BERLIN

Responsabile:
Collaborazione con Ente Pubblico
Ruolo DEIB: Coordinatore
Data inizio: 01/11/2025
Durata: 36 mesi
Sommario
In un clima e una società in continua evoluzione, le infrastrutture idriche come le dighe possono giocare un ruolo fondamentale nel raggiungimento di diversi Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDGs). Attualmente, oltre 58.000 grandi dighe controllano il 46% dei maggiori fiumi del mondo. Le dinamiche di questi fiumi sono determinate non solo dal loro regime idrologico naturale, ma anche dall’influenza degli agenti umani, che decidono quanta acqua immagazzinare nei bacini artificiali creati dalle dighe e quanta rilasciarne per soddisfare le esigenze dei diversi portatori di interesse.
In questo contesto, BERLIN compirà importanti progressi nella comprensione e nella modellazione di come il comportamento degli agenti umani influenzi le complesse dinamiche dei sistemi socio-ecologici. Per raggiungere questo obiettivo, BERLIN costruirà modelli comportamentali basati sui dati per rappresentare le intenzioni e le preferenze degli agenti, sfruttando i recenti progressi nel campo del Machine Learning, che permettono di valorizzare appieno l’eccezionale disponibilità di dati attualmente monitorati. Inoltre, BERLIN affronterà la valutazione del rischio esplorando le esperienze e le preferenze degli stakeholder attraverso un approccio a tre livelli (consapevolezza del rischio, percezione del rischio e adattamento al rischio), per indagare come approcci basati sul Social Learning possano rafforzare l'analisi delle politiche di adattamento derivate da modelli di simulazione. Verranno costruiti scenari climatici e narrative per rappresentare eventi passati e potenziali strategie di adattamento.
L’integrazione di questi sforzi di ricerca transdisciplinari supporterà lo sviluppo di un modello idrologico globale con una rappresentazione esplicita del comportamento degli agenti-operatori delle dighe, utile sia per valutazioni retrospettive rigorose dei comportamenti osservati, sia per la produzione di proiezioni affidabili e credibili sull’evoluzione futura dei sistemi socio-ecologici. Al fine di fornire una base scientifica solida per l’identificazione di politiche di adattamento su scala locale, BERLIN considererà diversi hotspot del cambiamento climatico, inclusi regioni semi-aride, delta fluviali e bacini fluviali dipendenti dalla neve.
BERLIN aprirà così una nuova via per la modellazione dei comportamenti umani, supportando la co-progettazione di strategie di adattamento locali e contribuendo al raggiungimento degli obiettivi regionali e globali in materia di gestione delle risorse idriche, sicurezza energetica e alimentare, in linea con gli SDGs.
In questo contesto, BERLIN compirà importanti progressi nella comprensione e nella modellazione di come il comportamento degli agenti umani influenzi le complesse dinamiche dei sistemi socio-ecologici. Per raggiungere questo obiettivo, BERLIN costruirà modelli comportamentali basati sui dati per rappresentare le intenzioni e le preferenze degli agenti, sfruttando i recenti progressi nel campo del Machine Learning, che permettono di valorizzare appieno l’eccezionale disponibilità di dati attualmente monitorati. Inoltre, BERLIN affronterà la valutazione del rischio esplorando le esperienze e le preferenze degli stakeholder attraverso un approccio a tre livelli (consapevolezza del rischio, percezione del rischio e adattamento al rischio), per indagare come approcci basati sul Social Learning possano rafforzare l'analisi delle politiche di adattamento derivate da modelli di simulazione. Verranno costruiti scenari climatici e narrative per rappresentare eventi passati e potenziali strategie di adattamento.
L’integrazione di questi sforzi di ricerca transdisciplinari supporterà lo sviluppo di un modello idrologico globale con una rappresentazione esplicita del comportamento degli agenti-operatori delle dighe, utile sia per valutazioni retrospettive rigorose dei comportamenti osservati, sia per la produzione di proiezioni affidabili e credibili sull’evoluzione futura dei sistemi socio-ecologici. Al fine di fornire una base scientifica solida per l’identificazione di politiche di adattamento su scala locale, BERLIN considererà diversi hotspot del cambiamento climatico, inclusi regioni semi-aride, delta fluviali e bacini fluviali dipendenti dalla neve.
BERLIN aprirà così una nuova via per la modellazione dei comportamenti umani, supportando la co-progettazione di strategie di adattamento locali e contribuendo al raggiungimento degli obiettivi regionali e globali in materia di gestione delle risorse idriche, sicurezza energetica e alimentare, in linea con gli SDGs.