Progetto "Geremia", gestione dei reflui per il miglioramento delle acque portuali

Il progetto "Geremia" (Gestione dei reflui per il miglioramento delle acque portuali) ha come obiettivo principale la formazione e il sostegno di tutti i soggetti coinvolti nella gestione della qualità delle acque portuali per mezzo di strumenti e soluzioni innovative.

"Geremia" è parte del Programma Interreg Italia – Francia e punta a redigere un piano per la gestione della qualità delle acque portuali con il fine di ridurre il rischio di inquinamento e i possibili impatti sull’ambiente marino circostante. Nell’ambito del Progetto "Geremia", l’Università di Genova ha sviluppato una serie di tecniche e di modelli numerici di simulazione per la previsione dell’evoluzione di eventuali sversamenti in acque portuali. Lo scopo di queste attività consiste nello sviluppo di un approccio rapido ed efficace per la caratterizzazione climatologica dei diversi porti coinvolti nel progetto e per l’impiego di queste informazioni per la realizzazione delle simulazioni numeriche.

Quali tecniche sono state impiegate? Nel primo caso sono state utilizzate tecniche specifiche di analisi di “big data”, mentre per la simulazione dell’evoluzione degli sversamenti sono stati implementati modelli numerici allo stato dell’arte per la simulazione delle correnti marine. La definizione di scenari multi-variabile in ambito meteo-marino si basa sull’analisi di serie storiche di numerose variabili ambientali caratterizzate da elevata risoluzione temporale. Nell’ambito del progetto "Geremia" la definizione di tali scenari avviene tramite l’applicazione di tecniche di analisi multivariata (Clustering) dei dati, con l’obiettivo di selezionare e raggruppare elementi omogenei in un database. La procedura riguarda il calcolo di misure di somiglianza tra gli elementi, in termini di distanza in uno spazio multidimensionale. Si fa riferimento alle tecniche di clustering partizionale Maximum Dissimilarity Analysis e k-Means. Il k-Means identifica un certo numero di gruppi (cluster) sulla base del grado di somiglianza dei dati, ciascuno rappresentato dal proprio punto medio o centroide. D’altra parte, MDA seleziona, tramite procedura iterativa, alcuni stati caratterizzati da valore elevato di dissimilarità (massima distanza) e rappresentativi dei conseguenti gruppi individuati.

Quali sono i risultati emersi? L’applicazione del clustering a database di condizioni meteomarine (altezza d’onda significativa, periodo e direzione di picco, componenti di velocità del vento e pressione atmosferica media sul livello del mare ed escursione di marea) consente di selezionare gli stati di mare maggiormente rappresentativi per una data località, preservandone la variabilità: l’obiettivo infatti è quello di descrivere in maniera esaustiva la varianza delle forzanti attraverso un numero limitato di stati (riduzione della complessità dell’informazione di partenza). In questo ambito diventa importante considerare la variabilità e l’andamento temporale delle forzanti in gioco, dal momento che gli scenari selezionati vengono impiegati in un secondo momento per la realizzazione di simulazioni numeriche di particolari fenomeni fisici. Ѐ possibile quindi ottenere scenari costituiti da specifiche finestre temporali (nel nostro caso una settimana) delle variabili meteomarine analizzate. Specifiche analisi di sensitività (Distanza Media per MDA e Varianza Totale per k-Means), eseguite prima del clustering, permettono di valutare il numero ottimale di cluster da considerare.

L'importanza di questi risultati a livello sociale e in termini strategici. Gli scenari risultanti dall’analisi clustering dei dati permettono di catturare efficacemente le principali caratteristiche della climatologia meteomarina locale: questo dimostra quanto tali tecniche siano utili per la rappresentazione e descrizione del clima marino che caratterizza una determinata località, tenendo conto solamente degli stati più significativi. Tale applicazione permette un’importante riduzione dello sforzo computazionale e una significativa ottimizzazione dell’impostazione del lavoro effettuando simulazioni numeriche più mirate. Lo sviluppo delle tecniche di definizione di scenari di clima meteo-marino per le diverse località del progetto ha rappresentato un’innovazione non solo da un punto di vista scientifico (è infatti in corso di pubblicazione un articolo scientifico sull’argomento) ma anche da un punto di vista pratico. Tali tecniche infatti permettono di identificare in maniera efficace, rapida ed elegante un gruppo ristretto di eventi, diversi tra di loro, in grado di rappresentare con elevata significatività la variabilità delle condizioni ambientali che controllano la dinamica della circolazione in ambito portuale.