Supporto alla decisione basato sulla geostatistica fuzzy: ottimizzazione di reti di monitoraggio delle acque sotterranee

Technical and scientifk literature reports a large number of methodologies for the design of monitoring networks and outline of sampling optimization procedures. Cokriging Estimation Variance (CET!) is a usefu! tool to determine the influence of the spatial configuration of monitoring networks on the estimations. CEV depends on the variograms. Reduced and optimal configurations of a network based on the CEV suffers from the uncertainties caused by the variographer's choices on type and parameters of the variogram model when the actual data are missing. Using afuzzy approach to represent the uncertainties related to variogram parameters estimation, the variogram parameters can be described as fuzzy numbers and the parameter uncertaínties by means of membership functions. Using such jitzzy variograms, the cokriging method produces membership Junctions of both the estimation and the CEV. When an optimal network arrangement has to be defined, a defuzzification measure can be used. An application of the sequential research algorithm, based on the fuzzy CEVs, has been carried out in order to verify the methodology.

La letteratura tecnica e scientifica riporta numerose metodologie per la progettazione di una rete di monitoniggio e per la definizione di procedure per l'ottimizzazione dei campionamenti. La varianza di stima del cokriging (CET!) eun elemento utile per determinare l'influenza della configurazione spaziale delle reti di monitoraggio sulla stirna. La CEV dipende funzionalmente dai variogrammi. La determinazione di una configurazione ridotta, ottimale, di una rete basata sulla CEV soffre delle incertezze legate all'uso dei variogrammi che devono essere definiti, in qualche modo, per la campagna futura da pianificare. L'uso di un approccio fuzzy per rappresentare le incertezze derivanti dalle modalita con cui si vanno a stimare tali variogrammi permette di descrivere i parametri del variogramma come numeri fuzzy. Usando tali variogrammifuzzy, il metodo del cokriging produce numerifuzzy sia per la stima che per la varianza di stirna. E' stata realizzata un'applicazione dell'algoritmo di ricerca sequenziale basato sulla CEVfuzzy, confermando la bonta delle scelte effettuate.