> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://manual.saferplaces.co/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://manual.saferplaces.co/safercast_rimini/manuale-data-fabric-rwl2-safercast.md). # MANUALE Data fabric RWL2 - SaferCast **Introduzione** {% hint style="info" %} Il Data fabric RWL2 - SaferCast è un servizio di Early Warning integrato sia per gli **allagamenti**, in grado di anticipare eventi di pioggia intensa e inondazioni in ambito urbano, che per lo studio della **propagazione degli incendi**.
Il servizio è stato sviluppato con il supporto del progetto **DIRECTED** e sfruttando la tecnologia di [SaferPlaces](https://saferplaces.co).
Per **"*****Data Fabric*****"** si intende una piattaforma web basata sul cloud che integrerà fonti di dati e modelli per la gestione del rischio e consentirà agli utenti di visualizzare i rispettivi risultati di modellazione. Gli utenti possono esplorare le fonti dei dati e modelli, e combinarli in modo modulare. {% endhint %} **Come funziona** Il servizio è in grado di operare in tempo reale, alimentandosi di dati meteorologici provenienti da più fonti sia commerciali che open source, e combinando: * **Nowcasting:** utilizzo di dati radar meteorologici e stazioni pluviometriche per una fotografia immediata della situazione meteo, con aggiornamenti in tempo reale. * **Forecasting**: integrazione di previsioni meteo open-source (ICON2) e/o fornite da partner commerciali come MeteoBlue e Hypermeteo, per anticipare l’evoluzione delle condizioni meteorologiche nelle ore successive. I dati di precipitazione vengono poi elaborati dagli innovativi modelli di allagamento di [SaferPlaces](https://saferplaces.co) sviluppati sfruttando algoritmi di intelligenza artificiale, in modo da generare mappe dinamiche di allagamento ad alta risoluzione. Infatti, il servizio è in grado di produrre mappe di allagamento seguendo l'evoluzione dei fenomeni in tempo reale. In questo modo, è possibile intersecare in tempo reale le aree potenzialmente allagate con i punti critici e le zone urbane più vulnerabili. {% hint style="success" %} Le mappe di allagamento sono generate ad altissima risoluzione (1-2 m) e sono in grado di identificare le aree allagate al dettaglio dei singoli edifici. {% endhint %}

Mappa di allagamento risultato di una simulazione

I dati relativi al campo di vento (direzione e intensità) vengono invece utilizzati per simulare scenari di propagazione di un incendio a partire da uno specifico punto di innesco selezionato dall'utente. Il sistema è alimentato da un modello probabilistico per la simulazione della propagazione degli incendi, basato sull’integrazione di diversi dati relativi alla morfologia del terreno (*Digital Elevation Model*), alla tipologia di vegetazione e combustibile presente, all’umidità del suolo e della vegetazione, a dati satellitari e cartografici ad alta risoluzione, oltre che alle condizioni del vento (direzione e intensità) e al punto d'innesco dell’incendio, al fine di stimare l’evoluzione spaziale e temporale del fronte di fiamma.

Mappa di propagazione di un incendio risultato di una simulazione

In base al tipo di analisi di interesse è quindi possibile scegliere tra quattro diversi scenari: * ***Pluvial Real Time/Nowcasting*****:** utilizzo di dati radar meteorologici e stazioni pluviometriche per una fotografia immediata della situazione meteo, con aggiornamenti in tempo reale per simulare eventi di allagamento pluviale nell'immediato. * ***Pluvial Forecasting***: integrazione di previsioni meteo open-source e/o fornite da partner commerciali come MeteoBlue, per anticipare l’evoluzione delle precipitazioni nelle ore successive, al fine di simulare eventi di allagamento pluviale futuri. * ***Coastal Real time + Forecasting*****:** utilizzo di dati meteomarini misurati e di dati da modelli previsionali su altezza dell'onda e maree, per simulare sia scenari in tempo reale che previsionali, di allagamento costiero. * ***Fire Real time + Forecasting*****:** utilizzo di dati di direzione e intensità del vento per simulare scenari di propagazione di un incendio a partire dal punto di innesco selezionato. **Perché è utile** L’obiettivo è fornire ai comuni, multiutility e agenzie di protezione civile uno strumento operativo che permetta di: * Identificare tempestivamente le aree a rischio * Supportare decisioni cruciali per evacuazioni preventive o interventi rapidi * Integrare i risultati nei sistemi gestionali esistenti Il tutto è accessibile attraverso una dashboard interattiva, che visualizza scenari previsionali in maniera chiara e immediata, con possibilità di esportazione dei dati. **Vantaggi principali** * Alta Risoluzione 1-2 m * Scalabile: utilizzabile su qualsiasi contesto urbano o regionale * Altamente automatizzato: riduce tempi di analisi e reazione * Affidabile: integra fonti multiple e modelli di intelligenza artificiale avanzati * Operativo ora: già attivo in più città italiane e in espansione in tutta Europa **Interfaccia Grafica Utente (GUI)**

Data fabric RWL2 - SaferCast - Interfaccia grafica scenario pluviale

Data fabric RWL2 - SaferCast - Interfaccia grafica scenario costiero

Data fabric RWL2 - SaferCast - Interfaccia grafica scenario incendio

{% hint style="success" %} **Data fabric RWL2 - SaferCast è un servizio disponibile come applicazione web**. Dispone di un'interfaccia grafica utente (GUI - Graphic User Interface) dedicata, che permette di generare, eseguire e visualizzare scenari di **rischio da alluvione e da incendio** per aree specifiche di interesse. Alimentato da dati meteorologici in tempo reale (dati radar o da modelli previsionali), il servizio è in grado di generare mappe dinamiche di allagamento sfruttando gli algoritmi di intelligenza artificiale di [SaferPlaces](https://saferplaces.co/), progettato a sua volta per fornire "Flood Risk Intelligence" ad alta risoluzione e con elevata granularità, in tempo reale, per vari scenari di inondazione pluviale e costiera. La simulazione della propagazione degli incendi si basa invece su un modello probabilistico, fondato sull’integrazione di differenti sorgenti informative territoriali e ambientali. Il sistema utilizza dati relativi alla morfologia del terreno (*Digital Elevation Model*), alla tipologia di vegetazione e combustibile presente, all’umidità del suolo e della vegetazione, alle condizioni del vento (direzione e intensità), ai punti di innesco dell’incendio e a dati satellitari e cartografici ad alta risoluzione, al fine di stimare l’evoluzione spaziale e temporale del fronte di fiamma. {% endhint %} {% hint style="info" %} Il presente **Manuale d'uso** illustra le caratteristiche principali del servizio, evidenziando la semplicità con cui gli utenti possono effettuare **simulazioni alluvionali e di propagazione degli incendi** per valutarne la pericolosità e identificare tempestivamente le aree a rischio. Di seguito, sono presentate le informazioni di dettaglio su tutte le funzioni e gli strumenti disponibili. {% endhint %}