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VINCENZO ALAGNA

Verifica di un nuovo algoritmo BEST per l’analisi di prove Beerkan mediante curve di infiltrazione simulate numericamente con Hydrus 2D/3D

  • Autori: Dario Autovino; Raphael Angulo‐Jaramillo; Vincenzo Alagna; Rosaria Ciotta; Simone Di Prima; Massimo Iovino; Laurant Lassabatere; Vincenzo Bagarello
  • Anno di pubblicazione: 2024
  • Tipologia: Contributo in atti di convegno pubblicato in volume
  • OA Link: http://hdl.handle.net/10447/638678

Abstract

L'interpretazione e la simulazione dei processi idrologici sono rese complesse dall’elevata variabilità spaziale e temporale delle proprietà idrodinamiche del suolo, che impongono campagne di misura intensive e onerose. I metodi di misura in campo dovrebbero essere allora quanto più semplici e rapidi possibile. L’infiltrazione in condizioni di ponding sulla superficie è regolata dalla sorptività, S, e dalla conducibilità idraulica del suolo saturo, Ks. Questi due parametri possono essere determinati in campo con la cosiddetta procedura BEST (Beerkan Estimation of Soil Transfer parameters), a partire da misure di infiltrazione del tipo Beerkan. I tre algoritmi BEST attualmente disponibili presuppongono la conoscenza del contenuto idrico del suolo all’inizio e alla fine del processo di infiltrazione. Recentemente, è stato introdotto un nuovo algoritmo BEST, denominato BEST‐OI (BOI, OI = Only Infiltration), che rende possibile la stima di S e Ks in assenza di informazioni sul contenuto idrico del suolo. L’algoritmo BOI considera le fasi transitoria e stazionaria del processo di infiltrazione. Finora, questo nuovo algoritmo è stato testato solo con riferimento a curve di infiltrazione sintetiche ottenute analiticamente utilizzando il modello implicito di Haverkamp. In questa indagine, la capacità di BOI di determinare S e Ks è stata verificata utilizzando curve sintetiche ottenute numericamente con Hydrus 2D/3D. Lʹanalisi ha dimostrato che lʹalgoritmo BOI fornisce in genere stime di S e Ks accurate, con la sola eccezione di un suolo silty‐clay‐loam. Ulteriori test con dati numerici e sperimentali renderanno possibile una definizione maggiormente esaustiva delle potenzialità e dei limiti del nuovo algoritmo BEST.