An Operative Framework for Risk to People Mapping of Landslide-Triggered Tsunami in Lakes
Questo articolo presenta un quadro operativo, basato sulla fisica, per quantificare i rischi di tsunami lacustri innescati da frane per le popolazioni costiere attraverso livelli progressivi di approssimazione, illustrato mediante un caso di studio del Lago d'Iseo nell'Italia settentrionale per colmare il divario tra la ricerca scientifica e il processo decisionale pratico.
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Immaginate di trovarvi sul bordo di un profondo lago montano. È bellissimo, calmo e circondato da paesi dove la gente vive, lavora e si diverte. Ma nascosto sotto la superficie di questa tranquillità c'è un orologio geologico che ticchetta: pendii ripidi che potrebbero cedere improvvisamente. Questo è il mondo degli tsunami innescati da frane (LTT - Landslide-Triggered Tsunamis). A differenza dei giganti tsunami oceanici causati dai terremoti, che ci danno ore per fuggire, uno tsunami lacustre è un "attacco a sorpresa". Accade quando un enorme pezzo di montagna precipita nell'acqua, inviando un muro d'acqua che attraversa il lago in pochi secondi. Poiché il lago è chiuso, l'acqua rimbalza sulla sponda opposta e può concentrare la sua energia, rendendo le onde ancora più alte e distruttive proprio dove la gente vive.
La grande sfida per gli scienziati e i pianificatori di emergenza è che questi eventi sono incredibilmente difficili da prevedere. Non sappiamo esattamente quando una montagna scivolerà, quanto sarà grande il pezzo che cade o quanto velocemente si muoverà. I modelli informatici tradizionali che cercano di simulare ogni singola goccia d'acqua e ogni granello di terra sono come cercare di contare ogni singola goccia di pioggia durante un temporale mentre si tiene traccia anche del vento; sono così lenti e complessi che, nel momento in cui finiscono, l'emergenza potrebbe essere già passata. Quindi, la domanda diventa: come possiamo capire rapidamente quali città sono in maggiore pericolo, in modo da poter salvare vite, senza aspettare settimane che un supercomputer elabori i numeri?
Questo articolo, scritto dai ricercatori Riccardo Bonomelli, Marco Pilotti e Gabriele Farina, propone una intelligente "scorciatoia intelligente" in due fasi per risolvere questo problema. Pensatelo come a un detective che prima scansiona un'intera città con un drone per individuare i quartieri più sospetti, e poi invia una squadra di investigatori con le torce elettriche in quei punti specifici per cercare indizi.
In primo luogo, il team ha costruito un modello informatico che tratta la montagna che scivola e l'acqua che colpisce come due fluidi separati che si muovono sullo stesso reticolo. Hanno testato questo modello "scorciatoia" contro dati reali di una passata frana in Islanda e hanno scoperto che funzionava bene quanto i modelli estremamente lenti e complessi, ma completava il lavoro in soli 6 ore invece di 25 giorni. Utilizzando questo modello veloce, hanno eseguito un massiccio "ensemble" di 54 simulazioni per il Lago d'Iseo in Italia, un luogo dove una grande frana si sta muovendo e potrebbe precipitare nel lago in qualsiasi momento. In queste simulazioni, hanno variato la dimensione della frana (da 1,2 milioni di metri cubi a 2 milioni di metri cubi) e quanto fossero "scivolose" le rocce (angoli di attrito tra 18° e 23°) per vedere cosa potesse potenzialmente accadere.
In questo primo round, non hanno modellato le case o le strade; hanno solo guardato il lago e la linea di costa come se i paesi fossero pareti invisibili. Ciò ha permesso loro di mappare rapidamente l' "involucro" delle onde più alte che potrebbero colpire ogni parte della costa. Hanno poi combinato questi dati sulle onde con mappe della popolazione per creare un "Indice di Rischio". Questo indice non guardava solo quanto fosse grande l'onda o quante persone vivessero lì; moltiplicava i due valori tra loro. Ciò ha rivelato una verità sorprendente: il paese con l'onda più grande non era necessariamente il più pericoloso, né il paese con più persone. I punti più pericolosi erano dove un'onda alta e molta popolazione capitavano di sovrapporsi.
Una volta identificati i paesi più a rischio, sono passati alla seconda fase, più dettagliata. Hanno fatto uno zoom sulla città di Marone, che era emersa come alta nella loro lista di rischio. Qui, hanno ricostruito il modello informatico includendo la forma effettiva degli edifici, trattandoli come buchi nel flusso dell'acqua. Hanno eseguito due scenari specifici: un giorno "mediamente" brutto e il "caso peggiore" da incubo (una frana di 2 milioni di metri cubi con basso attrito). I risultati hanno mostrato che, sebbene gli edifici agissero come uno scudo, rallentando l'acqua e abbassando l'altezza dell'onda in alcuni punti, il pericolo rimaneva estremo. Nello scenario peggiore, le onde potevano raggiungere i 10 metri di altezza e l'acqua poteva scorrere a velocità di 7-9 metri al secondo.
L'articolo conclude che questo quadro in due fasi è uno strumento vitale per i pianificatori di emergenza. Suggerisce che, utilizzando simulazioni rapide basate sulla fisica per classificare i paesi in base al rischio, le autorità possono decidere rapidamente dove concentrare il loro tempo e le loro limitate risorse. Invece di cercare di modellare l'intero lago in perfetto dettaglio immediatamente, possono prima trovare gli "hotspot" e poi approfondire in quelle aree specifiche per creare mappe di evacuazione dettagliate. Gli autori sottolineano che, sebbene il loro modello semplifichi lo schizzo disordinato dove la roccia colpisce l'acqua, esso fornisce un modo affidabile, veloce e fisicamente coerente per proteggere le persone quando il tempo sta per scadere.
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