creazione di un database ed elaborazione geostatistica dei ... · strumenti e tecniche di analisi...
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Siti contaminati: Caratterizzazione, Bonifica e Analisi di Rischio
Maria Elena Piccione, Nicoletta Gazzea 1
CREAZIONE DI UN DATABASE ED ELABORAZIONE GEOSTATISTICA DEI
DATI
Maria Elena Piccione & Nicoletta Gazzea
ISPRA
Gestione dei dati ambientali mediante strumenti GIS ed applicazione di tecniche geostatistiche per
l’elaborazione dei dati
Siti contaminati: Caratterizzazione, Bonifica e Analisi di Rischio
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Indice1. Strumenti e tecniche di analisi di dati ambientali2. Acquisizione dati e problematiche 3. Implementazione dati: creazione geodatabase4. Rappresentazione ed analisi dei dati ambientali5. Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento
contaminato6. Conclusioni7. Bibliografia
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1 Strumenti e tecniche di analisi di dati ambientali
Insieme delle apparecchiature HARDWARE e SOFTWARE, delle APPLICAZIONI e delle PERSONE che hanno il compito di:
ACQUISIREORGANIZZAREGESTIRE DATI AMBIENTALI ELEBORARE GEOREFERENZIATIRESTITUIRE
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Dati raster: CTR, carte nautiche, cartografia IGM, ortofoto, rilievi dasatellite, grid …
Dati vettoriali: perimetrazioni, planimetrie (shapefile, features, CAD,.e00)
Dati alfanumerici (database, tabelle, file di testo…)
Dati acquisiti durante i sopralluoghi (dati GPS, fotografie…)
4
2 Acquisizione dati e problematiche
2.1 Tipologie di dati
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2 Acquisizione dati e problematiche
Georeferenziazione
Sistema di riferimento (Datum, proiezione, coordinate)
Unità di misura delle variabili rappresentate
2.2 Criticità dei dati
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3 Implementazione dati: creazione geodatabase
Creazione geodatabase per inserire i dati acquisiti (banca dati geografici che costituisce lo scheletro del GIS)
Organizzazione features in dataset
Definizione di metadata descrittivi del file (contenuto, sistema riferimento, origine, storia, modifiche..)
Visualizzazione dati in progetti e creazione di mappe a supporto delle attività di progettazione e bonifica
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4 Rappresentazione ed analisi dei dati ambientali
4.1Creazione di un geodatabase e di un progetto GIS per la progettazionedi un Piano di Caratterizzazione Ambientale
Proprietà dell’I.I.M.Tutti i diritti sono riservati
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4.2 Implementazione e visualizzazione dei risultati della caratterizzazione
4 Rappresentazione ed analisi dei dati ambientali
Rappresentazione delle stazioni di campionamento in coordinate reali
Implementazione dei risultati della caratterizzazione nel geodatabase
Creazione di mappe tematiche puntuali rappresentative delle concentrazioni dei singoli analiti
Possibilità di interrogare le tabelle con i dati analitici ed eseguire query per estrarre le informazioni
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4.2 Implementazione e visualizzazione dei risultati della caratterizzazione
4 Rappresentazione ed analisi dei dati ambientali
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4.2 Implementazione e visualizzazione dei risultati della caratterizzazione
4 Rappresentazione ed analisi dei dati ambientali
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GEOSTATISTICA(Isatis sviluppato dalla Geovariances)
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5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
5.1 Elaborazioni dati
Esigenze
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5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
5.2.1 Origini e applicazioni
• Origini: è una disciplina della statistica spaziale, nata in ambitominerario e sviluppata negli anni sessanta da George Matheron
• Applicazioni: è largamente diffusa in molti settori scientifici (scienzegeologiche e minerarie; idrologia; idrogeologia; scienza dei suoli;agronomia; geotecnica; geofisica; telerilevamento; climatologia;meteorologia; oceanografia; scienze forestali; zoologia;epidemiologia; igiene ambientale)
5.2 Geostatistica
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5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
5.2.2 Concetto base
“Punti vicini sono più simili tra loro rispetto a quelli più lontani”
misura questa correlazione tra i campioni per assegnare i pesi
necessari per determinare la stima della variabile
5.2 Geostatistica
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5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
5.2.3 Variogramma5.2 Geostatistica
Indica fino a che distanza due campioni si possono considerare spazialmente correlati tra loro
Sem
ivar
iogr
amm
a
Distanza
Nugget
Sill
RangeRappresenta:
• le variazioni che occorrono ad una distanza minore di quella di campionamento
• gli errori di misura
Strumento per misurare la variabilità spaziale
• misura la variabilità che intercorre tra i campioni oltre il valore del range
• coincide normalmente con la varianza campionaria
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5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
• Block Kriging: stima delle concentrazioni dei parametri chimici
• Block Cokriging: stima delle frazioni granulometriche
5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
• Kriging con disuguaglianze: stima dello spessore di substrato
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5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
5.3.1 Block Kriging
Soddisfa le proprietà del Kriging:ü Stimatore non distorto ü Stimatore esatto ü Minimizzazione della varianza di erroreü Utilizzo delle informazioni derivate dall’analisi del
variogrammaü Informazioni sull’errore commesso nella stima
5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
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Calcola il valore medio del blocco e non del suo baricentro
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5.3.1 Block Kriging
5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
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0
0
100
100
200
200
300
300
400
400
500
500
600
600
700
700
800
800
900
900
1000
1000
Distance (m)
Distance (m)
0 0
5 5
10 10
15 15
Variogram : Prof min
Variogram : Prof min
0
0
100
100
200
200
300
300
400
400
500
500
600
600
700
700
800
800
900
900
1000
1000
Distance (m)
Distance (m)
0.0 0.0
0.5 0.5
1.0 1.0
1.5 1.5
Variogram : Prof min
Variogram : Prof min
Ø Calcolo del variogramma sperimentale della variabile di studio
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Ø Individuazione del modello di variogramma
0
0
100
100
200
200
300
300
400
400
500
500
600
600
700
700
800
800
900
900
1000
1000
Distance (m)
Distance (m)
0.0 0.0
0.5 0.5
1.0 1.0
1.5 1.5
Variogram : Prof min
Variogram : Prof min
517000
517000
518000
518000
519000
519000
520000
520000
521000
521000
X (m)
X (m)
14500 41145
15000 41150
15500 41155
16000 41160
16500 41165
17000 41170
Y (m)
Y (m)
Stima delle concentrazioni dei parametri chimici
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5.3.1 Block Kriging
5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
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Ø Nel caso di anisotropia nella continuità spaziale della variabile si costruiscono n variogrammi sperimentali direzionali lungo le direzioni di continuità spaziale
199
82
41
0.0
0.0
0.1
0.1
0.2
0.2
0.3
0.3
0.4
0.4
0.5
0.5
0.6
0.6
0.7
0.7
Distance (m)
Distance (m)
0 0
10 10
20 20
30 30
40 40
50 50
60 60
70 70
Variogram : Arsenico_mg_kg_ss
Variogram : Arsenico_mg_kg_ss
1
1655
3553
35163868 463
0
0
100
100
200
200
300
300
400
400
500
500
600
600
700
700
Distance (m)
Distance (m)
0 0
10 10
20 20
30 30
40 40
50 50
60 60
70 70
Variogram : Arsenico_mg_kg_ss
Variogram : Arsenico_mg_kg_ss
5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
5.3.1 Block Kriging
5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
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5.3.1 Block Kriging
5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
Ø Verifica della correttezzadel modello di variogrammaselezionato mediante lacross-validation
Concentrazione reale
Scatterplot valore stimato vs valore reale
Scatterplot valore stimato vs stima della deviazione standard
Istogramma della stima della deviazione standard
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Ø Stima della concentrazionemedia all’interno delle celletridimensionali della griglia (3D)di elaborazione
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5.3.1 Block Kriging
5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
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• Metodo multivariato che fornisce una stima di una o più variabili con
una combinazione lineare che sfrutta, oltre alla correlazione spaziale
di ogni singola variabile, la mutua dipendenza tra le variabili
• La dipendenza tra le diverse variabili è misurata e modellizzata
mediante il variogramma incrociato
• Il Cokriging può essere isotropico o eterotropico
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5.3.2 Block CoKriging
5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
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Ø Calcolo dei variogrammi e variogrammi incrociati sperimentalidelle frazioni granulometriche
Ø Individuazione del modello di variogramma
Ø Verifica mediante la cross-validation
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5.3.2 Block CoKriging
5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
Stima della frazione granulometrica
N0
0
0
100
100
200
200
300
300
400
400
500
500
600
600
700
700
Distance (m)
Distance (m)
0 0
10 10
20 20
30 30
40 40
50 50
60 60
70 70
80 80
90 90
Variogram : GranMaggiore2mm_per
Variogram : GranMaggiore2mm_per
N0
0
0
100
100
200
200
300
300
400
400
500
500
600
600
700
700
Distance (m)
Distance (m)
-100 -100
0 0
100 100
Variogram : GranMin2mmMagg0_063
Variogram : GranMin2mmMagg0_063
N0
0
0
100
100
200
200
300
300
400
400
500
500
600
600
700
700
Distance (m)
Distance (m)
0 0
100 100
200 200
300 300
400 400
500 500
Variogram : GranMin2mmMagg0_063
Variogram : GranMin2mmMagg0_063
N0
0
0
100
100
200
200
300
300
400
400
500
500
600
600
700
700
Distance (m)
Distance (m)
-200 -200
-100 -100
0 0
100 100
200 200
Variogram : GranMin0_063mm_perc
Variogram : GranMin0_063mm_perc
N0
0
0
100
100
200
200
300
300
400
400
500
500
600
600
700
700
Distance (m)
Distance (m)
-500 -500
-400 -400
-300 -300
-200 -200
-100 -100
0 0
100 100
200 200
300 300
400 400
500 500
Variogram : GranMin0_063mm_perc
Variogram : GranMin0_063mm_perc
N0
0
0
100
100
200
200
300
300
400
400
500
500
600
600
700
700
Distance (m)
Distance (m)
0 0
100 100
200 200
300 300
400 400
500 500
600 600
700 700
Variogram : GranMin0_063mm_perc
Variogram : GranMin0_063mm_perc
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5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
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Ø Stima mediante Block Cokrigingdelle frazioni granulometrichemedie all’interno delle celletridimensionali della griglia dielaborazione
5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
5.3.2 Block CoKriging
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Hard data: valori puntuali
Soft data:imprecisioni di
misura o intervalli di valori
5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
5.3.3 Kriging con disuguaglianzaEsempio applicativo: stima dello spessore del substrato
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L'idea di base consiste nel sostituire la serie di dati imprecisi conuna serie di dati simulati pseudohard in funzione di:
• Hard data
• Modello di variogramma degli hard data
• Disuguaglianza fornita dai soft data
5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
5.3.3 Kriging con disuguaglianza
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Ø Stima dello spessore di substrato
campionabile mediante Block Kriging
utilizzando gli hard ed i pseudohard
data
5.3 Tecniche geostatistiche utilizzate nella caratterizzazione dei siti contaminati
5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
5.3.3 Kriging con disuguaglianza
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Limitazione del volume di stima relativamente alla stima dello spessore dello strato di sedimenti recenti
Ø Stima della concentrazione dei contaminanti
Ø Confronto con i limiti di riferimento
Ø Calcolo dei superamenti totali
Ø Calcolo dei volumi di sedimento contaminato per i diversi strati di elaborazione in funzione dei superamenti totali
5.4 Applicazioni
5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
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5 Elaborazioni dati e Calcolo dei volumi di sedimento contaminato
5.4 Applicazioni
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6 Conclusioni
L’impiego di strumenti GIS e di elaborazione geostatistica
garantisce un valido supporto per la rappresentazione ed analisi
delle variabili ambientali, nonché un efficace strumento
progettuale e decisionale nel contesto degli interventi di
caratterizzazione e gestione dei sedimenti contaminati
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Bibliografia
• Arctur D.K., Zeiler M., 2004, Designing Geodatabases: Case Studies in GIS Data Modeling. ESRI Press.Redlands, California USA, 408 pp.• Bonham-Carter G.F., 1994, Geographic information systems for geoscientists, modelling with GIS. Ontario,Pergamon, 398p.• Burrough P.A. and McDonnell R.A., 1998, Principles of geographical information systems. University Press,Oxford, 333p.• Chilès J-P., Delfiner P.,1999, Geostatistics: Modeling Spatial Uncertainty, Wiley, New York• Esri, 2005, Building Geodatabases with CASE Tools: 72 pp• Langlais V., 1991, Estimation sous contraintes d'inégalités, Sciences de la Terre, no. 30: 211-224• Matheron G.,1971, The theory of regionalized variables and its applications, Paris School of Mines publication,Paris.• Wackernagel H., 2003, Multivariate Geostatistics: An Introduction with Applications, Springer, Berlin.• Zeiler M., 1999, Modelling Our World. The ESRI Guide to Geodatabase Design. ESRI Press. Redlands,California USA, 199 pp.