Giornata internazionale per la riduzione del rischio dei disastri naturali: gli esperti

Il 13 ottobre ricorre la Giornata internazionale per la riduzione del rischio dei disastri naturali, istituita nel 1989 dall’Assemblea Generale delle Nazioni Unite per riflettere sulla sempre maggiore frequenza e consistenza con cui si verificano le catastrofi naturali.

La prevenzione e la riduzione delle perdite umane, ambientali, economiche e materiali derivanti dai rischi naturali è di fondamentale e urgente importanza a livello mondiale ed è in linea con la politica di riduzione del rischio di catastrofi delle Nazioni Unite (Sendai Framework 2015-2030) e con le missioni di ricerca e innovazione dell’Istituto Nazionale di Oceanografia e di Geofisica Sperimentale - OGS.

Tra gli esperti dell’Ente, disponibili per interviste di approfondimento, si segnalano:

prof. Nicola Casagli, presidente dell’OGS dal 2020 e professore ordinario di Geologia applicata presso il Dipartimento di Scienze della Terra dell’Università degli Studi Firenze. Esperto di rischi geologici, instabilità del terreno, tecnologie geofisiche di monitoraggio e di esplorazione, telerilevamento, interferometria radar, caratterizzazione e modellazione geologico-tecnica. È stato direttore del Dipartimento di Scienze della Terra e membro del Senato accademico dell’Università degli Studi di Firenze. Da 14 anni è responsabile del Centro di Competenza del Dipartimento della Protezione Civile presso l’Università degli Studi di Firenze ed è membro della Commissione Nazionale Grandi Rischi dal 2011. Presiede dal 2018 il Centro per la Protezione Civile dell’Università degli Studi di Firenze. Ha fondato ed è Deputy Chairholder della Cattedra UNESCO per la prevenzione e la gestione sostenibile del rischio idrogeologico presso l’Università degli Studi di Firenze. È professore aggiunto presso l’UNESCO Chair on Geoenvironmental Disaster Reduction della Shimane University (Japan). Fondatore e responsabile dell’infrastruttura di ricerca di rilevanza nazionale Advanced Technologies for Landslides - ATLaS. Autore di oltre 700 pubblicazioni scientifiche e di 4 brevetti industriali. Risulta incluso nella lista dei World’s Top 2% Scientists.
prof. Matteo Picozzi, direttore del Centro di Ricerche Sismologiche dell’OGS e professore associato presso il Dipartimento di Fisica dell’Università di Napoli Federico II. Si occupa  dello studio delle sorgenti dei terremoti naturali e indotti, della caratterizzazione dello scuotimento generato dalle onde sismiche, dello sviluppo di metodologie di allerta precoce e di risposta rapida in caso di terremoto. Dal dicembre 2023 dirige il Centro di Ricerche Sismologiche, costituito nel 1989, a seguito del terremoto del Friuli Venezia Giulia del 1976, in considerazione della pericolosità sismica elevata della Regione.

Il Centro ha il fine istituzionale di monitorare e studiare la sismicità dell’Italia nord-orientale, anche per scopi di protezione civile. In questo ambito è stato sviluppato negli anni il Sistema di monitoraggio terrestre dell’Italia Nord-Orientale (SMINO), che attualmente integra le reti sismometriche, accelerometriche e GNSS del Nord- Est e i sistemi di elaborazione e trasmissione dati in tempo reale. Tale compito istituzionale di monitoraggio si accompagna strettamente ad attività di ricerca e sviluppo, attraverso la partecipazione a progetti internazionali e nazionali, riguardanti il progressivo miglioramento tecnologico dei servizi in termini di quantità e qualità di informazioni rapide rilasciate per finalità di protezione civile.

Le attività del Centro sono fondamentali per comprendere i processi e i meccanismi di rischio sismico, e si concentrano sugli studi sismotettonici, sulla fisica delle sorgenti dei terremoti, sulla propagazione delle onde in mezzi eterogenei, sulla caratterizzazione di faglie attive o potenzialmente sismogenetiche, sulla previsione del movimento del suolo, sull’analisi della risposta di sito e sul monitoraggio della sismicità indotta o innescata dalle attività umane. La sismicità dell’Italia nord-orientale fornisce, infatti, un ambiente ideale per lo sviluppo e la sperimentazione di algoritmi per il rilevamento della microsismicità, inclusi gli approcci di machine learning, e per l’analisi statistica delle variazioni spazio-temporali, sia nella sismicità di fondo sia durante le sequenze sismiche.