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Erosione costiera in Italia dal 1984 al 2024: sino a 10 metri in meno l’anno, a rischio il 66% dei delta fluviali

Lo studio del dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Pisa pubblicato sulla rivista Estuarine, Coastal and Shelf Science.

Due terzi dei principali fiumi italiani è attualmente a rischio erosione con arretramenti della costa che arrivano sino a 10 metri l’anno. Il quadro emerge da uno studio pubblicato sulla rivista “Estuarine, Coastal and Shelf Science” e condotto dalla professoressa Monica Bini e dal dottor Marco Luppichini del dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Pisa. La ricerca ha analizzato i cambiamenti delle coste sabbiose italiane negli ultimi 40 anni, dal 1984 al 2024, con particolare attenzione ai delta fluviali.

Utilizzando un software che analizza immagini satellitari, Bini e Luppicchini hanno ricostruito l’evoluzione della costa italiana. Il risultato è che il 66% dei 40 principali fiumi italiani è  soggetto all’erosione costierapercentuale che sale 100% se si escludono le aree protette da difese artificiali.

Il cambiamento climatico sta avendo un impatto significativo sull’evoluzione delle coste italiane – spiega Marco Luppichini – in particolare incidono la diminuzione delle precipitazioni e l’aumento degli eventi meteorologici estremi che alterano il ciclo idrologico e la capacità dei corsi d’acqua di trasportare sedimenti fino alla costa. A questo si aggiungono l’innalzamento del livello del mare, che contribuisce alla scomparsa di tratti di litorale, e l’incremento della temperatura delle acque superficiali del Mediterraneo che intensifica tempeste e mareggiate, accelerando il processo erosivo e riducendo la resilienza delle spiagge”.

Secondo lo studio, le aree più a rischio erosione sono il delta del Po, il Serchio, l’Arno,  e l’Ombrone in Toscana e il delta del Sinni in Basilicata, tutte zone caratterizzate da un forte arretramento della linea di costa e da una significativa perdita di sedimenti dovuta a fattori climatici e antropici.

Il delta del Po è una delle zone più vulnerabili a causa dell’innalzamento del livello del mare e della riduzione del trasporto sedimentario. Nonostante alcune aree mostrino avanzamenti della costa, molte parti registrano un progressivo arretramento, in particolare nei settori meno protetti da opere artificiali. In Toscana le foci dell’Arno e del Serchio sono soggette ad un arretramento costante di 2-3 metri l’anno mentre il delta dell’Ombrone registra una delle situazioni più critiche, con tassi di erosione fino a 5-6 metri l’anno. La ridotta disponibilità di sedimenti, dovuta a modifiche antropiche lungo il corso del fiume, e l’aumento delle mareggiate rende infatti questa zona particolarmente fragile, mettendo a rischio gli ecosistemi del Parco della Maremma e le attività economiche legate al turismo e all’agricoltura. Il delta del Sinni, in Basilicata, rappresenta infine uno dei casi più estremi, con un’erosione che supera i 10 metri l’anno, una delle più alte in Italia.

“È chiara l’urgenza di adottare strategie sostenibili per gestire le coste, mitigare gli effetti dell’erosione e proteggere le aree più fragili – conclude Luppichini – grazie al nostro studio abbiamo realizzato un database omogeneo per l’intero territorio nazionale così da aiutare una possibile pianificazione degli interventi a difesa delle zone più a rischio, come i delta fluviali, veri e propri “hotspot” della crisi climatica in corso”.

Riferimenti bibliografici:

Marco Luppichini, Monica Bini, 40-Year shoreline evolution in Italy: Critical challenges in river delta regions, Estuarine, Coastal and Shelf Science, Volume 315, 2025, 109166, ISSN 0272-7714, DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecss.2025.109166

Parco regionale veneto del Delta del Po: il Delta del fiume Po a Boccasette Porto Tolle (Rovigo). Foto di Nicola Quirico, CC BY-SA 3.0
Erosione costiera in Italia dal 1984 al 2024: sino a 10 metri in meno l’anno, a rischio il 66% dei delta fluviali; lo studio su Estuarine, Coastal and Shelf Science. In foto, dal Parco regionale veneto del Delta del Po: il Delta del fiume a Boccasette Porto Tolle (Rovigo). Foto di Nicola Quirico, CC BY-SA 3.0

Testo dall’Ufficio Stampa dell’Università di Pisa.

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.