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Innovazione Scientifica al Servizio dell'Ambiente e del Territorio

Il laboratorio è in prima linea nello studio delle dinamiche ambientali complesse. Trasformiamo la ricerca accademica in soluzioni operative per affrontare i cambiamenti climatici e i rischi idrogeologici.

Modellazione meteo-idrologica accoppiata

La modellazione completamente accoppiata atmosferico-idrologica descrive l'intero ciclo dell'acqua e dell'energia, dalle acque sotterranee alla parte superiore dell'atmosfera. Questo migliora l'analisi degli estremi idrologici e della disponibilità idrica, in stretta collaborazione con partner nazionali e internazionali.

Cambiamenti climatici e impatti idrologici

Valutiamo i segnali del cambiamento climatico attraverso il downscaling di proiezioni globali e modelli idrologici spazialmente distribuiti. L'obiettivo è analizzare le alterazioni del ciclo idrologico e proporre soluzioni di gestione idrica in condizioni di scarsità.

Rischio alluvione e nowcasting

Sviluppiamo tecniche innovative, come webcam intelligenti, per stimare il livello idrometrico e la velocità della corrente in tempo reale. Utilizziamo la modellistica fisicamente basata (WRF-Hydro) per la previsione a brevissimo termine (nowcasting) degli effetti al suolo.

Calcolo HPC per l'idrologia

Esploriamo il potenziale degli automi cellulari (CA) per supportare la modellazione fisica dei processi idrologici. I nostri modelli sfruttano il calcolo parallelo e il funzionamento asincrono per massimizzare l'efficienza computazionale.

Rischio incendi boschivi

Studiamo la connessione tra siccità e incendi analizzando fattori fisici e antropici. Effettuiamo valutazioni di pericolosità a scala regionale integrando reti neurali artificiali, sistemi di monitoraggio innovativi e previsioni meteorologiche.

Monitoraggio e rischio siccità

Sviluppiamo reti di sensori a terra e tecniche satellitari/UAV per stimare la disponibilità delle risorse idriche. Applichiamo catene modellistiche per previsioni stagionali fino a 6 mesi, ottimizzando la gestione complessiva degli invasi esistenti.

Dinamiche delle reti fluviali (DyNET)

Indaghiamo le cause fisiche e biogeochimiche della dinamica dei corsi d'acqua. Attraverso il progetto ERC DyNET, il bacino del Torrente Turbolo è stato strumentato per il monitoraggio avanzato, in sinergia con diversi atenei italiani.

Applicazioni AI nei rischi naturali

Sviluppiamo modelli di Machine Learning e Deep Learning per la gestione dei rischi naturali. Queste tecnologie migliorano le previsioni meteorologiche, la valutazione del rischio incendi e supportano operativamente lo sviluppo di sistemi di allerta precoce.

Infrastrutture & Tecnologia

Il CeSMMA dispone di un laboratorio integrato che unisce postazioni di lavoro ad alte prestazioni (HPC) e un centro operativo avanzato per il monitoraggio ambientale e lo sviluppo software.

Cluster di Calcolo HPC

L’infrastruttura si basa su architettura Lenovo ThinkSystem per supportare simulazioni su larga scala e intelligenza artificiale. La CPU offre 448 core di calcolo, mentre tre nodi sono dotati di sei GPU NVIDIA H100 di classe HPC.

Workstation:

Fino a 12 postazioni

Architettura Server:

Rete InfiniBand a bassissima latenza e NAS centralizzato superiore a 100 TB.

Ambito di Utilizzo:

Deep learning, modellistica numerica e simulazioni fortemente accoppiate.

Centro Operativo
Rilevamento e Monitoraggio

Il laboratorio raccoglie, valida e archivia volumi massivi di dati tramite reti di sensori distribuiti sul territorio. Su questa base, sviluppiamo modelli previsionali ibridi (physics-informed) con le reti neurali.

Acquisizione Dati:

Flusso costante di osservazioni ad alta risoluzione spazio-temporale.

Modellazione:

Integrazione tra modelli basati sulla fisica e tecniche data-driven.

Obiettivo:

Previsioni avanzate a supporto delle decisioni sul monitoraggio ambientale Regionale

Ricerca e Pubblicazioni

Archivio Storico

Senatore, A.; Furnari, L.; Nikravesh, G.; Castagna, J.; Mendicino, G.

Increasing daily precipitation extremes despite declining annual totals in southern Europe: a modeling study on the effects of Mediterranean Sea warming Journal Article

In: Hydrology and Earth System Sciences, vol. 30, no 10, pp. 2913–2930, 2026.

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Rango, A. De; Furnari, L.; Tavano, D.; Salvo, F.; Nikravesh, G.; Persico, R.; Senatore, A.; Mendicino, G.

Managing Wildfire Risk in the Mediterranean Regions: A Multidisciplinary Approach to Address the Challenge Book Section

In: Advances in Science, Technology and Innovation, pp. 177–184, 2026.

Links | BibTeX

Rango, A. De; Scudo, F. Lo; Furnari, L.; Senatore, A.; D'Ambrosio, D.; Mendicino, G.; Greco, G.

CalWildFire: A high-resolution in situ dataset for wildfire analysis and modeling in the Mediterranean region Journal Article

In: Scientific Data, vol. 13, no 1, pp. 859, 2026.

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