CNR-IMAA

Rischi naturali, antropici ed ambientali

Scienza e innovazione per comprendere e mitigare i rischi naturali, antropici ed ambientali

La linea di ricerca “Rischi naturali, antropici ed ambientali” è rivolta allo studio, caratterizzazione e valutazione della pericolosità derivante da fenomeni naturali (quali eruzioni vulcaniche, terremoti, alluvioni, frane, siccità, incendi), antropici (come la sismicità indotta, l’urbanizzazione non sostenibile, lo sfruttamento delle risorse naturali, gli incidenti industriali) ed ambientali (es. inquinamento di suoli e falde, fenomeni di contaminazione antropica e naturale).

L’obiettivo è duplice: migliorare, da un lato, la comprensione dei fenomeni nonché la capacità di prevederne il loro accadimento e, dall’altro, supportare le strategie di contrasto e mitigazione dei rischi connessi. La ricerca viene svolta mediante lo sviluppo e l’integrazione di tecniche avanzate di Osservazione della Terra multipiattaforma e l’applicazione di metodologie integrate che spaziano dalle indagini sismiche a quelle elettromagnetiche, geochimiche e mineralogiche. Vengono inoltre sviluppati ed applicati approcci innovativi per la valutazione degli impatti derivanti dai rischi naturali, ambientali e antropici, sia in ambiente rurale sia in ambito urbano. Tale valutazione è estesa anche all’analisi degli effetti dei cambiamenti climatici sull’ecosistema terrestre, sia a breve termine, ad esempio in relazione agli eventi climatici estremi, sia a medio-lungo termine, considerando fenomeni come la desertificazione e il degrado del suolo. L’approccio adottato è di tipo multidisciplinare e favorisce lo sviluppo di tecniche e metodologie integrate, multi-sorgente e multi-sensore, finalizzate alla caratterizzazione delle aree a rischio, all’individuazione di sorgenti e forzanti (naturali e non) e alla valutazione dei fattori di rischio. Le attività di ricerca sono altresì orientate a contribuire all’innovazione tecnologica e metodologica per lo studio del multirischio e del risk cascading a diverse scale spaziali e temporali, anche mediante l’applicazione di algoritmi basati sull’intelligenza artificiale.