Studio delle alluvioni urbane causate dall’interazioni tra il sistema fognario e i corsi d’acqua ricettori attraverso l’applicazione della teoria della probabilità congiunta

Negli ultimi anni la frequenza ed i danni creati dalle alluvioni urbane stanno aumentando in modo considerevole. La causa è da attribuire all’aumento delle superfici impermeabili che determinano un notevole incremento dei deflussi superficiali ed alla crescente frequenza di eventi piovosi intensi. Tali fenomeni mettono a dura prova i sistemi fognari delle città dovendo convogliare portate superiori a quelle previste nella fase di progettazione. L’immediata conseguenza è lo sviluppo di fenomeni di flooding che generano disagi e mettono a grave rischio la sicurezza delle strutture e delle persone. Il presente lavoro di tesi si pone l’obiettivo di analizzare, mediante la combinazione di un approccio statistico e modellistico, l’interazione tra i sistemi fognari ed i corsi d’acqua naturali durante le alluvioni. Il caso studio è rappresentato dal sistema fognario dell’area industriale di Via Toscana nella città di Pesaro e dall’adiacente fiume Foglia che rappresenta il corpo idrico ricettore delle acque meteoriche di tutto il bacino idrico di competenza. Dopo aver effettuato un’analisi dell’area in questione, si procede con la modellizzazione del sistema di drenaggio attraverso il software EPA’SWMM, inserendo le serie storiche di precipitazioni e di livelli idrici nel fiume Foglia adiacente, dopodiché vengono analizzati tutti gli eventi di flooding forniti dal software come risultato della simulazione. In aggiunta, si ricavano i valori dei tempi di ritorno delle diverse combinazioni di precipitazioni e livelli idrici ricavate dall’analisi dei dati, attraverso un modello statistico bivariato basato sulla teoria delle copule. I risultati forniscono una nuova visione degli eventi poiché le precipitazioni ed i livelli idrici, che analizzati singolarmente possiederebbero tempi di ritorno bassi, una volta correlati risultano essere molto più impattanti, rendendosi paragonabili come rischio ed impatto ad eventi dotati di tempi di ritorno molto più alti.