Subsidenza nelle città costiere africane e asiatiche: analisi dei dati, modellizzazione e previsione della subsidenza in relazione all'estrazione di acqua nella città di Shanghai

While subsidence may cause issues anywhere, it is an especially urgent to address subsidence issues happening in coastal areas. Coastal cities are already at growing risk, because sea level is expected to rise in the future due to the melting of ice caps at the Poles. It has been estimated that sea level will rise of 10-20 cm by 2030, 20-40 cm by 2050 and 30-70 by 2070 (Hallegatte et al., 2013). By the 2070s around 150 million people will be exposed to the consequences of climate change, which are not limited to sea-level rise, but include an increased occurrence of extreme weather conditions (Nicholls et al., 2008). The first part of the thesis consists of building an easily searchable database on subsidence related issues for 136 cities around the world, which were selected by Nicholls et al., (2008) and Hallegatte et al., (2013) in their studies. The database gives an overview of the most commonly occurring subsidence causes in coastal cities and has been sent to the LASII, the UNESCO Land Subsidence International Initiative, so that it can be used to create a worldwide subsidence map. The database was compiled by reading over 400 scientific publications, articles and geological maps and it contains information regarding subsidence, such as: subsidence rates, the mechanism of subsidence, the hydrogeology of the area, the monitoring techniques, the reliability of the sources, etc. Additionally, an in-depth analysis of cities in Africa and Asia was made. The last part of the work focused on the modeling of one of the five cities: Shanghai. To understand the relation between groundwater extraction and settlement rates, geotechnical soil models can be used, such as MWell which has been developed by Deltares.

La subsidenza, ovvero l’abbassamento del suolo, può essere dovuta a cause naturali come la tettonica o a cause indotte dall’uomo come l’estrazione di fluidi o il carico di edifici (Poland et al., 1984). Le conseguenze di tale processo possono essere molteplici, per esempio, danni agli edifici, a strade, deviazione dei corsi d’acqua, salinizzazione delle acque dolci. Un’altra importante consegueunza è l’aumento del rischio di inondazioni, soprattutto nelle città costiere che, per la loro posizione, sono anche minacciate dall’aumento del livello del mare (Hallegatte et al., 2013). È stato stimato che il livello globale del mare aumenterà di 10-20 cm nel 2030, 20-40 cm nel 2050 e 30-70 nel 2070 (Hallegatte et al., 2013). Il lavoro di tesi si colloca in questo contesto, ovvero, esso è uno studio di 136 città costiere a rischio ed è stato possible grazie alla collaborazione tra l’università di Pavia e Deltares (Paesi Bassi), un istituto indipendente olandese leader nella ricerca nel campo acque e sottosuolo. Le 136 città (figura 1) sono state selezionate da Nicholls et al. (2008) e successivamente analizzate da Hallegatte et al., (2013) che, sulla base di alcuni criteri come la crescita demografica e i beni, hanno quantificato le perdite attuali e future dovute alla combinazione di innalzamento del livello del mare e subsidenza. La tesi si compone di due fasi di lavoro, la prima parte dedicata alla compilazione di un database con le 136 città e la seconda alla modellizzazione di casi significativi. Nel database sono state riportate, per ognuna delle 136 città, informazioni riguardanti tassi e meccanismi di subsidenza, tecniche di monitoraggio (da terra, da satellite o entrambi), relazione tra subsidenza ed estrazione di acqua, la geologia e caratterizzazione degli acquiferi. Uno degli scopi del database è dare una visione generale di tutta la letteratura (articoli scientifici e non) disponibile per queste 136 città in modo da evidenziare il problema di subsidenza e le conseguenze che ne comporta. Per 36 città su 136 nessuna informazione è stata trovata. L’ultima fase del lavoro è la modellizzazione delle città di Shanghai basata sui dati geotecnici disponibili in letteratura. Un modello può essere un potente strumento per analizzare e prevedere la subsidenza in future a tal scopo, è stato utilizzato MWell e D- sviluppato da Deltares (NL).