I ricercatori dell'Università tecnica della Danimarca (DTU) hanno collaborato con il comune di Jammerbugt per creare un sistema pionieristico di allerta precoce per le inondazioni locali.
Soluzione innovativa per affrontare le sfide locali delle inondazioni
Susanne Nielsen,dent ad Aalborg, in Danimarca, ha espresso preoccupazione per le potenziali inondazioni che potrebbero colpire la casa estiva dei suoi genitori a Slettestrand, nello Jutland settentrionale. La vicinanza della casa alla baia di Jammerbugt rappresenta un rischio di infiltrazioni d'acqua, in particolare con l'innalzamento del livello delle falde acquifere.
Per mitigare questo rischio e fornire avvisi tempestivi a residenti dent decisori, i ricercatori del DTU hanno sviluppato uno strumento avanzato di allerta precoce. A differenza dei tradizionali sistemi di allerta alluvioni, questo strumento offre previsioni localizzate, avvisando le parti interessate fino a 48 ore prima dell'imminente inondazione lungo fiumi, corsi d'acqua e aree costiere all'interno del comune di Jammerbugt.
Al centro del sistema c'è il "wet index", un modello basato sull'intelligenza artificiale (IA) addestrato su diversi set di dati, tra cui immagini satellitari, previsioni meteorologiche, livelli del suolo e del mare e topografia del paesaggio. Questo approccio multidimensionale consente una comprensione approfondita delle dinamiche dell'acqua e delle sue interazioni con l'ambiente circostante.
Roland Löwe, professore associato presso la DTU specializzato in idrologia, sottolinea la complessità del movimento dell'acqua nei paesaggi aperti. Sfruttando l'intelligenza artificiale e set di dati accuratamente selezionati, i ricercatori hanno sviluppato uno strumento in grado di prevedere con precisione gli eventi alluvionali locali.
Prova generale e prospettive
Nel 2023, il Comune di Jammerbugt ha sperimentato lo strumento di allerta precoce, ottenendo risultati promettenti durante i mesi primaverili più piovosi. Tuttavia, sono emerse delle difficoltà durante l'estate più secca, evidenziando la necessità di ulteriori perfezionamenti.
Heidi Egeberg Johansen, Project Manager del Comune di Jammerbugt, riconosce il potenziale dello strumento, sottolineando al contempo l'importanza della precisione e dell'affidabilità. Sono in corso piani per riqualificare e adattare il modello, e si cercano finanziamenti per sostenere gli sforzi di sviluppo in corso.
Parallelamente ai progressi nell'allerta alluvioni, i ricercatori del DTU hanno sperimentato tecniche scientifiche di apprendimento automatico per migliorare le strategie di gestione delle risorse idriche. La combinazione di apprendimento automatico e calcolo scientifico ha ridotto significativamente i tempi di calcolo senza compromettere la precisione.
Allan Peter Engsig-Karup, professore associato presso la DTU, sottolinea i vantaggi di questo approccio nella previsione del movimento dell'acqua attraverso i sistemi di drenaggio. Sfruttando la potenza dell'apprendimento automatico scientifico, i calcoli vengono eseguiti fino a 100 volte più velocemente rispetto ai metodi tradizionali, fornendo ai decisori informazioni in tempo reale.
Trasformare le pratiche di gestione delle inondazioni
L'integrazione basate sull'intelligenza artificiale nella gestione delle alluvioni rappresenta un cambio di paradigma nella pianificazione della resilienza. Grazie a previsioni più rapide e precise, i comuni possono allocare proattivamente le risorse, implementare misure preventive e adattare efficacemente le infrastrutture per mitigare i rischi di alluvione.
Roland Löwe sottolinea le implicazioni pratiche di questo progresso tecnologico, che consente ai decisori di riunirsi ed esplorare diversi scenari in tempo reale. Semplificando il processo decisionale, le comunità possono ottimizzare le proprie strategie di risposta e migliorare la resilienza complessiva agli eventi alluvionali.
