Le immagini presenti in questo articolo sono state generate utilizzando il tool ufficiale messo a disposizione dalla NASA, disponibile al seguente link: https://science.nasa.gov/mission/landsat/outreach/your-name-in-landsat/ .
Comprendere i sistemi ambientali oggi significa confrontarsi con una complessità crescente, in cui processi climatici, idrologici ed ecosistemici interagiscono su scale spaziali e temporali diverse, generando effetti che si propagano e si amplificano nel tempo. In questo scenario, la ricerca scientifica è chiamata non solo a osservare e descrivere questi fenomeni, ma a sviluppare strumenti capaci di interpretarli e anticiparli, rendendoli utili per le decisioni.
La EGU General Assembly 2026 si inserisce in questo contesto come uno dei principali momenti di confronto internazionale sulle scienze della Terra, offrendo uno spazio in cui discipline, approcci e applicazioni convergono per affrontare le sfide poste dal cambiamento climatico e dalla gestione dei rischi.
I contributi presentati da Fondazione CIMA si collocano all’interno di questa prospettiva, articolandosi lungo un percorso che va dall’osservazione dei processi ambientali alla loro modellazione, fino alla traduzione della conoscenza in strumenti operativi e azioni concrete. Nel loro insieme, restituiscono una visione integrata dei sistemi di rischio, in cui osservare, prevedere e agire diventano elementi interdipendenti di uno stesso processo.
Menzione speciale: la soglia dei megafire alla press conference EGU 2026
Tra i contributi presentati alla EGU General Assembly 2026, il lavoro Why some wildfires become megafires: compound short-term fire weather and antecedent drought controls in Mediterranean Europe, sviluppato da Farzad Ghasemiazma, dottorando dell’Università di Genova presso Fondazione CIMA, è stato selezionato per la press conference ufficiale dell’evento.
Lo studio analizza oltre 11.000 incendi avvenuti nell’Europa mediterranea, evidenziando come gli eventi più estremi non siano semplicemente il risultato di condizioni di siccità prolungata, ma emergano dall’interazione tra stress idrico accumulato nel tempo e condizioni atmosferiche eccezionali nel breve periodo, in particolare alte temperature notturne e venti intensi. Questo approccio consente di distinguere i fattori che portano alla transizione verso i megafire, offrendo indicazioni rilevanti per lo sviluppo di sistemi di allerta sempre più orientati agli impatti e alla gestione degli eventi estremi.
Osservare sistemi complessi: acqua, energia e criosfera
L’interazione continua tra processi idrologici, energetici ed ecosistemici implica che il ciclo dell’acqua non possa più essere interpretato come una sequenza lineare, ma come un sistema dinamico in cui atmosfera, suolo e vegetazione scambiano flussi di acqua ed energia su scale temporali molto brevi.
Per approfondire nel dettaglio questi aspetti, apri la sezione qui sotto.
In questa direzione, nuove potenziali missioni satellitari, inclusa Hydroterra+ come uno dei quattro candidati ESA Earth Explorer 12, mirano a colmare le lacune nell’osservazione dei processi idrologici più rapidi, consentendo il monitoraggio continuo di variabili come umidità del suolo, contenuto idrico della neve e vapore atmosferico. La possibilità di osservare questi fenomeni su scala sub-giornaliera rappresenta un passo decisivo per comprendere e prevedere meglio gli eventi estremi idrometeorologici, soprattutto in regioni vulnerabili come il Mediterraneo e l’Africa subsahariana (Hydroterra+: an EO mission concept to reveal sub-daily water processes).
Su scale più locali, la comprensione delle dinamiche nivali rappresenta un elemento chiave per interpretare la variabilità idrologica nei contesti montani. In aree come l’Appennino, dove il manto nevoso è altamente variabile di anno in anno, l’integrazione tra modelli fisici e dati satellitari consente di ricostruire serie temporali coerenti dell’equivalente idrico nivale su scala pluridecennale, migliorando la lettura del ruolo della neve nei sistemi idrologici regionali (Multidecadal snow water equivalent reconstruction in Central Italy using the Multiple Snow Data Assimilation System).
Questa complessità emerge anche attraverso fenomeni atmosferici locali, come le nevicate da effetto lago. L’analisi comparativa tra l’Appennino centrale e la regione giapponese di Niigata evidenzia come configurazioni simili di aria fredda che attraversa superfici marine relativamente calde, possano generare eventi intensi e analoghi, con impatti significativi su infrastrutture e sistemi locali. In entrambi i casi, queste nevicate rappresentano al tempo stesso una risorsa idrica e un rischio, fortemente sensibile alle variazioni climatiche (Cold on the water: mechanisms, impacts, and future scenarios of lake-effect snowfall in Italy and Japan).
Parallelamente, le osservazioni a lungo termine dei flussi di carbonio permettono di analizzare il funzionamento degli ecosistemi e la loro evoluzione nel tempo. Il confronto tra praterie abbandonate e foreste mature nelle Alpi mostra come i cambiamenti nell’uso del suolo influenzino in modo significativo gli scambi di CO₂ tra superficie e atmosfera, evidenziando il ruolo delle dinamiche ecologiche nei cicli del carbonio (Tracing Carbon Flux Dynamics and Ecosystem Functioning Along a Land-Use Gradient: Long-Term Eddy Covariance Observations in the western Italian Alps).
In questo contesto, il cambiamento climatico sta modificando profondamente anche il funzionamento degli ecosistemi forestali. In molte aree europee, le foreste di faggio stanno passando da condizioni limitate dall’energia a condizioni dominate dalla disponibilità idrica, con implicazioni dirette sui cicli del carbonio e dell’acqua. L’analisi integrata lungo gradienti climatici evidenzia come questi sistemi siano sempre più caratterizzati da compromessi tra uso dell’acqua e produttività, rendendo necessario un approccio che consideri congiuntamente i cicli carbonio-acqua (From energy to water limitation: projecting carbon and water cycling in mediterranean beech forests under climate change).
Menzione speciale: la criosfera e il futuro dell’acqua
Il nostro ricercatore Francesco Avanzi è co-convener della sessione Snow and glacier hydrology, dedicata alle sfide legate alla comprensione e modellazione dei processi criosferici e al loro ruolo nella dinamica dei sistemi idrologici, in contesti caratterizzati da elevata variabilità e crescente pressione climatica.
Dalla dinamica del sistema agli impatti: la siccità come rischio sistemico
Comprendere i sistemi ambientali non è sufficiente se non si analizza come le loro dinamiche si traducano in impatti concreti. Tra questi, la siccità rappresenta uno dei rischi più complessi, capace di propagarsi tra comparti diversi e influenzare ecosistemi, risorse idriche e società.
Per approfondire nel dettaglio questi aspetti, apri la sezione qui sotto.
A livello globale, le informazioni sugli eventi di siccità risultano spesso frammentate tra database eterogenei, rendendo difficile una valutazione coerente del rischio. L’integrazione di queste fonti, affiancata all’uso di tecniche di intelligenza artificiale per l’estrazione di dati da report testuali, consente di costruire dataset più completi e strutturati, migliorando la rappresentazione degli impatti su popolazioni e territori e supportando lo sviluppo di funzioni di vulnerabilità (Building a Comprehensive Drought Impact Dataset by Integrating Disaster Databases and Reports with the use of Large Language Models).
Questa complessità si manifesta anche nei contesti montani, dove la siccità sta emergendo con crescente intensità. Nei bacini glaciali delle Alpi italiane, la disponibilità idrica dipende da un equilibrio tra precipitazioni, neve, ghiaccio e processi idrologici che interagiscono su scale temporali diverse. Negli ultimi decenni, la siccità si è progressivamente propagata tra comparti, influenzando durata e intensità degli eventi e mettendo in discussione il ruolo delle montagne come riserve stabili di acqua (Droughts in glacierized catchments of the Italian Alps: evolution and emerging high-elevation variabilities (2000–2024)).
Gli effetti si riflettono direttamente nei sistemi di approvvigionamento idrico, dove la riduzione della disponibilità e il deterioramento della qualità dell’acqua possono compromettere servizi essenziali. L’analisi di database europei mostra una grande variabilità degli impatti, che vanno da restrizioni d’uso fino a interruzioni del servizio, evidenziando il ruolo congiunto di fattori climatici, infrastrutturali e socio-economici e la necessità di approcci armonizzati per la valutazione della severità (Drought Impacts on Public Water Supply in Europe: a challenge of diversity and severity assessment).
A questa dimensione si affianca la gestione degli usi della risorsa, particolarmente critica in contesti come quelli alpini, dove diversi settori competono per una disponibilità sempre più variabile. L’utilizzo di dati satellitari ad alta risoluzione, integrati con variabili meteorologiche, consente di stimare i fabbisogni irrigui e analizzarne la variabilità spazio-temporale, supportando strategie di allocazione più efficienti e la pianificazione di infrastrutture come bacini di accumulo (Satellite-derived irrigation water requirement as a support tool for climate-resilient water management in the Alps).
Parallelamente, la misura diretta dell’evapotraspirazione permette di osservare in modo più realistico il consumo idrico degli ecosistemi, cogliendo dinamiche difficilmente rappresentabili dai modelli, soprattutto in condizioni di stress. Lo sviluppo di reti di monitoraggio distribuite lungo gradienti altitudinali consente di migliorare la stima dei fabbisogni irrigui e di supportare strategie di gestione più adattive, rafforzando il legame tra osservazione e decisione (A regional evapotranspiration network for climate-resilient water management in mountain agro-ecosystems).
Prevedere per anticipare: modelli e intelligenza artificiale
In continuità con la comprensione degli impatti, la previsione rappresenta lo strumento per anticiparli. I sistemi ambientali richiedono modelli capaci di gestire elevata variabilità, non linearità e interazioni tra processi diversi.
Per approfondire nel dettaglio questi aspetti, apri la sezione qui sotto.
In questo contesto, l’integrazione tra modelli fisici e intelligenza artificiale sta trasformando la modellazione idrologica, consentendo di simulare in modo efficiente dinamiche fluviali e individuare il superamento di soglie critiche. L’utilizzo di dati eterogenei in tempo reale permette di applicare questi modelli su scala nazionale e in tempo quasi reale, rafforzando il supporto operativo alla protezione civile (A deep learning model of river water levels).
Allo stesso tempo, l’evoluzione verso modelli di previsione degli impatti della siccità su scala stagionale consente di tradurre indicatori climatici in informazioni direttamente utilizzabili nei processi decisionali. L’impiego di tecniche di machine learning e strumenti di interpretabilità permette di individuare i fattori chiave e le dinamiche temporali degli impatti, migliorando trasparenza e affidabilità delle previsioni e rafforzando il collegamento tra capacità predittiva e azione (Towards the Operational Implementation of Seasonal Drought Impact-based Forecasting with Explainable Machine Learning).
Dalla previsione all’azione: scenari, sistemi di allerta e governance del rischio
Se la previsione consente di leggere in anticipo le possibili evoluzioni dei sistemi ambientali, la sfida diventa trasformare queste informazioni in strumenti utili per chi deve decidere. In questo passaggio, scenari, sistemi di allerta e modelli di governance rappresentano elementi chiave per rendere la conoscenza scientifica operativa.
Per approfondire nel dettaglio questi aspetti, apri la sezione qui sotto.
A livello nazionale, lo sviluppo di scenari idrici rappresenta un passaggio innovativo per colmare il divario tra proiezioni climatiche e gestione operativa delle risorse. In Italia, nell’ambito del progetto IT-WATER, la costruzione di scenari delle risorse idriche su scala nazionale introduce un approccio strutturato che integra indicatori climatici e idrologici in strumenti direttamente utilizzabili nei processi decisionali. Attraverso un processo di co-progettazione con attori istituzionali e gestori della risorsa, questi strumenti vengono sviluppati a partire dai bisogni reali degli utenti, migliorando l’efficacia delle informazioni a supporto delle strategie di adattamento (Decision-relevant rendering of water-supply climate-change scenarios: a co-produced portfolio).
Nel contesto alpino, l’integrazione tra dati osservativi, modelli e conoscenze locali consente di sviluppare soluzioni operative per la gestione del rischio siccità. Il progetto Interreg Alpine Space A-DROP mostra come la combinazione di dati climatici, osservazioni in situ e tecniche di machine learning possa migliorare la previsione della disponibilità idrica e supportare pratiche più sostenibili di gestione delle risorse (From data to decisions: co-developing drought risk management solutions for the European Alps).
In contesti caratterizzati da elevata vulnerabilità, dove i rischi naturali si intrecciano con fattori socio-politici e infrastrutturali, l’approccio multi-risk diventa essenziale per comprendere e gestire eventi che non si manifestano in modo isolato, ma come combinazione di fenomeni locali.
In Sudan, l’integrazione tra modellazione meteorologica ad alta risoluzione, monitoraggio idrologico e sistemi di previsione degli impatti ha permesso di sviluppare un sistema di early warning in grado di operare anche in condizioni di limitata disponibilità di dati. Le informazioni sugli impatti attesi dei fenomeni previsti vengono tradotte in indicazioni concrete sugli effetti potenziali su popolazioni, infrastrutture e territori, supportando decisioni operative da parte delle autorità e degli attori umanitari (Advancing Multi-Risk Early Warning in Fragile Contexts: Methodological Insights from Sudan).
Queste esperienze si inseriscono in un quadro più ampio, in cui le sfide legate all’implementazione degli early warning systems sono diffuse su scala globale e in cui l’efficacia di questi sistemi dipende dalla capacità di trasformare le previsioni in azioni concrete. Nei contesti del Sud Globale, persistono sfide legate alla disponibilità di dati, al coordinamento istituzionale e alla traduzione delle informazioni in decisioni operative. Approcci innovativi, basati sulla co-produzione delle conoscenze, sull’integrazione tra dati scientifici e conoscenze locali e sull’approccio transfrontaliero, stanno contribuendo a rendere questi sistemi più inclusivi, efficaci e orientati all’azione (Early Warning Systems in the Global South: challenges and innovative approaches).
In questa direzione, l’evoluzione verso sistemi di allerta basati sugli impatti rappresenta un ulteriore passo avanti. Attraverso processi di co-sviluppo con esperti locali e istituzioni, l’integrazione tra informazioni di pericolosità, esposizione e vulnerabilità consente di produrre previsioni quantitative di impatto che consentono la generazione di allerte più mirate, contestualizzate e azionabili. Come dimostrato dalle applicazioni sviluppate in Africa orientale, dove previsioni di siccità e di inondazione vengono tradotte in informazioni utili per agricoltori, istituzioni e comunità locali, tenendo conto della variabilità stagionale delle colture e delle condizioni specifiche delle comunità più vulnerabili (From risk knowledge to effective early actions: a novel framework and application for impact-based early warning with a pilot study in Eastern Africa).
Accanto agli aspetti tecnici, la governance del rischio richiede anche processi partecipativi in grado di coinvolgere attivamente comunità e stakeholder, un elemento sempre più centrale per l’approccio people-centred nella pianificazione di preparazione e risposta ai disastri. L’esperienza del progetto MedEWSa evidenzia come la pianificazione partecipata possa migliorare l’efficacia delle strategie di riduzione del rischio, rafforzando la fiducia tra istituzioni e cittadini e favorendo l’integrazione tra conoscenze scientifiche e locali. L’approccio è stato quindi tradotto in uno strumento operativo a step, con l’obiettivo di supportare amministrazioni e comunità nella implementazione di approcci partecipativi per processi di pianificazione condivisi e più efficaci nel tempo (Participatory Emergency Planning: a practical framework from the MedEWSa project).
Infine, il funzionamento delle interfacce tra scienza e policy (le cosiddette science-policy interfaces, SPI) rappresenta un elemento cruciale per garantire che le conoscenze scientifiche prodotte siano effettivamente utilizzate nei processi decisionali. L’analisi comparativa di iniziative di SPI in 16 paesi africani mostra come fattori sociali, istituzionali e tecnico-operativi debbano operare in modo integrato per rendere queste interfacce efficaci e durature, contribuendo a rafforzare la capacità di adattamento e gestione del rischio. Dal coinvolgimento degli stakeholder alla capacità di mediazione, dall’allineamento con i quadri istituzionali alla presenza di meccanismi di continuità, è stato possibile individuare indicatori essenziali per far sì che le interfacce tra scienza e policy avvengano in modo integrato e sostenibile (Assessing Science – Policy Interfaces for Climate Adaptation and Disaster Risk Reduction in Africa: a comparative indicator-based analysis).
Dal singolo hazard al multi-risk: incendi, degrado e interazioni
L’analisi dei rischi naturali si sta definitivamente spostando da un approccio basato su singoli fenomeni verso una lettura integrata delle loro interazioni. In questo contesto, il concetto di multi-risk diventa centrale per comprendere come condizioni diverse possano combinarsi e amplificarsi, generando eventi più intensi e complessi.
Per approfondire nel dettaglio questi aspetti, apri la sezione qui sotto.
Nel caso degli incendi, il comportamento del fuoco è sempre più determinato dalla combinazione di più variabili meteorologiche, come aridità atmosferica e vento, piuttosto che da singoli estremi considerati isolatamente. Per questo motivo, la modellazione di tali fenomeni richiede approcci probabilistici multivariati capaci di rappresentare le dipendenze tra i diversi fattori e di simulare eventi composti. Questo consente di migliorare la stima del rischio di incendio su scala regionale (Event-Based Copula Modeling of Compound Fire-Weather Extremes for Wildfire Risk Assessment).
In parallelo, l’identificazione dei driver climatici consente di comprendere le condizioni che favoriscono l’innesco e la propagazione degli incendi. Nel nord Italia, l’analisi della variabilità degli incendi estivi mostra come il fattore determinante sia spesso lo stress idrico accumulato anche nei mesi precedenti, più che le sole temperature elevate, evidenziando la natura temporale e cumulativa del rischio (Defining climatic drivers for the prediction of summer wildfires in northern Italy).
Tuttavia, gli eventi più estremi non rappresentano semplicemente un’estensione di queste dinamiche, ma rispondono a condizioni ancora più specifiche. L’analisi su scala nazionale evidenzia come gli incendi di grande intensità sono associati a combinazioni critiche di siccità, temperature e vento che agiscono nel breve termine, generando condizioni difficili da controllare. L’utilizzo di modelli basati sulla teoria dei valori estremi consente di isolare questi eventi rari ma ad alto impatto, migliorando la capacità di previsione e gestione (Short-Term Hydrometeorological Drivers of Wildfires in Italy: Insights from Extreme Value Modeling).
A queste dinamiche si aggiunge il ruolo della struttura della vegetazione nella propagazione del fuoco. L’integrazione tra dati ad alta risoluzione, come quelli telerilevati con mezzi UAV equipaggiati con sensoristica LiDAR, e modelli di simulazione, consente di rappresentare in modo più realistico la transizione tra incendi di superficie e incendi di chioma, caratterizzati da maggiore intensità, velocità di propagazione e difficoltà di controllo, migliorando sia la pianificazione preventiva sia la gestione operativa degli eventi in tempo reale (Integrating UAV–LiDAR Fuel Data into Stochastic Cellular Automata PROPAGATOR for Crown Fire Modelling).
In questo contesto, la rappresentazione del combustibile vegetale diventa un elemento chiave per collegare conoscenza scientifica e applicazione operativa. Lo sviluppo di mappe dinamiche del combustibile, basate sull’integrazione tra dati ambientali e tecniche di machine learning, consente di tradurre la complessità dei processi che rendono la vegetazione prona agli incendi in informazioni sintetiche e utilizzabili, rappresentando la variabilità stagionale della vegetazione e migliorando i sistemi di previsione del pericolo incendio, rendendo più efficace il supporto alle decisioni (An Operational Framework for Dynamic ML-informed Fuel Mapping for Wildfire Risk Management).
Menzione speciale: costruire il confronto sui rischi naturali
Tra i contributi scientifici presentati, si inserisce anche il ruolo attivo nella costruzione del programma scientifico dell’evento. Andrea Trucchia, ricercatore di Fondazione CIMA, partecipa infatti come convener del dibattito“Land Degradation and Natural Hazards: Entering the Critical Zone”, dedicata alle interazioni tra degrado del suolo e rischi naturali, e come co-convener della sessione “Spatial and Temporal Dynamics of Wildfires: Models, Theory, and Reality”, focalizzata sui processi e sui modelli che descrivono la dinamica degli incendi nel tempo e nello spazio.
A questo si affianca il suo ruolo di Science Officer della sezione Natural Hazards, contribuendo al coordinamento e allo sviluppo delle attività scientifiche della divisione.
Costruire consapevolezza: comunicazione e nuove generazioni
La gestione dei rischi naturali e del cambiamento climatico non dipende solo dalla disponibilità di dati e modelli, ma anche dalla capacità di costruire consapevolezza e comprensione diffusa. In questo contesto, la comunicazione scientifica assume un ruolo centrale, non solo come trasmissione di conoscenze, ma come processo di coinvolgimento attivo, capace di influenzare percezioni, comportamenti e fiducia nella scienza.
Per approfondire nel dettaglio questi aspetti, apri la sezione qui sotto.
Nel caso del cambiamento climatico, narrazioni basate esclusivamente su scenari catastrofici o sulla responsabilità individuale possono generare effetti controproducenti, soprattutto tra le giovani generazioni, favorendo ansia e senso di impotenza. Superare queste dinamiche richiede un cambio di approccio. Approcci partecipativi, basati su attività interattive e orientate alle soluzioni, mostrano invece una maggiore efficacia nel rafforzare la comprensione e la motivazione all’azione, contribuendo a costruire fiducia nella conoscenza scientifica. In questo senso, quindi, comunicare il cambiamento climatico in modo efficace significa mantenere rigore e correttezza scientifica, evitando al contempo narrazioni paralizzanti e promuovendo una risposta consapevole e collettiva alle sfide globali (Engaging young audiences in climate change: moving beyond fear through active science communication).
In questa prospettiva, esperienze educative basate sulla partecipazione attiva rappresentano uno strumento particolarmente efficace. Iniziative come la COP dei giovani permettono di simulare i processi decisionali globali, coinvolgendo studenti e studentesse in attività di negoziazione, analisi e co-progettazione di soluzioni. Attraverso percorsi che integrano formazione scientifica, confronto con esperti e sviluppo di proposte concrete attraverso il dialogo e il confronto continuo, queste esperienze favoriscono lo sviluppo di competenze chiave e rafforzano la consapevolezza delle nuove generazioni, dimostrando come la conoscenza possa tradursi in partecipazione attiva alle sfide climatiche e porta i giovani ad essere attori attivi nella costruzione di strategie di adattamento e resilienza (The “Next-Gen COP” as a tool for communicating climate change and catalyze solutions from high school students).
Osservazione, previsione e azione non rappresentano più ambiti distinti, ma componenti di un unico sistema di conoscenza. Dalle dinamiche del ciclo dell’acqua ai processi ecosistemici, dalla modellazione degli eventi estremi alla costruzione di scenari decisionali, fino allo sviluppo di sistemi di allerta e strumenti di partecipazione e di science-policy, emerge con chiarezza come la comprensione del rischio richieda oggi un approccio integrato e multidimensionale.
In questo quadro, la scienza non si limita a descrivere la complessità dei sistemi ambientali, ma contribuisce sempre più a renderla interpretabile e utilizzabile, trasformando dati e modelli in strumenti concreti per la gestione del territorio e la definizione di strategie di adattamento. Allo stesso tempo, la capacità di comunicare questa complessità e di coinvolgere attivamente le comunità diventa una condizione necessaria per tradurre la conoscenza in azione.
La partecipazione di Fondazione CIMA alla EGU General Assembly 2026 restituisce quindi un’immagine della ricerca come processo aperto e connesso, in cui discipline, strumenti e attori diversi contribuiscono a costruire una comprensione condivisa dei rischi e delle trasformazioni in atto. Una prospettiva che non solo migliora la capacità di previsione, ma rafforza il legame tra scienza e decisione, rendendo possibile una gestione più consapevole, coordinata e sostenibile dei sistemi ambientali.