DATI, ALGORITMI E MODELLI PREDITTIVI PER ANTICIPARE LE PIENE NEI TERRITORI A RISCHIO: IL PROGETTO PRESENTATO A MASSA UNISCE RICERCA SCIENTIFICA E GESTIONE OPERATIVA DEI CORSI D’ACQUA. OBIETTIVO: RAFFORZARE LA PREVENZIONE E LA SICUREZZA DELLE COMUNITÀ IN UN CLIMA CHE CAMBIA
In un contesto segnato dall’aumento della frequenza e dell’intensità degli eventi meteorologici estremi, la gestione del rischio idraulico sta vivendo una trasformazione profonda.
Le piogge improvvise, concentrate in tempi brevi, mettono sotto pressione sistemi idraulici progettati per condizioni climatiche ormai superate. In questo scenario, la previsione non è più un esercizio accademico, ma una leva fondamentale per la prevenzione.
È su questa consapevolezza che si fonda il progetto presentato a Massa dal Consorzio di Bonifica Toscana Nord e dal Dipartimento di Scienze della Terra dell’Università di Pisa, che applica l’intelligenza artificiale alla previsione delle piene nei corsi d’acqua a carattere torrentizio.
L’iniziativa “Prevedere per prevenire – L’intelligenza artificiale al servizio della gestione delle acque”, ospitata a Palazzo Ducale, ha riunito amministratori locali, tecnici della protezione civile e operatori del settore idraulico.
La partecipazione ampia e qualificata ha restituito la misura dell’interesse verso strumenti capaci di tradurre l’innovazione tecnologica in supporto concreto alle decisioni operative, soprattutto in territori fragili, dove poche ore possono fare la differenza tra un evento gestibile e un’emergenza.
Dal cambiamento climatico alla necessità di prevedere
Negli ultimi anni, anche in Toscana, i corsi d’acqua minori e i torrenti hanno mostrato comportamenti sempre più imprevedibili. Le cosiddette “bombe d’acqua” generano piene rapide, difficili da intercettare con i modelli tradizionali, basati su soglie statiche e su una lettura parziale dei fenomeni.
In questo contesto, la possibilità di anticipare l’evoluzione di una piena, anche solo di alcune ore, diventa un fattore decisivo per attivare misure di protezione civile, gestire gli impianti idrovori e ridurre i danni a persone e infrastrutture.
È proprio su questo punto che il progetto avviato nel 2022 ha concentrato i propri sforzi. Come ha spiegato l’ingegner Francesco Avolio, disporre di previsioni affidabili consente al Consorzio di pianificare in modo più efficace gli interventi di propria competenza, ottimizzando la gestione dei livelli idraulici e migliorando la capacità di risposta in fase di allerta.
Non si tratta solo di reagire meglio, ma di prevenire, riducendo l’esposizione al rischio prima che l’evento si manifesti pienamente.
Come funziona in modello predittivo?
Il cuore del progetto è un modello basato sul machine learning, illustrato dalla professoressa Monica Bini e dal dottor Marco Luppichini del Dipartimento di Scienze della Terra. A differenza dei modelli deterministici tradizionali, l’approccio adottato si fonda sulla capacità degli algoritmi di apprendere dai dati.
Serie storiche di portate, livelli idrometrici, precipitazioni e misurazioni in tempo reale vengono integrate per individuare pattern ricorrenti e segnali precursori delle piene.
L’elemento innovativo non risiede soltanto nell’uso dell’intelligenza artificiale ma nella sua applicazione a contesti idrologici complessi, come quelli torrentizi, caratterizzati da risposte rapide e non lineari agli eventi di pioggia.
Gli algoritmi vengono costantemente aggiornati man mano che nuovi dati diventano disponibili, migliorando progressivamente la precisione delle previsioni. In questo modo, il sistema non resta statico, ma evolve insieme al territorio che osserva.
Clever river, dalla ricerca allo strumento operativo
Nel corso degli anni, il progetto ha conosciuto un’evoluzione significativa, culminata nella realizzazione del portale CleverRiver. Si tratta di una piattaforma digitale che raccoglie, elabora e visualizza i dati idrologici, rendendo accessibili le informazioni in modo chiaro e operativo.
Attraverso il portale è possibile monitorare in tempo reale i corsi d’acqua, consultare le serie storiche e accedere alle previsioni generate dal modello di machine learning.
I ricercatori hanno sottolineato come CleverRiver abbia già dimostrato la propria efficacia durante la fase di sperimentazione, riuscendo a prevedere tutti gli eventi significativi verificatisi nel periodo di test, inclusi quelli più rapidi e difficili da intercettare.
Questo risultato conferma il potenziale dello strumento non solo in ambito scientifico, ma soprattutto come supporto alle decisioni quotidiane di chi gestisce il rischio idraulico sul territorio.
Dal progetto è nato anche uno spin-off dell’Università di Pisa, interamente focalizzato sullo sviluppo e sull’applicazione del sistema. Un passaggio che testimonia la volontà di portare la ricerca fuori dai confini accademici, trasformandola in servizio per le amministrazioni e le comunità locali.
Il ruolo dei comuni e la scala locale
Uno degli aspetti emersi con maggiore forza durante l’incontro riguarda il ruolo dei Comuni. La qualità delle previsioni dipende in larga misura dalla quantità e dalla qualità dei dati disponibili.
La partecipazione attiva delle amministrazioni locali, attraverso la condivisione dei propri sistemi di rilevazione e l’eventuale installazione di nuove strumentazioni, è quindi decisiva per affinare ulteriormente il modello.
Più i dati diventano capillari, più l’algoritmo è in grado di operare su scale territoriali ridotte, intercettando criticità locali e migliorando la capacità di anticipare le piene anche in bacini di piccole dimensioni. In questo senso, l’intelligenza artificiale non sostituisce il presidio umano del territorio, ma lo rafforza, mettendo a disposizione strumenti di lettura più avanzati e tempestivi.
Un modello di collaborazione tra enti e ricerca
Come evidenziato dal direttore Norberto Petriccioli e da Carlo Alberto Carrai, il Consorzio di Bonifica Toscana Nord può svolgere un ruolo chiave di intermediario tra il mondo della ricerca, le strutture tecniche e le amministrazioni locali.
Mettere in rete competenze diverse, dati eterogenei e tecnologie innovative è oggi una condizione imprescindibile per affrontare le sfide poste dal cambiamento climatico.
Il progetto presentato a Massa rappresenta un esempio concreto di come questa collaborazione possa tradursi in risultati operativi. Non un modello calato dall’alto, ma un percorso condiviso, costruito passo dopo passo, in cui la ricerca scientifica dialoga con le esigenze quotidiane di chi è chiamato a garantire la sicurezza idraulica del territorio.
Dalla previsione alla prevenzione
L’elemento forse più rilevante emerso dall’iniziativa riguarda il cambio di paradigma nella gestione delle acque. Prevedere non significa soltanto sapere cosa accadrà, ma creare le condizioni per agire prima che l’evento si manifesti.
In un clima che rende sempre più frequenti le situazioni di emergenza (vedi l’uragano Harry e i danni a Sicilia, Calabria e Sardegna), la prevenzione diventa una responsabilità collettiva, che passa anche attraverso l’uso intelligente dei dati e degli algoritmi.
L’esperienza del Consorzio di Bonifica Toscana Nord e dell’Università di Pisa mostra come l’intelligenza artificiale, se integrata in modo consapevole nei processi decisionali, possa diventare un alleato prezioso. Non una soluzione miracolosa, ma uno strumento concreto per ridurre il rischio, proteggere le comunità e costruire una gestione delle acque più moderna, coordinata e resiliente.
