Le flash flood sono eventi di alluvione improvvisa che spesso causano la perdita di vite umane e ingenti danni a strutture e infrastrutture. Il sistema di preannuncio ha l'obiettivo di prevedere eventi potenzialmente catastrofici con un anticipo sufficiente a garantire la messa in atto di misure di Protezione Civile per contenere l'impatto sociale delle alluvioni in termini di salvaguardia della vita umana e per limitare l'impatto economico dell'evento in termini di danni. Le soglie pluviometriche di piena o soglie pluviali, definiscono i valori critici di pioggia in grado di innescare fenomeni di esondazione in una sezione trasversale critica del fiume. Quando i valori di soglia vengono superati, è possibile che si instauri una situazione di criticità nelle aree esposte al rischio alluvionale. Pertanto, durante un evento pluviometrico, è necessario confrontare le precipitazioni osservate con i valori di riferimento critici. La calibrazione dei modelli idrologici per la definizione delle soglie necessita di numerose registrazioni di eventi di precipitazione operata da strumenti a terra, che sono spesso incomplete e insufficienti. Lo scopo di questo progetto di ricerca è proporre una metodologia alternativa per la calibrazione e la validazione delle soglie pluviali tramite l'utilizzo di osservazioni pluviometriche al suolo e di dati satellitari. L'utilizzo combinato delle due tipologie di osservazioni consente infatti di avere a disposizione un numero elevato di eventi di precipitazione all'interno del bacino d'interesse e una distribuzione spaziale del campo di pioggia più accurata. Un miglioramento del dato di input per la definizione delle soglie pluviali consentirebbe di migliorare le prestazioni del sistema di preannuncio. La metodologia proposta verrà testata sul bacino del fiume Mignone, situato nel quadrante nord-occidentale della Regione Lazio, di cui si dispone dei dati pluviometrici e delle portate critiche presso la sezione di chiusura S.S. Aurelia.
La componente innovativa del progetto risiede nell¿impiego di differenti osservazioni pluviometriche, in particolare la combinazione di dati satellitari e al suolo per la definizione delle soglie pluviali. La necessità di avere a disposizione dati di precipitazione continui e distribuiti uniformemente nell¿area di interesse, rende molti degli approcci più comunemente utilizzati in letteratura non sempre affidabili, in quanto si ha la necessità di ricorrere all¿utilizzo di metodi di regionalizzazione che spesso non consentono di calibrare correttamente i parametri del modello di trasformazione afflussi-deflussi (Carpenter et al., 1999). Attualmente, i dati pluviometrici che vengono generalmente utilizzati per i sistemi di monitoraggio e allerta per le alluvioni, sono quelli registrati al suolo e quelli stimati dai radar (AghaKouchak et al., 2011). Negli ultimi anni però, la continua evoluzione e il vantaggio fornito dalla copertura globale e dall¿alta risoluzione dei dataset satellitari, ha comportato un notevole impiego di questi prodotti per differenti applicazioni in ambito idrologico (Brunetti et al., 2018; Sun et al., 2018; Duan et al., 2016; Forootan et al., 2016). L'incertezza associata a osservazioni pluviometriche puntuali e spesso discontinue utilizzate per la definizione delle soglie pluviali, può portare a errori decisionali, con conseguenze in termini di perdita di vite umane e di ingenti danni economici. Introdurre l'utilizzo dei dati satellitari in fase di calibrazione e di monitoraggio delle soglie pluviali, consentirebbe quindi di migliorare il sistema di preannuncio, con lo scopo di ridurre al massimo le problematiche relative ai falsi e ai mancati allarmi. La procedura proposta verrà testata e validata per il bacino del fiume Mignone, ma potrà essere implementata ed estesa a su tutto il territorio laziale.
- Carpenter, T. M., Sperfslage, J. A., Georgakakos, K. P., Sweeney, T., & Fread, D. L. (1999). National threshold runoff estimation utilizing GIS in support of operational flash flood warning systems. Journal of hydrology, 224(1-2), 21-44.
- AghaKouchak, A., Behrangi, A., Sorooshian, S., Hsu, K., & Amitai, E. (2011). Evaluation of satellite¿retrieved extreme precipitation rates across the central United States. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 116(D2).
- Brunetti, M.T., Melillo, M., Peruccacci, S., Ciabatta, L., Brocca, L., 2018. How far are we from the use of satellite rainfall products in landslide forecasting? Remote Sens. Environ. 210, 65¿75. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.03.016
- Sun, Q., Miao, C., Duan, Q., Ashouri, H., Sorooshian, S., Hsu, K.L., 2018. A Review of Global Precipitation Data Sets: Data Sources, Estimation, and Intercomparisons. Rev. Geophys. 56, 79¿107. https://doi.org/10.1002/2017RG000574
- Duan, Z., Liu, J., Tuo, Y., Chiogna, G., Disse, M., 2016. Evaluation of eight high spatial resolution gridded precipitation products in Adige Basin (Italy) at multiple temporal and spatial scales. Sci. Total Environ. 573, 1536¿1553. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.08.213
- Forootan, E., Khandu, Awange, J.L., Schumacher, M., Anyah, R.O., van Dijk, A.I.J.M., Kusche, J., 2016. Quantifying the impacts of ENSO and IOD on rain gauge and remotely sensed precipitation products over Australia. Remote Sens. Environ. 172, 50¿66. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.10.027