Mediterraneo sotto pressione: piogge estreme in aumento e nuove frontiere dell’Intelligenza artificiale

Uno studio dell’Università degli Studi di Milano documenta il raddoppio degli eventi di pioggia oraria estrema in diverse aree italiane negli ultimi 35 anni, con implicazioni dirette per la gestione del rischio idrogeologico. Parallelamente, un nuovo sistema basato su intelligenza artificiale, sviluppato da Università di Helsinki e Ccc, migliora la previsione ad alta risoluzione nel Mediterraneo, integrando dinamiche oceaniche e atmosferiche

Un nuovo dataset di rianalisi meteorologica, elaborato dall’Università degli Studi di Milano con il contributo del Consiglio Nazionale delle Ricerche, del Norwegian Meteorological Institute e di Rse, documenta un incremento significativo delle precipitazioni orarie estreme in diverse aree del Paese nel periodo 1986-2022.

Lo studio, pubblicato su Natural Hazards and Earth System Sciences, evidenzia come in alcune zone italiane gli episodi caratterizzati da elevati accumuli di pioggia in un’ora siano quasi raddoppiati rispetto a 35 anni fa, con particolare intensificazione nelle stagioni estiva e autunnale.

L’analisi si fonda su dati atmosferici ad alta risoluzione spaziale e temporale, ottenuti attraverso tecniche di rianalisi che integrano osservazioni dirette e simulazioni numeriche basate sui più aggiornati modelli fisici.

La ricostruzione delle condizioni atmosferiche con dettaglio orario e griglie di pochi chilometri ha consentito di isolare singoli eventi estremi, selezionando quelli superiori alla media storica dei massimi annuali per ciascuna area.

I risultati mostrano che, nelle aree prealpine tra Piemonte e Valle d’Aosta, in Lombardia e in Alto Adige, il numero medio di eventi estremi estivi è passato da circa dieci all’anno negli anni Novanta a oltre venti nel periodo più recente, considerando porzioni territoriali di 50×50 km.

Analogamente, in autunno si registra un aumento marcato lungo alcune fasce costiere della Liguria, del versante ionico e della Sardegna, dove i 2-3 episodi annui tipici del passato superano oggi frequentemente la soglia della decina.

Il Mediterraneo come hotspot climatico

L’incremento delle precipitazioni intense si inserisce in un quadro più ampio di riscaldamento globale che trova nel Mediterraneo uno degli hotspot climatici più sensibili.

L’aumento delle temperature superficiali marine favorisce una maggiore evaporazione; un’atmosfera più calda, a sua volta, è in grado di trattenere una quantità superiore di vapore acqueo, accrescendo l’energia disponibile per lo sviluppo di sistemi convettivi violenti.

Il risultato è una maggiore probabilità di temporali concentrati nello spazio e nel tempo, capaci di generare pressioni improvvise su bacini idrografici, versanti instabili e reti di drenaggio urbano.

La frequenza crescente di tali episodi incide direttamente sulla pianificazione della protezione civile, sulla progettazione delle infrastrutture e sulla gestione del rischio idrogeologico, tradizionalmente elevato in ampie porzioni del territorio nazionale.

L’utilizzo combinato di dati osservativi tradizionali e rianalisi ad alta risoluzione rappresenta, secondo i ricercatori, un passaggio metodologico essenziale per migliorare la valutazione dei rischi connessi a frane e alluvioni, superando i limiti delle sole serie pluviometriche puntuali.

Intelligenza artificiale e previsioni marine: il caso SeaCast

Se sul fronte atmosferico l’attenzione si concentra sulla diagnosi dell’intensificazione degli estremi, sul versante marino emerge un avanzamento significativo nella capacità previsionale.

Un sistema sviluppato dall’Università di Helsinki e dal Centro Euro-Mediterraneo sui Cambiamenti Climatici (Cmcc) introduce un nuovo paradigma nella modellistica oceanica regionale.

SeaCast, pubblicato su Nature – Scientific Reports, integra machine learning, fisica oceanica e dati atmosferici per produrre previsioni ad alta risoluzione sul Mar Mediterraneo fino a 15 giorni.

Il sistema opera con una risoluzione di circa 4 km (1/24°), equivalente a quella del sistema operativo MedFs del Cmcc, ed è in grado di generare simulazioni fino a 200 metri di profondità.

L’innovazione risiede nella rete neurale graph-based, progettata per rappresentare la complessità delle linee costiere e delle condizioni al contorno tipiche del bacino mediterraneo.

A differenza dei modelli globali basati su intelligenza artificiale, spesso a risoluzione più grossolana e focalizzati su variabili oceaniche, SeaCast integra in modo sistematico le informazioni atmosferiche durante l’addestramento e la fase previsionale.

Efficienza computazionale e applicazioni operative

Il confronto con i modelli numerici tradizionali evidenzia un salto di efficienza. Mentre il sistema operativo convenzionale richiede circa 70 minuti su 89 Cpu per produrre una previsione a 10 giorni, SeaCast è in grado di elaborare una previsione a 15 giorni in circa 20 secondi utilizzando una singola Gpu.

La riduzione dei costi computazionali consente non solo rapidità operativa, ma anche l’esecuzione di simulazioni multiple per valutare l’incertezza, attraverso approcci ensemble e scenari what-if.

L’integrazione dei dati atmosferici si dimostra determinante soprattutto per le dinamiche superficiali, fortemente influenzate dai flussi di calore e vento. Esperimenti di sensibilità indicano che l’utilizzo di serie storiche estese fino a 35 anni migliora ulteriormente la capacità predittiva del modello.

Le applicazioni pratiche spaziano dalla navigazione all’acquacoltura, dal monitoraggio ambientale alla gestione del rischio costiero. In un Mediterraneo esposto a pressioni climatiche crescenti, la disponibilità di previsioni rapide e ad alta risoluzione costituisce uno strumento operativo per amministrazioni pubbliche e operatori economici.

L’integrazione futura di SeaCast nelle catene previsionali operative accanto ai modelli fisici tradizionali indica una traiettoria di complementarità tra approccio deterministico e intelligenza artificiale.

In un contesto in cui gli estremi atmosferici si intensificano e il mare accumula energia, la qualità dei dati e la capacità di elaborarli in tempi compatibili con le decisioni diventano elementi centrali della governance climatica nel bacino mediterraneo.

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