Mappatura della pericolosità idraulica da piogge intense in contesti fortemente antropizzati mediante un approccio DEM-based

Il presente lavoro di Tesi si è concentrato sull’applicazione di un algoritmo che consente di mappare la pericolosità idraulica da nubifragio simulando l’allagamento di un’area di interesse in funzione di un evento meteorico di data entità. L’algoritmo cui si è fatto riferimento è Safer_RAIN, sviluppato nel contesto del progetto SaferPLACES, che nasce dall’esigenza di mettere a punto di modelli idrologici speditivi per la valutazione del rischio di alluvione in ambito urbano e industriale. Nel presente elaborato, sono stati analizzati due casi studio: i poli chimici e petrolchimici di Porto Torres (Sardegna) e Priolo Gargallo (Sicilia). Safer_RAIN è un approccio DEM-based, che permette di analizzare la conformazione della superficie topografica di un’area per identificare il sistema di depressioni presenti al suo interno e di simularne l’allagamento. Safer_RAIN si articola in due fasi: Pre-processing e Flooding. La prima consiste nell’analisi del DEM per determinare la gerarchia orizzontale e verticale delle depressioni presenti sul territorio; la seconda consiste nella simulazione dell’allagamento tramite il riempimento e lo svuotamento delle depressioni in funzione di un volume meteorico. L’applicazione del modello richiede pertanto la caratterizzazione idrologica delle piogge estreme attese nell’area di studio. La mappatura della pericolosità idraulica ottenuta ha permesso di individuare sul territorio le aree che possono presentare delle criticità in presenza di un evento di pioggia intenso. Nel delicato contesto climatico e sociale odierno, in cui la frequenza degli eventi meteorici estremi cresce in parallelo con la sempre maggiore esposizione della popolazione al rischio, disporre di modelli predittivi speditivi è di significativa importanza. In quest’ottica, Safer_RAIN rappresenta un valido strumento a supporto di valutazioni di pericolosità nei confronti di fenomeni pluviali.