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Bilancio dei sedimenti in continuo, ora si può!

Pubblicata il 28-09-2022


Gli scambi laguna mare sono uno dei punti di partenza per cercare di quantificare le dinamiche che hanno regolato e che regoleranno la vita lagunare. Fra queste la fatidica domanda di quanto sedimento esce o entra in laguna, ha sempre avuto come risposta una stima basata su dati puntuali. Attraverso strumenti via via più complessi ed accurati l’errore nella stima è stato sempre più minimizzato, ma un dato certo e magari in continuo è stato sempre un obiettivo da raggiungere.

Oggi, grazie a Venezia2021, il gruppo di ricerca composto da personale dell’Istituto di Geoscienze e Georisorse e dell’Istituto di Scienze Marine hanno messo a punto un sistema di misurazione degli scambi di sedimento attraverso le tre bocche di porto che permetterà di avere dati accurati di portata solida, ossia sapere con certezza quanti sedimenti escono e entrano da e verso la laguna.

L’integrazione dei dataset disponibili con le immagini satellitari ha consentito al gruppo di ricerca, di testare la metodologia per la ricostruzione tridimensionale del pattern dei sedimenti sospesi in diverse condizioni idrodinamiche.
Tutto questo servirà per migliorare l’efficacia delle simulazioni numeriche in grado di analizzare e prevedere le tendenze morfologiche ed erosive e più in generale per una più attenta gestione dell’ecosistema lagunare, inoltre aiuterà a comprendere al meglio l’influenza del funzionamento del MOSE sulle portate in ingresso.

Come sempre vi lasciamo alla lettura dell’interessante articolo!

Listing Details

Titolo: Towards an Integrated Observational System to Investigate Sediment Transport in the Tidal Inlets of the Lagoon of Venice
Autore: Gian Marco Scarpa
Rivista: remote sensing
Anno: 2022
Parole chiave: remote sensing, sediment transport, turbidity, tidal inlets
Citazione: Scarpa, G.M.; Braga, F.; Manfè, G.; Lorenzetti, G.; Zaggia, L. Towards an Integrated Observational System to Investigate Sediment Transport in the Tidal Inlets of the Lagoon of Venice. Remote Sens. 2022, 14, 3371. https://doi.org/10.3390/rs14143371