L’opinione

Modelli ad alta precisione
per misurare i detriti
(e i rischi) dei corsi d’acqua

 

di Andrea Salvetti, Samuel Poretti

Andrea Salvetti, ingegnere civile ambientale PhD, Ufficio dei corsi d’acqua - Dipartimento del territorio

Monitorare il trasporto di materiale nei fiumi a scopo di manutenzione e prevenzione: è questo l’obiettivo del progetto RiBeMos. Per riuscirci, i ricercatori della Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana (SUPSI), che guida RiBeMos, fanno uso di sofisticata tecnologia elettronica e informatica, dettata dall’ambiente imprevedibile del letto di un fiume. Il progetto è stato sviluppato dall’Istituto sistemi e elettronica applicata (ISEA) della SUPSI, che fa parte del Dipartimento tecnologie innovative (DTI), in collaborazione con le aziende Laboratorium 3D, Kern Elektronik AG, l’Azienda Elettrica Ticinese, l’Ufficio dei corsi d’acqua del Dipartimento del Territorio del Canton Ticino, e con il contributo dell’agenzia Svizzera per la promozione dell’innovazione Innosuisse.

La richiesta è partita nel 2020 da Laboratorium 3D, uno studio attivo nel campo della progettazione e realizzazione di opere di ingegneria fluviale, e dall’Ufficio dei corsi d’acqua. Questo annovera fra i suoi compiti quello di realizzare le mappe di pericolo legate ai corsi d’acqua, seguendo le raccomandazioni e le direttive dell’Ufficio federale dell’ambiente e, parallelamente, sussidia la realizzazione delle opere di premunizione. Tra i processi da considerare per queste mappature dei pericoli rientrano il trasporto solido e, nei casi più estremi, le colate detritiche, quando la concentrazione di materiale come massi e terra supera quella dell’acqua. Conoscere la quantità di materiale che un fiume può trasportare, le condizioni in cui questo avviene e la sua evoluzione nel tempo sono dati fondamentali per poter decidere misure di manutenzione e prevenzione, nonché per la definizione degli scenari che stanno alla base delle carte del pericolo. Il monitoraggio del trasporto di materiale di fondo nei fiumi ha, pertanto, sia un’importante funzione preventiva, sia una funzione conoscitiva.
Attualmente, durante le piene, non esistono indicazioni precise sulla quantità di materiale trasportato. Questi detriti tendono ad accumularsi in alcune zone, dove possono formare sbarramenti temporanei e ostruzioni in corrispondenza di ponti o altri punti critici, provocando danni importanti nelle aree limitrofe ai corsi d’acqua interessati da questi fenomeni. Per capirne il comportamento, finora si sono utilizzati modelli teorici o misure puntuali che però, si sono rivelati poco efficaci nei casi reali o in condizioni di monitoraggio continuo. L’obiettivo principale non è quello di sviluppare un sistema di preallerta per le piene, bensì di approfondire la comprensione della dinamica del trasporto solido, al fine di migliorare la conoscenza e la gestione dei fenomeni fluviali nel lungo periodo.

Samuel Poretti, ricercatore senior, responsabile dell'area scientifica “elettronica analogica e radio frequenza, Telecom e sistemi per l’imaging” - SUPSI

Attualmente l’attenzione è rivolta allo studio del torrente Garegna, in Val Canaria, scelto come sito di riferimento per le misurazioni. L’obiettivo, oltre alla validazione del sistema di misura sviluppato in laboratorio, è osservare come si attiva il trasporto solido durante le piene, determinando a partire da quale portata inizia il movimento del materiale, per quanto tempo dura e in quale quantità. Analizzare questi parametri in un torrente che trasporta regolarmente materiale più volte all’anno permetterà di raccogliere un numero sufficiente di dati per analizzare l’efficacia del sistema di misura ed elaborare confronti e generalizzazioni applicabili anche ad altri corsi d’acqua.

Nei corsi d’acqua più piccoli, caratterizzati da pendenze accentuate che possono superare il dieci per cento, le formule disponibili per calcolare il trasporto solido non sono molto accurate, per via della complessità e imprevidibilità di un torrente. Gli esempi di monitoraggio di questo tipo sono rari anche in Svizzera ed è proprio quanto rende questi contesti il campo di applicazione più interessante per nuovi strumenti e tecniche di misura. Nel progetto RiBeMos sono stati messi a punto diversi tipi di sensori in grado di effettuare misurazioni diverse tra loro. Ad esempio, sono state sviluppate delle placche a impatti, che contano i colpi provocati dal passaggio dei sassi. Altri dispositivi, invece, sfruttano l’influsso del materiale trasportato su dei segnali elettromagnetici. Infatti, acqua e rocce hanno proprietà elettromagnetiche diverse e lasciano un’impronta differente sul segnale registrato in funzione della loro quantità, posizione e dimensione. In questo modo, analizzando le perturbazioni del segnale è quindi possibile distinguere quando si è verificato il passaggio di un frammento solido o solo di acqua e stimare così il trasporto di materiale.
Una difficoltà ulteriore è dettata dall’estrema varietà dell’ambiente fluviale, sulla base di parametri quali la temperatura, il livello del fiume e la velocità del flusso. È stato quindi necessario introdurre algoritmi di apprendimento automatico (machine learning) per poter individuare correlazioni nascoste tra i diversi parametri e migliorare in questo modo l’accuratezza delle misure. I modelli di intelligenza artificiale come questo, tuttavia, vanno addestrati in modo opportuno e accurato, per insegnare alla macchina a distinguere i vari segnali in ogni situazione.

L’addestramento della macchina è stato così realizzato in due fasi. La prima, che prevedeva l’impiego di modelli in scala, ha permesso di riprodurre le condizioni atmosferiche e fluidodinamiche desiderate. In questo momento, invece, la squadra di ricercatori è impegnata con gli esperimenti in scala reale, acquisendo dati in situazioni note per quantità e tipo di materiale trasportato. In questo caso sono i ricercatori stessi a rilasciare materiale nel torrente e, sapendo quello che verrà trasportato, possono registrare in modo accurato i segnali. Il passo successivo sarà verificare se è possibile ridurre o eliminare questa fase di training in situ, sfruttando modelli in scala già allenati in laboratorio.

Se i risultati saranno ritenuti validi, il sistema potrà essere installato direttamente con un modello pre-addestrato, abbattendo in modo significativo i costi e i tempi di installazione. Sviluppare sistemi per il monitoraggio di fenomeni naturali richiede un approccio diverso rispetto al lavoro in laboratorio. In ambiente naturale non è possibile replicare facilmente gli eventi da osservare, né verificare subito se il sistema funziona come previsto. Per questo, già nella fase di progettazione, è necessario pensare a come testare e dimostrare l’efficacia delle soluzioni sviluppate.
Nel progetto RiBeMos, un ruolo decisivo è stato svolto dall’uso di modelli in scala, che hanno permesso di riprodurre condizioni realistiche, comprese quelle estreme che si verificano raramente, come le piene con tempi di ritorno di dieci o cento anni. Questa possibilità ha accelerato lo sviluppo dei sensori e ha consentito di studiarne il comportamento dinamico in scenari altrimenti impossibili da osservare.Un altro elemento fondamentale è stato il lavoro interdisciplinare. Un gruppo composto solo da tecnici elettronici non avrebbe potuto completare il progetto, poiché mancavano le competenze specifiche legate all’ambiente fluviale e alla gestione dei corsi d’acqua. La collaborazione tra esperti di elettronica, idrologia e scienze ambientali è risultata essenziale per individuare i parametri più significativi da misurare e per definire il modo più efficace di farlo. Solo integrando queste diverse competenze è stato possibile realizzare un sistema realmente utile per il monitoraggio e l’analisi dei fiumi.

Ora l’attenzione è rivolta ai dati che saranno raccolti nei prossimi mesi. Le nuove misurazioni consentiranno di valutare l’affidabilità del sistema e di capire se le stazioni installate potranno essere considerate non solo sperimentali, ma anche operative, pronte per un utilizzo stabile nel monitoraggio dei corsi d’acqua.