GNGTS 2021 - Atti del 39° Convegno Nazionale

GNGTS 2021 S essione 3.2 476 Swarm Optimization, Pace et al. 2019). Tale algoritmo è basato sul metodo di ricerca globale ed evita alcuni problemi degli algoritmi deterministici rispetto alla convergenza della soluzione in minimi locali dello spazio dei parametri (Pace et al. 2021). Questo metodo di ottimizzazione presenta un duplice vantaggio: il modello finale calcolato è indipendente dalla scelta del modello iniziale ed inoltre un insieme di soluzioni equivalenti sono selezionate per una migliore valutazione della non unicità della soluzione. I risultati ottenuti tramite il PSO sono stati quindi usati come punto di partenza per il secondo metodo di inversione, basato su un algoritmo di ricerca locale. Anche la parametrizzazione per l’inversione locale 1D è stata scelta sulla base del modello del PSO. Infine, l’insieme delle acquisizioni relative al vigneto sono state interpretate tramite un algoritmo di inversione SCI (Spatially Constrained Inversion, De Luca et al., 2018) per ottenere un modello pseudo-2D del sottosuolo della vigna da interpretare a fini idrogeologici. La caratterizzazione dettagliata della distribuzione di resistività nel sottosuolo del vigneto, corredata con i confronti ottenuti tramite le prove di calibrazione e le indagini pregresse disponibili sull’area, ha delineato la presenza di una probabile falda acquifera sospesa, che può contenere risorse idriche sfruttabili (Fig. 1). Lo studio ha contribuito ad accrescere la conoscenza pregressa sulla distribuzione di resistività elettrica del sottosuolo del vigneto, per una maggiore consapevolezza ed un migliore sfruttamento della risorsa idrica sotterranea. L’elemento innovativo di questo studio è stato l’utilizzo integrato dei diversi algoritmi di inversione per elaborare dati TDEM. Ciò ha permesso sia un’analisi accurata delle diverse soluzioni equivalenti del problema inverso tramite il metodo PSO che un’interpretazione spazialmente coerente delle diverse prove tramite il metodo SCI. Riconoscimenti Questa ricerca è stata finanziata da AMSES (Associazione Missionaria Solidarietà e Sviluppo). Risorse computazionali fornite da HPC@POLITO (http://www.hpc.polito.it ). Un ringraziamento particolare al prof. Alberto Godio per i preziosi suggerimenti in fase di preparazione della campagna geofisica e di stesura di queste pagine. Fig. 1 - Sezione Est-Ovest dei profili eseguiti in vigna, con i valori di resistività misurati e la possibile interpretazione idrogeologica (modificata da Amato, 2020).