La grandine lascia una traccia evidente sulle colture, ma una traccia meteorologica difficile da misurare. I chicchi si sciolgono, le segnalazioni al suolo sono discontinue e una stazione può trovarsi a pochi chilometri dalla cella temporalesca senza intercettarla.
È da questo limite che parte il lavoro di Hypermeteo, società specializzata nella produzione di dataset meteorologici e climatici ad alta risoluzione e attiva anche in collaborazione con ANBI.
Il gruppo integra osservazioni provenienti da stazioni, radar, satelliti e reti di fulminazione con gli output dei modelli atmosferici, dichiarando di utilizzare fonti ufficiali, certificate e conformi agli standard della World Meteorological Organization. L’obiettivo è ricostruire il passato meteorologico anche dove non esiste una misura diretta, creando griglie digitali con risoluzione di un chilometro.
Il dato storico, nella definizione della società, può riguardare trent’anni fa ma anche cinque minuti prima: ciò che lo distingue dalla previsione è la possibilità di utilizzare osservazioni di quanto è realmente accaduto.
PERCHE’ IL RADAR E’ DECISIVO
«Un temporale isolato può non essere rilevato dal pluviometro, perché passa fuori dal punto di misura. Il radar ha, invece, una copertura continua e permette di seguire la distribuzione territoriale della precipitazione», afferma Gianluca Ferrari, co-founder e CTO di Hypermeteo.
Per la grandine non esiste una rete capillare di strumenti in grado di misurare direttamente presenza e diametro dei chicchi. Hypermeteo ha, quindi, sviluppato un algoritmo che combina i profili verticali di riflettività del mosaico radar nazionale con informazioni modellistiche sull’atmosfera.
Tra gli input figurano i dati radar relativi all’intera verticalità dell’atmosfera, tra i 1000 e gli 8000m di quota, e altri indici correlati alla stagionalità e alla predisposizione termodinamica dell’atmosfera a sostenere fenomeni grandinigeni intensi.
Il modello è stato addestrato con circa 3.000 eventi di grandine e 15.000 casi di non-grandine, costruiti a partire dalle segnalazioni PRETEMP e confrontati con lo European Severe Weather Database.
QUANTO E’ ACCURATA LA STIMA
Nel test su circa 6.000 eventi, il documento metodologico riporta un errore assoluto medio di 0,20 centimetri e una generale buona correlazione.
Il dataset copre l’Italia dall’agosto 2022, con risoluzione spaziale di un chilometro e disponibilità a intervalli di cinque minuti, orari o giornalieri.
I risultati devono, però, essere letti insieme ai limiti dichiarati. L’algoritmo identifica con maggiore efficacia diametri compresi tra zero e cinque centimetri, mentre la stima dei chicchi più grandi rimane complessa. In un caso studio sul Delta del Po, a fronte di una segnalazione al suolo di otto centimetri, il modello si fermò a cinque.
La difficoltà è collegata ai limiti dei radar in banda C e alla minore disponibilità di eventi estremi con cui addestrare il sistema. Hypermeteo sta, comunque, valutando l’aggiornamento dell’algoritmo per superare in parte queste limitazioni dettate dai dati osservativi utilizzati al fine di migliorare la stima di chicchi anche superiori ai 5cm
La tecnologia fornisce dunque una stima, non una misura fisica raccolta nel singolo appezzamento. Una mappa può documentare con continuità l’impronta della cella e caratterizzare il fenomeno, ma non deve essere letta come se ogni valore fosse stato misurato direttamente al suolo.
PERICOLOSITA’ NON SIGNIFICA DANNO
La distinzione è esplicita anche nell’indice AGRIRISK di Hypermeteo. La componente grandine deriva dalla frequenza storica delle probabilità giornaliere di evento e confluisce in un ranking da zero a dieci, calcolato su circa trent’anni di rianalisi e riferito alla pericolosità relativa del territorio italiano.
L’indice considera la componente meteo-climatica e, per stimare il rischio, occorre aggiungere esposizione e vulnerabilità: quali colture sono presenti, in quale fase, con quale valore produttivo e con quale sensibilità.
Un temporale identico può, quindi, avere conseguenze molto diverse su un riso in accestimento, uno in fioritura e uno pronto per la mietitura.
«In agricoltura la dimensione del chicco è meno direttamente collegata al danno rispetto al settore auto o agli edifici. Una grandinata abbondante di piccole dimensioni, in una fase sensibile, può essere più dannosa di pochi chicchi da cinque centimetri», osserva Ferrari.
IL DANNO REALE RICHIEDE PIU’ DATI
Le applicazioni più solide delle tecnologie Hypermeteo sono ad oggi la verifica ex post dei sinistri, il controllo della coerenza tra data denunciata ed evento osservato, l’individuazione delle aree da ispezionare e l’analisi della concentrazione del rischio.
Il dato può, inoltre, entrare nei sistemi delle compagnie attraverso interfacce API e sostenere il pricing e lo sviluppo di coperture di polizze parametriche.
Il passaggio automatico dalla grandine alla percentuale di danno è da realizzarsi nel prossimo futuro. In precedenti sperimentazioni, spiega Ferrari, il principale ostacolo è stato la frammentarietà delle denunce e la scarsa omogeneità dei dati agronomici. Servono sinistri geolocalizzati con precisione, specie e varietà, fase fenologica, resa attesa, condizioni precedenti e rilievi finali standardizzati. Il tutto su una finestra temporale storica sufficientemente estesa per supportare l’allenamento degli algoritmi basati su IA.
Con serie storiche più robuste ed estese sarà possibile collegare l’intensità meteorologica alla risposta della coltura. Resterà, comunque, un margine di rischio di base, soprattutto nei prodotti parametrici: il parametro può superare una soglia senza produrre la perdita attesa, oppure il danno può essere maggiore di quello rappresentato dal valore medio della cella.
Il perito, quindi, non viene sostituito: con questa tecnologia dispone, però, di un’evidenza indipendente, spazializzata e verificabile con cui rendere la valutazione più mirata, trasparente e difendibile. Autore: Azzurra Giorgio
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