Si chiama Mhig, acronimo di Multi Hazard Information Gateway, ed è un algoritmo capace di prevedere frane e smottamenti in seguito ad eccessivi eventi pluviali, come quelli che stanno interessando la nostra penisola questo inverno. E lo fa mescolando insieme una serie di dati: da quelli storici, alle informazioni rivelate da radar a terra, alle rivelazioni dei satelliti in orbita, comprendendo, ovviamente, anche i dati provenienti dai pluviometri. A mettere a punto questo algoritmo, ancora a livello sperimentale, ma che ha già dato prova di notevoli capacità predittive, è stato Nicola Casagli del dipartimento di Scienze della terra dell’università di Firenze.
Le frane che nelle ultime ora hanno interessato Volterra, la zona di Arezzo, la Maremma, la Flaminia (nella zona tra Terni e Spoleto), la Liguria, e l’Appennino bolognese, solo per citarne alcune, ci ricordano, se ce ne fosse bisogno, che il nostro è un paese a rischio idrogeologico. L’annuario sui dati ambientali Ispra per il 2012 indicava come pari a sei milioni il numero di persone esposte a rischio alluvioni (e oltre 1500 le morti correlate negli ultimi 60 anni), con 487mila le frane censite sul territorio nazionale (corrispondenti a un’area di circa il 7% del nostro paese), 85 classificate come frane principali solo nel 2012. E’ chiaro quindi che poter prevedere il maggior numero possibile di questi eventi aiuterebbe non poco a limitare le vittime del maltempo, e a contenere i rischi ambientali derivanti.
Mhig lavora esattamente in questa direzione. Si tratta di un algoritmo che rientra nel contesto del sistema nazionale di allertamento per il rischio idrogeologico della Protezione civile, che lo ha già utilizzato con successo in modalità pre-operativa. Quello di Firenze che lavora con Mhig è solo uno dei centri di ricerca che collaborano al sistema, specializzato appunto nel rivelare il rischio frana, come spiega a Wired lo stesso Casagli. “Il nostro algoritmo si basa due moduli principali: uno acquisisce i dati relativi alle precipitazioni piovose e le previsioni meteo su tutta Italia, suddividendo la penisola per macroaree, circa cento, in base alle caratteristiche geologiche”, continua il ricercatore: “Ogni area ha una sua soglia di pioggia caratteristica, determinata come la quantità di precipitazione che in passato ha causato delle frane”.
L’altro modulo invece è un aggregatore di notizie di frane, che mette insieme i dati storici con quelli attuali, pescandoli dal web ogni 15 minuti. “Questo aggregatore funziona in maniera molto precisa: depura le notizie secondo una logica semantica e successivamente le georeferenzia, ovvero le abbina a un database di milioni di località italiane, localizzano con precisione nello spazio e nel tempo l’avvenuta frana”.
In questo modo, combinando insieme i dati relativi al passato, più o meno recente, con quelli del presente, riguardo previsioni e precipitazioni, la soglia pioggia per ogni regione viene continuamente rimodulata, affinata, attraverso un sistema che impara da solo, “Questo ci permette anche di ridurre i falsi allarmi e di migliorare continuamente il sistema”. Un meccanismo del genere però, continua Casagli, permette di generare degli allarmi e quindi azzardare previsioni solo su aree relativamente grandi, senza notevole precisione.
Per un sistema di allerta più preciso è necessario installare a terra anche degli strumenti di monitoraggio, come radar in grado di misurare e registrare gli spostamenti del suolo ogni cinque minuti. “In questo modo, laddove vengano ravvisate anomalie vengono fatte delle previsioni e lanciati gli allarmi”, spiega il ricercatore.
Al momento circa una quindicina di siti, aree speciali, sono sotto questo tipo di controllo dell’Università di Firenze (altri centri italiani infatti collaborano al progetto, e ciascuno ha in custodia delle diverse zone). Aree considerate speciali o per l’elevato rischio idrogeologico associato, o per la presenza di importanti beni culturali o ancora per l’elevata densità di popolazione. Le previsioni effettuate su queste aree, grazie alla strumentazione a terra, sono molto precise, riguardano la singola frana. Un esempio? “Il caso dell’Isola d’Elba”, conclude Casagli, “Lì, solo pochi giorni fa il nostro sistema aveva avvisato delle anomalie e lanciato l’allarme. Una strada è stata così transennata e il giorno dopo effettivamente c’è stata una frana”.
Via: Wired.it
Credits immagine: Uberto/Flickr
