Earth Observation data for Advancing Flood Forecasting (EO4FLOOD)

Le piene rappresentano tra i disastri naturali più distruttivi a livello globale, con impatti significativi sulla salute umana, sull’ambiente, sul patrimonio culturale e sulle economie. Solo in Europa, negli ultimi 50 anni, le piene hanno causato circa 4.000 vittime e perdite economiche stimate in 274 miliardi di euro, con conseguenze ancora più gravi nei Paesi in via di sviluppo.

Con l’intensificarsi della frequenza e della severità degli eventi estremi dovuta ai cambiamenti climatici, diventa sempre più urgente sviluppare sistemi innovativi e affidabili di previsione delle piene, capaci di ridurre gli impatti sulla società e sull’ambiente.

Il progetto EO4FLOOD (Earth Observation Data for Advancing Flood Forecasting) mira a dimostrare la maturità e l’efficacia dei dati satellitari di ultima generazione nel migliorare i sistemi di previsione delle piene.

Il progetto utilizza prodotti avanzati di Osservazione della Terra (EO) e algoritmi allo stato dell’arte per incrementare accuratezza, affidabilità e tempestività delle previsioni idrologiche e idrauliche. Integrando le osservazioni satellitari nei modelli previsionali, EO4FLOOD contribuisce allo sviluppo di sistemi di previsione delle piene più robusti e operativi.
EO4FLOOD si articola su tre pilastri principali:

1. Sviluppo di un Dataset EO Avanzato e Aperto

In primo luogo, viene sviluppato il dataset EO4FLOOD, un insieme di dati aperto e avanzato che integra i più recenti prodotti provenienti da missioni satellitari ESA e non-ESA. Il dataset garantisce copertura globale con elevata risoluzione spaziale e temporale e fornisce variabili fondamentali per la previsione delle piene, tra cui precipitazione, umidità del suolo, variabili nivali, estensione delle aree allagate, livello della superficie idrica e portata fluviale. È progettato per offrire informazioni coerenti e pronte all’uso, a supporto sia della comunità scientifica sia degli utenti operativi.

2. Integrazione nei Modelli di Previsione delle Piene

In secondo luogo, il dataset viene integrato nei sistemi di previsione attraverso modelli idrologici, modelli idraulici, modelli di propagazione dell’inondazione e tecniche di machine learning. Questa integrazione consente di prevedere le piene fino a sette giorni di anticipo, migliorando l’accuratezza e la tempestività delle previsioni e permettendo al tempo stesso la quantificazione dell’incertezza predittiva. I dati di Osservazione della Terra vengono testati nelle diverse componenti della catena modellistica, inclusi la calibrazione dei modelli, i dati di forzante, le condizioni iniziali e l’assimilazione dei dati. Il framework utilizza tre modelli afflussi-deflussi, HYPE, GHM e MGB, affiancati da un modello basato su Intelligenza Artificiale.

3.Dimostrazione per la Scienza e la Società

In terzo luogo, EO4FLOOD dimostra come l’integrazione tra dati satellitari e modelli avanzati possa migliorare in modo significativo la previsione delle piene e la gestione del rischio. Il progetto analizza inoltre l’influenza delle attività antropiche, come i cambiamenti di uso del suolo o la costruzione di dighe, sulla dinamica delle piene, contribuendo al rafforzamento della preparazione agli eventi estremi, alla gestione sostenibile delle risorse idriche e al supporto alle politiche basate su evidenze scientifiche.

Il framework modellistico viene implementato in aree selezionate all’interno di cinque grandi bacini fluviali rappresentativi di differenti condizioni idro-climatiche: Torne, Negro, Congo, Niger e Brahmaputra. Il dataset EO4FLOOD è inoltre reso disponibile per importanti bacini europei quali Po, Danubio, Reno ed Ebro. Per ottimizzare l’utilizzo degli strumenti previsionali, il progetto sviluppa un approccio ibrido che combina i punti di forza dei modelli fisici idrologici e idraulici con tecniche avanzate di Intelligenza Artificiale.

I risultati di EO4FLOOD consentono di perfezionare le metodologie attuali di previsione delle piene, fornire un quadro di riferimento per future ricerche idrologiche, potenziare l’uso operativo dei dati satellitari e supportare strategie globali di riduzione del rischio di alluvione e gestione delle risorse idriche. Integrando prodotti satellitari di nuova generazione con tecniche modellistiche avanzate, EO4FLOOD fornisce un sistema robusto e scalabile per la previsione degli eventi di piena e la mitigazione dei loro impatti sulla società e sull’ambiente.