• forecasting/forecasting
• acquifero insulare/insular aquifer
• modelli Data-Driven/Data-Driven models
• acquifero pedemontano/foothill aquifer
• acquifero montano/mountain aquifer

Negli ultimi decenni, le acque sotterranee hanno acquisito sempre più importanza per soddisfare la crescente domanda di attività industriali e agricole dovuta alla rapida crescita della popolazione. In questo contesto, il progetto ha lo scopo di ottenere nuove conoscenze sull’evoluzione delle acque sotterranee, sia dal punto di vista qualitativo che quantitativo, in condizioni climatiche e di sfruttamento della risorsa differenti e mutevoli nel tempo. In particolare, lo studio riguarda tre sistemi acquiferi strategici situati in contesti idrogeologici diversi e caratterizzati da diversi livelli di antropizzazione e condizioni climatiche: la medio‐alta pianura del Brenta (Veneto), l'Isola di Pianosa (Arcipelago Toscano) e il Monte Amiata (Toscana).
Il progetto è consistito nell’implementare il modello concettuale e dei modelli predittivi Data-Driven delle acque sotterranee (Modelli di Regressione Lineare Semplice/Multipla) in orgi area di studio e nel realizzare mappe di Conducibilità Elettrica e di concentrazione dei nitrati. I risultati del forecasting in condizioni di forte siccità mostrano un progressivo abbassamento del livello piezometrico o della portata di sorgente in tutte e tre le aree di studio, evidenziando l'elevata sensibilità dei sistemi acquiferi agli estremi climatici. Le mappe di Conducibilità Elettrica e di concentrazione dei nitrati sottolineano l’importanza delle attività di monitoraggio sulla qualità delle acque sotterranee in aree con un alto livello di antropizzazione, soprattutto in zone strategiche come un campo pozzi dove la risorsa idrica sotterranea viene sfruttata per l'approvvigionamento idrico.
Con questo studio si vuole sottolineare l’importanza del monitoraggio in continuo delle acque sotterranee, sia in termini di qualità della risorsa sia in termini di livelli piezometrici, e dello sviluppo di modelli predittivi con lo scopo di migliorare la gestione e il livello di protezione della risorsa in un contesto di cambiamenti climatici e, in alcuni casi, di significativa pressione antropica.

In recent decades, the importance of groundwater has increased as an available resource to meet the increasing demands of industrial and agricultural activities due to rapid population growth. In this framework, the project aims to get new insights into the response of groundwater quantity and quality under different and changing climate and water usage conditions, as well as to develop Data-Driven models for forecasting possible evolutions of groundwater resources. The study regards three strategic aquifer systems located in different hydrogeological contexts and subjected to different levels of anthropization and climate conditions: middle-high Brenta river plain (Veneto), Pianosa Island (Tuscan Archipelago) and Mt. Amiata (Tuscany).
The project consisted in the implementation of conceptual and predictive Data-Driven models (Simple/Multiple Linear Regression Models) of groundwater in each study areas, and the implementation of Electrical Conductivity and nitrate concentration maps. Forecasting results under dry conditions point out a progressive drawdown of the piezometric level and springs’ flowrate in all three study areas highlighting the high sensitivity of aquifer systems to climate trend and extremes. EC and nitrate maps highlight the importance of monitoring activities of the groundwater quality in areas with high level of anthropization especially around a strategic well field by means of which groundwater is exploited for supplying drinking water to large communities.
This study highlights the importance of continuous monitoring of groundwater quality and quantity, as well as the development of predictive models of groundwater responses, in order to enhance resource management and protection in a context of climate change and significant anthropic pressure.