Bedload transport in water courses with submerged vegetation

La vegetazione svolge un ruolo fondamentale negli ambienti fluviali, poiché fornisce un ampio spettro di servizi ecosistemici; per questo essa è una componente rilevante dei progetti di riqualificazione fluviale. Tuttavia, la presenza di piante in alveo aumenta la resistenza al moto e di conseguenza anche il tirante idrico durante gli eventi di piena. Inoltre, la copertura vegetale in alveo e nelle zone riparie influenza l'evoluzione morfologica dei corsi d'acqua. Nonostante le evidenze sperimentali mostrino che la vegetazione in alveo ha un forte impatto sul trasporto dei sedimenti, sono poche le formule di trasporto che tengono conto in modo esplicito dell'effetto della vegetazione e i metodi esistenti, basati sulla determinazione di un coefficiente di scabrezza, possono dare luogo a incongruenze. Per questa ragione, in questa tesi si propone un approccio che estende la formulazione di Einstein (1950) e include l'effetto della geometria e della densità spaziale della vegetazione sul trasporto solido. Sono state derivate nuove espressioni per il parametro di trasporto adimensionale Φ e il parametro di intensità del trasporto Ψ, che possono essere introdotte in modelli di trasporto esistenti del tipo Φ = f(Ψ). Questo nuovo approccio consente di considerare l'effetto della presenza di vegetazione sommersa ed emergente e si riduce al modello originale di Einstein in assenza di vegetazione. L'attività di ricerca si è svolta in quattro fasi. Nella prima fase si è svolta un'analisi approfondita della letteratura mirata soprattutto a identificare gli effetti della vegetazione sulla morfodinamica fluviale, definire lo stato dell'arte relativo alle interazioni fra flusso liquido, sedimenti e vegetazione, ed analizzare gli approcci esistenti per la stima del trasporto di fondo in alvei vegetati. Nella seconda fase si sono derivati i parametri della formulazione di Einstein estesa a partire dal bilancio di quantità di moto per un volume di controllo di un canale generico con vegetazione sommersa (come proposto da Petryk e Bosmajian, 1975). Nella terza fase è stato condotto un esteso set di esperimenti, utilizzando un modello fisico costituito da una canaletta di laboratorio a pendenza variabile e fondo mobile, in cui le piante sono state simulate tramite cilindri in alluminio. Sono stati riprodotti diversi scenari di densità spaziale della vegetazione e sono stati misurati periodicamente la portata solida, la quota della superficie libera e del fondo e la velocità della corrente per valutare le condizioni di stazionarietà ed equilibrio morfodinamico. Infine, il nuovo approccio è stato calibrato sulla base di un'analisi approfondita dei risultati sperimentali e quindi applicato a set di dati di letteratura per valutarne l'accuratezza in un ampio intervallo di condizioni. Un'analisi statistica basata su quattro indicatori ha mostrato che i parametri della formulazione di Einstein estesa producono stime di trasporto solido sensibilmente più accurate rispetto ai parametri originali, in quanto i valori calcolati sono, in generale, dello stesso ordine di grandezza dei valori misurati. Inoltre, il nuovo approccio dà risultati migliori rispetto al metodo di Baptist (2005), ampiamente adottato, che consiste nel ricalcolo della scabrezza per gli alvei vegetati. Infine, le osservazioni sperimentali suggeriscono che il rapporto di sommergenza e la densità spaziale delle piante sono i parametri che influenzano in modo più significativo il trasporto solido, la stabilità del fondo dell'alveo, la scala delle forme di fondo e la loro organizzazione spaziale. Una conoscenza più approfondita di questi aspetti può contribuire a una maggiore capacità di prevedere l'evoluzione dei corsi d'acqua.

Vegetation has been identified to play a significant role in river environments by providing a wide range of ecosystem services. For this reason, the use of plants has become relevant in river restoration projects. However, the presence of plants in channel beds increases the flow resistance and, thus, the water levels during flood conditions. Additionally, river vegetation, whether instream or riparian, influences the morphological evolution of rivers. Observations show that instream vegetation has a strong impact on bedload transport. Yet, there is a scarcity of sediment transport predictors that directly account for the effects of plants, and existing methods, based on re-calculation of roughness coefficients, may present some inconsistencies. Therefore, an approach that extends Einstein’s (1950) parameters to include the effects of vegetation geometry and spatial density on sediment transport is herein proposed. The new formulations of the dimensionless transport parameter Φ and the flow intensity parameter Ψ were derived for their implementation in existing bedload predictors of the form Φ = (Ψ). The applicability of this new approach considers the presence of submerged and emergent vegetation, but reduces to the original Einstein’s model if vegetation is absent. The research methodology was carried out in four phases. First, a comprehensive literature review for the identification of, mainly, the different effects of vegetation on river morphodynamics, the state-of-the-art knowledge on the flow-sediment-vegetation interactions, and the current approaches to bedload estimation in channels with vegetated beds. Second, the derivation of the extended Einstein’s parameters, starting from a momentum balance for a control volume of a generic channel with instream submerged vegetation (as proposed by Petryk and Bosmajian, 1975). Third, an extensive experimental program carried out on a tilting flume with a mobile bed and with plants being represented by series of aluminum cylinders. Different scenarios of vegetation spatial density were tested while measurements of bedload rate, water level, bed level and flow velocity were periodically performed in order to assess conditions of stationarity and morphodynamic equilibrium. Last, a deep analysis of experimental results allowed for the calibration of the new approach, whereas external datasets from the literature were used to assess its performance in a wide variety of conditions. A study based on four statistical measures showed that the extended Einstein’s parameters are significantly more suitable for bedload rate estimation when compared to the original ones, since predicted and measured values have, on average, the same order of magnitude. Additionally, the new approach outperformed the widely-adopted method of Baptist (2005), which consists of the re-calculation of bed roughness in vegetated settings. Finally, the experimental observations suggest that the submergence ratio and the stem spatial density are the most important traits of river plants to display influence on bedload transport, channel bed stability, and bed form dimensions and patterns. A better understanding of these traits might lead to better prediction capabilities of river evolution.