Uno strumento messo a punto dal Consorzio di bonifica Toscana Nord e dall’università di Pisa sfrutta il machine learning per mettere a sistema i dati pluviometrici a scala di bacino e migliorare le previsioni sull’ondata di piena a livello locale. Anche per i corsi d’acqua minori. L’ateneo pisano: “Funziona anche nei casi di eventi intensi ed improvvisi”
In Italia, più del 60% dei danni da eventi estremi è legato all’acqua
Prevedere con più anticipo e precisione gli eventi estremi grazie all’intelligenza artificiale. È il risultato della sperimentazione sull’ondata di piena dei corsi d’acqua, anche quelli a carattere torrentizio – più difficili da prevedere – messa in campo da Consorzio di bonifica 1 Toscana Nord e Università di Pisa. Lo strumento ha superato la prima fase di test, condotta su tre corsi d’acqua (Freddana, Versilia e Carrione) e sul lago di Massaciuccoli, ed è già attivo per il monitoraggio di questi bacini.
Machine learning per potenziare i dati pluviometrici
Il punto di forza è la capacità di produrre previsioni più precise rispetto a quelle che si basano semplicemente sulla rilevazione fisica a livello locale. I dati tradizionali “possono indurre una stima non corretta del trend”, spiega Marco Luppichini dell’università di Pisa. “Questo viene ampiamente superato, applicando modelli di machine learning, che analizzano un’amplia platea di dati”.
In pratica, la previsione elaborata dal nuovo strumento riesce a soppesare e mettere a sistema tutti i dati rilevati dai pluviometri a livello di bacino. E su questa base calcolare i probabili scenari di flusso. “Il sistema di intelligenza artificiale funziona anche nei casi di eventi intensi ed improvvisi, che sono i più difficili da prevedere, ma che sono sempre più frequenti a causa del riscaldamento globale”, spiega Monica Bini dell’ateneo pisano.
Grazie alla maggior precisione, è possibile riuscire a prevedere l’arrivo di un’onda di piena – con possibili conseguenze come inondazioni e flash floods – fino a 6 ore prima che si verifichi. Dando più tempo ad autorità e cittadini per mettere in moto la macchina della prevenzione. “L’importanza dell’innovazione è che, grazie all’intelligenza artificiale, si possono elaborare in tempo reale i big data delle grandi banche informative territoriali, arrivando a prevedere i momenti di piena fino a 6 ore prima” sottolinea Francesco Vincenzi, presidente di ANBI. “Si tratta di un grande passo avanti nella difesa del suolo, perché efficace anche su alvei minori, caratterizzati da repentini cambi di portata e che risentono in maniera maggiore dell’estremizzazione degli eventi atmosferici”.
Eventi estremi in Italia, il 60% è legato all’acqua
L’Italia è particolarmente colpita da eventi estremi innescati dalla crisi climatica e legati all’aumento dell’intensità delle precipitazioni, con un conseguente aumento del rischio idrogeologico. Negli ultimi 40 anni, il Belpaese ha subito il 30% dei danni legati a eventi estremi registrati in tutta Europa, la maggior parte dei quali originati da alluvioni e altri fenomeni legati al ciclo dell’acqua.
Un rapporto di Censis-Confcooperative di recente ha calcolato che il 25% delle PMI italiane sono particolarmente esposte al rischio idrogeologico. Secondo l’ultimo aggiornamento dell’Osservatorio Città Clima di Legambiente, dal 2010 a oggi si contano 1674 eventi climatici estremi in tutto il paese e l’acqua è il pericolo maggiore con 842 allagamenti e 226 fiumi esondati.
