Il progetto Resilient Water per la gestione delle crisi idriche

Sviluppare un unico sistema di raccolta dei dati e condivisione delle conoscenze per il monitoraggio, l’analisi degli indicatori meteorologici e idrologici a supporto dei processi decisionali e delle politiche da intraprendere per la gestione e l’allerta delle crisi idriche pluriennali. A questi scopi risponde il progetto Resilient Water, presentato il 16 dicembre a Bologna, che vede la collaborazione strategica tra Arpae, Gruppo Hera e università di Bologna per fronteggiare le conseguenze del cambiamento climatico sulla disponibilità di acqua.

Leggi anche Emergenza siccità in Emilia-Romagna: pericoli per l’agricoltura

Tutelare le risorse dell’Emilia-Romagna

Consegnare alle nuove generazioni un territorio e un ambiente migliori e più sicuri è la sfida per la Regione Emilia-Romagna nell’ambito della missione Rivoluzione verde. “La disponibilità di informazioni specifiche ed aggiornate sullo stato della siccità è un tassello fondamentale per un monitoraggio continuo che permetta alle autorità competenti un utile strumento per migliorare la gestione delle risorse idriche del territorio e la conoscenza dello stato dell’ambiente”, ha commentato in una nota stampa l’assessore regionale all’Ambiente, Irene Priolo.

Le quattro attività per fronteggiare le crisi idriche

Il progetto prevede quattro attività:

1. l’analisi climatica di tutte le precipitazioni passate e la verifica della probabilità di nuove siccità;
2. la realizzazione di un sistema di sensori e modelli per monitorare lo stato delle nostre risorse idriche superficiali e sotterranee;
3. l’analisi dei trend e stima della disponibilità di acqua, ad esempio nei pozzi, per prevedere quando ci sarà necessità di intervenire, anche attraverso lo sviluppo di algoritmi predittivi di intelligenza artificiale e di un cruscotto di monitoraggio/allerta;
4. la definizione di linee guida per la gestione delle criticità e dei possibili interventi infrastrutturali necessari per fronteggiare la siccità.

Leggi anche Machine learning per valutare i rischi del cambiamento climatico