Tecnologia per il monitoraggio delle calamità naturali

monitoraggio remoto

Fenomeni disastrosi e calamità naturali, evoluzioni nella morfologia dei luoghi e cambiamenti climatici più o meno rapidi, costituiscono da sempre fattori di rischio per l'uomo; fattori di difficile gestione che, nella stragrande maggioranza dei casi, non possono essere arrestati dalla nostra azione. Se un tempo le società umane vivevano in balìa di eventi catastrofici, imprevedibili e ingestibili, ora, grazie a numerose tecnologie impiegate sinergicamente, si è dato il via allo sviluppo di sistemi di monitoraggio e allerta sempre più efficienti. In questo articolo parliamo della tecnologia per il monitoraggio delle calamità naturali e poniamo il focus soprattutto sulle tecnologie adibite all'estrapolazione di informazioni ambientali per la comprensione dell'ecosistema e la conseguente prevenzione in caso di pericoli: i sensori. In particolar modo, porremo la nostra attenzione sulle reti di sensori wireless (WSN) e sui nuovi sistemi di allerta precoce (Early Warning System, EWS).

Introduzione

Evitare i disastri naturali è, a seconda dei casi, complicato o impossibile; eventi come uragani, inondazioni, eruzioni vulcaniche, terremoti, desertificazione, frane, ecc. sono tuttora oggetto di studi, fenomeni pericolosi di difficile previsione e gestione. Nel secolo scorso si è assistito a un perfezionamento dei sistemi di monitoraggio ambientale, sistemi che continuano ad essere ottimizzati grazie ai rapidi sviluppi tecnologici: sensori sempre più precisi, IoT, reti wireless, fibre ottiche, cloud computing, AI, ecc. consentono la raccolta ed elaborazione di informazioni ambientali di un’esattezza inaudita in tempo reale, apportando al settore della gestione delle crisi ambientali e del monitoraggio del territorio un netto miglioramento. Ciò significa una capacità di analisi, previsione e gestione dei rischi molto più precisa, rapida. Non è sempre possibile evitare o controllare le calamità naturali, ma tanto si può fare per osservare l'ambiente, per comprenderlo e limitare i danni quanto più possibile; il fine ultimo è l'anticipazione dello stato di allerta: quando si tratta di calamità naturali, anche solo una manciata di secondi può davvero fare la differenza. Per citare alcuni esempi peculiari di progetti tecnologici per il monitoraggio delle condizioni ambientali e per la tutela di territorio e persone:

  • La collaborazione tra le università di New South Wales, Queensland e Adelaide ha dato vita a un sensore particolarmente innovativo, pensato per il rilevamento delle sostanze nocive presenti nell'ambiente. L'innovazione consiste in un sensore spray portatile che non necessita di un equipaggiamento particolarmente sofisticato, facile da trasportare e utilizzabile direttamente in loco (evitando dunque di dover trasferire campioni in un laboratorio), nonché gestibile direttamente da smartphone. Si tratta di un biosensore chimico colorimetrico, in grado di cambiare tono cromatico in presenza di specifiche sostanze: lo spray rilascia delle nanofibre composte da un polimero (policaprolattone) che viene drogato con un colorante reattivo capace di cambiare tono cromatico o intensità in presenza di un determinato agente chimico. Per l'esecuzione del test, tale spray può venire semplicemente spruzzato su superfici metalliche, plastiche e cartacee.
  • L'istituto ETRI (Electronics and Telecommunications Research Institute) ha ideato il prototipo di un sensore radar capace di identificare i superstiti di luoghi disastrati. Tale tecnologia risulterebbe utile nei contesti dove la visibilità è ridotta, come per esempio durante gli incendi; il fuoco rende complicata l'azione di salvataggio, fumo e polveri creano un ambiente ostile limitando l'accesso ai soccorsi. Nel tentativo di creare un sistema alternativo di individuazione dei superstiti, il team di ricerca ha sviluppato due tipi di sensori radar a semiconduttore, tuttora in fase di sperimentazione.

I sensori per il monitoraggio delle calamità naturali

I sensori sono essenziali per i sistemi di monitoraggio e allarme, senza di essi non sarebbe possibile ottenere le informazioni necessarie alla comprensione delle dinamiche ambientali di un determinato territorio. La sensoristica comprende una vasta famiglia di sensori per il rilevamento di numerosissimi fattori riguardanti suolo, atmosfera, acqua, umidità, temperatura, pressione, presenza di gas, radiazioni e sostanze chimiche, luce, movimento, velocità e direzione del vento, rilevatori sismici, rilevatori microsismici, biosensori, sensori ottici, sensori fotonici, acustici, subacquei, ecc. Ogni indicatore ambientale raccoglie e trasmette una determinata quantità di dati specifici che verrà poi elaborata al fine di determinare i parametri ambientali di un dato territorio. La nascita di sistemi di monitoraggio sempre più efficienti deriva dalla cooperazione di varie branche scientifiche. Optoelettronica, fotonica e tecnologia MEMS, sono in particolare considerate tecnologie abilitanti, in quanto hanno apportato svariati vantaggi: la miniaturizzazione dei device, un incremento della loro precisione, maggiore flessibilità, accuratezza e sensibilità, dando il via alla diffusione di dispositivi dalla grande capacità adattiva, versatili e impiegabili in contesti disparati e anche piuttosto impervi. Altri aspetti chiave sono l'abilità di operare in tempo reale, una maggiore velocità di elaborazione e trasmissione dei dati (qualitativamente superiori) e la capacità, grazie all'Intelligenza Artificiale, di eseguire numerose operazioni in totale autonomia.

Wireless Sensor Network

Le reti di sensori wireless, meglio conosciute come Wireless Sensor Network (WSN), sono ampiamente utilizzate nell'ambito: il fatto di consistere in una serie di dispositivi (sensori) miniaturizzati, e quindi più facilmente collocabili in aree geografiche con specifiche caratteristiche morfologiche, distribuiti e autonomi nell'eseguire i task, rende tale tecnologia ideale per il monitoraggio delle calamità naturali. I nodi WSN sono in grado di raccogliere ed elaborare dati omogenei o eterogenei dall'ambiente circostante in maniera continuata, per poi trasmetterli a un nodo intermedio che funge da gateway (detto sink node e caratterizzato da una grande capacità di archiviazione, elaborazione e trasmissione dei dati), che comunica con i livelli superiori. I nodi-sensore estrapolano l'informazione ambientale e la processano attraverso un modulo di elaborazione integrato, rimuovono ridondanza e rumore migliorando la qualità dei dati, possono comunicare tra loro e attraverso le reti di comunicazione con il centro di monitoraggio. La performance dei WSN è garantita dalla presenza di microcontrollori a bassa potenza, basso dispendio energetico e dall'elevata velocità, atta all'esecuzione di complesse istruzioni computazionali.

WSN e sistemi tradizionali: differenze

A differenza dei sistemi tradizionali, le reti WSN non dipendono da impianti di rete fissa, i nodi-sensore costituiscono una rete auto-organizzata, distribuita e autonoma, basata su determinati protocolli di comunicazione che li abilitano all'invio delle informazioni; possono inoltre comunicare tra loro attraverso i nodi intermediari, possono aggregarsi alla rete oppure uscirne, senza influenzare gli altri nodi. Le reti WSN hanno il vantaggio dunque di essere estremamente flessibili, resistenti, impiegabili in ambiti disparati, utilizzabili ad ampio raggio e capaci di raccogliere e gestire una grande mole di dati. Con i sistemi tradizionali la questione è più complessa: vi è la necessità di focalizzare su campioni singoli per ottenere risultati che si limitano a un determinato lasso di tempo; tali campioni vanno prelevati dal loro contesto e trasportati in laboratorio per l’esecuzione di analisi che determineranno un valore medio relativo esclusivamente a quel lasso temporale e al campione specifico. In quest'ultimo caso, vi è una maggiore manipolazione dei campioni da parte dell'uomo, aumentando anche la probabilità di contaminazione. Un'altra difficoltà inerente al monitoraggio ambientale consiste nel rischio di danneggiamento dei device utilizzati proprio da parte di quella variabile che tali device devono osservare; si pensi a uno smottamento, una frana o un uragano per esempio. Le Wireless Sensor Network si compongono di una serie di sensori che cooperano e comunicano tra loro ma restano indipendenti uno dall'altro; nel caso di danneggiamento di un’unità, non verrà compromessa l’intera rete.

Limitazioni e difetti delle WSN

Vi sono comunque dei limiti da superare, come per esempio la questione relativa al rifornimento energetico: come in moltissimi altri ambiti, l'alimentazione dei dispositivi risulta una problematica, un aspetto da ottimizzare. Ogni nodo deve poter funzionare per lunghi periodi di tempo; spesso vengono localizzati in aree geografiche complesse e difficili da raggiungere; vi è la necessità di dispositivi “durabili” oltre che resistenti, in grado quindi di garantire le performance.

Progetti specifici

Citiamo di seguito alcuni esempi di progetti e applicazioni WSN per il controllo del territorio:

  • In questo progetto [1] si propone una stazione meteorologica basata su modello IoT e servizio cloud ThingSpeak. La piattaforma è dotata di sensori DHT11 (per la misurazione di temperatura e umidità) e BMP180 (un sensore ad alta precisione per il rilevamento della pressione barometrica), microcontroller Mega 2560, interfacce cloud API, script di MATLAB e applicazioni implementate sia su OS Windows, sia Android. I sensori collezionano dati che poi trasferiranno al server ThingSpeak tramite modulo Wi-Fi ESP8266. Sono due i canali implementati da ThingSpeak: Meteostanica, per l'archiviazione dei dati e per la visualizzazione di MATLAB; un secondo canale permette invece a MATLAB di effettuare le analisi dei dati, il calcolo dei valori medi delle metriche misurate e la conseguente determinazione della situazione meteorologica.
  • Nel seguente progetto [2] gli autori sviluppano un sistema di comunicazione basato su WSN e cloud computing per l'osservazione della qualità dell'aria. Per la realizzazione sono stati combinati sensori wireless, sistemi informatici integrati, protocollo di comunicazione ZigBee e modelli AI (si utilizzano tecniche di pattern recognition e modelli di apprendimento SVM). L'utilizzo del cloud computing permette di estrarre e processare i dati di aree geografiche estese. Il sistema è in grado di rilevare contaminazioni dell'aria discriminando i composti BTEX (Benzene, Toluene, Ethylbenzene e Xylene). I test eseguiti per la valutazione dell'efficienza del sistema hanno dato risultati positivi: il tasso di discriminazione dei composti chimici è pari a 93.05%.

I sistemi di monitoraggio e allerta precoce

strada in mezzo a bosco incendiato

Figura 1: Disastri naturali, incendio boschivo

Un sistema di monitoraggio e allerta efficiente deve prevedere l'integrazione delle seguenti tecnologie:

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