Il progetto CURSA a Rio+20

Pubblicato il 20/06/2012Read time: 2 mins

Tra gli eventi collaterali previsti dal programma di Rio+20, il Padiglione Italia - realizzato su iniziativa del Ministero dell'Ambiente - ha ospitato il CURSA (Consorzio Universitario per la Ricerca Socioeconomica e per l'Ambiente), nell'ambito di un workshop tenuto giovedì 14 giugno, per presentare i progetti portati avanti dal consorzio nell'ambito della green economy, in termini di trasferimento di conoscenze e know-how dell’eccellenza, soprattutto in campo agroalimentare. Durante l'incontro aperto al pubblico, i temi principali affrontati sono stati:

il progetto “Comunità Sostenibili” per l’efficienza energetica in connessione con la costruzione di una strategia alimentare sostenibile
la formazione alle imprese sulle opportunità legate all'Emission Trading Scheme EU/ETS che ha istituito lo scambio di quote di emissione dei gas ad effetto serra
lo sviluppo della certificazione della carbon footprint e delle emissioni di gas serra per il settore agricolo, come comparto produttivo significativamente inserito nella strategia nazionale per il raggiungimento degli obiettivi di Kyoto
il supporto al Ministero dell’Ambiente sulla semplificazione dei procedimenti amministrativi per l'efficientamento energetico, finalizzata a incrementare l'uso efficiente dell'energia a livello nazionale e locale, in virtù degli obblighi derivanti dagli obiettivi europei per il 2020 (Direttive 2009/28/CE e 2010/31/CE)

Il workshop è stata anche l'occasione per presentare i risultati del progetto più importante del CURSA per la Conferenza, ovvero la banca dati delle best pratices in materia di green economy. In collaborazione con il Forum della società civile: l'Italia verso Rio+20 e il Ministero dell'Ambiente e della tutela del Territorio e dela Mare, il CURSA ha, infatti, promosso un dialogo con diversi attori della società civile, con l'obiettivo di condividere le esperienze migliori di sviluppo sostenibile sul territorio italiano, per realizzare una mappatura completa delle potenzialità derivanti dai Major Groups e dagli Stakeholders a cui riferirsi per futuri sviluppi dell'economia verde.

Le esperienze raccolte e una valutazione dei risultati sono disponibili a questo indirizzo

Autori:

di redazione

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Early warning sismico: un test a posteriori sull’ultimo grande terremoto in Turchia e Siria

di Chiara Sabelli

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edifici crollati nella provincia turca di Hatay

I sistemi di allerta sismica precoce puntano ad avvertire con secondi o decine di secondi di anticipo che è in arrivo un terremoto pericoloso. Si basano sul fatto che quando la crosta terrestre si frattura, si generano due tipi di onde. Le prime, longitudinali, solitamente non causano danni e viaggiano più velocemente delle seconde, trasversali che invece possono causare danni anche significativi agli edifici e quindi alle persone. I sistemi di allerta precoce processano il segnale delle prime onde e prevedono se e dove, nell’area circostante l’epicentro, è probabile che le seconde siano distruttive. Un gruppo di sismologi dell’Università di Napoli Federico II ha messo alla prova un approccio innovativo all’allerta precoce sfruttando i dati relativi alla prima delle due scosse che hanno colpito la regione tra Turchia e Siria a febbraio del 2023. Quella sequenza sismica ha causato quasi sessantamila morti, lasciando un milione e mezzo di persone senza casa. Nell’immagine: edifici crollati nella provincia turca di Hatay il 7 febbraio 2023. Credit: Hilmi Hacaloğlu/Voice of America.

Un gruppo di sismologi dell’Università di Napoli Federico II ha messo a punto un sistema per l’allerta sismica precoce e lo ha testato retrospettivamente sulla prima delle due scosse che hanno colpito la regione al confine tra Turchia e Siria il 6 febbraio del 2023. Considerando una soglia di intensità sismica (l’effetto del terremoto su persone e cose) moderata, il sistema si è dimostrato in grado di prevedere la zona da allertare con un anticipo che varia da 10 a 60 secondi allontanandosi dall’epicentro da 20 a 300 chilometri, con una percentuale molto contenuta di falsi allarmi.