Prima di fare i modelli...
La prima parte della Scuola è una sorta di “cassetta degli attrezzi del modellista” che, insieme a libri di testo e articoli scientifici, può fornire parte delle basi che è necessario avere prima di addentrarsi nella modellazione numerica. Sebbene i contenuti proposti spazino su discipline anche molto diverse tra loro, i contenuti non potranno mai essere esaustivi – altri argomenti specifici possono essere aggiunti su richiesta. Tutti i corsi sono registrati e immediatamente disponibili sulla piattaforma e-learning. L’importanza di tornare ai concetti di base della geologia, dell’idrogeologia e della matematica è sicuramente chiara, ma sarà ancora più chiara durante le esercitazioni pratiche di modellazione numerica. Infatti questa sezione, sebbene collocata “prima della modellazione”, è pensata per essere compagna di viaggio durante tutta la Scuola. Il frequentare un corso piuttosto che un altro è una scelta soggettiva, funzione degli interessi e del background personale di chi segue.
Modellazione delle Acque Sotterranee
La sezione centrale della Scuola è dedicata alla modellistica idrogeologica, partendo dai concetti di base fino alle tecniche più avanzate di analisi dell’incertezza. Le lezioni si svolgono principalmente dal vivo e sono suddivise in tre moduli.
Il primo modulo affronta l’elaborazione dei dati, l’applicazione di tecniche geostatistiche ed introduce, da zero, le basi della modellazione numerica con MODFLOW 6 . Lo scopo è fornire i “mattoni” necessari per affrontare i problemi idrogeologici in termini numerici ed estrarre al meglio le informazioni contenute nei dati. Una sessione specifica è dedicata all’estrazione delle informazioni dal dato con la massima efficienza, che comprende anche un ripasso dei fondamenti dell’ICT, componenti fondamentali di qualsiasi processo di modellazione. Le basi della modellazione numerica di flusso e trasporto vengono introdotte attraverso le interfacce grafiche (GUI) ModelMuse e Groundwater Vistas. La costruzione del modello viene affrontata anche tramite lo scripting Python con FloPy.
Il focus del secondo è la calibrazione del modello. L’ interfaccia grafica di MODFLOW utilizzata negli esercizi è ModelMuse, interfaccia gratuita rilasciata dall’USGS, in associazione con PEST(++). La teoria alla base dell’ “history matching” (o calibrazione) è introdotta da John Doherty, l’autore stesso del codice PEST.
L’ultimo modulo è completamente dedicato all’analisi dell’incertezza tramite l’utilizzo della suite PEST, spiegata dall’autore del codice, John Doherty. I software utilizzati nelle esercitazioni coprono gli approcci più recenti e innovativi sviluppati nella suite PEST e PEST++ , gratuitamente disponibili presso i relativi siti. Un’ampia serie di esercizi aiuta la comprensione di concetti talvolta complessi, facendo uso sia delle GUI che dell’input da riga di comando. Vengono analizzati esempi per dimostrare l’assimilazione dei dati, l’analisi dell’incertezza e la sua applicazione alla modellazione di supporto alle decisioni. L’analisi dell’incertezza viene affrontata anche tramite lo scripting Python.
Project-related Strategies
Lo scopo di questa sessione dedicata alle “Project-related Strategies” è quello di raccogliere informazioni dai dati in modo da poter prendere migliori decisioni, alla luce di un problema specifico. Questo richiede che la progettazione del modello rifletta non solo il contesto idrogeologico, ma anche i dati e il quadro gestionale. Richiede che i modelli siano complessi quanto necessario e che siano dedicati alla quantificazione e riduzione delle incertezze previsionali che vanno ad influire sulle decisioni.
Il background scientifico delle “Project-related Strategies” operative è fornito dal concetto di “problem decomposition”, descritto in Doherty & Moore, 2023. Il termine “problem decomposition” caratterizza un approccio alla gestione ambientale che ben si sposa col tipo di assistenza che la modellazione numerica può fornire. Questo richiede che gli obiettivi del modello siano definiti attentamente e che i workflow di modellazione siano, di conseguenza, progettati per raggiungere questi obiettivi. Come suggerisce il termine “decomposition” (scomposizione), spesso il processo comporta lo sviluppo di una serie di semplificazioni concettuali riconducibili a definizioni come “impact pathways”. Queste forniscono un focus per l’elaborazione dei dati ambientali tramite i modelli, in modo da migliorare la probabilità che una decisione gestionale sia “buona”.
