GeoAfrica2009 Instructions to Authors

Sull’utilizzo dei dati da sensore remoto e delle Volunteered
Geographic Information a supporto della modellazione idraulica delle
inondazioni fluviali
Antonio Annis. Università per Stranieri di Perugia, [email protected]
Fernando Nardi. Università per Stranieri di Perugia, [email protected]
Fabio Castelli. Università degli Studi di Firenze, [email protected]
Parole chiave: VGI; rischio idrogeologico; modellazione idraulica
ABSTRACT
L’acquisizione di informazioni sulle dinamiche dei corsi d’acqua in piena è argomento di estrema attualità
vista la dimensione e gli effetti delle alluvioni e la carenza di misure idrometriche dovuta principalmente
all’assenza ovvero all’inaffidabilità di sistemi di monitoraggio, soprattutto nei piccoli bacini. Il
telerilevamento appare come fronte di ricerca tecnologica più promettente a tal riguardo, anche se sono
tuttora evidenti i limiti dell’utilizzo delle immagini satellitari che raramente colgono eventi di piena di
piccoli corsi d’acqua ed anche per i grandi bacini è sempre incerta ed indiretta l’osservazione durante e
post evento. In questo lavoro si valutano le potenzialità dei dati prodotti da utenti sul territorio - anche
detti VGI (Volunteered Geograpic Information) – per l’acquisizione di un quadro informativo post-evento
utile alla calibrazione/integrazione dei modelli idrologici ed idraulici di simulazione degli eventi di piena.
E’ presentato un caso studio di un piccolo bacino non strumentato del reticolo secondario dell’area
romana che è stato recentemente interessato da un evento di piena che ha causato ingenti danni in
un’area ad elevata densità di urbanizzazione. L’utilizzo di immagini e video acquisiti dal web ha
supportato lo sviluppo di una base dati per la calibrazione del modello idraulico utile alla ricostruzione
dell’evento, consentendo di sviluppare un quadro conoscitivo completo per l’analisi delle cause e degli
effetti del rischio idrogeologico che caratterizza l’area.
1.
Introduzione
La rapida delineazione delle aree inondate (rapid mapping) e l’osservazione di eventi di piena è un
argomento di estrema attualità scientifica nel settore rischio idrogeologico. L’analisi qualitativa e
quantitativa delle variabili idrauliche (tiranti e livelli idrici, velocità di flusso, portate e volumi di piena) in
occasione di eventi di piena è fondamentale per l’individuazione delle cause e degli effetti dei fenomeni
che caratterizzano il dissesto idrogeologico sul territorio, per la corretta pianificazione e per la
progettazione degli interventi di mitigazione.
Gli strumenti conoscitivi più utilizzati sono i modelli idrologici-idraulici: algoritmi numerici che simulano
numericamente i processi fisici di formazione e propagazione della piena per la stima del campo delle
variabili idrauliche nelle aree golenali utile alla definizione delle perimetrazioni delle aree inondate. La
calibrazione e validazione dei modelli idraulici, spesso affetti dalle incertezze dovute alla diversità e
complessità dei fenomeni ed elementi morfologici ed idrologici da simulare, è basata principalmente
sull’utilizzo di strumenti di misura puntuali che forniscono le osservazioni dei livelli idrometrici e/o delle
portata. Tuttavia tali strumenti, spesso assenti sui reticoli idrografici secondari, sono comunque imprecisi
o inaffidabili in occasione di eventi di piena.
I sistemi di osservazione da remoto consentono di estendere la scala di osservazione, ma sono diversi i
limiti di utilizzo, legati non solo al fatto che l’osservazione sia istantanea, ma anche all’incertezza della
misurazione indiretta (e.g. radar) visto che le immagini ottiche sono inutilizzabili in presenza di nuvole.
Allo stato attuale è, dunque, evidente che non sia possibile ottenere osservazioni sufficientemente
accurate ed estese per calibrare i modelli idrologico-idraulici, specialmente nei piccoli bacini, e che il
quadro conoscitivo e predittivo ottimale si basi sull’integrazione e complementarità di diverse piattaforme
di monitoraggio e di modellazione dei processi fisici.
A tal proposito i GIS hanno il fondamentale ruolo di piattaforma ottimale dove avviene l’acquisizione dati,
il processamento, lo sviluppo ed applicazione dei modelli stessi con il fine ultimo di omogeneizzare,
interpolare e completare il quadro conoscitivo nonché di renderlo fruibile mediante produzione di
cartografia tematica per la rappresentazione e condivisione delle informazioni offline ed online.
Nel presente lavoro viene presentata una metodologia di ricostruzione di un evento di piena che ha
recentemente caratterizzato un piccolo bacino nel territorio urbanizzato dell’area romana. Il bacino è
drenato da un fosso di modeste dimensioni, ma impattato da un numero significativo di singolarità
geometriche ed idrauliche (strettoie, opere di sistemazione, tombini, ...). Il corso d’acqua risulta essere
privo di stazioni per misure idrometriche essendo disponibili, come spesso accade, solo strumenti di
misura pluviometrica posizionati nell’intorno del bacino.
La ricostruzione dell’evento di piena è effettuata mediante applicazione di una procedura di modellazione
idrologico-idraulica fisicamente basata (Nardi et al., 2015) caratterizzata da un modello idrologico
afflussi-deflussi per la stima dell’onda di piena ed un modello idraulico 2D per la simulazione della
propagazione dell’onda di piena. I dati VGI sono utilizzati per la calibrazione del modello idraulico. In
particolare i parametri del modello idraulico sono variati finché non è rappresentato il fenomeno
osservato da VGI ossia confrontando i risultati idraulici (livelli idrici, velocità) simulati con le immagini ed i
video geotaggati in ambiente ArcGIS estrapolati da social media e siti di informazione (es. Youreporter,
RomaToday, Twitter). In aggiunta sono state anche utilizzate le riprese effettuate qualche giorno dopo
l’evento a seguito di un sopralluogo che ha consentito anche di conoscere lo stato dell’alveo e delle
strutture colpite. La piattaforma ESRI ArcGIS, ed in particolare gli strumenti Spatial Analyst e Toolset
Photos, ha permesso in maniera rapida di georeferenziare i dati multimediali rispetto le informazioni
geospaziali derivanti dalla modellazione idraulica.
Negli ultimi anni i VGI sono stati utilizzati per il rapid mapping post evento soprattutto in grandi bacini
integrando le osservazioni idrometriche le immagini satellitari (Cervone & Schnebele, 2013; Fohringer et
al., 2015; McDougall, 2011; Poser & Dransch, 2010; Schnebele et al. 2014, Triglav-Čekada &
Radovanì, 2013). Questo lavoro si pone l’obiettivo di valutare la validtà di tale metodologia nei piccoli
bacini, nei quali, in assenza di altri sistemi di monitoraggio, i dati VGI risultano l’unico dato disponibile
divenendo uno strumento cruciale in accoppiamento agli strumenti di modellazione idraulica.
2.
L’esigenza
La gestione del rischio idrogeologico nei piccoli bacini è particolarmente complessa per i seguenti motivi:
- Carenza della rete di monitoraggio idrologico: sono quasi sempre privi di stazioni di misura di
livelli/portata e non sempre esiste una rete pluviometrica rappresentativa della distribuzione
spaziale della pioggia vista la peculiare presenza, nella modesta estensione, di significative
eterogeneità morfologiche e climatiche tra le zone montane e vallive;
- I corsi d’acqua (principalmente rii e fossi) sono stati spesso oggetto di opere di artificializzazione,
soprattutto nelle aree urbane e periurbane, e, nonostante la complessità morfologica e le
numerose criticità idrauliche, sono sempre lacunosi in termini di conoscenza storica e
topografica.
- I piccoli bacini reagiscono agli eventi idrologici estremi in maniera impulsiva (e.g. tempi di
risposta inferiori alle 5-10 ore) rendendo molto limitato il tempo utile per l’osservazione ed
inattuabile il sistema di protezione civile.
- La modellazione idrologica e idraulica per la mappatura delle zone a rischio di inondazione è
spesso affetta da notevoli incertezze per la difficile rappresentazione dei numerosi parametri e
processi fisici che caratterizzano il sistema fluviale e gli elementi antropici che interagiscono coi
flussi di piena.
La conoscenza del rischio idrogeologico nei piccoli bacini è fondamentale per la crescente frequenza con
cui si osservano le inondazioni in tali aree, soprattutto nelle estese aree urbane. La perimetrazione delle
aree potenzialmente inondabili in tali bacini è spesso inaccurata o totalmente mancante. L’utilizzo dei
modelli idrologico-idraulici è lo strumento principale di conoscenza per la ricostruzione del rapporto
causa-effetto e per la corretta gestione e pianificazione del territorio, ma sono molte le incertezze. E’
necessario utilizzare ogni fonte, anche non convenzionale di dati, per completare e validare il quadro
conoscitivo dei modelli idraulici.
3.
La soluzione
La metodologia proposta, considera l’utilizzo di riprese fotografiche e video geotaggati che, sfruttando la
piattaforma ESRI ArcMap, come supporto informativo principale per la digitalizzazione delle aree
inondate e l’interpretazione dei livelli idrici massimi raggiunti in occasione di eventi reali. Tale
metodologia è particolarmente efficace soprattutto nei bacini urbanizzati, caratterizzati da elevata
vulnerabilità, ma d’altra parte anche da una elevata densità di cittadini, che rappresentano
inconsciamente dei “sensori” per il monitoraggio delle piene. La metodologia è basata su una procedura
iterativa nella quale i risultati della modellazione idraulica vengono confrontati con i dati puntuali estratti
dai contenuti multimediali e, in caso di discrepanze, vengono tarati alcuni parametri fisici del modello o
individuati eventuali singolarità non rappresentate nella modellazione idraulica (es. ostruzioni di ponti o
restringimenti del corso d’acqua). L’iterazione si ritiene conclusa quando la distribuzione delle variabili
idrauliche principali (livelli, velocità…) risulta corrispondere alle osservazioni estratte dai VGI.
3.1
Il caso studio: evento ottobre 2015 nell’area di Roma est
Il giorno 14 ottobre 2015 nell’area urbana di Roma Capitale, sul versante est, in corrispondenza del
confine con il comune di Tivoli (Figura 1) si è verificato un evento di piena che ha causato ingenti danni.
L’evento è stato ben documentato da video e immagini che hanno permesso di mettere in evidenza le
dinamiche dell’evento idrogeologico.
Tramite una ricerca online e ad un sopralluogo effettuato a seguito dell’evento sono state raccolte decine
di immagini rappresentative degli effetti della piena. In Figura 2 si riportano 5 immagini che sono state
georeferenziate in ambiente GIS.
Figura 1. Inquadramento dell'area di studio
Figura 2. Geotagging dei dati multimediali relativi all'evento di piena
Le immagini 1 e 2 sono dei frame di filmati effettuati durante la piena, mentre le immagini 3,4 e 5 sono
fotografie effettuate a seguito dell’evento che illustrano i segni della piena sulle pareti dei capannoni e i
danni subiti da un tombino in corrispondenza di un attraversamento del fosso. Grazie all’ausilio di tali
immagini è stato possibile integrare il modello idraulico inizialmente implementato, la cui versione
originale era basata su un classico rilievo topografico di tipo fluviale (basato su sezioni trasversale e
manufatti di attraversamento rilevati), inserendo nel modello alcune importanti criticità e singolarità
idrauliche quali alcuni restringimenti del corso d’acqua ed alcune strutture e detriti che hanno
determinato l’occlusione di due tombini, uno dei quali è collassato durante l’evento. In Figura 3 viene
rappresentata la mappatura dei tiranti idrici risultata dalla applicazione del modello idraulico integrata
dalle informazioni fornite dai dati VGI.
Figura 3. Ricostruzione dell’evento di Ottobre 2015 mediante modello idraulico 2D e dati VGI.
4.
Il cambiamento
I dati informali in ambiente GIS forniscono nuove opportunità per la conoscenza del rischio idrogeologico
grazie alla massiva e sempre crescente disponibilità di informazioni informali online prodotte da utenti
non esperti (e.g. social media, rete di volontari) raccolti in occasione di fenomeni di esondazione fluviale
ed urbana. I dati VGI consentono di integrare ottimamente i risultati dei modelli idrologici ed idraulici, che
singolarmente, seppur costituendo una base fondamentale, sono inaccurati, incompleti e comunque
soggetti in generale da un significativo livello di incertezza.
La valutazione degli eventi ex post, tramite back analysis, mediante l’utilizzo combinato di dati informali
VGI e modelli idrologico-idraulici, oltre a rappresentare una delle frontiere più attuali ed innovative per la
gestione del rischio idrogeologico (e.g. Active Citizens, droni-UAV), sembra la strada principale da
seguire per i piccoli bacini dei centri urbani dove i sistemi di telerilevamento su larga scala non sono allo
stato attuale compatibili per un problema sia di scala spaziale che temporale.
Bibliografia
Cervone, G., and E. Schnebele (2013) Improving remote sensing flood assessment using volunteered
geographical data, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 13, 669-677.
Fohringer, J., Dransch, D., Kreibich, H., & Schröter, K. (2015). Social media as an information source for
rapid flood inundation mapping. Natural Hazards and Earth System Sciences, 15(12), 2725-2738.
McDougall, K. (2011). Using volunteered information to map the Queensland floods. In Proceedings of
the 2011 Surveying and Spatial Sciences Conference: Innovation in Action: Working Smarter (SSSC
2011) (pp. 13-23). Surveying and Spatial Sciences Institute.
Nardi, F., Annis, A. and Biscarini, C. (2015), On the impact of urbanization on flood hydrology of small
ungauged basins: the case study of the Tiber river tributary network within the city of Rome. Journal
of Flood Risk Management. doi: 10.1111/jfr3.12186
Poser, K., Dransch, D. (2010): Volunteered geographic information for disaster management with
application to rapid flood damage estimation, Geomatica, 64, 1, 89-98
Schnebele, E., Cervone, G., Kumar, S., & Waters, N. (2014). Real time estimation of the Calgary floods
using limited remote sensing data. Water, 6(2), 381-398.
Triglav-Čekada, M., & Radovan, D. (2013). Using volunteered geographical information to map the
November 2012 floods in Slovenia. Natural Hazards and Earth System Sciences, 13(11), 2753-2762.