Anas, che gestisce oltre 32 mila chilometri di strade e autostrade in Italia, ha lanciato una call per soluzioni innovative nell’ambito del progetto Smart Road Belluno-Cortina, la prima Smart Road italiana e un accesso strategico alle Olimpiadi invernali 2026. L’iniziativa puntava a individuare e monitorare i fattori esterni alla sede stradale che, pur essendo meno controllati, hanno un impatto significativo sulla circolazione e sulla sicurezza.<\/p>\n\n\n\n
Nell’ambito di questo progetto Finapp ha condotto un proof of concept triennale (dal 2022 al 2025) lungo la SS51 Alemagna. Lungo i tratti critici della strada ha installato sonde CRNS che usano i raggi cosmici per misurare l’umidit\u00e0 del suolo su larga scala, in profondit\u00e0 e in tempo reale.<\/p>\n\n\n\n
I sistemi tradizionali di allerta precoce per le frane si basano soprattutto su soglie di pioggia. La pioggia da sola per\u00f2 non spiega del tutto l’instabilit\u00e0 dei versanti: le condizioni del suolo hanno un ruolo decisivo, e i modelli basati sulle precipitazioni generano spesso falsi allarmi o non rilevano eventi critici.<\/p>\n\n\n\n
L’obiettivo della collaborazione era capire se integrare l’umidit\u00e0 del suolo misurata nei modelli previsionali permettesse previsioni pi\u00f9 accurate, un’allerta precoce specifica per le aree in frana note e una migliore allocazione delle risorse operative.<\/p>\n\n\n\n
Come primo passo, Finapp ha analizzato uno storico di 17 frane di terreno, confrontando modelli previsionali basati solo sulla pioggia con modelli che combinavano pioggia e umidit\u00e0 del suolo simulata. Aggiungere l’umidit\u00e0 del suolo ha aumentato l’accuratezza delle previsioni di circa il 15%, confermando che l’umidit\u00e0 del suolo \u00e8 una variabile chiave nelle frane che coinvolgono il terreno.
<\/p>\n\n\n\n
I modelli sono stati poi validati in campo nell’area di Fadalto (Belluno), caratterizzata da frane di tipo detritico. L\u00ec sono state installate e monitorate nel tempo le sonde Finapp, e nel periodo di osservazione si sono verificate 4 frane.<\/p>\n\n\n\n
Rispetto ai modelli con umidit\u00e0 del suolo simulata, il modello che combina pioggia e misure di umidit\u00e0 del suolo Finapp ha migliorato le prestazioni previsionali del 4,6% e ridotto i falsi allarmi del 48%, un risultato decisivo per la gestione operativa.<\/p>\n\n\n\n
Rispetto ai modelli basati solo sulla pioggia, aggiungere l’umidit\u00e0 del suolo Finapp ha migliorato le previsioni di circa il 5,5% e aumentato del 25% il tasso di rilevamento corretto. Pi\u00f9 eventi reali vengono identificati correttamente e meno frane sfuggono.<\/p>\n\n\n\n
Questi risultati hanno guidato lo sviluppo di Fin4Earth, la piattaforma web di Finapp per l’allerta precoce di frane, incendi boschivi e alluvioni. Fin4Earth integra i dati reali di umidit\u00e0 del suolo delle sonde Finapp nei modelli convenzionali e definisce soglie di rischio personalizzate in base alle caratteristiche e allo storico eventi di ogni sito. Combinando le previsioni meteo locali con algoritmi di intelligenza artificiale proprietari, proietta il rischio fino a 72 ore in anticipo.<\/p>\n\n\n\n
Per Anas questo apre la possibilit\u00e0 di ottimizzare l’impiego di squadre e mezzi, aumentare la sicurezza delle infrastrutture e passare a una gestione del rischio proattiva.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n \u201cIl lavoro svolto da Finapp è stato di alta qualità e ha dimostrato come la misura dell'umidità del suolo con le loro sonde possa migliorare efficacemente i sistemi di allerta precoce. Stiamo ora valutando l'estensione di questa soluzione ad altre aree in Italia.\u201d\n <\/h2>\n\n\n