L’elevato numero di fenomeni alluvionali e dissesti in Italia motiva l’importanza di una sistematica politica di previsione e prevenzione basata sull’individuazione delle condizioni di rischio e sull’adozione di interventi per la loro mitigazione. L’esigenza di integrare il dominio dell’analisi decisionale con quello dell’analisi spaziale trova un’ottima soluzione nel supporto dei sistemi informativi territoriali (GIS). Partendo da questa considerazione, nell’ambito della collaborazione tra il CINID e l’Ufficio di Protezione Civile della Regione Basilicata, per rispondere alla necessità di integrare diverse informazioni spaziali per la quantificazione del rischio secondo un approccio basato su metodi di stima multi-criterio, è stato sviluppato un prototipo Web-GIS. Tale prototipo, realizzato con tecnologie open-source, permette in tempo reale e in modo speditivo la valutazione di situazioni idrologiche e idrauliche critiche a scala regionale associate a fenomeni meteorologici attesi e/o in atto. La piattaforma realizzata è in grado di elaborare e aggregare i dati pluviometrici osservati dalla rete di monitoraggio con le previsioni meteorologiche in formato GRIB rese disponibili dal Centro Funzionale Decentrato, di comparare l’intensità dei fenomeni di precipitazione previsti e in atto con i valori delle soglie pluviometriche adottate per la valutazione del rischio idrogeologico, restituendo attraverso mappe dinamiche la possibilità di localizzare temporalmente e spazialmente il raggiungimento di un determinato livello di criticità. Il sistema si aggiorna ogni ora attraverso una soluzione automatizzata (progettata in linguaggio Python sfruttando in particolare la libreria GDAL) che prevede lo scaricamento, il pre-processamento, l’aggregazione dei dati geospaziali e la costruzione delle mappe di criticità gestite e pubblicate utilizzando MapServer e Openlayers. L’architettura software della piattaforma così concepita si presta facilmente a fornire accessibilità dei risultati, replicabilità e capacità di gestione di dati spaziali real-time.

Sviluppo di un sistema Web-GIS per l’Early Warning di criticità pluviometrica / Grasso, Susanna; Giuzio, Luciana; Viggiano, Donato; Manfreda, Salvatore. - ELETTRONICO. - Atti 21a Conferenza Nazionale ASITA:(2017), pp. 641-649. (Intervento presentato al convegno 21a Conferenza Nazionale ASITA tenutosi a Salerno nel 21-23 Novembre 2017).

Sviluppo di un sistema Web-GIS per l’Early Warning di criticità pluviometrica

Susanna Grasso;
2017

Abstract

L’elevato numero di fenomeni alluvionali e dissesti in Italia motiva l’importanza di una sistematica politica di previsione e prevenzione basata sull’individuazione delle condizioni di rischio e sull’adozione di interventi per la loro mitigazione. L’esigenza di integrare il dominio dell’analisi decisionale con quello dell’analisi spaziale trova un’ottima soluzione nel supporto dei sistemi informativi territoriali (GIS). Partendo da questa considerazione, nell’ambito della collaborazione tra il CINID e l’Ufficio di Protezione Civile della Regione Basilicata, per rispondere alla necessità di integrare diverse informazioni spaziali per la quantificazione del rischio secondo un approccio basato su metodi di stima multi-criterio, è stato sviluppato un prototipo Web-GIS. Tale prototipo, realizzato con tecnologie open-source, permette in tempo reale e in modo speditivo la valutazione di situazioni idrologiche e idrauliche critiche a scala regionale associate a fenomeni meteorologici attesi e/o in atto. La piattaforma realizzata è in grado di elaborare e aggregare i dati pluviometrici osservati dalla rete di monitoraggio con le previsioni meteorologiche in formato GRIB rese disponibili dal Centro Funzionale Decentrato, di comparare l’intensità dei fenomeni di precipitazione previsti e in atto con i valori delle soglie pluviometriche adottate per la valutazione del rischio idrogeologico, restituendo attraverso mappe dinamiche la possibilità di localizzare temporalmente e spazialmente il raggiungimento di un determinato livello di criticità. Il sistema si aggiorna ogni ora attraverso una soluzione automatizzata (progettata in linguaggio Python sfruttando in particolare la libreria GDAL) che prevede lo scaricamento, il pre-processamento, l’aggregazione dei dati geospaziali e la costruzione delle mappe di criticità gestite e pubblicate utilizzando MapServer e Openlayers. L’architettura software della piattaforma così concepita si presta facilmente a fornire accessibilità dei risultati, replicabilità e capacità di gestione di dati spaziali real-time.
2017
978-88-941232-8-9
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