Vai al contenuto| Home page|

   Ti trovi in: HOME »Programmi, progetti e risultati »I progetti »PRIN - Programmi di ricerca di Rilevante Interesse Nazionale»Programma di ricerca
INIZIO_TESTO_DA_INDICIZZARE

PROGRAMMA DI RICERCA 2004

italiano - english
Programmi di ricerca simili:
Classificazione scientifico-disciplinare
Classificazione geografica
Bibliografia
Bobba, A.G., V.P. Singh, and L. Bengtsson. 2000. Application of environmental models to different hydrological systems. Ecol. Model. 125:15-49.
Capri, E., Padovani, L., Trevisan, M. (1999) La previsione della contaminazione delle acque sotterranee da prodotti fitosanitari. Pitagora Editrice Bologna, 215 pp.
Carbone, J.P., Havens, P.L., Warren-Hicks, W. (2002) Validation of pesticide root zone models 3.12: employing uncertainty analysis. Environ Contam chem, 21: 1578-1590.
Dean, J.D., P.S. Huyakorn, A.S. Donigian Jr., K.A. Voos, R.W. Schanz, and R.F. Carsel. 1989. Risk of unsaturated/saturated transport and transformation chemical concentrations (RUSTIC), volume I. theory and code verification, volume II. User’s guide, Environmental Research Laboratory and office of research and development of United States Environmental Protection Agency (EPA/600/3-89), Athens, USA.
Dubus, I. G., Brown, C.D., Beulke, S. (2003) Sources of uncertainty in pesticide fate modelling. Sci Tot Environ, 317:53-72
Dubus, I.G., and C.D. Brown. 2002. Sensitivity and first step uncertainty analyses for the preferential flow model MACRO. J. Environ. Qual. 31: 227-240.
ECOFRAM (1999) http://www.epa.gov/oppefed1/ecorisk/
EUPRA (2001) Probabilistic risk assessment for pesticides in Europe. Implementation and research needs. Report from the European Workshop on Probabilistic risk Assessment for the Environmental Impacts of Plant protection products, The Netherlands, June 2001.
FOCUS (2000) FOCUS groundwater scenarios in the EU plant protection product review process. Report of the FOCUS Groundwater Scenarios Workgroup, EC Document Reference Sanco/321/2000, 197 pp.
Fontaine, D.D., P.L. Havens, G.E. Blau, P.M. Tillotson. 1992. The role of sensitivity analysis in groundwater risk modeling for pesticides. Weed Technol. 6:716-724.
Gaunt, J.L., Riley, J., Stein, A., Penning de Vries, F.W.T. (1997) requirements for effective modelling strategies. Agr Syst, 54(2): 153-168.
Hession, W.C. and D.E. Storm. 2000. Watershed-level uncertainties: implication for phosphorus management and eutrophication. J. Environ. Qual. 29: 1172-1179.
Heuvelink, G.B.M. 1998. Uncertainty analysis in environmental modelling under a change of spatial scale. Nutr. Cycling Agroecosyst. 50: 255-264.
Inao, K. and Y. Kitamura. 1999. Pesticide paddy field model (PADDY) for predicting pesticide concentrations in water and soil in paddy fields. Pestic. Sci. 55(1): 38-46.
Janssen, P.H.M., P. Heuberger, and O. Klepper. (1994) UNSCAM: A tool for automating sensitivity and uncertainty of analysis. Environ. Software. 9:1-11.
Jian, H.L, and W. Schilling. 1996. Preliminary uncertainty analysis - a prerequisite for assessing the predictive uncertainty of hydrologic models. Water Sci. Techn. 33: 79-90.
Keller, A., B. von Steiger, S.E.A.T.M. van der Zee, R. Schulin. 2001. A stochastic empirical model for regional heavy-metal balance in agro-ecosystems. J. Environ. Qual. 30: 1976-1989.
Keller, A., K.C. Abbaspour, and R. Schulin. 2002. Assessment of uncertainty and risk in modeling regional heavy-metal accumulation in agricultural soils. J. Environ. Qual. 31: 175-187.
Soutter, M., and A. Musy. 1998. Coupling 1D Monte-Carlo simulations and geostatistics to assess groundwater vulnerability to pesticide contamination on a regional scale. J. Contamin. Hydro. 32: 25-39.
Tiktak, A. (1999) Modeling non-point source pollutants in soils—Applications to the leaching and accumulation of pesticides and cadmium (Ph.D. thesis). University of Amsterdam, Amsterdam, the Netherlands.
Trevisan M., R. Calandra, C. Vischetti, A. Esposito, and L. Padovani. 2001. Pesticide leaching potential in the Trasimeno lake area--assessment of uncertainty associated with the simulation process. In A. Walker (ed.) 2001 BCPC Symposium Proceedings No. 78: Pesticide Behaviour in Soil and Water, The British Crop Protection Council, UK.
Vanclooster M., Armstrong A., Baouroui F., Bidoglio G., Boesten J.J.T.I., Buraeul P., Capri E., De Nie D., Fernandez E., Jarvis N., Jones A., Klein M., Leistra M., Linnemann V., Pineros Garcet J.D., Smelt J.H., Tiktak A., Trevisan M., Van den Berg F., Van der Linden A.M.A., Vereecken H. & Wolters A. (2003). Effective approaches for predicting environmental concentrations of pesticides: The APECOP project. Proceedings of the XII International Symposium Pesticide Chemistry, 4-6 June 2003, Piacenza, Italy, 923-931.
Warren-Hicks, W., J.P., Carbone, and P.L., Havens. (2002) Using Monte Carlo techniques to judge model prediction accuracy: validation of the Pesticide Root Zone Model 3.12. Environ. Toxicol. Chem. 21: 1570-1577.
Wingle, W.L., Poeter, E.P., McKenna, S.A. (1999) UNCERT: geostatistics, uncertainty analysis and visualization software applied to groundwater flow and contaminant transport modeling. Computers & Geosciences, 25:365-376.
Parole Chiave
INCERTEZZA; PESTICIDA; MODELLO; ACQUE DI FALDA; ACQUE SUPERFICIALI

L'uso di modelli ambientali sul destino dei pesticidi: definizione di scenari regionali e studio dell'incertezza.

Università Cattolica del Sacro Cuore
Abstract
Il programma biennale cerca di fare maggiore chiarezza su alcuni problemi connessi con l'uso dei modelli matematici nella gestione ambientale, in particolare modelli che simulano la possibile contaminazione delle acque sotterranee e superficiali da pesticidi. Il progetto si propone di arrivare alla definizione di criteri per la creazione di scenari regionali ed alla loro realizzazione per alcune delle principali colture italiane, utili per la simulazione del destino di pesticidi nelle acque sotterranee e superficiali; si propone di sviluppare procedure e strumenti informatici che permettano di estendere le simulazioni dalla scala di campo a scale più ampie; si propone, infine, di valutare e definire l'incertezza legata alle previsioni ottenute con i modelli, gli scenari definiti e l'aumento di scala ottenuto. Per far questo verranno utlizzate differenti tecniche statistiche, come le simulazioni Montecarlo, analisi di dissimilarità, regressione multipla, cluster analisi associate a un lavoro capillare di recupero di dati ed informazioni necessarie al funzionamento dei modelli.

Coordinatore Scientifico del Programma di Ricerca
Marco TREVISAN Università Cattolica del Sacro Cuore
Obiettivo del Programma di Ricerca
La previsione della contaminazione delle acque da fitofarmaci per la registrazione a livello europeo viene attualmente effettuata con modelli, di leaching e per le acque superficiali, su scenari rappresentativi delle situazioni pedoclimatiche europee. Tale valutazione prescinde da qualsiasi concetto riguardante la variabilità legata all'estensione delle simulazioni puntiformi a scala 2D, cioè su base superficiale.
La ricerca, prevista della durata di due anni, nel primo anno intende individuare specifici scenari italiani, per i quali si dispone di dati spazialmente variabili sulle caratteristiche del suolo (tessitura, densità apparente, contenuto di carbonio organico,pendenza), del clima e della destinazione d'uso colturale. Per gli scenari scelti i dati da utilizzare come input saranno scelti, ordinati, standardizzati e gerarchizzati, cioè saranno messi in ordine di importanza a seconda dei modelli da utilizzare. Per questi scenari saranno effettuate simulazioni probabilistiche con modelli 1D (MACRO, PELMO)opportunamente spazializzati. La spazializzazione dei modelli 1D richiederà la realizzazione di uno specifico strumento informatico. Lo strumento sarà in grado di dividere l'area di studio in una griglia di celle omogenee, preparare i dati spazialmente distribuiti richiesti dal modello e preparare i files di input per ogni cella della griglia. Successivamente si potranno effettuare in automatico più simulazioni per ogni cella ed organizzare gli output a scelta >>>

Risultati parziali attesi
Nella prima fase, che aveva come scopo quello di definire scenari regionali, ci si attendono come risultati preliminari:
a) lo sviluppo di una procedura per l'individuazione di scenari regionali da utilizzare per le simulazioni con modelli sia per le acque di falda sia per le acque superficiali;
b) la definizione di scenari regionali utili per simulazioni a scala italiana, per alcune delle principali colture italiane, quali riso, mais, vite;
c) lo sviluppo di una procedura per la valutazione della bontà degli scenari individuati e della loro dissimilarità dagli scenari europei pre-esistenti.Da questa fase, per la quale il principale obiettivo è quello di sviluppare una procedura per la spazializzazione dei modleli, ci si attendono i seguenti risultati:
1) acquisizione e catalogazione di tutti i dati di input degli scenari italiani considerati
2) realizzazione e convalida di uno strumento informatico di spazializzazione per i modelli scelti.
3)creazione di mappe di distribuzione dei fitofarmaci nella falda e nelle acque superficiali su scala 2D o 3D.Da questa terza ed ultima fase ci si attende di avere un preciso quadro della situazione dal punto di vista del rischio di contaminazione da fitofarmaci di specifici scenari italiani con associata l'incertezza dei dati ottenuti e l'influenza su di essa dei vari parametri di input. Tale valutazione sarà sia per i modelli di contaminazione delle acque di falda sia per i modelli delle >>>

Durata
24 mesi
Base di partenza scientifica nazionale o internazionale
I modelli sulla lisciviazione dei fitofarmaci sono degli strumenti previsionali ormai largamente utilizzati per la valutazione di qualunque tipa di problema legato all'uso dei fitofarmaci (Capri et al., 1999; Vanclooster et al., 2003). Essi sono strumenti essenziali per la determinazione della concentrazione dei fitofarmaci nell'ambiente e per la gestione dei problemi ambientali legati all'agricoltura. La principale caratteristica di questi modelli e che essi sono modelli 1D, cioè capaci di simulare su scala puntiforme, rappresentazione universalmente accettata per l'ottenimento di risultati a scala di campo (FOCUS, 2000). Negli ultimi anni si sono succeduti molti tentativi per estendere la possibilità di simulare con i modelli 1D a scala superiore (bacino, regione) ma, la loro natura deterministica si scontra con un nuovo approccio probabilistico in grado di fornire una comprensione maggiore del rischio di contaminazione ambientale da fitofarmaci. L'approccio probabilistico ha ricevuto molta attenzione da più parti perché in grado di dar conto dell'incertezza legata alle previsioni (ECOFRAM, 1999; EUPRA, 2001). Questo è un tipo di approccio che integra considerazioni sull'incertezza e distribuzioni probabilistiche ai fini della caratterizzazione del rischio. Al contrario delle simulazioni su scala puntiforme, l'obiettivo globale del metodo è quello di evitare conclusioni sui cosidetti casi peggiori e dare invece una valutazione molto più realistica del rischio. La procedura >>>