Oltre 35 strumenti di monitoraggio idrico già disponibili per integrare dati satellitari e digital twin

Cos’è successo

Un nuovo report dell'OCSE evidenzia il forte divario tra le tecnologie oggi disponibili per monitorare il rischio idrico agricolo e il loro effettivo utilizzo nel settore assicurativo. Lo studio censisce oltre 35 strumenti operativi e sperimentali, tra cui sistemi satellitari, piattaforme di remote sensing e modelli di intelligenza artificiale in grado di monitorare alluvioni, evapotraspirazione, disponibilità idrica e redditività aziendale con livelli di dettaglio sempre più elevati.

Tra gli esempi più avanzati figurano GloFAS per il monitoraggio globale delle alluvioni, WaPOR per l'evapotraspirazione in Africa e Medio Oriente, IRRINET, che consente di risparmiare circa 90 milioni di m³ di acqua ogni anno in Emilia-Romagna, e il modello australiano Farmpredict, che utilizza machine learning e microsimulazioni per stimare il rischio climatico a livello della singola azienda agricola.

Perché conta

L'OCSE identifica tre limiti strutturali che impediscono oggi una piena integrazione di queste tecnologie nei modelli assicurativi.

• Esiste un mismatch di scala: molti dati sono disponibili a livello di bacino idrografico o nazionale, mentre la sottoscrizione richiede informazioni a livello di singolo appezzamento agricolo;
• Il rischio di esaurimento delle falde acquifere rimane sostanzialmente non osservabile e non prezzato: sistemi come l'High Plains Aquifer statunitense registrano prelievi fino a 10 volte superiori alla capacità naturale di ricarica prima di raggiungere improvvisi punti di collasso;
• La perdita degli ecosistemi di acqua dolce, con il 21% delle zone umide mondiali scomparso dal 1700, aumenta simultaneamente il rischio di siccità e alluvioni, ma questa interdipendenza è ancora assente nei modelli assicurativi tradizionali.

Adesso

• Per il settore assicurativo si apre una finestra di vantaggio competitivo legata agli investimenti in infrastrutture dati;
• L'integrazione di remote sensing, digital twin territoriali, dati satellitari di evapotraspirazione e modelli predittivi basati su intelligenza artificiale consentirà una selezione del rischio molto più granulare, riducendo l'esposizione alla selezione avversa e migliorando la tariffazione delle polizze agricole e parametriche;
• Il benchmark metodologico indicato dall'OCSE è il modello australiano Farmpredict, che rappresenta oggi uno degli approcci più avanzati per trasformare il rischio climatico agricolo da fenomeno statistico aggregato a valutazione dinamica della singola impresa.

Fonte

https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/06/anticipating-and-monitoring-water-risks-for-agriculture_2d729918/24939e6a-en.pdf