.2 0.2 0.6 0 jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec 0 jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec 0 jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec

Cambiamento nella stagionalità delle piogge 10 PCI 20 1 0.8 0.6 0.4 stagionale 0.2 0 jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec

Cambiamento nella stagionalità delle piogge 1 1 0.8 0.8 0.6 0.4 uniforme 0.6 0.4 stagionale 0.2 0.2 0 jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec 0 jan feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec

Temperature annuali e stagionali

Evapotraspirazione potenziale Iperumido I > 100 Umido 80>I>20 Subumido 20>I>0 Subarido 0>I>-33 Semiarido -33>I>-66 Arido I> -66 Indice di Thornthwaite

Tendenze evapotraspirazione potenziale P = +3.5 mm/anno T = +2 C Iperumido I > 100 Umido 80>I>20 Subumido 20>I>0 Subarido 0>I>-33 Semiarido -33>I>-66 Arido I> -66 P = +3.5 mm/anno T = +4 C

E la gestione della risorsa? Diga Alento Figure 1. Invaso di Piano della Rocca sul Fiume Alento, Consorzio Velia. La diga di Piano della Rocca sul Fiume Alento viene utilizzata per regolare la risorsa idrica a uso idropotabile, irriguo e per la produzione di energia elettrica. Il bacino di alimentazione è rappresentato da un area, prevalentemente impermeabile, di circa 100 km 2, caratterizzato da un valore medio della pioggia annua di circa 1200 mm e da un deflusso specifico medio annuo pari a circa 500 mm. Il lago ha una superficie massima di circa 2.12 km 2 ed una capacità di regolazione di circa 28.5 hm 3. Reservoir monthly water level (m) 120 115 110 105 100 95 90 gen-00 gen-01 gen-02 gen-03 gen-04 gen-05 gen-06 gen-07 gen-08 gen-09 gen-10 gen-11 gen-12 gen-13 Figure 2. livelli idrici nell invaso per il periodo 2000-2013.

L esperimento pianificato: valutare la capacità di erogazione in funzione delle condizioni climatiche e di domanda Disponibilità = volume di acqua nell invaso Erogazione = volume di acqua «dato» all utenza Domanda = volume di acqua «chiesto» dall utenza CONFRONTO MEDIANTE INDICI DI AFFIDABILITA

L esperimento pianificato «REGOLA DI GESTIONE» «DISPONIBILITA» EROGAZIONE «DOMANDA»? DISPONIBILITA «EROGAZIONE»

Passo 1: Modello di simulazione idrologica L ABCD (Thomas, 1981) è un modello idrologico di bilancio idrico abbastanza semplice, che, dati in ingresso la pioggia e l evapotraspirazione potenziale, fornisce la simulazione dei deflussi. Il modello si basa sulla ripartizione dell immagazzinamento dell acqua in due diversi sistemi: umidità del suolo e acque sotterranee (fig.2a). L umidità del suolo è alimentata dalle precipitazioni, e alimenta l evapotraspirazione, il deflusso delle acque superficiali e la ricarica delle acque sotterranee. Il comparto delle acque sotterranee riceve l acqua dalla ricarica e alimenta il deflusso sotterraneo. Il deflusso totale è quindi dato dalla somma del deflusso superficiale e di quello profondo. Reservoir inflow monthly volume (hm 3 ) Deflusso (mm) 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 Ricostruito Modellato water balance recostructed modelled 0 jan 01 jan 02 jan 03 jan 04 jan 05 jan 06 jan 07 jan 08 jan 09 jan 10 jan 11 jan 12 jan13

Passo 2: scenari di riduzione del deflusso totale VARIAZIONE ANNUALE Pioggia netta (mm) net rainfall (mm) 800 700 600 500 400 300 200 100 0 CS0 = scenario corrente CS 0 CS I 0 50 100 150 200 years CS10 = riduzione del deflusso pari al 10% CS20 = riduzione CS II del deflusso pari al 20% media (mm) annuale Varianza (mm) Coefficiente di variazione CS 0 428.9 186.0 0.4 CS10 388.1 151.1 0.4 CS20 334.6 131.2 0.4

Passo 2: scenari di riduzione del deflusso totale VARIAZIONE STAGIONALE

Passo 3: Scenari di domanda e relativa variazione La variazione delle condizioni climatiche incide anche sulla domanda idrica: Domanda giornaliera (mc/s) Incremento nella domanda irrigua (D1) a causa dell aumento di temperatura Riduzione della domanda irrigua (D2) compensata da un aumento della domanda uso potabile

Passo 4: Analisi di affidabilità L Affidabilità di un sistema è la probabilità che l elemento esegua una specifica funzione (EROGAZIONE) sotto specifiche condizioni (DOMANDA/CLIMA) in un dato istante o intervallo di tempo. Si confrontano tra di loro: Qr = s = sollecitazione = domanda di prestazione = domanda Q = r = resistenza = capacità di far fronte alla domanda =erogazione ANALISI DI FALLANZA stato di fallanza

Indicatori di affidabilità (Hashimoto, 1982) 28

Indicatori di affidabilità (Hashimoto, 1982) SOLO CLIMA 29

Indicatori di affidabilità (Hashimoto, 1982) 1.00 CLIMA+REGOLE DI GESTIONE Affidabilità 0.90 0.80 0.70 0.60 0.50 Regola 1.1 Regola 1.2 Regola 1.3 Regola 2.1 Regola 2.2 Regola 2.3 Regola 0 EROGAZIONE 0.40 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 Richiesta di erogazione (10 6 m 3 ) Resilienza 1.00 Regola 1.1 0.80 Regola 1.2 Regola 1.3 0.60 Regola 2.1 Regola 2.2 0.40 Regola 2.3 Regola 0 0.20 DISPONIBILITA 0.00 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 Richiesta di erogazione (10 6 m 3 ) 30

net rainfall (mm) Indicatori di affidabilità (Hashimoto, 1982) 800 700 600 500 400 300 CS0 = scenario corrente 0 CS10 = riduzione del deflusso pari al 10% CS I CS II CS20 = riduzione del deflusso pari al 20% CLIMA+DOMANDA 200 100 0 0 50 100 150 200 years affidabilità (r) CS 0 CS I CS II D0 0.91 0.91 0.91 DI 0.91 0.91 0.9 D2 0.91 0.91 0.9 resilienza (1/mesi) CS 0 CS I CS II D0 0.70 0.58 0.56 DI 0.51 0.49 0.45 D2 0.74 0.60 0.57 D1 = incremento domanda irrigua D2 = riduzione domanda irrigua 31

Bibliografia A. Longobardi, F. Rossi, P. Villani (2007). A case study: main hydrological drought indexes analysis in a GIS environment. In: La Loggia G., et al. (eds) Water resources assessment and management under water scarcity scenarios, edizioni CSDU, Milano, pp. 29-48, (ISBN: 978-88-900282-8-1). A. Longobardi, D. Pellegrino, P. Villani (2007). Long rainfall time series trend analysis in Campania region, Southern Italy. IUGG 2007, Perugia, Italy. A. Longobardi, P. Villani (2007). Rapporto tra non stazionarieta delle precipitazioni intense e rischio di alluvione. Cambiamenti climatici e dissesto idrogeologico: scenari futuri per un programma nazionale di adattamento Workshop, Napoli, 9 10 luglio 2007. A. Longobardi, P. Villani. (2010). Trend analysis of annual and seasonal rainfall time series in a Mediterranean area. International Journal of Climatology, 30 (10), 1538-1546. A. Longobardi, P. Villani (2011). Time and space variability of precipitation trends in a large Mediterranean region. In: 3rd International Meeting on Meteorology and Climatology of the Mediterranean, pp. 1-4, Marina di Pisticci, 7-10 Giugno 2011. A. Longobardi, H. Meddi, M. Meddi, M. Mehaiguene (2011). Characterization of precipitation variability in the Mediterranean basin. In Cancelliere, A and Rossi, G. (eds), VI International Workshop EWRA 2011 Water Engineering and Management in a Changing Environment, Quaderni CSEI Catania, III serie, vol 6, pp. 22-32, ISSN 2038-5854. G. Buttafuoco, T. Caloiero, R. Coscarelli, A. Longobardi, P. Villani (2012). Analisi spaziale e temporale della stagionalità delle piogge nell Italia meridionale. In: XXXIII Convegno di Idraulica e Costruzioni Idrauliche, Edibios, pp. 127-136, ISBN: 978-88-97181-18-7, (Brescia, 10-15 Settembre 2012). A. Longobardi, H. Meddi, M. Meddi, M. Mehaiguene (2013). Spatial analysis of climate regime in North West of Algeria. In: 5th International Conference on Water Resources and Sustainable Development, pp. 1-5, Algier, Algerie, 24-25 February 2013. T. Volkova, A. Longobardi, N. Krasnogorskaya (2014). Gamma distribution function as a tool for monthly precipitation generation in the Bashkortostan Republic, Russian Federation. In: J.G. Ceron Breton, J. Quartieri, M. Guida, D. Guida and C. Guarnaccia (eds) Latest Trends in Energy, Environment and Development, pp. 88-95, ISBN: 978-960-474-375-9 (7th International Conference on environmental and geological science and engineering, June 2014 Salerno). 32

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