Come le strade e i fiumi di Nanchino influenzano le alluvioni urbane?

Nanchino, una delle città più densamente popolate della Cina, è spesso messa alla prova da piogge torrenziali. Un team di ricercatori ha usato il modello SCS‑CN, arricchito da una nuova tecnica di suddivisione del bacino idrografico e dalla creazione di “corridoi di pioggia‑flood”. Questi corridoi collegano le strade, i fiumi e le reti di drenaggio, permettendo di calcolare con precisione quanto acqua scorre su ogni zona della città.

Grazie a questo approccio, gli scienziati hanno individuato le aree più vulnerabili a diverse intensità di pioggia, mostrando dove l’acqua si accumula e come si sposta. Hanno anche valutato le pratiche locali di adattamento, come le barriere temporanee e le aree di infiltrazione, verificandone l’efficacia. I risultati mostrano che i corridoi di pioggia‑flood migliorano la stima delle perdite per infiltrazione, rendendo più affidabile la previsione delle inondazioni.

In pratica, la mappa di sicurezza idraulica prodotta dal modello può guidare le autorità nella pianificazione di interventi mirati: rinforzare le strade più a rischio, ampliare i canali di drenaggio o creare spazi verdi che assorbono l’acqua. Un approccio così dettagliato aiuta a trasformare una città vulnerabile in una metropoli più resiliente di fronte a eventi climatici estremi.

Il modello SCS‑CN (Soil Conservation Service Curve Number) è tradizionalmente usato per stimare il deflusso superficiale in bacini di piccola scala, basandosi su parametri di copertura del suolo, tipo di suolo e condizioni di umidità. In questo studio, i ricercatori hanno introdotto una suddivisione più fine del bacino, creando unità idrologiche omogenee (sub‑catchments) che riflettono la complessa tessitura urbana di Nanchino, includendo strade asfaltate, aree industriali, parchi e corsi d’acqua.

I "corridoi di pioggia‑flood" sono stati definiti come percorsi preferenziali di scorrimento, ottenuti mediante analisi di pendenza e connettività idraulica. Questi corridoi integrano la rete stradale e i canali fluviali, consentendo di modellare l’interazione tra superficie impermeabile e infiltrazione. Per ogni intensità di pioggia (es. 25, 50, 100 mm h⁻¹), il modello calcola il Curve Number medio per ciascuna unità, da cui deriva il deflusso Q = (P‑Iₐ)²/(P‑Iₐ+S), dove P è la precipitazione, Iₐ l’infiltrazione iniziale e S la capacità di ritenzione del suolo.

L’analisi ha evidenziato che le aree con alta percentuale di superficie impermeabile (≥80 %) mostrano Curve Number superiori a 90, generando picchi di deflusso rapidi e localizzati. Al contrario, i quartieri con verde urbano e sistemi di drenaggio sostenibile presentano valori CN intorno a 70, riducendo l’energia dell’ondata di piena. Le simulazioni hanno inoltre permesso di quantificare le perdite per infiltrazione lungo i corridoi, evidenziando che l’aggiunta di trincee filtranti può diminuire il deflusso totale del 12‑15 %.

Questi risultati forniscono una base quantitativa per la pianificazione di infrastrutture resilienti: dimensionamento ottimale di bacini di ritenzione, posizionamento strategico di barriere mobili e definizione di zone di overflow temporanee. Inoltre, il modello può essere aggiornato con dati in tempo reale (radar meteorologico, sensori di livello) per supportare decisioni operative durante eventi estremi.