Le inondazioni improvvise, caratterizzate dal loro inizio improvviso e dall’impatto devastante, rappresentano una minaccia significativa a livello globale, in particolare in Cina, dove rappresentano oltre il 70% delle vittime legate alle inondazioni e ingenti perdite economiche. La complessità della previsione di questi eventi deriva dall'intricata interazione tra precipitazioni intense e di breve durata e le conseguenti risposte rapide dei bacini idrografici.

Ciò sottolinea l'urgente necessità di una ricerca avanzata sui modelli delle precipitazioni e sulle dinamiche delle inondazioni improvvise per migliorare l'accuratezza delle previsioni e sviluppare efficaci sistemi di allerta precoce volti a mitigare le gravi conseguenze di questi disastri naturali.

Alla luce di ciò, uno studio pubblicato sul Journal of Geographical Sciences nel dicembre 2023 offre una nuova prospettiva sulla previsione delle inondazioni improvvise valutando le capacità di simulazione rispetto alla variabilità delle precipitazioni nel bacino di Anhe, una piccola regione montuosa nel sud-est della Cina.

Questo studio ha combinato analisi statistiche multivariate e simulazioni idrologiche per valutare meticolosamente le capacità di due modelli idrologici avanzati (il modello idrologico di Xinanjiang, XAJ, e il modello idrologico China Flash Flood, CNFF) e prevedere le risposte alle inondazioni improvvise in queste diverse condizioni di pioggia.

I risultati rivelano una significativa competenza di entrambi i modelli nel simulare accuratamente i bilanci idrici, gli idrogrammi, gli indici di comportamento delle inondazioni improvvise e gli indici di dinamica delle inondazioni per eventi di inondazioni improvvise innescati da periodi prolungati di precipitazioni uniformi. Tuttavia, i modelli hanno incontrato difficoltà nel prevedere con precisione il comportamento delle inondazioni improvvise associate a piogge brevi e intense.

L’essenza di questa ricerca sottolinea la complessità dei fenomeni delle inondazioni improvvise, guidati dalle caratteristiche distinte dei modelli di precipitazione identificati. Attraverso l'applicazione dei modelli XAJ e CNFF, lo studio evidenzia le sfide nel colmare il divario tra le simulazioni dei modelli e la natura irregolare degli eventi di pioggia intensa.

Il dottor Wang Xuemei, l'autore principale, sottolinea la natura critica della comprensione della complessità delle inondazioni improvvise indotte dalle precipitazioni per una migliore previsione e gestione. "I nostri risultati rivelano la significativa influenza dei modelli temporali delle precipitazioni sulla dinamica delle inondazioni improvvise, evidenziando la necessità di approcci di previsione su misura in diversi contesti idrologici", afferma.

Questa ricerca offre progressi significativi nella previsione delle inondazioni improvvise, fornendo una comprensione sfumata di come i diversi modelli di precipitazione influenzano la genesi e la progressione delle inondazioni improvvise. Tali informazioni sono preziose per lo sviluppo di strumenti di previsione delle inondazioni più accurati e specifici per regione, migliorando in definitiva la preparazione alle catastrofi e le strategie di mitigazione.