Ivan Marchesini, Visiting Scientist PIFI alla Chinese Academy of Sciences

Le frane rappresentano uno dei rischi naturali più diffusi al mondo, capaci di causare danni a persone, infrastrutture e territorio. Prevederne l’occorrenza resta una sfida scientifica aperta, perché la parola “frana” racchiude fenomeni molto diversi tra loro per velocità, dimensione e meccanismo di innesco: un crollo di roccia si comporta in modo del tutto diverso da uno scivolamento lento di un intero versante, e ciascun tipo richiede strategie di previsione dedicate. Man mano che la scala di analisi si allarga, dal singolo pendio all’intero territorio nazionale, la quantità di informazioni disponibili per ogni punto del terreno diminuisce, mentre aumenta la necessità di scegliere approcci diversi a seconda che l’obiettivo sia individuare le aree più pericolose, stimare quando un evento potrebbe verificarsi, o seguirne l’evoluzione nel tempo quasi reale.
Ivan Marchesini, ricercatore del CNR IRPI (da Luglio 2026, CNR GEO, Istituto di Geoscienze) di Perugia, ha trascorso un mese come Visiting Scientist presso l’Institute of Mountain Hazards and Environment della Chinese Academy of Sciences (CAS), a Chengdu, grazie a una borsa vinta nell’ambito del PIFI (President’s International Fellowship Initiative), il programma con cui l’Accademia Cinese delle Scienze finanzia la collaborazione di ricercatori stranieri con i propri gruppi di ricerca. Durante il soggiorno ha lavorato a stretto contatto con il gruppo di ricerca guidato dal Prof. Qingkai Meng, condividendo competenze su temi di monitoraggio remoto e valutazione del rischio da frana maturate in Italia.
Nell’ambito di questa collaborazione, Marchesini ha tenuto un seminario per illustrare come il gruppo di Geomorfologia di Perugia, attivo presso il CNR IRPI, affronta questa sfida integrando modelli statistici, fisicamente basati e concettuali a seconda dei dati disponibili, della scala di lavoro e della complessità del fenomeno. Sono stati presentati esempi concreti realizzati in Italia: dai primi modelli di suscettibilità sviluppati a livello di comune, basati su cataloghi storici di frane dannose, fino alle più recenti zonazioni a scala nazionale realizzate suddividendo il territorio in “unità di versante”. È stato inoltre presentato un caso di studio sulla modellazione della propagazione (runout) delle frane rapide, con applicazioni pratiche legate all’esposizione delle infrastrutture ferroviarie a questo tipo di fenomeni.
Una parte del seminario è stata dedicata ai Sistemi di Allerta Precoce per le Frane (Landslide Early Warning Systems, LEWS), strumenti operativi che il gruppo di Perugia gestisce da circa quindici anni per conto di enti come la Protezione Civile nazionale e il gestore della rete ferroviaria italiana (RFI). Questi sistemi combinano soglie di pioggia critica con le mappe di suscettibilità per fornire previsioni sia nello spazio che nel tempo, pur restando un campo di ricerca aperto in cui servono ancora miglioramenti, in particolare nella risoluzione temporale e nell’integrazione con i modelli meteorologici.
Il seminario, della durata di un’ora, ha visto la partecipazione attiva di ricercatori e studenti del CAS, offrendo un’occasione di confronto tra approcci metodologici sviluppati in Italia e le esperienze cinesi nello stesso ambito di ricerca.