La siccità costituisce per la Puglia un problema di rilevanza storica, sociale ed economica, e nonostante siano passati quasi due millenni dalla formulazione della celeberrima definizione oraziana di siticulosa, la regione risulta tutt'altro che immune dai rischi derivanti da carenza di riserve idriche. Ancora sul finire del XIX secolo, la penuria d'acqua spesso provocava morie di bestiame nonché il diffondersi di epidemie e pestilenze tra le popolazioni; il 1867 e il 1886 furono particolarmente critici, il colera mietendo a "centinaia le vittime, soprattutto nelle classi agricole ed operaie, tanto nel barese come nel leccese, specialmente dove il terreno era permeabile e le acque sorgive superficiali" (De Giorgi, 1886). Le falde idriche superficiali venivano infatti tanto più utilizzate quanto più lunghi erano i periodi di siccità, in occasione dei quali, per la ridotta diluizione idrica, più elevata era la concentrazione di materia organica dispersa nel sottosuolo e quindi maggiore il rischio di contrarre infezioni batteriche. L'inquinamento batteriologico degli acquiferi pliocenici e pleistocenici costituì quindi una decisiva sollecitazione alla ricerca di acque sotterranee profonde più adatte ai bisogni umani. Nella prima metà del secolo scorso, con la costruzione dell'Acquedotto Pugliese, il problema dell'approvvigionamento idrico sembrava risulto ma le crisi degli ultimi decenni (Degiovanni, 2002), oggetto anche di sistematiche cronache giornalistiche, hanno nuovamente messo in dubbio la capacità di garantire una sufficiente distribuzione rispetto alle esigenze del territorio e delle collettività. Il Consiglio Nazionale delle Ricerche ha recentemente inserito lo studio delle problematiche geologiche inerenti ai deficit idrici in seno ai Progetti di Ricerca "Rischi Naturali ed Antropici" e "Sostenibilità dei Sistemi Terrestri ed Acquatici". Nell'ambito del primo progetto, i risultati attesi riguardano l'approfondimento delle conoscenze sui fattori critici generanti il rischio da siccità al fine di prevedere, simulare e gestire situazioni reali, mentre per il secondo, risalto è dato all'uso sostenibile delle risorse idriche, con particolare riferimento a condizioni di stress, nonché alle strategie di distribuzione dei deficit tra i diversi settori di consumo. Prioritaria appare quindi la necessità di distinguere, nelle analisi retrospettive dei fattori di rischio, il ruolo svolto da processi naturali, quali ad esempio le variazioni dei regimi idrologici, da quello avuto da dinamiche di carattere antropico, come gli incrementi demografici o i cambiamenti dei sistemi produttivi. In questo ambito, lo studio di opere idrauliche come il pozzo Cozza-Guardati realizzato a Lecce durante un periodo di crisi idrica e poi abbandonato a causa di fenomeni di inquinamento, può assumere una particolare rilevanza non solo per la disamina storica di eventi di siccità, ma anche in prospettiva della utilizzazione integrata delle risorse idriche regionali (Cotecchia et alii, 1983).

Pedotransfer functions (PTFs) with quantified uncertainty for estimating water retention from soil structure and texture, organic carbon content, bulk density and derived variables are presented for the soils of the Pianura Padano-Veneta region of North Italy. A data set of 153 soil horizons from 59 soil profiles was used for calibration of parametric PTFs using a group method of data handling (GMDH); the proposed PTFs provide estimations for the Brooks and Corey water retention parameters and for water content at -5, -10, -33 and -1500 kPa matric potentials. Soil structure descriptors were retained as essential input variables to be included in the PTFs for the estimation of the Brooks and Corey water retention parameters. Calibrated PTFs were validated against two independent data sets_ a local one of 122 soil horizons and a data set of 78 soil horizons selected from the UNSODA data set. Point and parametric neural network PTFs were also trained and validated on the same data sets in order to evaluate which of the two methods is more accurate. In the case of point PTFs, GMDH PTFs performed better with the exception of water content at -1500 kPa; in the case of parametric PTFs, given an a posteriori correction of the parameters estimates outside calibration ranges, neural network provided slightly better validation results, but were less accurate in the case of the training data set. Results show that the proposed GMDH PTFs provide good results for the local validation data set and that for input data within the PTFs calibration range, the estimation holds the same degree of accuracy also for the UNSODA data set. Results suggest that whenever PTFs calibrated on a local data set are available, their use should be recommended, provided an a priori control of input variable ranges. Bootstrap results and Monte Carlo analysis highlighted the need for extending the calibration data set to include poorly represented coarse textured soils in order to reduce estimation variance and improve PTFs accuracy.

The development and the application of soil organic matter (SOM) indices have recently received much attention by soil scientists. Inventories of soil carbon for modeling, monitoring and mapping programs are currently being realized at different scales, ranging from global to national, to sub-regional, in order to provide operative tools for land use planners and decision makers. This paper presents the results of a research project on the estimation of SOM spatial distribution in the Emilia Romagna Plain, focusing on the effect of spatial uncertainty on the development and mapping of SOM content. In this work, the analysis has been carried out adopting and comparing two distinct geostatistical approaches to assess the uncertainty regarding the content of SOM jointly over several locations on a regular grid_ a parametric approach based on the assumption of a multi-gaussian data distribution and a non-parametric approach based on the transformation of data in indicator variables through selection of operatively significant sill values. Two different SOM content class maps are presented with associated uncertainty. The two maps, although almost coincident in terms of SOM content class distribution in the study area, show a significantly different overall degree of spatial uncertainty, with the non-parametric approach based map showing the highest overall accuracy.