Kataclima si è fatta promotrice del Workshop tenutosi l’11 Settembre 2017 presso l’Università degli Studi della Tuscia, dal titolo:
Il Ruolo della Modellazione Numerica Idrogeologica nel Processo Decisionale
(Tavola Rotonda tra chi i modelli “li fa” e chi i modelli “li usa”…)
L’iniziativa, patrocinata dall’Italian Chapter dell’IAH (International Association of Hydrogeologists), ha visto un’ampia partecipazione. Alla tavola rotonda, cuore dell’iniziativa, hanno partecipato:
- Renato Baciocchi, Università di Roma Tor Vergata
- Marco Petrangeli Papini, Università di Roma Sapienza, Roma
- Rudy Rossetto, Scuola Superiore Sant’Anna, Pisa
- John Doherty, Watermark Numerical Computing, Australia
- Laura D’Aprile, Ministero dell’Ambiente e del Territorio
- Maurizio Guerra, ISPRA
- Daniela Ducci, Università di Napoli Federico II
- Walter Dragoni, Università degli Studi di Perugia
- Marco Petitta, Università di Roma Sapienza
- Giovanni Formentin, Tethys srl
- Francesca Lotti, Kataclima srl
- Vincenzo Piscopo, Università degli Studi della Tuscia
Questa giornata di discussione ha avuto come obiettivo il confronto tra modellisti e tecnici/amministratori non modellisti. Sono state messe in evidenza quelle che sono le vere potenzialità dei modelli numerici, compagni di viaggio e non figli del modello concettuale. Inoltre si è ampiamente dibattuto sui rischi associati ad una fiducia non informata in strumenti complessi, potenti e affascinanti, ma affetti da un alto (e talvolta pericoloso) grado di soggettività.
I modelli numerici idrogeologici utilizzati come strumento previsionale sono infatti ormai ampiamente entrati nella pratica comune. Condizione necessaria affinché il modello acquisisca il potere di “prevedere il futuro” è che sia “ben calibrato”. Se forniamo al modello le giuste condizioni al contorno e se variamo i parametri fino ad ottenere un buon accordo tra dati osservati e simulati, ecco che otteniamo un valido strumento a supporto delle decisioni.
Ma… le condizioni al contorno che assegniamo, sono le uniche possibili? Quante diverse ricariche meteoriche sono ugualmente plausibili nell’area di studio? I parametri che calibriamo sono 10, 50 o 1000? I dati che consideriamo sono stazionari o transitori? Qual è il loro margine d’errore? E contengono una quantità di informazione adeguata a svelare i tratti salienti del sistema studiato? Il modello concettuale adottato alla base delle simulazioni è l’unico possibile?
Il concetto di “buona calibrazione” inizia quindi ad apparire condizione necessaria ma forse non sufficiente a dare al modello le sembianze di una sfera di cristallo.
Da un lato, la ricerca scientifica sviluppa sofisticati modelli stocastici e realizzazioni Montecarlo, focalizzando l’attenzione ad esempio sull’analisi dell’incertezza; dall’altro, nel mondo della consulenza, si tende a volte a confezionare modelli nel più breve tempo possibile, calibrati in stazionario e magicamente in grado di simulare esattamente condizioni transitorie (tempi e portate di dewatering, dimensionamenti di barriere idrauliche, l’evoluzione di un plume di contaminante o la propagazione del calore nel tempo).
La giornata di studio ha portato sul tavolo un argomento spinoso, che, con parere concorde, era doveroso intraprendere. Dato l’interesse suscitato dal tema proposto, a questa iniziativa ne seguiranno altre, che includeranno informazione e formazione specificatamente indirizzata all’uso dei modelli nel contesto decisionale.