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.
Lo sviluppo di approcci integrato si scontra con le seguenti limitazioni sia gestionali che scientifiche:
a) incertezze nella previsione a scale locale delle alluvioni e della siccità;
b) assenza di integrazione delle reti di monitoraggio esistenti;
c) limiti nella conoscenza delle differenti dimensioni del rischio, del loro valore economico, e delle misure di riduzione del rischio;
d) limitata consapevolezza e capacità delle imprese e della popolazione nell¿affrontare i rischi e cogliere le opportunità legate al cambiamento climatico
Sebbene questo progetto sia finalizzato allo sviluppo principalmento di quanto al punto a), tale progetto è fondamentale nel superamento di tali limitazioni in quanto rappresenta un primo passo per l¿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. Innovativo è anche il fatto di poter rendere disponibile l¿intero sistema di conoscenza ai soggetti direttamente chiamati a fronteggiare l¿emergenza idrologica quali le Istituzioni comunali, la Protezione Civile e ed il Consorzio di Bonifica, le imprese orientandone le azioni secondo l¿evoluzione dei fenomeni in atto.
Di particolare importanza per le attività agricole estensive della zona è la previsione di prolungati periodi di siccità, per razionalizzare l¿uso della risorsa idrica ai fini di irrigazione e la scelta delle tipologie di colture maggiormente sostenibili nel contesto climatico futuro.
Le diverse applicazioni utilizzate in questo progetto dovranno sfruttare e condividere un elevato numero di rappresentazioni digitali dell¿informazione. Un modo di superare la complessità e le difficoltà derivanti da un¿attività di elaborazione altrimenti frammentaria è quello di predisporre una piattaforma di integrazione e condivisione dei dati.
Un sistema informativo basato su un¿architettura orientata ai servizi potrà fornire:
- agli utenti: la ricerca delle informazioni di interesse e dei componenti applicativi necessari
- alle applicazioni: servizi di integrazione e condivisione dati.
Gli obiettivi del sistema informativo saranno formulati a partire da:
- categorie di utenti, con rispettive esigenze informative ed applicative (funzionalità, dati, elaborati e visualizzazioni di interesse)
- sorgenti informative, dati e/o informazioni non strutturate, modalità e frequenza di accesso (¿data logistics¿); formato delle diverse rappresentazioni provenienti dalle sorgenti
- applicazioni target (sono quelle utilizzate dagli utenti e che dovranno fornire e/o utilizzare i dati condivisi); per ogni applicazione sarà specificato il formato delle diverse rappresentazioni in input e di quelle risultanti dalle elaborazioni
Si segnalano, tra gli altri, due importanti vantaggi di un¿architettura orientata ai servizi.
1. Integrazione delle applicazioni. L¿aggiunta di una nuova applicazione che risponde a nuove esigenze (o crea nuove opportunità) informative può essere conseguita mediante l¿interfacciamento di questa alla piattaforma, mediante: a. sviluppo del corrispondente ¿driver¿; b. eventuale estensione della base di dati condivisa. Da quel momento in poi i dati della piattaforma, provenienti dalle diverse sorgenti e risultanti dalle altre applicazioni saranno accessibili a questa nuova applicazione, e i risultati di questa saranno resi fruibili a tutte le altre, senza doverle interfacciare individualmente.
2. Integrazione dei dati e Business Intelligence. La disponibilità di una base di dati condivisa dalle diverse applicazioni consentirà, grazie a tecniche di data warehousing, di costruire collezioni dati composite che integrano diverse sorgenti e i risultati di diverse applicazioni, potendo generare visualizzazioni ad elevato contenuto informativo (con visualizzazioni basate su tematismi e layer sovrapposti), nonché utilizzare su queste collezioni il vasto repertorio di strumenti per l¿analisi dei dati (data mining, machine intelligence).