Il 15 aprile 2026 è stato reso pubblico un nuovo studio che combina dati cartografici e tecnologie cloud per mappare il rischio alluvionale in Inghilterra. Il progetto, nato dalla collaborazione tra Ordnance Survey e Snowflake, ha dato vita a Intelligent Flood Readiness, un modello basato su intelligenza artificiale che individua concentrazioni di edifici privi di protezioni contro le inondazioni. L’analisi ha evidenziato che circa 1,2 milioni di edifici risultano fuori dalle misure difensive esistenti, con una forte sovrapposizione in aree economicamente svantaggiate.
Questo approccio non si limita a segnare aree generiche come a rischio: mette in relazione la struttura degli edifici, la loro età e il contesto sociale per offrire una valutazione più granulare. Il risultato non è solo una lista di indirizzi, ma una vera e propria mappa di vulnerabilità pensata per supportare le amministrazioni locali nella pianificazione degli interventi.
Il modello evidenzia inoltre come la maggior parte delle esposizioni più critiche sia legata all’inondazione da acqua superficiale, non solamente al rischio fluviale o costiero.
Come il modello integra dati diversi
La forza dell’iniziativa sta nella fusione di più fonti informative in un unico strato di intelligenza strutturale. I dataset degli edifici di Ordnance Survey sono stati uniti agli Indices of Deprivation e ai piani ufficiali di gestione del rischio di alluvione (FRMP), oltre ai dati dell’Environment Agency sulle aree difese e non difese. A completamento, è stata usata una analisi testuale automatizzata su oltre 3.000 pagine di documenti normativi per estrarre informazioni non strutturate utili alla valutazione del rischio. Il risultato è un modello che guarda all’interazione tra fattori fisici e sociali, anziché trattare intere zone come uniformi.
Dati e metodologie
Nel dettaglio, il processo combina sei flussi informativi distinti per creare una vista coesa del rischio. Tra questi figurano la tipologia costruttiva e l’altezza degli edifici, gli extents di rischio dell’Environment Agency per fiumi e mare, e gli indici di deprivazione che indicano la capacità di recupero di una comunità. La componente di text mining sui FRMP ha permesso di estrarre pratiche e misure previste localmente, andando oltre le semplici mappe raster e consentendo di valutare la protezione reale dei singoli immobili rispetto alle policy locali.
Risultati principali e implicazioni
I risultati del modello sono rilevanti e puntuali: oltre alla stima di 1,2 milioni di edifici non coperti da difese, il sistema ha stimato che fino al 68% delle strutture identificate potrebbe essere altamente vulnerabile agli effetti post-alluvione, in parte perché collocate in aree con risorse limitate per il recupero.
Inoltre, il modello segnala che circa l’84% degli edifici non difesi è stato costruito prima del 2001, data oltre la quale il rischio di alluvione è stato maggiormente integrato nelle autorizzazioni urbanistiche. La regione dello Yorkshire e Humber risulta tra le più colpite per concentrazione di immobili vulnerabili.
Tipologie costruttive e rischi
Un aspetto sorprendente emerso dall’analisi è che l’85% delle strutture a rischio senza difese è esposto principalmente all’inondazione da acqua superficiale, fenomeno tipico di aree urbanizzate e ad alta densità abitativa. Questo suggerisce che condomini e edifici multi-unità potrebbero ospitare un numero elevato di famiglie esposte, non solo le case lungo fiumi o coste. La statistica temporale mostra anche che circa il 15% degli immobili a rischio risale a prima del 1919 e il 23% al periodo 1919-1959, confermando come il paesaggio costruito sia cambiato rispetto alla storia delle esposizioni naturali.
Impiego pratico per le politiche e i prossimi passi
Per le autorità locali il valore operativo del modello risiede nella capacità di individuare interventi mirati: dalla priorità di investimento nelle difese locali fino a miglioramenti delle reti di drenaggio per contrastare l’acqua superficiale. La possibilità di mappare cluster di vulnerabilità che attraversano confini amministrativi semplifica la programmazione condivisa delle risorse. Secondo i responsabili del progetto, strumenti come questo possono ridurre il carico di lavoro manuale e rendere più rapide le decisioni, aiutando a trasformare dati complessi in linee di intervento concrete. A livello nazionale, il governo ha già stanziato risorse significative per le difese; il nuovo modello aiuta a orientare tali risorse dove sono più necessarie.
In conclusione, Intelligent Flood Readiness rappresenta un esempio di come dati geospaziali e tecnologie cloud possano supportare l’adattamento climatico e la resilienza urbana. Integrando informazioni tecniche e sociali, il modello offre una base per decisioni più eque ed efficaci, evidenziando aree che rischierebbero altrimenti di essere trascurate nelle strategie convenzionali di protezione contro le inondazioni.
