L’emergenza alte temperature diventa sempre più difficile da gestire, soprattutto se unita all’emergenza incendi boschivi di natura dolosa. L’ultimo, quello disastroso fra Bivona e Santo Stefano Quisquina, dove sono state evacuate 20 abitazioni.
Sul tema incendi interviene Salvatore Martino, ordinario in Geologia Applicata presso Dipartimento Scienze della Terra dell’Università di Roma “Sapienza”: “E’ oramai dimostrato che gli incendi boschivi che interessano versanti naturali svolgono un ruolo preparatorio rispetto all’innesco di fenomeni di frana, soprattutto nel caso di frane che interessano coltri detritiche superficiale.
La combustione degli apparati radicali, infatti, comporta una significativa modifica nelle resistenze meccaniche del terreno mentre la mancanza di una copertura vegetazionale ne modifica l’attitudine alla saturazione”
Variazioni al dissesto gravitativo e la vulnerabilità dei versanti
Le predisposizione al dissesto gravitativo sono transitorie, ma determinano un temporaneo incremento della vulnerabilità dei versanti, riducendone le condizioni di stabilità quando ci sono intense precipitazioni o terremoti.
In condizioni post-incendio sono stati individuati due principali effetti, distinti per scala temporale:
- uno nel breve periodo riferito alla formazione di uno strato idrofobico che altera i processi di infiltrazione e favorisce il ruscellamento superficiale e con esso l’erosione e l’incisione delle coltri detritiche lungo solchi di ruscellamento
- a lungo periodo che fa riferimento alla perdita della copertura vegetazionale e porta ad una diminuzione delle resistenze meccaniche del suolo, rendendo i tempi di recupero più lunghi.
Gli incendi estivi e le frane autunnali
I ricorrenti incendi estivi, dunque, nella maggior parte dei casi dolosi, possono comportare nella stagione autunnale inneschi di frane al verificarsi delle prime e più intense piogge stagionali.
Il ruolo preparatorio degli incendi nelle instabilità dei versanti è stato oggetto di specifici studi condotti nell’ambito del PNRR e, in particolare, delle ricerche condotte dal progetto RETURN (Multi-risk science for resilient communities under a changing climate) grazie alle quali sono stati messi a punto algoritmi di analisi statistica (machine learning), addestrati su risultati di modelli di simulazione numerica, e capaci di restituire, in maniera molto affidabile, scenari di innesco di frane, conseguenti a fenomeni di incendio su versanti, a loro volta combinati con azioni innescanti quali intense precipitazioni o terremoti.
“La necessità di ricorrere ad un addestramento del machine learning – dice Martino – basato su modelli di analisi numerica nasce dalla mancanza a tutt’oggi, tanto a livello locale che nazionale, di inventari di frane certamente indotte da incendi che siano sufficientemente popolati di dati da poter supportare approcci di analisi statistica”.
