GNGTS 2018 - 37° Convegno Nazionale

696 GNGTS 2018 S essione 3.2 a high anomalous thermal release, estimate of the order of 10 MW. Conversely, the anomalous temperature of the San Nazario spring is accompanied by an increase in helium and carbon dioxide contents, suggesting the possible input of hot deep gases as the cause of its high temperature. To better image the structures governing the fluid circulation and to understand the origin of the Gargano’s thermal waters, further geophysical and geochemical investigations are ongoing. References Cotecchia V., Magri G.; 1966: Idrogeologia del Gargano. Geol. Appl. e Idrogeol., 1, 1-80. Maggiore M., Pagliarulo P.; 2004: Circolazione idrica ed equilibri idrogeologici negli acquiferi della Puglia. Geologi e Territorio. Periodico dell’Ordine dei Geologi della Puglia, Supplemento al n°1/2004., 13-33. Fournier, C.; 1989: Spontaneous potentials and resistivity surveys applied to hydrogeology in a volcanic area: case history of the Chaîne des Puys (Puy-de-Dôme, France). Geophysical Prospecting, 37 (6), 647-668. Revil, A., Naudet, V., Nouzaret, J., Pessel, M.; 2003: Principles of electrography applied to self-potential electrokinetic sources and hydrogeological applications. Water Resources Research 39, 1114. INTEGRAZIONE GEOSTATISTICA DI DATI CON APPLICAZIONI A MODELLI IDROGEOLOGICI A SCALA REGIONALE G. Vignoli 1,2 , A.-S. Høyer 2 , T. M. Hansen 3 , L. T. Vu 4 , D. A. Keefer 5 , F. Jørgensen 6 1 DICAAR, Univ. Di Cagliari, Cagliari, Italy 2 GRUK, GEUS, Aarhus, Denmark 3 Niels Bohr Institute, Copenhagen, Denmark 4 I-GIS, Aarhus, Denmark 5 ISGS, Chicago, United States of America 6 Central Denmark Region, Viborg, Denmark La modellazione geostatistica è un sempre più usata per investigare il sottosuolo (e non solo). Sempre più spesso, le simulazioni geostatistiche non si limitano più all’utilizzo di metodologie “two-point” (TP) come il (giustamente) famoso “kriging”, ma sfruttano le potenzialità di metodi “multiple point” (MP). Il kriging (Journel e Huijbregts 1978; Matheron 1973) è un metodo deterministico (fornisce un unico output a partire dai dati sparsi disponibili) e necessita della conoscenza di un modello a priori di correlazione e variabilità fra le osservazioni (noto come variogramma). Oltre alla complessità nel maneggiarlo correttamente, questo approccio TP fornisce risultati che, spesso, sono troppo lisci (Journel e Zhang 2006). Ciò comporta, per esempio, che non sia adatto a rappresentare eterogeneità con variazioni brusche, e che sovrastimi/sottostimi sistematicamente i valori estremi delle variabili indagate. Invece, le simulazioni MP possono essere efficacemente utilizzate per superare queste difficoltà. Esistono diverse strategie di simulazione MP; tutte capaci di fornire insiemi di realizzazioni che, complessivamente, costituiscono il modello geostatistico attraverso cui stimare la probabilità di occorrenza di particolari caratteristiche geologiche. Per citare alcuni esempi: “Sequential Gaussian Simulation” (SGSIM - Dimitrakopoulos e Luo, 2004), “Sequential Indicator Simulation” (SISIM – Seifert e Jensen, 1999) e “Single Normal Equation Simulation” (SNESIM – Liu, 2006). Se da una parte le strategie TP - considerando, appunto, solo due punti - non possono riprodurre pattern complessi, gli approcci MP - tenendo conto di molti punti simultaneamente - possono essere impiegati per simulare strutture estremamente complesse. Chiaramente, le informazioni a priori necessarie per qualunque strategia MP sono molto ricche e complesse,