I dati satellitari alimentano il monitoraggio della conformità del consumo idrico
I cambiamenti climatici stanno causando alterazioni nei modelli del ciclo dell’acqua, mentre la crescente domanda da parte dell’agricoltura e di altri settori sta mettendo a dura prova questa risorsa critica. Un monitoraggio e una gestione accurati, soprattutto nelle regioni in cui scarseggia, non sono mai stati così importanti. Il progetto WaterSENSE(si apre in una nuova finestra), finanziato dall’UE, ha cercato di aiutare i gestori idrici con uno strumento che combina i dati di osservazione della Terra (EO) con i modelli idrologici e i dati locali. In questo modo, il team del progetto sperava di fornire una mappatura più accurata della disponibilità idrica e di garantire la conformità con le normative sull’acqua.
Gestione del consumo idrico e della conformità
«Uno dei punti chiave del progetto era l’Australia», spiega il responsabile del progetto WaterSENSE Steven Wonink di eLEAF(si apre in una nuova finestra) nei Paesi Bassi. «Questa scelta è dovuta al fatto che il paese ha gravi problemi di siccità ed è anche molto avanzato dal punto di vista politico». L’autore fa notare che lo Stato del Nuovo Galles del Sud (NSW) - uno Stato 20 volte più grande dei suoi Paesi Bassi - ha una legislazione che impone agli agricoltori e ad altri utenti dell’acqua di acquistare licenze. Queste quantificano la quantità di acqua che possono prelevare. «La sfida è che è incredibilmente difficile far rispettare questa legislazione su un’area così vasta», afferma. «È difficile capire chi utilizza l’acqua, se è legale e chi possiede quale permesso».
Applicazione di dati EO e modellazione
Per risolvere questo problema, è stato sviluppato uno strumento di monitoraggio della conformità utilizzando i dati EO dei satelliti Copernicus(si apre in una nuova finestra), le misurazioni in situ e i modelli idrologici avanzati. «Anche se l’intelligenza artificiale non era al centro di questo progetto, abbiamo visto una crescente attenzione all’IA con lo sviluppo della tecnologia», aggiunge il ricercatore. «Ad esempio, l’abbiamo utilizzata nell’elaborazione dei dati, per identificare e mascherare la copertura nuvolosa». Lo strumento è stato sperimentato nel bacino australiano di Murray-Darling - un’importante area agricola - e ha dimostrato la capacità di stimare la quantità di acqua applicata ai singoli campi. Una grande complessità, tuttavia, riguardava la corrispondenza tra i dati di EO e di modellazione e i dati di conformità alle normative. A tal fine, il team ha collaborato con un partner dimostrativo, il Dipartimento per i cambiamenti climatici, l’energia, l’ambiente e le acque del NSW. È stato creato un database di utenti e titolari di licenze - che non sempre coincidono - e integrato con i dati del consumo idrico. Il progetto si è concentrato anche sulla misurazione dei flussi ambientali per aiutare le autorità a capire quanta acqua è necessaria per mantenere un ecosistema naturale. I partner del progetto hanno anche cercato di sviluppare servizi specifici per i coltivatori di cotone.
Migliorare il consumo idrico nell’industria del cotone
Dopo aver testato con successo il concetto in Australia, il team del progetto sta proseguendo come consorzio per portare la tecnologia più vicina al mercato. L’obiettivo è quello di ampliare e migliorare il pacchetto di strumenti e di adattarlo maggiormente alle esigenze specifiche degli utenti. «Il lavoro di WaterSENSE viene portato avanti in un nuovo progetto finanziato dall’UE, chiamato REINFORM », spiega l’autore. «In questo progetto ci concentriamo in particolare sul miglioramento del consumo idrico nell’industria del cotone. Il nostro obiettivo come consorzio è quello di essere in grado di fornire un’ampia gamma di servizi ai clienti nel lungo periodo. Questa tecnologia può essere applicata ovunque nel mondo». In futuro, Wonink ritiene che le capacità di analisi dei dati da parte dell’IA continueranno a essere sfruttate e a crescere di importanza. «Quello che abbiamo visto con WaterSENSE è che un solo approccio non fornisce un quadro completo», osserva. «Ci sono diversi modi per stimare il consumo idrico. L’intelligenza artificiale può migliorare la qualità e l’accuratezza dei dati, in particolare quando si tratta di analizzare l’incertezza».
