Sviluppo di una metodologia per la previsione e valutazione degli estremi idrologici e meteorologico in aree di bonifica.
Viene proposto un modello per la previsione degli estremi idrologici, quali rischi di alluvione e siccità a scala locale, costituita da modelli di previsione, basati sulle recenti tecniche di machine learning, che possa essere di supporto alle attività di protezione civile, alle attività produttive, alle istituzioni.
La mitigazione del rischio associato ai suddetti eventi idrologici estremi richiede un approccio integrato che includa la gestione delle emergenze attraverso sistemi di early warning e now casting, la pianificazione delle azioni sul breve e sul medio periodo necessarie ad aumentale la resilienza del sistema, la proiezione della frequenza e intensità degli eventi estremi sotto scenari di riscaldamento globale, il coordinamento fra i vari soggetti istituzionali coinvolti nella gestione del rischio, nonché sistemi di informazione, sensibilizzazione e allerta per la popolazione civile e delle associazioni produttive industriali e ancor più agricole, particolarmente vulnerabili a danni diretti ed indiretti conseguenti a eventi idrologici estremi.
In questo progetto proponiamo un approccio modellistico che sia funzionale all¿integrazione di attività normalmente disgiunte in un unico sistema che va dalla misura, all¿acquisizione del dato, alla sua archiviazione e utilizzo all¿interno della struttura modellistiche flessibile ed adattiva che affina la sua performance di previsione in funzione dell¿incremento nel tempo dei dati disponibili, dell¿accuratezza delle previsioni effettuale in relazione alla reale evoluzione del fenomeno monitorato.
Il progetto svolge attività di ricerca e sperimentazione utilizzando un impianto pilota di acquisizione di idraulici ed idrologici in tempo reale, in corso di realizzazione attraverso un attività collaborativa fra il Cersites ( responsabile scientifico Francesco Cioffi) ed il Consorzio di Bonifica dell¿Agro Pontino.