SLAPIS: il sistema locale d’allerta precoce che riduce i rischi alluvionali della Sirba

L'area Saheliana è stata esposta nel recente passato ad un drastico aumento degli eventi alluvionali. L’aumento delle portate fluviali è causato principalmente dall'aumento degli eventi pluviometrici estremi[1], dai cambiamenti di uso del suolo[2] e dalla degradazione dei terreni che hanno portato ad una erosione regressiva e all’intensificazione della rete di drenaggio superficiale[3].

Nell'ultimo decennio, l’aumento, sia in termini di frequenza che di intensità[4], degli eventi estremi di inondazione congiuntamente all'aumento della popolazione hanno prodotto ingenti danni alle popolazioni mai conosciuti prima[5]. Tali eventi calamitosi hanno spinto i governi a richiedere il sostegno della comunità internazionale per sviluppare Sistemi di Allerta Precoce (SAP) che possano aiutare le comunità rivierasche vulnerabili.

La Sirba (fiume transfrontaliero compreso tra Burkina Faso e Niger) è il principale affluente del medio bacino del Fiume Niger ed è una delle principali cause di inondazione nella regione. Il SAP della Sirba è stato studiato e strutturato come sistema pilota per poter valorizzare prodotti e metodologie esistenti e creare un sistema operativo ed affidabile applicabile su piccola come su larga scala. SLAPIS (Sistema Locale di Allerta Precoce per le Inondazioni della Sirba) è un sistema integrato che mira a promuovere il processo decisionale ed i cambiamenti comportamentali dall’approccio reattivo a quello proattivo a differenti livelli, dalle comunità locali all'amministrazione centrale, per la riduzione del rischio alluvionale nei comuni rivieraschi del tratto nigerino del Fiume Sirba e più a valle lungo il corso del fiume Niger, inclusa Niamey, la capitale del Niger.

Il sistema, di cui è disponibile la brochure in lingua francese, è stato progettato sulla base delle esigenze esistenti e delle capacità e tecnologie appropriate al contesto locale. SLAPIS è gestito dalla Direzione dell’Idrologia (DH) del Niger ed è stato prodotto da una collaborazione multidisciplinare da parte del Politecnico di Torino, dell'Istituto Bioeconomia (IBE) del CNR e dalle Direzioni della Meteorologia e dell’Idrologia (DMN e DH) del Niger, nell’ambito del Progetto ANADIA2.0.

ANADIA 2.0 è un progetto finanziato dall’Agenzia Italiana per la Cooperazione allo Sviluppo che contribuisce allo sviluppo di un'agricoltura sostenibile, adattata ai cambiamenti climatici e meno vulnerabile agli eventi estremi per sostenere la sicurezza alimentare in Niger. L'obiettivo specifico del progetto è quello di estendere l'approccio testato da ANADIA in una seconda regione particolarmente colpita dalle inondazioni, come la regione di Dosso, consolidando l'approccio e rafforzare la collaborazione tra i diversi livelli amministrativi.

La filosofia di SLAPIS è quella di dimostrare che è possibile per le istituzioni e le comunità locali mettere in atto un sistema semplice basato su competenze e strumenti esistenti che utilizzano proattivamente misure e previsioni idrologiche e idrauliche per ridurre il rischio alluvionale. Il sistema si basa sull'integrazione di osservazioni locali con previsioni meteorologiche e idrologiche, attraverso una piattaforma di informazione sui rischi, un meccanismo integrato di informazione e comunicazione, la mappatura delle aree inondabili, piani di riduzione locali del rischio alluvionale e azioni mirate di sensibilizzazione e formazione[6].

L’implementazione di SLAPIS ha dimostrato che è possibile realizzare il trasferimento tecnologico integrando lo stato dell’arte in campo idrologico-idraulico e i risultati scientifici nello schema decisionale applicato in area rurale saheliana e risulta replicabile in qualsiasi contesto seppur caratterizzato da deficit conoscitivi e strutturali.

SLAPIS copre il tratto nigerino del Fiume Sirba tramite la mappatura delle aree alluvionali, stazioni di misura idrometrica e modelli idrologici integrati, piani di adattamento per i villaggi coinvolti e una piattaforma informativa della situazione idrologica operativa in tempo reale all'indirizzo web www.slapis-niger.org.

SLAPIS è stato sviluppato sulle quattro componenti fondamentali dei sistemi di allerta precoce basati sulla popolazione[7] che sono:

  1. Conoscenza del rischio

La conoscenza del rischio è basata sull’identificazione di quattro livelli di vigilanza e la costruzione di scenari di pericolosità ad essi collegati: verde (situazione normale), giallo (piena frequente), arancione (inondazione grave) e rosso (inondazione catastrofica). I livelli di vigilanza sono stati identificati tramite la combinazione dell’approccio non stazionario della teoria dei valori estremi e l’identificazione degli impatti per la vita umana al fine di quantificare l’effetto dei cambiamenti climatici in atto e connettersi alla normativa e al modus operandi in vigore in Niger. Il modello numerico idraulico, realizzato con il software HEC-RAS, è stato usato per definire le zone inondabili per ogni scenario e il tempo di propagazione dell'onda di piena. Il modello idraulico si basa sulla geometria di un modello digitale del terreno implementato tramite rilievi topografici GPS ed è stato calibrato con misure di livello e portata realizzate in alveo[8].

  1. Servizio di sorveglianza e allerta

Le misure e le previsioni di portata derivano in tempo reale dalle due stazioni idrometriche automatiche installate sul corso della Sirba e dalle previsioni di portata provenienti dai modelli idrologici. Le previsioni idrologiche adottate derivano dai modelli GloFAS[9] e Niger Hype frutto della collaborazione con il centro di ricerca comune della commissione europea (JRC) e dal servizio meteo-idrologico svedese (SMHI). Cinque aste colorate sono state installate nei villaggi prioritari per aumentare la consapevolezza della popolazione. L'applicazione web SLAPIS è stata sviluppata secondo i più recenti standard di interoperabilità condivisi e l’integrazione di differenti software per l’interfaccia (GUI), la gestione dei processi e della banca dati (PostgreSQL/PostGIS) e l’interoperabilità dei dati prodotti tramite catalogo open source (CKAN).

  1. Diffusione e comunicazione

Il sistema di diffusione e comunicazione è stato integrato nel sistema nazionale di allerta in accordo con le competenze delle differenti istituzioni coinvolte. Non appena le portate oltrepassano le soglie di vigilanza la piattaforma genera un bollettino inviato dalla Direzione dell’Idrologia (DH) alle autorità nazionali e locali competenti, secondo gli strumenti concordati (mail, telefono, radio, sms, WhatsApp) secondo l’approccio analitico discendente (Top-Down). Al contempo l’informazione risale dagli osservatori dei villaggi seguendo l'approccio partecipativo ascendente (Bottom-Up).

  1. Capacità di risposta

L’implementazione della capacità di risposta consegue la fase di definizione del rischio, materializzato in un atlante delle zone inondabili, e nell’identificazione degli elementi a rischio, tramite misure di campo ed immagini aeree di alta precisione realizzate per mezzo di un drone[10].  Le comunità locali sono state parte attiva nella definizione dei piani di riduzione del rischio d’inondazione tramite un’analisi partecipativa delle comunità locali per la definizione delle misure adattative e di mitigazione da attuare in base a ogni scenario di pericolo fluviale[11].

[1] Bigi et al 2018, https://doi.org/10.3390/cli6030073.

[2] Aich et al. 2015, https://doi.org/10.3390/w7062796.

[3] Descroix et al. 2018, https://doi.org/10.3390/w10060748.

[4] Tamagnone et al. 2019, https://doi.org/10.3390/w11010156.

[5] Fiorillo et al. 2018, https://doi.org/10.3390/cli6030059.

[6] Tarchiani et al. 2020, https://doi.org/10.3390/su12051802

[7] UNISDR, Developing early warning systems: a checklist, United Nations International Strategy for Disaster Reduction, Geneva, Switzerland, 2006.

[8] Massazza et al. 2019, https://doi.org/10.3390/w11051018.

[9] Passerotti et al. 2020, https://doi.org/10.3390/w12030620

[10] Belcore et al. 2019, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W13-207-2019.

[11] Tiepolo et al. 2019, https://doi.org/10.3390/su11154003.

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