Pianificazione e gestione dei sistemi ambientali
Focus
L'obiettivo della ricerca è lo sviluppo di modelli matematici per l'analisi quantitativa e la gestione dei sistemi ambientali sia su scala globale che locale. Implementando questi modelli con l’ausilio dei moderni strumenti informatici di supporto alle decisioni si possono elaborare grandi quantità di dati ambientali e territoriali e valutare ogni azione di controllo prima che sia attuata, migliorandone così l'efficienza e riducendo i rischi. Per questo scopo, i modelli devono descrivere sia le dinamiche naturali dei sistemi ambientali sia il quadro decisionale, che è spesso molto complesso. Queste procedure in ultima analisi permettono un uso più sostenibile delle risorse e rendono i processi decisionali più trasparenti e condivisibili.
Risultati principali della ricerca
Riforestazione del Peru Amazzonico
Per salvaguardare la grande ricchezza ecologica dell’area amazzonica, ma consentire nel contempo un’attività produttiva alle comunità locali è stato studiato un modello a molti obiettivi che mette in luce le interrelazioni tra classici indicatori di sostenibilità: la biodiversità, la resa economica e l’accettabilità sociale. Il modello ha messo in luce che i criteri normalmente utilizzati per la pianificazione agricola non possono essere applicati al caso della riforestazione perché colture annuali e piante d’alto fusto devono poter convivere e quindi occorre considerare orizzonti temporali lunghi tenendo adeguatamente conto della dinamica di crescita delle diverse specie.
Modellizzazione della dinamica di malattie infettive
Basandosi sullo studio delle dinamiche spazio-temporali di infezioni in popolazioni umane, animali e vegetali, sono stati sviluppati modelli innovativi della diffusione di malattie infettive attraverso vie di trasmissione di diverso tipo, dalle reti idrologiche alla mobilità umana o alle reti di commercio del bestiame. Questi modelli sono stati poi applicati all'epidemiologia del colera e della schistosomiasi, oltre che alle potenziale diffusione di malattie veterinarie in allevamenti e in acquacoltura e hanno permesso di analizzare gli effetti di diverse politiche di intervento.
Conservazione e gestione degli ecosistemi marini
Sono stati sviluppati modelli basati sull'oceanografia per la dispersione di propaguli e organismi in ambiente marino, finalizzati alla comprensione della connettività nel paesaggio marino, all'ottimizzazione della pianificazione spaziale di azioni di conservazione e alla gestione sostenibile della pesca. Le aree geografiche studiate sono il Mar Mediterraneo, l’Oceano Pacifico e l’Oceano Atlantico.
Modellistica e gestione dei consumi idrici residenziali
Si sono sviluppati algoritmi di disaggregazione per dati di consumo idrico (ed energetico) ad alta risoluzione misurati attraverso smart-meters. Sono state quindi utilizzate tecniche tipiche dei big-data per la profilazione di utenti idrici e la successiva segmentazione degli utenti al fine di estrarre profili tipici di consumo. Ciò ha permesso di progettare strategie di gestione della domanda idrica residenziale personalizzate rispetto alle caratteristiche degli utenti.
Controllo robusto delle risorse idriche
Grazie alla generazione e successiva analisi di scenari climatici e socio-economici, è stato possibile sviluppare algoritmi di ottimizzazione e controllo multi-obiettivo per generare soluzione di gestione della risorsa idrica flessibili e robuste rispetto alle principali cause di vulnerabilità del sistema.
