Aumentare la resilienza delle strade ai cambiamenti climatici
Una delle più grandi sfide con cui sono alle prese operatori e ingegneri del settore dei trasporti riguarda la gestione e la manutenzione sicure delle autostrade e dell’intera rete di infrastrutture stradali. Inoltre, occorre effettuare ispezioni e riparazioni rapidamente ed efficientemente per garantire interruzioni minime. Vari fattori tra cui l’età delle infrastrutture, le condizioni meteorologiche estreme, i flussi di traffico crescenti, i cambiamenti nell’uso, la scarsa manutenzione e il rinvio delle riparazioni provocano il graduale deterioramento della rete delle infrastrutture stradali. L’esigenza di condurre ispezioni ed eseguire interventi di riparazione sulla rete sta pertanto assumendo un carattere sempre più urgente data la maggiore vulnerabilità ai danni delle infrastrutture. Il progetto PANOPTIS, finanziato dall’UE, ha affrontato tali sfide ricorrendo a strumenti e servizi esistenti quali i modelli climatici, la modellizzazione di eventi meteorologici estremi e delle loro conseguenze, i sistemi di allerta precoce e i sensori ambientali. I ricercatori hanno inoltre impiegato veicoli terrestri e droni per le ispezioni della rete di infrastrutture stradali. Oltre a ciò, hanno creato una mappa dettagliata delle risorse su una vasta zona, avvalendosi della mappatura mobile all’avanguardia integrata nella tecnologia dei droni.
Un recupero migliore dai danni
L’obiettivo del progetto era lo sviluppo di un sistema di supporto alle decisioni integrato volto al potenziamento della resilienza della rete di infrastrutture stradali, basato su sensori terrestri e aerotrasportati, nonché su strumenti di modellizzazione avanzati. Il sistema è quindi in grado di fornire misurazioni affidabili dei fattori di stress di carattere climatico, idrologico e atmosferico, così come modelli multi-rischio, e di migliorare le previsioni relative ai rischi per la sicurezza strutturale e geotecnica. Inoltre, lo sviluppo di un modulo di previsione ha permesso di offrire previsioni meteorologiche e delle precipitazioni ad alta risoluzione e su misura. «Le allerte di rischio basate sulle condizioni e previsioni attuali consentono ai responsabili decisionali di predisporre una risposta adeguata», afferma Phillipe Chrobocinski, coordinatore del progetto. «Per di più, il sistema fornisce avvisi sugli incidenti e sulle loro eventuali conseguenze al fine di mitigare l’effetto il più rapidamente possibile», aggiunge. I partner del progetto hanno utilizzato tecniche avanzate di apprendimento automatico e di fusione dei dati allo scopo di realizzare una piattaforma integrata applicabile alla rete di infrastrutture, per contribuire a comprendere i rischi multifattoriali e a promuovere una prevenzione e una preparazione migliori. Questo nuovo sistema integrato è in grado di sostenere le decisioni esecutive e strategiche, permettendo alla rete di infrastrutture di riprendersi dai danni in modo più efficace, migliorando così la resilienza dell’infrastruttura stradale e dei trasporti. I ricercatori hanno inoltre usufruito dei sensori esistenti installati presso siti dimostrativi in Grecia e Spagna, aggiungendo nuove stazioni meteorologiche autonome a basso costo per la misurazione di condizioni microclimatiche tra cui la velocità del vento, l’umidità dell’aria, la temperatura e il contenuto di umidità del suolo. Inoltre, sono state adoperate etichette intelligenti per il monitoraggio delle vibrazioni e sistemi di rilevamento della nebbia.
Prove sul campo in condizioni estreme
Un tratto dell’autovía A2 in Spagna che collega Madrid e Guadalajara, è stato scelto come primo sito di prova. Questa zona è soggetta all’insorgenza di eventi legati alle condizioni meteorologiche che hanno già arrecato danni ingenti, come il crollo di un ponte a causa delle inondazioni. Il secondo sito di prova era un tratto dell’autostrada Egnatia Odos nella Grecia settentrionale. Questo luogo è stato selezionato per l’esposizione delle strutture, quali ponti e terrapieni, a eventi sismici e a livelli di precipitazioni elevati, che possono comportare assestamenti del terreno, frane e caduta di massi. I componenti unici nel loro genere scaturiti dal lavoro di PANOPTIS, destinati alla modellizzazione dei rischi e alla previsione precisa relativa a zone molto ristrette, sono i primi a essere mai stati sviluppati a un tale livello. La modellizzazione dei rischi unisce dati ambientali, come quelli relativi al terreno e idrologici, e i migliori modelli di vulnerabilità a disposizione, al fine di favorire una gestione più efficace della rete di infrastrutture in termini di pianificazione, manutenzione e funzionamento. «Il sistema può essere utilizzato quotidianamente per reagire a incidenti e catastrofi naturali tramite il dispiegamento rapido di droni, oppure in modalità di ispezione per una manutenzione a più lungo termine», conclude Chrobocinski.
Parole chiave
PANOPTIS, strada, resilienza, infrastruttura, trasporto, cambiamenti climatici, sistema di supporto alle decisioni
