Introduzione: la gestione dinamica della saturazione del suolo in contesti impermeabilizzati

In ambito urbano, le superfici estese pavimentate alterano radicalmente il ciclo idrologico naturale, riducendo l’infiltrazione e aumentando il rischio di allagamenti rapidi e localizzati. La saturazione del suolo, misurata come contenuto volumetrico d’acqua (VWC) o tensione matriciale (ψ), diventa un indicatore critico per la prevenzione di fenomeni idrogeologici. Tuttavia, il monitoraggio tradizionale è spesso insufficiente per la variabilità spaziale e temporale in contesti urbani complessi. L’adozione di sistemi IoT locali con capacità di analisi in tempo reale e allarmi predittivi rappresenta una svolta per la gestione attiva del rischio, soprattutto quando integrati con modelli fisici e machine learning.

«La saturazione non è solo un parametro fisico: è un segnale dinamico da decodificare con sistemi intelligenti, integrati e reattivi.» — Esperto in Ingegneria Civile, Università di Roma “La Sapienza”

Architettura del sistema IoT: sensori, gateway e cloud

Una rete efficace prevede sensori distribuiti a profondità di 10–50 cm, posizionati in aree estratte per tipologia di suolo (argilloso, sabbioso, compattato), con distanza minima da fondazioni e condutture per evitare interferenze. I dispositivi capacitivi, con precisione ±2% in VWC e resistenza elettrochimica improving grazie a rivestimenti idrofobici, offrono affidabilità superiore rispetto a metodi tradizionali. I tensiometri miniaturizzati, sebbene più costosi, garantiscono misure dirette della tensione matriciale, fondamentali per modelli predittivi fisici.

I gateway utilizzano protocolli ibridi: LoRaWAN per copertura estesa in “urban canyon”, NB-IoT per connettività stabile in zone con edifici alti, e MQTT per trasmissione leggera e resiliente, con buffer locale in caso di perdita di rete, garantendo continuità operativa anche in condizioni critiche.

La piattaforma cloud (es. AWS IoT Core) gestisce dati tramite architettura multi-tier: ingestione con buffer, elaborazione edge per filtraggio e aggregazione a intervalli configurabili (5–15 min), e storage su database temporali come TimescaleDB per analisi temporali. Integrazione con funzioni serverless (AWS Lambda) consente elaborazioni automatiche e trigger in tempo reale.

Metodologia di calibrazione e validazione: da campo a laboratorio

La calibrazione corretta è fondamentale per eliminare derivate termiche e deriva dei segnali. In laboratorio, i sensori sono confrontati con metodi gravimetrici e tensiometri a filamento di platino, con correzioni derivate da curve di calibrazione non lineari in funzione della temperatura (es. fattore di correzione di ~0.98 + 0.005ΔT). In campo, si effettua la validazione con una rete densa di nodi stratificati per tipologia di suolo, misurando coerenza spaziale e correlazione con dati meteorologici locali.

Un algoritmo basato sul filtro di Kalman viene utilizzato per la correzione dinamica, smoothing dei dati e rilevamento di anomalie, riducendo il rumore senza alterare i segnali reali di saturazione. La deriva viene monitorata tramite trend storici e soglie di allarme adattive, evitando falsi positivi in condizioni di transizione idrologica.

Esempio pratico di calibrazione:
– Misurare VWC a 20 cm di profondità in suolo argilloso e sabbioso;
– Applicare correzione termica con formula ψ_corr = ψ_misurata – 0.005×(T_amb – T_ref);
– Validare con sensore di riferimento ogni 2 settimane.

Fasi operative: raccolta, elaborazione e visualizzazione in tempo reale

Fase 1: Raccolta continua con campionamento dinamico
I sensori registrano il VWC ogni 5–15 minuti, con buffer locale (SSD o memoria non volatile) per gestire interruzioni di rete. La frequenza si adatta alla dinamica idrologica: ore di piena richiedono campionamento ogni 5 minuti, in condizioni stabili ogni 15 minuti.

Fase 2: Elaborazione edge per rilevamento anomalie
Dati inviati al gateway vengono filtrati localmente con algoritmi embedded: soglie dinamiche basate su soglie fisiche (saturazione > 80% VWC = allarme medio rischio), con soglie adattive che incorporano dati meteorologici in tempo reale (precipitazioni previste > 15 mm/ora innescano allerta giallo).

Fase 3: Aggregazione e interpolazione spaziale
Dati aggregati su griglie 5×5 m tramite kriging, con interpolazione IDW per mappare la distribuzione spaziale della saturazione. Output visualizzati su dashboard interattive (es. Grafana o Power BI) con filtri temporali e geografici, consentendo analisi immediate da qualsiasi endpoint.

Progettazione di allarmi predittivi: modelli ibridi fisici + ML

L’integrazione di modelli fisici (equazione di Richards semplificata) con reti neurali LSTM e Random Forest consente previsioni accurate della saturazione fino a 6 ore future. I modelli fisici definiscono la dinamica idraulica, mentre ML apprende pattern non lineari da dati storici e condizioni meteorologiche.

Esempio di procedura predittiva:
1. Input: VWC attuale, precipitazioni previste (24h), temperatura, umidità, dati storici di saturazione.
2. Modello fisico: calcolo diffusività idraulica e flusso di infiltrazione.
3. Modello ML (LSTM): previsione VWC a 6h con finestra temporale 60 min.
4. Output: soglie gerarchiche di rischio (verde, giallo, arancione, rosso) basate su correlazione VWC- precipitazioni.

Tabelle comparativa modelli: