Nella presente tesi, redatta all’interno del progetto SHARE (Sustainable Hydropower in Alpine Rivers Ecosystems) presso la sezione Acque, Suolo e Siti contaminati dell’ARPA Valle d’Aosta, ci si è posti tre obiettivi principali: effettuare la revisione dei metodi in grado di analizzare e valutare il capitale naturale rappresentato dal fiume e dagli ecosistemi ripariali della Dora Baltea; determinare un metodo, un indice e/o uno o più parametri in grado di corrispondere all’IFF (indice di funzionalità fluviale) per la rete idrografica della Valle d’Aosta e definire un nuovo indice TH (TeleHybrid) applicabile da foto aeree e attraverso analisi GIS, basato su parametri e sub-indici derivanti da altri metodi e su aspetti idrologici. La revisione di undici metodi ha rivelato che l’indice RCEs-IAR (riparian channel environment simplified, human impacts on rivers) e l’indice SREFF (screening delle risorse ecosistemiche delle fasce fluviali a supporto della pianificazione) sono gli unici due indici analizzati a poter essere applicati in un contesto alpino, a qualsiasi altezza, tramite la foto interpretazione. L’indice RCEs-IAR è stato applicato rapidamente lungo tutto il corso della Dora Baltea, ma la sua struttura si è rivelata non completamente corrispondente al contesto valdostano; l’applicazione dell’indice SREFF ha richiesto molto più tempo e molte elaborazioni numeriche, in quanto strutturato sulla base di aspetti quantitativo-areali legati sia al fiume che alle aree circostanti e alle relative tipologie di impatti presenti. L’andamento di questi due indici è stato successivamente paragonato al punteggio ottenuto sugli stessi tratti tramite l’applicazione dell’IFF, il metodo di analisi in campo considerato ufficialmente dalle normative regionali, il quale richiede un elevato impiego di risorse e di personale specializzato per essere applicato. Come risultato sono state trovate sostanziali differenze tra i due sopracitati indici tele-rilevati e l’IFF. Conseguentemente è stato elaborato un nuovo indice, chiamato TH (TeleHybrid), costituito da una selezione di sub-indici e parametri idrologici in grado di corrispondere alle classi di IFF ottenute sui tratti della Dora Baltea. La miglior selezione di parametri per l’indice TH, calcolata tramite processi iterativi di attribuzione di pesi, è stata ottenuta utilizzando due parametri relativi all’indice SREFF e cinque parametri relativi all’indice RCEs-IAR, con l’aggiunta di un fattore idrologico relativo alla portata. I punteggi ottenuti, tramite l’applicazione dell’indice TH sono stati confrontati con i dati di IFF precedentemente ottenuti: lungo tutto il corso della Dora Baltea i due indici hanno manifestato elevata sincronicità (escludendo l’area industriale di Aosta). Inoltre l’indice TH si è rivelato in grado di predire il 72% delle classi di IFF ottenute sui 180 tratti dell’area in esame dimostrando che esso è in grado di predire con una buona affidabilità le classi di IFF ottenute su un tratto qualunque. Attraverso ulteriori sviluppi e tramite l’elaborazione dei parametri contenuti nell’indice TH, in grado di modularne la sensibilità, il livello di predittività sarà in grado di migliorare ulteriormente, specialmente nell’area maggiormente industrializzata di Aosta. Questo lavoro di ricerca ha dimostrato che tramite un approccio tele-rilevato è possibile predire i risultati ottenuti dall’applicazione di un indice di campo come l’IFF; per questo l’indice TH può essere proposto come un nuovo strumento a supporto della pianificazione, in contesti alpini, in quanto richiede un minore impiego di personale e di risorse.

 

La versione completa della tesi di laurea (in lingua inglese) è scaricabile in formato PDF cliccando qui.

 

 
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