Maltempo e rischio idraulico, Ai applicata alla previsione delle piene

L’intelligenza artificiale può aiutare a prevedere le portate dei corsi d’acqua anche a carattere torrentizio, i più difficili da gestire per la rapidità, con cui sopraggiungono le piene: è il risultato della sperimentazione nata dalla collaborazione del Consorzio di bonifica 1 Toscana Nord con il Dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Pisa. Le due realtà hanno fatto sistema per riuscire a migliorare i tempi di previsione delle piene, applicando tecniche innovative, basate sul 'machine learning'. Ad annunciarlo è l’Associazione Nazionale dei Consorzi di Gestione e Tutela del Territorio e delle Acque Irrigue.  “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 - indica 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”.  “Grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale possiamo calcolare i probabili scenari di flusso sulla base dei dati di pioggia, rilevati dall’intero sistema di pluviometri di un ampio bacino e non solamente da quelli situati nei pressi dell’alveo di un corso d’acqua”, spiega Ismaele Ridolfi, presidente del Consorzio di bonifica 1 Toscana Nord.  “E’ risaputo che le nuove modalità di pioggia, più violente e concentrate nel tempo e nello spazio, sono foriere di improvvise piene con conseguenze spesso disastrose. L’intelligenza artificiale può aiutare ad allertare il territorio, attivando le necessarie misure precauzionali - sottolinea Massimo Gargano, direttore generale di Anbi - Questo, però, pone l’attenzione sulla questione della cultura dell’acqua: troppe volte, infatti, le tragedie umane discendono da una mancata conoscenza delle regole di sicurezza in eventi di piena. E’ necessario investire su un articolato programma di prevenzione civile: dalle opere all’informazione diffusa”.  L’accordo fra Consorzio di bonifica 1 Toscana Nord e Dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Pisa è attivo e testato su tre corsi d’acqua (Freddana, Versilia e Carrione) e sul lago di Massaciuccoli. “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, Responsabile Scientifica del Dipartimento universitario di Scienze della Terra.  Aggiunge Marco Luppichini, docente universitario, che ha analizzato il sistema: “Abbiamo verificato che le rilevazioni fisiche locali possono indurre una stima non corretta del trend. Questo viene ampiamente superato, applicando modelli di machine learning, che analizzano un’ampia platea di dati”.