Allerte meteo, Barni: "Con il progetto Nefocast istituzioni e imprese insieme"

Monica Barni

Un progetto di ricerca pubblico, che si concretizza in un'applicazione avanzata, utilizzabile, fra l'altro, per le allerte meteo. È questo uno dei traguardi più importanti del progetto Nefocast - SVI.I.C.T.PRECIP, finanziato con fondi del Programma attuativo regionale della Regione Toscana (PAR), cofinanziato dal FAS e dal MIUR, realizzato con la collaborazione di EUTELSAT SA, Meteo France, Città Metropolitana di Firenze, Comune di Impruneta, Comune di Scandicci, Consorzio Pianeta Galileo e molti istituti scolastici della Toscana che hanno partecipato alle attività di sperimentazione del sistema. I risultati del progetto sono stati al centro dell'incontro organizzato oggi a Palazzo Strozzi Sacrati, con l'obiettivo di lanciare nuove prospettive di applicazione e sviluppo per l'innovazione, dove mondo della ricerca e delle imprese collaborano per risultati di eccellenza e competitività della realtà toscana .

"Il progetto Nefocast - ha detto la vice presidente e assessore alla cultura, università e ricerca Monica Barni nel suo saluto - insieme agli altri 25 progetti di ricerca vincitori del bando FAR-FAS 2014 per un investimento complessivo di oltre 40 milioni nel triennio, è il risultato di una fruttuosa collaborazione tra sistema della ricerca pubblica e privata, resa possibile grazie ad un complesso lavoro di collaborazione interistituzionale tra Regione Toscana, Mise e Miur. L'obiettivo della Regione era quello di poter utilizzare i fondi FAS destinati a finanziare università ed enti di ricerca per progetti che fossero di interesse anche per le imprese. L'aver messo a fattor comune fondi del Miur e i fondi del PAR FAS ha consentito di finanziare progetti in cui Università ed enti di ricerca hanno un avuto un ruolo molto importante, ma che restano progetti orientati ad un'applicazione pratica e rispondono alle necessità del le imprese, proponendo soluzioni tecnologiche reali che hanno un impatto sulla collettività. E' la dimostrazione che su questi temi, in molti casi, è opportuno che le imprese affianchino le istituzioni pubbliche e viceversa. I risultati di questi progetti, infatti, costituiscono tanto un avanzamento della frontiera delle conoscenze e delle nuove tecnologie, quanto elementi chiave per supportare la competitività delle imprese, la loro crescita e la creazione di lavoro qualificato in linea con le aspettative dei giovani che abbiamo formato".

"Auspico che i risultati innovativi di Nefocast - ha concluso Monica Barni - possano diffondersi in altre realtà e che la rete di rilevazione meteo già avviata con il progetto, possa ampliarsi e garantire una maggiore copertura e di maggiore dettaglio per tutto il territorio regionale".

Più nel dettaglio

Nell'ambito del progetto Neofocast è stata sviluppata e sperimentata una piattaforma tecnologica integrata che consente di ricavare dei campi di precipitazione di pioggia a partire dalle mappe di attenuazione del segnale satellitare, con molteplici applicazioni tra cui l'allerta meteo. Alla base del progetto il fatto che ciascun terminale SmartLNB (presente sulle parabole di casa di ultima generazione), per poter trasmettere adeguatamente il suo segnale, effettua un'analisi sulla potenza da impiegare durante la trasmissione. Tale analisi tiene conto tra i vari fattori, della potenza del segnale ricevuto dal satellite. L'attenuazione del segnale è dovuta a tanti fattori, ma alle frequenze usate dai terminali SmartLNB tale attenuazione è dovuta prevalentemente alle precipitazioni meteorologiche.

Hanno guidato il progetto: M.B.I. S.R.L. (Pisa) azienda ICT, capofila ed ideatrice di Nefocast, ha coordinato i partner e condotto l'ingegnerizzazione e realizzazione dell'infrastruttura HW/SW della piattaforma; PRO.GE.COM. S.R.L. (Carrara) ha sviluppato l'applicazione per la presentazione dei dati integrata con l'app di pubblica utilità "Cittadino Informato".
L'Università di Pisa Dip. Ingegneria dell'Informazione ha studiato i modelli matematici per la caratterizzazione delle precipitazioni sulla base delle informazioni disponibili e condotto lo sviluppo dell'algoritmo.
Il Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni – Laboratorio RaSS (CNIT - Pisa), e l'Istituto di Biometeorologia del CNR (IBIMET - Firenze) hanno studiato i modelli fisici alla base dei fenomeni di precipitazione meteorologica per la definizione dell'algoritmo di rain retrieval e hanno contribuito alla fase di validazione delle informazioni raccolte durante la sperimentazione correlandole con quelle raccolte da un radar meteorologico.
La società Stargate Consulting srl (Ponsacco), fondata da Andrea Bellucci, per il progetto ha svolto attività di consulenza specialistica nell'ambito del project management e del supporto alle attività di ricerca e sviluppo.

Fonte: Giunta Regionale