Identification of Hydrologic Landscapes in Brazilian river basins and their application as indicators of water yield and storage

Sintesi Tecnica: Identificazione dei Paesaggi Idrologici nei Bacini Fluviali Brasiliani e la loro Applicazione come Indicatori di Resa e Accumulo Idrico

Problematica
I bacini dei fiumi Piracicaba, Capivari e Jundiaí (PCJ) nel sud-est del Brasile rappresentano una regione socioeconomicamente attiva critica, che affronta una significativa scarsità idrica nonostante l'elevata piovosità. L'area è caratterizzata da un'intensa pressione antropica derivante dall'espansione urbana e agricola, unitamente alla degradazione della copertura originale della Foresta Atlantica. Sebbene la regione possieda abbondanti sorgenti, il declino della disponibilità idrica pro capite minaccia il suo potenziale economico. I modelli di classificazione idrologica esistenti spesso si basano su serie idrometriche a lungo termine o mancano della risoluzione necessaria per identificare simultaneamente le aree favorevoli sia alla resa idrica (produzione) che all'accumulo idrico (stoccaggio). Esiste una specifica lacuna nella letteratura riguardante l'applicazione della classificazione dei Paesaggi Idrologici (HL) ai bacini fluviali brasiliani per il duplice scopo di identificare zone di produzione e di accumulo dell'acqua.

Metodologia
Questo studio ha applicato il framework dei Paesaggi Idrologici (HL), originariamente proposto da Winter (2001) e perfezionato da Wolock et al. (2004), ai bacini PCJ. A differenza delle precedenti applicazioni su larga scala che assegnavano un singolo valore di regione del paesaggio idrologico (HLR) a interi sottobacini, questa ricerca ha adottato un approccio di classificazione ad alta risoluzione, pixel per pixel (30 m × 30 m), come proposto da Brown et al. (2014).

La metodologia ha integrato quattro unità di valutazione idrologica in un unico Piano Informativo (IP) utilizzando i Sistemi Informativi Geografici (GIS):

1. Rilievo: Derivato da un Modello Digitale di Elevazione SRTM a 30 m, riclassificato in classi Flat (Piatto), Transitional (Transizionale) e Mountain (Montuoso) in base alla pendenza.
2. Permeabilità del Suolo: Valutata tramite la Conducibilità Idraulica Saturata ($K$) utilizzando i dati di Oliveira (1999), riclassificata in Low (Bassa), Moderate (Moderata) e High (Alta).
3. Permeabilità dell'Acquifero: Caratterizzata dai dati di flusso specifico ($Q_e$) del database SAP, riclassificati in Low (Bassa), Moderate (Moderata) e High (Alta).
4. Clima: Sintetizzato utilizzando l'Indice di Umidità di Feddema ($I_f$), calcolato dalla media ventennale di precipitazioni ed evapotraspirazione potenziale (metodo Thornthwaite & Mather), riclassificato in Moist (Umido), Wet (Umido/Piovoso) e Very Wet (Molto Umido).

Queste unità sono state sovrapposte per generare 57 distinte Regioni del Paesaggio Idrologico (HLR). Per validare la classificazione, lo studio ha utilizzato i dati di portata di 27 stazioni di monitoraggio relativi a 20 anni (2001–2020). Sono state calcolate due metriche chiave:

• Rapporto di Resa Idrica ($R/P$): Il rapporto tra la resa idrica annuale e la precipitazione.
• Parametro di Fuh ($m$): Un parametro adimensionale derivato dall'equazione di Fuh, che riflette le caratteristiche del bacino come pendenza, infiltrazione e capacità di accumulo.

Risultati Chiave

• Classificazione: Lo studio ha identificato 57 HLR uniche all'interno dei bacini PCJ. Un dato significativo è che circa il 48,8% dell'area del bacino combina una bassa permeabilità dell'acquifero con una bassa permeabilità del suolo, creando condizioni sfavorevoli per l'accumulo idrico e la ricarica dell'acquifero.
• Driver della Resa Idrica: La validazione ha rivelato che la resa idrica ($R/P$) era fortemente correlata con la conducibilità idraulica satura del suolo ($R^2 = 0,102$), seguita dalla pendenza ($R^2 = 0,015$) e dall'Indice di Umidità di Feddema ($R^2 = 0,006$). Un'alta resa idrica è stata osservata in aree montuose con suoli permeabili e climi umidi.
• Driver dell'Accumulo Idrico: Il parametro $m$, indicativo della capacità di accumulo, ha mostrato una correlazione positiva con la conducibilità idraulica satura ($R^2 = 0,192$) e una correlazione inversa con la pendenza ($R^2 = 0,128$). L'alto potenziale di accumulo è stato associato a terreni piatti o transizionali e ad alta permeabilità dell'acquifero.
• Capacità Duale: È stata trovata una correlazione positiva statisticamente significativa ($R^2 = 0,46$) tra il fattore $m$ e il rapporto $R/P$. Ciò indica che specifici bacini possono supportare simultaneamente un'alta produzione d'acqua e un'alta capacità di accumulo.
• Scenari Favorevoli: Sono stati definiti due scenari per ciascun obiettivo:
  • Resa Idrica: Le aree favorevoli sono concentrate in regioni montuose con climi wet/very wet. Lo Scenario 1 richiedeva un'alta permeabilità del suolo, mentre lo Scenario 2 includeva aree con bassa permeabilità del suolo.
  • Accumulo Idrico: Le aree favorevoli si trovano in terreni flat/transitional con alta permeabilità dell'acquifero e del suolo sotto climi wet/very wet.
• Distribuzione Spaziale: Le aree favorevoli sia per la resa che per l'accumulo erano localizzate principalmente nel sottobacino del fiume Corumbataí (a valle), sovrapponendosi all'Acquifero Guarani. Significativamente, queste zone favorevoli si trovano a monte di importanti centri urbani come Piracicaba e Campinas.

Significatività e Rivendicazioni
L'articolo sostiene che il metodo di classificazione HL sia uno strumento efficace in termini di costi e trasferibile per identificare aree prioritarie per la conservazione e l'allocazione delle risorse in regioni con scarsità idrica. Passando dalle medie delle micro-bacini alla classificazione a livello di pixel, lo studio consente la delimitazione precisa delle condizioni idrologiche che altrimenti rimarrebbero non rilevate.

Gli autori sottolineano che l'identificazione di aree con alti valori di $R/P$ e alti valori di $m$ dimostra che i bacini fluviali possono supportare simultaneamente la produzione e l'accumulo d'acqua. Questa doppia capacità supporta interventi mirati, come la riforestazione e l'investimento in infrastrutture, specificamente nel sottobacino del Corumbataí e nelle zone di ricarica dell'Acquifero Guarani. Lo studio conclude che, sebbene le specifiche interazioni dei parametri siano uniche per i bacini PCJ, la metodologia fornisce un quadro robusto per comprendere come i fattori fisiografici interagiscano per influenzare il comportamento idrologico, contribuando così a una gestione sostenibile in condizioni di scarsità idrica. Gli autori avvertono che questi risultati specifici non devono essere generalizzati ad altri bacini senza un'analisi localizzata.