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Scienze ambientali

Fiumi e torrenti: grazie all’intelligenza artificiale ora è possibile prevedere le alluvioni fino a sei ore di anticipo

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Fiumi e torrenti: grazie all’intelligenza artificiale ora è possibile prevedere le alluvioni fino a sei ore di anticipo

Lo studio dell’Università di Pisa e del Consorzio di Bonifica Toscana Nord pubblicato su Scientific Reports

 

Nuovi modelli previsionali basati sull’intelligenza artificiale consentono di prevedere fino a sei ore di anticipo le alluvioni provocate da fiumi minori e torrenti, corsi d’acqua che sono ad oggi i più difficili da gestire e monitorare. La notizia arriva da uno studio dell’Università di Pisa e del Consorzio di Bonifica Toscana Nord pubblicato su Scientific Reports, rivista del gruppo Nature.

“Le forti precipitazioni concentrate in breve tempo e su aree ristrette rendono difficile la gestione dei corsi d’acqua minori, dove la rapidità di deflusso delle acque piovane aumenta il rischio di piene improvvise, basti pensare agli eventi alluvionali avvenuti nel novembre 2023 nella provincia di Prato dove sono esondati i torrenti Furba e Bagnolo e, più recentemente, a quelli che hanno colpito la Valdera e la provincia di Livorno” spiega Monica Bini, professoressa del Dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Pisa che ha coordinato la ricerca.

I modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale sono stati addestrati a partire dalla banca dati pluviometrica e idrometrica fornita del Servizio Idrologico Regionale della Toscana. Il passo successivo sarà quindi di sviluppare software semplici e facili da usare per anticipare le criticità dei corsi d’acqua e di mitigare i danni.

“L’intelligenza artificiale si è rivelata uno strumento prezioso per dare preallerta in piccoli bacini anche con sei ore di anticipo, ma resta fondamentale che le decisioni operative siano sempre supervisionate da esperti,” ha sottolineato il dottor Marco Luppichini, primo autore dell’articolo e assegnista di ricerca del Dipartimento di Scienze della Terra dell’Ateneo pisano.

“La disponibilità di dati pluviometrici forniti dal Servizio Idrologico Regionale e il finanziamento del Consorzio di Bonifica, per cui ringraziamo il presidente Ismaele Ridolfi, sono stati fondamentali per il successo della ricerca a cui  ha collaborato sempre per il Consorzio l’ingegnere Lorenzo Fontana – dice Monica Bini  – è per me inoltre motivo di orgoglio la partecipazione al lavoro di Giada Vailati, studentessa del corso di laurea magistrale in Scienze Ambientali del quale sono presidente, credo sia l’esempio tangibile di come il corso affronti tematiche di estrema attualità e come i nostri studenti possano da subito diventare protagonisti di ricerche internazionali e incidere sulla gestione del territorio”.

“È un risultato che ci rende orgogliosi del lavoro fatto e della collaborazione stretta in questi anni con un’eccellenza come il Dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Pisa – sottolinea il presidente del Consorzio di Bonifica Toscana Nord, Ismaele Ridolfi – In queste settimane, l’emergenza climatica in atto ha dato una terribile dimostrazione degli effetti disastrosi che può avere sulle nostre vite con i casi di Emilia-Romagna, Marche, la stessa Toscana fino ad arrivare alle più recenti alluvioni che hanno colpito la Spagna e in particolare il territorio di Valencia. Oltre alle necessarie manutenzioni ordinarie e alle opere straordinarie per ridurre il rischio, abbiamo il dovere di sfruttare al meglio i nuovi strumenti in grado di prevedere il prima possibile eventi pericolosi e gli eventuali effetti sui nostri territori. La collaborazione continuerà – conclude Ridolfi -, grazie alla nuova convenzione sottoscritta nei mesi scorsi, per approfondire il tema ed estendere gli studi ad altri corsi d’acqua”.

Monica Bini e Ismaele Ridolfi
Monica Bini e Ismaele Ridolfi

Riferimenti bibliografici:

Luppichini, M., Vailati, G., Fontana, L. et al. Machine learning models for river flow forecasting in small catchments, Sci Rep 14, 26740 (2024), DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-78012-2

Testo e foto dall’Ufficio stampa dell’Università di Pisa.

ScientifiCult è una Testata Giornalistica registrata presso il Tribunale di Bari numero R.G. 5296/2021 - R.S. 21. Direttrice Responsabile: Alessandra Randazzo

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