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Jun 08, 2023

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Scientific Reports volume 12, numero articolo: 10341 (2022) Cita questo articolo 5615 Accessi 3 citazioni 11 Dettagli metriche altmetriche Il trasporto di sedimenti fini nei fiumi è importante per il bacino idrografico

Rapporti scientifici volume 12, numero articolo: 10341 (2022) Citare questo articolo

5615 accessi

3 citazioni

11 Altmetrico

Dettagli sulle metriche

Il trasporto di sedimenti fini nei fiumi è importante per i flussi di nutrienti nei bacini idrografici, i cicli biogeochimici globali, la qualità dell’acqua e l’inquinamento negli ecosistemi fluviali, costieri e marini. Il monitoraggio dei sedimenti sospesi nei fiumi con sensori di corrente è impegnativo e costoso e la maggior parte delle configurazioni di monitoraggio sono limitate a poche misurazioni su un singolo sito. Per comprendere meglio l’eterogeneità spaziale delle fonti di sedimenti fini e del trasporto nelle reti fluviali, è necessario un nuovo rilevamento intelligente della torbidità dell’acqua che sia multi-sito, accurato e conveniente. In questo lavoro abbiamo creato un sensore di questo tipo, che rileva la luce diffusa da una sorgente LED utilizzando due rilevatori in un volume di controllo e può essere posizionato in un fiume. Confrontiamo diverse repliche del nostro sensore con diverse sonde di torbidità commerciali in un esperimento in vasca di miscelazione utilizzando due tipi di sedimenti su un'ampia gamma di concentrazioni tipiche osservate nei fiumi. I nostri risultati mostrano che possiamo ottenere misurazioni della torbidità precise e riproducibili nell'intervallo 0–4000 NTU o 0–16 g/L. Il nostro sensore può anche essere utilizzato direttamente come sensore di sedimenti sospesi e bypassare una calibrazione non necessaria alla formazina. Il sensore di torbidità sviluppato è molto più economico rispetto alle opzioni esistenti di qualità comparabile ed è particolarmente indicato per il rilevamento distribuito lungo le reti fluviali.

La produzione e il trasporto di sedimenti fini sono un processo importante su scala globale, che colpisce gli ecosistemi fluviali, costieri e marini1,2,3. L’attuale esportazione di sedimenti fini dalla superficie terrestre agli oceani globali da parte dei grandi fiumi è stimata a circa 15,5-18,5 Gt all’anno4,5 e si tratta di circa la metà dell’erosione annuale globale stimata del suolo dalla superficie terrestre6. Tuttavia, rimane molto difficile stimare la resa dei sedimenti sospesi nei fiumi a causa dell’elevata variabilità delle concentrazioni di sedimenti sospesi (SSC) lungo il corso d’acqua e del relativo monitoraggio inadeguato.

Il metodo principale per determinare la SSC è l'analisi gravimetrica di campioni di bottiglie prelevati in sezioni trasversali del fiume a intervalli regolari o irregolari. Questo metodo è affidabile ma presenta numerosi svantaggi quali essere discontinuo (scarsa risoluzione temporale), inefficiente e costoso (elevato sforzo per la raccolta/trasporto/analisi dei campioni, lunghi tempi di elaborazione). I bilanci dei sedimenti per i bacini fluviali vengono solitamente derivati ​​da queste misurazioni dirette della SSC7,8. I dati SSC continui ad alta risoluzione temporale possono essere ottenuti da sensori in-situ dedicati che misurano la torbidità (T) e calibrando una relazione tra SSC e T. Nelle sezioni trasversali del fiume dove vengono effettuate anche misurazioni della portata dell'acqua (Q), la resa in sedimenti (QS) viene quindi calcolata come QS = SSC*Q. Stime ad alta risoluzione della SSC possono essere utilizzate per quantificare gli effetti umani sulla produzione di sedimenti, ad esempio gli effetti della costruzione di dighe e del controllo dell'erosione9,10, i gradienti di erosione naturale su intere catene montuose11, il ruolo del campionamento nei tassi di erosione globale12 e molti altri . Le misurazioni della SSC allo sbocco del bacino possono darci un quadro integrato nel bacino di possibili fonti di sedimenti guidate dall’idroclimatica, come l’erosione delle piogge, l’erosione dei pendii collinari sciolti dalla neve, l’erosione dello scioglimento dei ghiacciai, persino lo stoccaggio di energia idroelettrica nelle dighe13. Queste misurazioni della SSC sono importanti anche per comprendere l'impatto della forzante idroclimatica sull'attivazione delle fonti di sedimenti e sulle dinamiche di trasporto, e la relativa modellazione su base fisica14,15,16,17,18.

Il monitoraggio ad alta risoluzione temporale utilizzando sensori di torbidità in situ, ad esempio, sui corsi d'acqua dei ghiacciai è utile per identificare i tassi di esportazione di sedimenti dipendenti dal tempo connessi allo sviluppo e all'evoluzione dei canali subglaciali e ai possibili contributi delle fonti di sedimenti proglaciali19,20. Insieme alle misurazioni della dimensione dei grani, i dati SSC altamente risolti possono essere utilizzati per la modellazione idraulica dettagliata del trasporto di sedimenti di origine glaciale mediante il drenaggio dell'acqua di disgelo nei corsi d'acqua subglaciali21. Anche la connettività delle sorgenti dei pendii alla rete fluviale nelle aree proglaciali è un importante modulatore della produzione di sedimenti dipendente dal tempo14,22. Tale comprensione del processo richiede una prospettiva spaziale sui percorsi di produzione e stoccaggio dei sedimenti all'interno del bacino che non può essere ottenuta mediante misurazioni su un singolo sito. Inoltre, il principale difetto delle misurazioni puntuali del fiume da parte di sensori dedicati per il monitoraggio dei sedimenti sospesi è che sono costosi (ad esempio il sensore di torbidità all'avanguardia di Campbell è di circa 6.000, in situ è ​​di 7.000), rendendolo diffuso in molti siti. lungo un sistema fluviale per quantificare la variabilità spaziale quasi impossibile. Tuttavia, questa è attualmente la misurazione più avanzata sia nei piccoli che nei grandi sistemi fluviali.

0.98\), with the main benefit due to the multiple linear regression using both detectors. Analysing the versions separately, all sensors are now able to predict well in the entire SSC range down to 0.4 g/L in Feldspar (Fig. 6c, with version A performing well down to 0 g/L) and down to 0.25 g/L in Fieschertal (Fig. 6f, with versions A and B performing well down 0.12 g/L and 0.17 g/L, respectively). Here the 3D printed sensors (version C) do not perform as well. An improvement in the 0–0.5g/L range can probably be done by splitting the model and having two separate linear calibrations. The advantage of the open-source sensors is that the user does not need to use the 4th order model as we have done, and is free to chose their own model./p> 0.984\)). Version A sensors are in yellow gradient (Sensor 1 in bright yellow, Sensor 2 in mid-yellow, Sensor 3 in dark yellow). Version B sensors are in red gradient (Sensor 4 in bright red, Sensor 5 in mid-red, Sensor 6 in dark-red). Version C sensors are in purple gradient (Sensor 7 in bright purple, Sensor 8 in dark purple). The error bars are ± one standard deviation./p>