Andrea Ficchì, ricercatore post-doc presso l’Environmental Intelligence Lab del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, è uno dei sette ricercatori (Fellows) selezionati del bando congiunto AXA – IOC/UNESCO lanciato nel 2021 nell’ambito del Decennio degli Oceani.
Il suo progetto di ricerca, chiamato PRINTFLOODS (Prediction Intelligence for Floods), è patrocinato dalla Commissione Oceanografica Intergovernativa dell'UNESCO, come una delle azioni per il Decennio degli Oceani. PRINTFLOODS, lanciato nel novembre 2022 e sviluppato sotto la supervisione del Prof. Andrea Castelletti, ha lo scopo di rendere più efficace la previsione delle inondazioni composte e di comprendere i fattori d’incertezza nelle proiezioni future. La ricerca di Andrea Ficchì riguarda, tra le altre cose, la valutazione delle previsioni, il machine learning e azioni umanitarie preventive. L'obiettivo è far progredire la comprensione dei modelli predittivi delle inondazioni e dei relativi fattori scatenanti, e di conseguenza migliorare la resilienza nei confronti dei rischi naturali, in particolare nelle comunità dell'Africa subsahariana.
Il progetto si concentrerà in modo particolare sul Mozambico. Situato nell'Africa meridionale, il Mozambico è uno dei paesi più soggetti a disastri naturali e presenta un rischio elevato di inondazioni composte causate da cicloni tropicali.
Di fronte all’inevitabile innalzamento del livello del mare e delle conseguenti inondazioni, le autorità costiere locali e nazionali in tutto il mondo hanno storicamente perseguito due possibili strategie. Le cosiddette misure “leggere”, come i sistemi di allerta e di azione precoce, la gestione delle emergenze in tempo reale, le assicurazioni e i meccanismi di copertura del rischio finanziario di calamità, sono esempi di soluzioni a breve termine per incrementare la resilienza delle comunità costiere ai cambiamenti climatici. Al contrario, le soluzioni a lungo termine si basano tipicamente su interventi più “pesanti”. Questi consistono in strutture di protezione costiera – barriere, argini e dighe costiere –, nel rafforzamento di case e infrastrutture, nonché nell’implementazione di soluzioni “naturali”, come la pianificazione dell’uso del suolo per ridurre le superfici impermeabili e ripristinare gli ecosistemi costieri. Tuttavia, poiché il livello del mare continua a salire, il costo per mantenere e rendere più efficienti tali difese è destinato ad aumentare, così come il costo di un loro eventuale fallimento.
Tali sfide possono essere affrontate modulando gli investimenti nel tempo e integrando misure “pesanti” con soluzioni “leggere” come meccanismi di copertura, utilizzando metodi di analisi delle decisioni e dati climatici per identificare percorsi solidi e ottimali.
Nel corso della sua ricerca biennale, finanziata dall’AXA Research Fund, Andrea Ficchì utilizzerà tecniche di machine learning per prevedere con maggiore efficacia il rischio di alluvioni composte e per identificare le aree maggiormente a rischio. Il suo lavoro sarà basato sui servizi climatici, ovvero sulle informazioni climatiche generate per supportare i processi decisionali relativi alla gestione del rischio climatico. Grazie a un database multi-sorgente relativo a estensione e impatti delle inondazioni, Andrea Ficchì valuterà la capacità dei modelli predittivi più all’avanguardia e sfrutterà algoritmi di machine learning per renderli più efficaci. Dimostrerà il valore potenziale dei servizi climatici esistenti e dei modelli predittivi potenziati, concentrandosi sulla loro capacità di supportare la gestione delle emergenze umanitarie e le assicurazioni parametriche.
La sua ricerca contribuirà ad affrontare la sfida n. 6 del Decennio degli Oceani delle Nazioni Unite, che mira a migliorare i servizi di allerta precoce multi-rischio per tutti i pericoli oceanici e costieri (geofisici, ecologici, biologici, meteorologici, climatici e antropici), per rafforzare la resilienza delle comunità costiere.