• cambiamento climatico
• deep learning
• Risorsa idrica
• sostenibilità

Il lavoro svolto nella presente tesi si è posto come obbiettivo quello di migliorare la gestione degli impianti idrovori in un contesto climatico come quello odierno, in cui stiamo assistendo a eventi di siccità prolungati da un lato ed eventi di precipitazioni eccezionali dall’altro. In particolare, l’area di studio del lavoro è la Pianura Pisana, dove l’ente per la gestione dei corsi d’acqua di piccole dimensioni come canali e piccoli fiumi è il Consorzio di Bonifica 4 Basso Valdarno. Grazie alla collaborazione con tale ente è stato possibile reperire dati sugli impianti idrovori da loro gestiti, i quali sono stati fondamentali per sviluppare un modello di deep learning con architettura LSTM-ED, che riesce a prevedere con due ore di anticipo in maniera accurata il livello idrometrico di un piccolo corso d’acqua in loro gestione. Questo strumento si presenta come un buon punto di partenza sul quale basarsi per fare analisi sulla possibile ottimizzazione dell’emungimento dell’impianto idrovoro che insiste sul canale stesso e getta le basi per future implementazioni volte al miglioramento di tali strumenti che favoriranno una gestione sostenibile della risorsa idrica.

The aim of the work carried out in this thesis was to improve the management of water supply systems in a climatic context such as the one we have today, in which we are witnessing prolonged drought events on the one hand and exceptional rainfall events on the other. In particular, the study area of the work is the Pisa Plain, where the authority for the management of small watercourses such as canals and small rivers is the Consorzio di Bonifica 4 Basso Valdarno. Thanks to the collaboration with this authority, it was possible to obtain data on the water-supply plants they manage, which were fundamental in developing a deep learning model with LSTM-ED architecture, which can accurately predict the hydrometric level of a small watercourse under their management two hours in advance. This tool presents itself as a good starting point on which to base analyses on the possible optimisation of the water extraction of the water-supply plant located on the canal itself, and lays the foundations for future implementations aimed at improving such tools that will favour sustainable management of the water resource.