RESPONSABILITA’ EDITORIALI e DI REVISIONE

[2008 ad oggi] Editorial Board di Ecohydrology (Wiley).
[2013 ad oggi ] Editorial Board di Hydrology (MPDI).

[2020 ad oggi] Editorial Board di Plants sezione Plant–Soil Interactions (MPDI).
[2007] Guest Editor per lo special issue “Climate-soil and vegetation interactions in ecologicalhydrological processes”, Hydrology and Earth System Sciences (HESS).
[2010] Guest Editor per lo special issue “Coupled ecological–hydrological processes”, Ecohydrology (Wiley).
[2017] Guest Editor per lo special issue “Advances in Large Scale Flood Monitoring and Detection“, Hydrology (MDPI).
[2017] Guest Editor per lo special issue “Impact of Climate on Hydrological Extremes“, Water (MDPI).
[2019] Guest Editor per lo special issue “Progress on the Use of UAS Techniques for Environmental Monitoring“, Remote Sensing (MDPI).
[2019] Guest Editor per lo special issue “Hydrological and Environmental Modeling: From Observations to Predictions“, Water (MDPI).
[2015-19] Revisore per la Commissione Europea – Direzione Generale per la Ricerca e l’Innovazione per il programma Horizon 2020.
[2019] Revisore per la European Cooperation in Science and Technology (COST).

CONTRATTI DI RICERCA

[2018-19] Coordinatore scientifico della convenzione di ricerca intitolata “Studi idraulici sulle aste fluviali a valle delle dighe lucane”, Ufficio Difesa del Suolo Dipartimento Infrastrutture e Mobilità Regione Basilicata (Budget 39.500,00 € + IVA).
[2018] Coordinatore scientifico della convenzione di ricerca intitolata “Mappature ad alta risoluzione mediante SAPR”, Geoatlas srl (Budget 5.000,00 €+ IVA).
[2015-19] Coordinatore scientifico dell’accordo di ricerca intitolato “Sistemi di allertamento per l’avvio del Centro Funzionale Decentrato della Basilicata”, Protezione Civile della Regione Basilicata (Budget totale 680.000,00 €).
[2012-16] Coordinatore scientifico dell’accordo di ricerca intitolato “Implementazione e sperimentazione di sistemi di allertamento e controllo del rischio idrologico”, Protezione Civile della Regione Basilicata (Budget totale 370.000,00 €).
[2011-12] Coordinatore scientifico della convenzione di ricerca intitolata “Ottimizzazione di modello idrologico per la previsione dei deflussi in arrivo ad un impianto idroelettrico”, RSE spa (Budget 20.000,00 €).

Figura 6. Finanziamenti direttamente gestiti e coordinati attraverso progetti di ricerca e convenzioni. Il volume di finanziamenti attratti verso il proprio dipartimento supera i 2M€.

PROGETTI COMPETITIVI

[2020-23] Coordinatore locale del progetto intitolato “La mitigazione del rischio idraulico in bacini costieri con casse di espansione in linea: approccio di dimensionamento integrato” finanziato dal Ministero dell’Ambiente e della Tutela del Territorio e del Mare sul tema progetti di ricerca finalizzati alla previsione e alla prevenzione dei rischi geologici. Coordinatore Nazionale Prof. Francesco De Paola (Budget totale 260.000,00 €).

[2019-22] Coordinatore italiano del progetto WATER JPI 2018 intitolato “An integrative information aqueduct to close the gaps between global satellite observation of water cycle and local sustainable management of water resources – iAqueduct”. Coordinatore Europeo Prof. Bob Su (Budget totale 1.247.018,00 €).

[2019-22] Coordinatore di unità di ricerca del progetto “SPRINt – Strategie integrate per la PRevenzione e il monitoraggio del rischio INcendi e la sensibilizzazione delle comunità”, Fondazione SUD (Budget totale 361.536,00 €).

[2017-18] Coordinatore del Progetto “Pietro della Valle” sul tema “Monitoraggio dello stato di imbibizione dei suoli in ambienti semiaridi” finanziato dal MIUR (Budget totale 9.422,00 €).

[2018] Componente del progetto REDES sul tema: Bridge scour in supercritical flows, Chilean Research Council (Budget totale 10.000,00 $).

[2017-21] Coordinatore europeo dell’Azione COST intitolata “Harmonization of UAS
techniques for agricultural and natural ecosystems monitoring
” (Budget 780.000,00 €).

[2014-19] Componente del progetto “Technologies to stabilize soil organic carbon and farm productivity, promote waste value and climate change mitigation – CarbOnFarm” LIFE12 ENV/IT/00719 (Budget totale 3.051.265,00 €).

COLLABORAZIONI DI RICERCA

Collaborazioni Nazionali: CNR IMAA di Tito, CNR IRPI di Perugia, CNR ISSIA di Bari, Politecnico
di Bari, Politecnico di Milano, Politecnico di Torino, Università degli Studi della Tuscia,
Università degli Studi di Bologna, Università degli Studi di Palermo, Università di Genova,
Università di Napoli Federico II.

Collaborazioni Internazionali: Princeton University (USA), University of California (USA),
KAUST (SA), Universidad Politecnica Valencia (Spagna), University of Twente (Olanda),
Universidad de Concepción (Cile), Czech Academy of Sciences (Rep. Ceca), e Ferdowsi
University of Mashhad (Iran).

PRODUZIONE SCIENTIFICA

È autore di più di 140 pubblicazioni di cui più di 80 indicizzate su Web of Science. L’elenco completo dei lavori è disponibile alla home page oppure in alternativa sul portale ORCID.

Figura 5. Produzione scientifica dal 2004 al 2019.

Scopus: 1247 citazioni (in 862 documenti), 22 h-index.

Web of Science: 976 citazioni; 19 h-index.

Google Scholar: 1877 citazioni; 23 h-index, 43 i10-index.

Researchgate: 1659 citazioni; 23 hi-ndex, 34.93 RG score (92.5% Percentile).

MONITORAGGIO AD ALTA RISOLUZIONE

TEMA 3: MONITORAGGIO AD ALTA RISOLUZIONE – DRONE-BASED OBSERVATIONS
Le enormi innovazioni dei sistemi di osservazione delle terra hanno consentito di migliorare la nostra capacità di monitoraggio di sistemi naturali ed antropizzati. In tale ambito, i droni consentono di effettuare osservazioni ad un livello di dettaglio impensabile fino a qualche anno fa. Pertanto, sono stati sviluppati nuovi algoritmi e strumenti per il monitoraggio ambientale, mediante droni, per migliorare la risoluzione e l’accuratezza delle misure in campo agronomico, forestale ed idrologico. In particolare, sono stati sviluppati algoritmi finalizzati al monitoraggio dello stato della vegetazione e dell’umidità del suolo mediante camere multispettrali e termiche. Si riporta, a titolo di esempio, il rilievo da drone svolto con camera ottica e termica per caratterizzare lo stato di un vigneto nell’area del Vulture (Fig. 3).

Figura 3. Ortofoto da camera ottica e termica dei vigneti di Aglianico delle Cantine del Notaio a Maschito (Monte Vulture – Potenza). La mappatura descrive l’uso del suolo con una risoluzione di 1 cm e la temperatura superficiale con una risoluzione di 5 cm.

L’acquisizione di immagini e video da drone consentono di produrre stime spazialmente distribuite dei campi di velocità mediante le tecniche ottiche LSPIV e PTV. Queste offrono l’opportunità di migliorare le misure di portata in alveo e monitorare gli eventi di inondazione utilizzando filmati rinvenienti per esempio da Social Media. Si riporta qui di seguito una misurazione della velocità superficiale effettuata mediante tecniche ottiche applicate al fiume Bradano (Fig. 4).

Figure 4. Misure di velocità del flusso 2-D derivato utilizzando camera ottica montata su un quadricottero in volo sul fiume Bradano (Italia meridionale). Nei riquadri sono evidenziate le caratteristiche della superficie utilizzate per tracciare il flusso nel processo di analisi.

IDROLOGIA DI LARGA SCALA

TEMA 2: IDROLOGIA DI LARGA SCALA – BIG DATA IN HYDROLOGY
Il tema del Big Data offre nuove opportunità per l’avanzamento delle conoscenze data la
crescente disponibilità di dati satellitari e osservazioni diffuse provenienti da varie fonti. La
ricerca che deve fare sintesi identificando pattern e strutture di correlazione, ma anche
rimuovere rumore ed errori di misura. In tale ambito, sono stati utilizzati algoritmi di Machine
Learning (Linear Binary Classifier, Random Forest) per la ricostruzione di mappe di
inondazione su grande scala (e.g., regionale, nazionale o continentale). Ad esempio, è stato
sviluppato un tool denominato Smartflood che fornisce la mappatura della pericolosità
idraulica a scala europea, sfruttando informazioni provenienti da varie fonti (Fig. 1).


Figura 1. WebGIS per il calcolo delle aree inondabili a scala europea.
Curriculum Vitae di Salvatore Manfreda Ultimo Aggiornamento 17/01/19


Sono stati inoltre sviluppati sistemi di gestione, controllo e ricostruzione delle misure idrologiche (database regionali) derivate da reti di monitoraggio e modelli metereologici a scala locale per la previsione di eventi di piena e di frana attraverso modellazione idrologica distribuita (Fig. 2). Sono stati implementati sistemi di assimilazione utilizzando Extended Kalman filter (EKF) e Ensamble Kalman filter (EnKF) a supporto della modellazione e del monitoraggio idraulico/idrologico.


Figura 2. Sistema di allertamento regionale della Protezione Civile della Basilicata dove vengono evidenziate le aree di criticità idrogeologica sulla base delle misure idrologiche.

PROCESSI STOCASTICI IN IDROLOGIA

TEMA 1: PROCESSI STOCASTICI IN IDROLOGIA – STOCHASTIC PROCESSES IN HYDROLOGY
L’approccio statistico rappresenta uno dei principali strumenti di analisi per lo studio dei fenomeni naturali. Eventi estremi e processi di base sono stati analizzati e caratterizzati utilizzando diversi metodi statistici quali: teoria dei valori estremi, distribuzioni di probabilità teoricamente derivate, processi di Poisson, e equazioni differenziali stocastiche. Questi metodi sono stati utilizzati per fornire strumenti di calcolo in diversi ambiti delle costruzioni idrauliche, dell’idrologia e dell’ecoidrologia. Tra questi è opportuno menzionare i modelli per la caratterizzazione spazio-temporale del contenuto idrico del suolo, le distribuzioni derivate per la stima delle piene e dell’erosione localizzata, ed i modelli interpretativi sulla organizzazione spaziale della vegetazione.

ATTIVITA’ DI RICERCA

Svolge un’intensa attività di ricerca sui temi della modellazione e del monitoraggio ambientale che ha consentito di sviluppare numerosi progetti di ricerca di rilevanza internazionale e locale. I suoi interessi abbracciano le tematiche dell’idrologia e l’ecoidrologia, con particolare attenzione alla modellazione distribuita, la previsione delle piene, i processi stocastici in idrologia, l’interazione suolo-vegetazione-atmosfera, monitoraggio da satellite e mediante droni. 

La sua attività di ricerca ha portato allo sviluppo di numerosi prodotti utilizzati in vari ambiti dell’idrologia operativa: 1) modelli idrologici (e.g., DREAM, AD2); 2) sistemi per il monitoraggio dello stato di imbibizione dei suoli (e.g., SMAR, SMAR-EnKF); 3) sistemi di mappatura su larga scala della pericolosità idraulica (e.g., TIm, GFI); 4) modelli derivati di previsione delle piene (e.g., IF, TCIF); 5) modelli di stima dello scour su pile da ponte (e.g., BRISENT, TDDS). 

La sua ricerca si suddivide in tre filoni fondamentali: 1) Processi stocastici in idrologia; 2) Idrologia di larga scala; 3) Monitoraggio ad alta risoluzione.  

TEMA 1: Processi Stocastici in Idrologia – Stochastic Processes in Hydrology

L’approccio statistico rappresenta uno dei principali strumenti di analisi per lo studio dei fenomeni naturali. Eventi estremi e processi di base sono stati analizzati e caratterizzati utilizzando diversi metodi statistici quali: teoria dei valori estremi, distribuzioni di probabilità teoricamente derivate, processi di Poissonequazioni differenziali stocastiche, e statistica bayesiana. Questi metodi sono stati utilizzati per fornire strumenti di calcolo in diversi ambiti delle costruzioni idrauliche, dell’idrologia e dell’ecoidrologia. Tra questi è opportuno menzionare i modelli per la caratterizzazione spazio-temporale del contenuto idrico del suolo, le distribuzioni derivate per la stima delle piene e dell’erosione localizzata, ed i modelli interpretativi sulla organizzazione spaziale della vegetazione. 

Figura 1 Processo di Poisson generalizzato.
Figura 2.  Esempio di processo stazionario generato da una forzante di tipo Poissoniano.

TEMA 2: Idrologia di Larga Scala – Big Data in Hydrology

Il tema del Big Data offre nuove opportunità per l’avanzamento delle conoscenze data la crescente disponibilità di dati satellitariosservazioni diffuse provenienti da varie fonti. La ricerca che deve fare sintesi identificando pattern e strutture di correlazione, ma anche rimuovere rumore ed errori di misura. In tale ambito, sono stati utilizzati algoritmi di Machine Learning (Linear Binary ClassifierRandom Forest) per la ricostruzione di mappe di inondazione su grande scala (e.g., regionale, nazionale o continentale). Ad esempio, è stato sviluppato un tool denominato Smartflood che fornisce la mappatura della pericolosità idraulica a scala europea, sfruttando informazioni provenienti da varie fonti (Fig. 3). 

Figura 3WebGIS per il calcolo delle aree inondabili a scala europea.

Sono stati inoltre sviluppati sistemi di gestionecontrolloricostruzione delle misure idrologiche (database regionali) derivate da reti di monitoraggiomodelli metereologici a scala locale per la previsione di eventi di piena e di frana attraverso modellazione idrologica distribuita (Fig. 3). Sono stati implementati sistemi di assimilazione utilizzando Extended Kalman filter (EKF) e Ensamble Kalman filter (EnKF) a supporto della modellazione e del monitoraggio idraulico/idrologico.  

Figura 4. Sistema di allertamento regionale della Protezione Civile della Basilicata dove vengono evidenziate le aree di criticità idrogeologica sulla base delle misure idrologiche. 

TEMA 3: Monitoraggio ad Alta Risoluzione – Drone-Based Observations

Le enormi innovazioni dei sistemi di osservazione delle terra hanno consentito di migliorare la nostra capacità di monitoraggio di sistemi naturali ed antropizzati. In tale ambito, i droni consentono di effettuare osservazioni ad un livello di dettaglio impensabile fino a qualche anno fa. Pertanto, sono stati sviluppati nuovi algoritmi e strumenti per il monitoraggio ambientale,mediante droni, per migliorare la risoluzione e l’accuratezzadelle misure in campo agronomico, forestale ed idrologico. In particolare, sono stati sviluppati algoritmi finalizzati al monitoraggio dello stato della vegetazione e dell’umidità del suolo mediante camere multispettrali e termiche. Si riporta, a titolo di esempio, il rilievo da drone svolto con camera ottica e termicaper caratterizzare lo stato di un vigneto nell’area del Vulture (Fig. 4). 

Figura 4. Ortofoto da camera ottica e termica dei vigneti di Aglianico delle Cantine del Notaio a Maschito (Monte Vulture – Potenza). La mappatura descrive l’uso del suolo con una risoluzione di 1 cm e la temperatura superficiale con una risoluzione di 5 cm.  

L’acquisizione di immagini e video da drone consentono di produrre stime spazialmente distribuite dei campi di velocità mediante le tecniche ottiche LSPIVPTV. Queste offrono l’opportunità di migliorare le misure di portata in alveo e monitorare gli eventi di inondazione utilizzando filmati rinvenienti per esempio da Social Media. Si riporta qui di seguito una misurazione della velocità superficiale effettuata mediante tecniche ottiche applicate al fiume Bradano (Fig. 5).  

Figura 6. Campo di moto 2D misurato mediante PTV.