I sistemi di allertamento (Early Warning Systems) sono uno degli strumenti più efficaci per la riduzione del rischio e una delle misure più urgenti da realizzare per limitare danni a persone e beni, come ha recentemente spiegato lo stesso Segretario Generale dell’ONU durante la celebrazione del giorno mondiale per la meteorologia (23 marzo 2022):
Today, one third of the world’s people, mainly in least developed countries and small island developing states, are still not covered by early warning systems. This is unacceptable, particularly with climate impacts sure to get even worse. Early warnings and action save lives. To that end, today I announce the United Nations will spearhead new action to ensure every person on Earth is protected by early warning systems within five years
L’idea su cui si basa un sistema di allertamento è che, una volta studiata la tipologia di fenomeni naturali e la vulnerabilità degli esposti, si metta a punto la capacità di individuare precursori in grado di anticipare l’evento e i suoi effetti, in modo da poter avvisare la popolazione interessata e attivare le opportune azioni di mitigazione. Tuttavia, le tecniche di previsione e monitoraggio attualmente in uso si fondano su alcuni indicatori della pericolosità, e di rado forniscono una quantificazione degli impatti dell’evento.
Il programma ha l’obiettivo di sviluppare catene operative complete di previsione e osservazione in tempo reale dei principali rischi di origine meteo-climatica (inondazioni, incendi boschivi e siccità) che parta dalla previsione meteorologica per arrivare alla quantificazione degli impatti.
Per quanto riguarda il rischio alluvionale, il programma affina gli strumenti per la modellazione idraulica bidimensionale, allargandoli in modo da considerare non solo flash-flood ma anche eventi di allagamento localizzato (pluvial flooding). S’intende anche integrare nella catena previsionale gli attuali strumenti di nowcasting, eventualmente adattandoli all’esigenza della previsione di impatto. L’estensione della catena previsionale prevede la caratterizzazione degli esposti non solo in termini di vulnerabilità degli esposti, in modo da permettere una quantificazione anche economica delle perdite, ma anche in termini di funzionalità, la cui indisponibilità dovuta al danno subìto scatena pericolosi effetti a cascata (per esempio sicurezza alimentare, displacement, etc.).
Per il rischio d’incendi boschivi, il passaggio della pericolosità al rischio viene affrontato: in fase previsionale, integrando gli elementi di esposizione e vulnerabilità nella previsione di indici di pericolo; in corso di evento, a partire dal punto di innesco attraverso la modellazione in tempo reale della propagazione del fronte di fiamma per la delimitazione dell’area interessata.
Per il rischio siccità, dovrà essere completata una catena di monitoraggio che correli gli indici di anomalia di alcuni parametri di hazard con maggiori capacità precursive con quelli più vicini all’impatto nei differenti settori, ad iniziare da quello agricolo.
Tali strumenti trovano una naturale applicazione non sono nelle fasi di previsione e monitoraggio, ma anche nell’immediato post evento, per una stima quantitativa dei danni (early assessment).
Le competenze di Fondazione CIMA in merito alla sensoristica in tempo reale (stazioni open-source Acronet) assieme l’utilizzo di droni e dati satellitari (rilevo di aree bruciate/inondate, stima di esposizione, vulnerabilità e danni, stato fenologico, etc.) integrano le catene modellistiche favorendo la promozione e l’implementazione di soluzioni “all inclusive”.
Infine, si prevede di estendere, seppur in maniera sperimentale, il range delle previsioni (dal nowcasting alle previsioni stagionali), verso la creazione di “seamless prediction system”, per rispondere alle esigenze di differenti settori e utilizzatori, oltre alla protezione civile, tra cui il settore agricolo, idroelettrico, assicurativo e trasporto.