Gestione adattiva delle risorse idriche nel Lago di Como
Nel quadro del progetto CLINT, l’azione pilota del Lago di Como rappresenta una dimostrazione applicativa dei servizi climatici potenziati dall’intelligenza artificiale. Il pilota sviluppa e utilizza modelli previsionali per stimare condizioni di siccità, stress idrico e ondate di calore su scala stagionale e sub-stagionale. Tali informazioni vengono tradotte in strumenti operativi a supporto della gestione del bacino idrico del Lago di Como, con particolare attenzione alla regolazione delle risorse per l’irrigazione agricola. L’azione mira a ridurre i conflitti tra diversi usi dell’acqua e a migliorare la capacità di risposta del territorio agli eventi estremi, fornendo un supporto decisionale basato su dati climatici avanzati.
Descrizione | |
|---|---|
| Settore |  Risorse idriche Agricoltura e produzione alimentare |
| Rilevanza per l’adattamento | L’azione è rilevante per l’adattamento ai cambiamenti climatici poiché consente di anticipare condizioni di siccità e stress termico, migliorando la capacità decisionale nella gestione dell’acqua. Questo contribuisce a ridurre la vulnerabilità del sistema agricolo e idrico locale e a rafforzare la resilienza del bacino idrografico rispetto agli eventi estremi sempre più frequenti. |
| Impatto su cui agisce l’azione settoriale | Variazione della disponibilità di risorsa idrica sotterranea Aumento del rischio di siccità agricola |
| Tipologia azione | Soft |
| Parole chiave | Siccità, Intelligenza artificiale, Servizi climatici, Gestione idrica, Adattamento , Previsioni stagionali, Stress idrico, Agricoltura |
| Ambito di applicazione | Bacino idrografico |
| Regione | Regione Lombardia |
| Localizzazione | Bacino del Lago di Como |
| Anno inizio | 2021 |
| Anno fine | 2025 |
| Fonte di finanziamento | Horizon |
| Stato dell’azione | Conclusa |
Monitoraggio | |
|---|---|
| Risultati | Il caso studio del Lago di Como è utilizzato nel progetto CLINT per dimostrare l’applicazione di servizi climatici basati su intelligenza artificiale nella gestione delle risorse idriche. Il progetto sviluppa strumenti di previsione idroclimatica per supportare decisioni operative in contesti di siccità e stress idrico, con l’obiettivo di migliorare la gestione dell’acqua a scala locale e ridurre la vulnerabilità ai cambiamenti climatici. |
| Rapporto Costi – Benefici | In termini qualitativi, il potenziale beneficio è legato al miglioramento della gestione della risorsa idrica e alla riduzione degli impatti della siccità nei sistemi agricoli e territoriali. |
| Stakeholder coinvolti e modalità partecipative attivate | Il progetto CLINT coinvolge un consorzio europeo di università, centri di ricerca e istituti meteorologici e idrologici. Nel caso dei servizi climatici, sono previsti utenti finali e stakeholder nei settori acqua, energia e agricoltura, con approcci di sviluppo orientati all’uso operativo dei dati climatici. |
| Elementi innovativi e fattori di successo | L’elemento innovativo principale consiste nell’integrazione di tecniche di intelligenza artificiale con la modellistica climatica per migliorare la previsione e l’interpretazione degli eventi estremi. Un ulteriore elemento rilevante è la traduzione dei risultati scientifici in servizi climatici utilizzabili per il supporto decisionale. |
| Criticità | Le fonti del progetto evidenziano come la complessità degli eventi estremi e la loro variabilità spazio-temporale rappresentino una sfida per la previsione e l’uso operativo dei modelli climatici, richiedendo approcci avanzati di intelligenza artificiale e validazione scientifica continua. |
| Trasferibilità | Il caso del Lago di Como è parte di un insieme di hotspot climatici europei e internazionali (tra cui regioni alpine, delta fluviali e aree semi-aride), e il modello di servizi climatici sviluppato è concepito per essere trasferibile ad altri bacini idrici con caratteristiche simili di vulnerabilità climatica e gestione multi-obiettivo. |
Riferimenti | |
|---|---|
| Partner | CMCC HELMHOLTZ-ZENTRUM HEREON GMBH (HZG) AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DEIINVESTIGACIONES CIENTIFICAS (CSIC) SVERIGES METEOROLOGISKA OCH HYDROLOGISKA INSTITUT (SMHI) HKV LIJN IN WATER BV (HKV) E3-MODELLING AE (E3M) LA FABBRICA DEI DATI CLIMATICI (TCDF) DEUTSCHES KLIMARECHENZENTRUM GMBH (DKRZ) ISTITUTO STICHTING IHE DELFT PER L’EDUCAZIONE ALL’ACQUA (IHE) CENTRO EUROPEO PER LE PREVISIONI METEO A MEDIO TERMINE (ECMWF) UNIVERSIDAD DE ALCALA (UAH) JUSTUS-LIEBIG-UNIVERSITAET GIESSEN (JLU) CONSORZIO GEOSPAZIALE APERTO EUROPA (OGC) UNIVERSITÀ COMPLUTENSE DI MADRID (UCM) |
| Referente | Andrea Castelletti Politecnico di Milano |
| andrea.castelletti@polimi.it | |
| Sito web | https://climateintelligence.eu |
| Documenti aggiuntivi | – |
| Progetto nell’ambito del quale è stata realizzata l’azione | CLINT – CLImate INTelligence |
