Calcolare e prevedere le portate dei corsi d’acqua anche a carattere torrentizio, i più difficili da gestire per la rapidità con cui sopraggiungono le piene, oggi è possibile grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Ad annunciarlo è l’Anbi – Associazione Nazionale dei Consorzi di Gestione e Tutela del Territorio e delle Acque Irrigue, a seguito di una sperimentazione tra il Consorzio di bonifica 1 Toscana Nord e il Dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Pisa; che ha visto le due realtà fare sistema per riuscire a migliorare i tempi di previsione delle piene applicando tecniche innovative basate su modelli di machine learning che analizzano un’amplia platea di dati.
Passato e futuro a confronto
Come precisato dal Consorzio di bonifica Toscana Nord, nel passato per mettere il relazione le piogge con le portate si utilizzavano modelli matematici che tenevano conto di una serie di parametri fisici di difficile valutazione, come pendenza e sezione dei corsi d’acqua, presenza di vegetazione in alveo, le condizioni del terreno, il tipo di terreno, la presenza di zone urbanizzate, che comportavano talvolta qualche errore di stima.
Attraverso l’intelligenza artificiale si possono, in parte, superare i parametri fisici riuscendo a mettere in diretta relazione le piogge con le portate: il sistema di machine learning apprende dai dati che riceve dai sensori presenti sul territorio, li elabora assieme alle serie storiche e i relativi effetti causati tenendo conto dei fattori di varianza statistica inseriti dai tecnici, così da elaborare una correlazione fra evento e portata.
Come spiegato dagli esperti, più parametri vengono forniti, anche storici, più l’analisi è precisa. In questa fase di sperimentazione la maggior parte dei dati provenienti dalla rete sul territorio serve a tarare l’intelligenza artificiale, così da renderla sempre più efficiente, mentre un’altra parte di parametri serve a validare le analisi e i risultati attesi.
I dati derivano dalla fitta rete di sensori sui corsi d’acqua oggetto della sperimentazione del Centro funzionale della Regione Toscana. Le serie storiche di cui si è tenuto conto per confrontare e elaborare i parametri arrivano fino a circa 20 anni fa.
Il Consorzio di bonifica 1 Toscana Nord e il Dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Pisa stanno testando la sperimentazione su tre corsi d’acqua (Freddana, Versilia e Carrione) e sul lago di Massaciuccoli.
Elaborare in tempo reale i big data
«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 sei ore prima – ha spiegato il presidente Anbi Francesco Vincenzi –. 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 di questo sistema innovativo – ha incalzato il presidente del Consorzio di bonifica 1 Toscana Nord Ismaele Ridolfi – 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».
Una nuova cultura della risorsa idrica
«È 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. Questo pone l’attenzione sulla questione della cultura dell’acqua: troppe volte le tragedie umane discendono da una mancata conoscenza delle regole di sicurezza in eventi di piena. È necessario – ha concluso il direttore generale Anbi Massimo Gargano – investire su un articolato programma di prevenzione civile: dalle opere all’informazione diffusa».
Climate change, nel 2023 cancellato 1,4% della produzione agricola
Bombe d’acqua, esondazioni, alluvioni, grandinate e gelate fuori stagione, siccità estrema: il clima è diventato il peggior nemico del settore primario italiano. L’evidenza è sotto gli occhi di tutti ormai, anche dei non addetti al settore. L’anno scorso abbiamo avuto temperature primaverili al di sotto della media, prolungate e ripetute ondate di calore e siccità durante l’estate e diversi eventi alluvionali estremi, su tutti quello che ha colpito l’Emilia-Romagna, Marche e Toscana provocando oltre un miliardo di euro di danni solo all’agricoltura.
Secondo le stime preliminari dei conti economici del settore primario diffuse dall’Istat, nel 2023 la produzione agricola è scesa dell’1,4% a causa di un clima sempre più avverso e imprevedibile. In flessione soprattutto i volumi di vino (-9,5%), patate (-6,8%), frutta (-5,3% nel complesso e -9,8% per la frutta fresca), olio d’oliva (-5%) e florovivaismo (-4%).
Diminuite anche le unità di lavoro (-4,9%), a sintesi di una flessione sia dei lavoratori indipendenti (-6,1%) sia di quelli dipendenti (-2,5%).