ANALISI DEL RISCHIO_esposizione al rischio

Ing. Marco Lucidi

Dottore Magistrale in ingegneria della Sicurezza e protezione Civile – LM 26

Ingegnere iunior civile e ambientale – l 7

Security, safety, critical infrastructures,

emergency and Forensics Engineering

Via pietro maroncelli, 60 roma

Tel. 347 7016088 – 06 55281942

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Roma, 28 gennaio 2015 ANALISI dei RISCHI

ESPOSIZIONE AL RISCHIO

Ing. Marco Lucidi Libero Professionista, Roma

SOMMARIO

Nell’analisi dei rischi, con rischio si individua sempre il risultato ottenuto da:

R = P x V x E

L’ultima componente rappresenta l’Esposizione al rischio, ovvero la quantità, qualità e localizzazione, degli elementi a rischio che compongono il contesto in cui si manifesta il pericolo. Normalmente il rischio si quantifica con una probabilità in riferimento ad un intervallo di tempo, combinazione di altre probabilità, di raggiungimento di un risultato in termini di danno al valore del bene interessato, oppure in termini di vite umane perse, oppure in numero di infortuni, o di predite economiche, ecc.. Il suo valore caratterizzerà quanto il fenomeno sia pericoloso. La volontà è quella di determinare come la componente esposizione venga quantificata sia in termini qualitativi, che quantitativi. Nella espressione ingegneristica dell’analisi del rischio, tutte le componenti vengono espresse in termini di distribuzione di probabilità, tranne l’esposizione. Bisogna trovare almeno delle distribuzioni statistiche delle grandezze che compongono di volta in volta l’esposizione, in modo che si possa rendere possibile una convoluzione analitica delle tre grandezze, ottenendo un valore del rischio che a sua volta sia ancora una distribuzione di probabilità.

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1. DEFINIZIONE QUALITATIVA DELL’ESPOSIZIONE NELL’ANALISI DEL RISCHIO

Un’analisi qualitativa rappresenta la semplice individuazione dei beni o delle persone che possono essere soggette ad un evento pericoloso. Questa individuazione può comportare il semplice uso di accortezze, atteggiamenti, reazioni frutto di addestramento, preclusione di aree, inserimento di barriere fisiche e/o informatiche, applicazione di tecnologie in grado di limitare la vulnerabilità dello stato di fatto e di conseguenza riducendo il danno. Ma se si ha l’intenzione di intervenire sulla sola esposizione, si dovrà intervenire solo su chi è soggetto a pericolo, allontanando la sorgente o proteggendo l’esposto.

Già in questa fase emerge che si è soggetti al pericolo, e quindi a rischio di danno, solo ed esclusivamente se si è presenti in quella situazione. Viene introdotto in questo caso il concetto di soglia di esposizione, che risulta essere un primo valore qualitativo per il quale si richiede un certo livello di attenzione. Altrimenti decade la possibilità di danno. Allora la scelta è dicotomica..o si è o non si è! Quindi bisogna individuare le cause che possono comportare o meno la presenza al pericolo, ed agire per eliminarle, ridurle o proteggere chi ne può essere soggetto. Si può agire sul pericolo, se possibile, ovvero su chi/cosa può essere danneggiato.

PRESENZA DI COSE O PERSONE – PROGETTAZIONE DI RIDUZIONE ALL’ESPOSIZIONE (ALLONTANAMENTO SORGENTE, PROTEZIONE BENE)

Prendendo come riferimento : http://dma.ing.uniroma1.it/users/m_sicur_c1/Dispensa_10.pdf

Per presentare un esempio, il link è perfetto. Presenta varie possibili valutazioni del rischio, ma quella che sembra più chiarificatrice per questo studio è il metodo proposto dalla norma UNI EN 1050 del paragrafo 1.3.1. Riguarda la sicurezza del macchinario e fornisce le linee guida per l’identificazione dei pericoli, i criteri per la valutazione del rischio e la selezione di adeguate misure di sicurezza in relazione a rischi e vincoli imposti da fattori di natura tecnica ed economica. Numerare gli indici, al rispettivo livello di qualità, rende il metodo semi-quantitativo.

Nelle modalità di applicazione, identificati i fattori di rischio connessi con l’utilizzo della macchina, si procede alla valutazione del rischio, e nello specifico le tabelle riportate a seguire, riguardano la probabilità di accadimento del danno. Seguirà la selezione delle misure di sicurezza.

http://dma.ing.uniroma1.it/users/m_sicur_c1/Dispensa_10.pdf

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2. DEFINIZIONE QUANTITATIVA DELL’ESPOSIZIONE NELL’ANALISI DEL RISCHIO

In un approccio non ingegneristico, è sufficiente attenersi alle prescrizioni di legge che prevedono la necessità di fare una valutazione dei rischi, perché in caso di eventi potenzialmente molto dannosi, i riflessi di una poco accurata analisi, potrebbero essere catastrofici. Mi viene in mente la necessità di dare una priorità allo stanziamento dei fondi per la messa a norma antisismica di parte dell’edificato sul territorio nazionale. Il confronto tra più richiedenti, dovrebbe avvenire sulla base di valori confrontabili in maniera oggettiva, perché un intervento urgente non attuato per tempo potrebbe rimanere sulla coscienza di molti.

Nella quantificazione dell’esposizione bisogna sapere quanti sono e il valore dei beni o le persone che rischiano di essere danneggiate, e come sono distribuite nel tempo e nello spazio. Una volta che si hanno i numeri, è possibile capire l’urgenza di un intervento. Possiamo trovarci in una zona meno pericolosa delle altre, con grandezze poco vulnerabili, ma se dovesse succedere qualcosa, sarebbero interessati beni con valore enorme o un numero cento volte maggiore di persone.

Sarebbe importante in questa fase introdurre aspetti legati alla vulnerabilità dell’esposto, che non coincide con la vulnerabilità del soggetto dell’analisi del rischio. Per esempio si potrebbe fare una mappatura del rischio per l’evento terremoto, in cui il pericolo è il sisma stesso, l’elemento il cui fallimento determinerebbe in qualsiasi occasione l’effetto danno per cui si parla della vulnerabilità dell’edificato, ma poi ci sarebbe l’aspetto di vulnerabilità delle persone esposte al pericolo. Parliamo delle persone diversamente abili, come i malati allettati negli appartamenti (quindi non possiamo farli rientrare in una vulnerabilità generalizzata come i ricoverati di un ospedale che ha diversi livelli di vulnerabilità come edificato), piuttosto che gli insonnoliti in orari diversi dalla notte, perché magari svolgono lavori notturni e rientrano nelle proprie case per riposare.

INDIVIDUAZIONE E ANDAMENTO DEL VALORE DEL BENE O DELLA QUANTITA’ DELLE PERSONE

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2.1 STUDI STATISTICI

Partendo da uno studio dell’ISTAT è possibile evidenziare dei valori, ma avere dei dati anche della distribuzione dei lavoratori a livello geografico, per categoria di fattore, per sesso, età, posizione nella professione e settore di attività economica : http://www3.istat.it/salastampa/comunicati/non_calendario/20081229_01/testointegrale20081229.pdf

A tutti gli effetti è possibile avere una banca dati su misura per qualsiasi ambito di studio e che riguarda molti aspetti dell’esposizione. Il riferimento preso è solo indicativo di una valutazione numerica a carattere statistico, da utilizzare come numeri massimi di riferimento per capire l’entità di un potenziale danno. Se per il nostro studio abbiamo bisogno di individuare durante l’orario di lavoro quante persone sono a rischio di infortunio o morte nella propria abitazione a seguito di un sisma, devo sapere come sono distribuiti geograficamente i lavoratori, e che tipo di lavoro svolgono. Contemporaneamente so anche dove sono impiegati durante lo stesso evento semmai l’epicentro fosse localizzato in prossimità di una zona industriale, piuttosto che in una residenziale.

Il riferimento preso parla di valutazione soggettiva di esposizione ai fattori di rischio, sulle condizioni di sicurezza in cui si trovano ad operare i lavoratori. La popolazione di riferimento per l’estrapolazione dei dati si riferisce a 23 milioni 298 mila unità, quindi del tutto consistente.

I dati ottenuti dall’ISTAT possono incrociarsi anche con mappature fatte ad hoc per avere una maggiore chiarezza della distribuzione geografica di una determinata categoria.

Densità di abitanti nella regione Toscana : http://www.irpet.it/img/infotoscana_popolazione1.jpg

Distribuzione industriale in Molise : http://www.filo.uba.ar/contenidos/investigacion/institutos/geo/geocritica2010/353_sarno_ok_archivos/image020.jpg

http://www3.istat.it/salastampa/comunicati/non_calendario/20081229_01/testointegrale20081229.pdf

http://www.irpet.it/img/infotoscana_popolazione1.jpg

http://www.filo.uba.ar/contenidos/investigacion/institutos/geo/geocritica2010/353_sarno_ok_archivos/image020.jpg

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2.2 STUDI ANALITICI

Il riferimento è uno studio fatto dalla Regione Piemonte, e che si trova in rete a questo link http://www.risknet-alcotra.org/rna/allegati/conoidi-campione-anthropica_926.pdf inerente la valutazione del rischio sul conoide del Rio Moletta (Comune di Bussoleno) basata su un approfondimento delle tematiche degli elementi antropici utilizzando il programma ANTHROPICA©.

Nello Relazione Illustrativa, proprio nella parte introduttiva si inquadra molto bene il problema, riportando testualmente “Nelle applicazioni pratiche si procede spesso a una semplificazione del problema, introducendo, in luogo dell’operatore di convoluzione nello spazio di probabilità, formule empiriche di tipo moltiplicativo, dove alle tre variabili sono sostituiti tre fattori, a rigore indipendenti tra loro.". Ovviamente si sta parlando della problematica dell’analisi quantitativa del rischio in ambito idrogeologico.

Senza ripetere di cosa si compone il danno, piuttosto che il rischio individuale o totale, la parte che ci interessa riguarda proprio l’applicativo che studia l’andamento degli esposti a partire da un’evoluzione di carattere sociale quale in questo caso, l’aumento del carico antropico. Saltando lo studio normativo, viene introdotto l’applicativo ANTHROPICA come un programma concepito per calcolare il rischio, associato all’assetto urbanistico attuale e quello conseguente ad una variazione, di una data area utilizzando un algoritmo basato su dei parametri urbanistici.

Il valore degli elementi a rischio (E) è calcolato sulla base della formula proposta da Del Prete (1992). Si tratta di una formulazione rigorosa del rischio (IMIRILAND Project – Identification and mitigation of large landslides risk in Europe). Dall’analisi delle formule proposte, sembra un interessante studio analitico dell’evoluzione dell’esposizione dei beni a rischio, facilmente estendibile anche allo studio dell’evoluzione del numero di abitanti a rischio.

http://www.risknet-alcotra.org/rna/allegati/conoidi-campione-anthropica_926.pdf

http://www.risknet-alcotra.org/rna/allegati/conoidi-campione-anthropica_926.pdf

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3. RECUPERO DEI DATI STATISTICI PER CREARE UN FUNZIONALE DELL’ESPOSIZIONE

Dallo studio dell’integrale di convoluzione tra le 3 grandezze che danno il valore finale del rischio, per eventi pericolosi come quello del terremoto, si trovano facilmente studi che mettano la distribuzione di probabilità della pericolosità e della vulnerabilità. Questo è possibile perché per un evento così studiato come quello sismico, c’è la possibilità di avere una popolazione di osservazioni nel caso della vulnerabilità, come dei fondamenti scientifici solidi nel caso della pericolosità, che possono permetterci di rappresentarli con dei funzionali altamente rappresentativi. Nel caso dell’esposizione lo studio è più complicato, in quanto la tipologia dei soggetti esposti varia notevolmente e in funzione di variabili a volte uniche nello spazio e nel tempo, per quello specifico evento. Sarà quindi necessario circostanziare lo studio, attingendo di volta in volta a valori statistici, sperando che siano numerosi e aggiornati.

Nella fase di quantificazione dell’esposizione abbiamo capito dove si hanno i picchi di presenze, o di valore in €, ma dobbiamo anche capire come si distribuisce statisticamente, per poi interfacciarsi con le altre grandezze. Se il pericolo maggiore si ha di notte durante l’estate, momento in cui ci sono meno controlli, ma le persone esposte sono pochissime, non è detto che sia una configurazione di pericolo maggiore del caso in cui per lo stesso evento ci troviamo in una mattina d’inverno, nel pieno dei controlli, ma con una presenza massiccia di persone.

Il decorso parte dalla statistica che ci dice come si distribuisce la presenza, per passare ad un’esposizione dicotomica, presente o assente, per arrivare ad una funzione che sia in grado di rappresentare con continuità questa caratteristica. Ovviamente c’è una legge di distribuzione della presenza, cioè è esposto alle radiazioni colui che lavora con strumenti che le emettono, per cui la sua presenza è legata alla sua mansione e al suo orario di lavoro. Sarà più presente (per maggior tempo) il tecnico specializzato su tale strumento, piuttosto che l’ingegnere che si occupa di verificare il lavoro del tecnico, ma un imprevisto potrebbe degenerare in una situazione critica prima per il personale nelle immediate vicinanze dell’operatore, e poi in aree dove il fenomeno degrada naturalmente. Si delinea un’esposizione funzione del tempo in cui si è presenti al rischio, e un evento critico che rende esposto chi normalmente non lo è.

ANALISI FUNZIONALE PER PASSARE DA UN VALORE STATISTICO BIVALORE A UNA FUNZIONE DI DISTRIBUZIONE DI PROBABILITA’

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- Da una distribuzione di dati ISTAT

Rif. : http://www.istat.it/it/files/2014/03/5-29.pdf

Rimanendo nell’ambito ISTAT, questo studio passa dai rilievi numerici fatti dall’ente, alla produzione di previsioni stocastiche, riferite a tutta la popolazione nazionale. Raramente si è interessati ad un bacino di potenziali esposti così vasto, ma il procedimento che porta ad un’analisi probabilistica, con grafici che caratterizzano dei possibili funzionali di potenziali esposti, mi sembra molto robusto. In questo caso si tenta di fare una proiezione futura di previsione demografica assumendo dei possibili futuri livelli di fecondità, mortalità e movimento migratorio. Diciamo che ai fini di studi di carattere politico, una proiezione del genere potrebbe sicuramente orientare delle scelte in merito alla finanza pubblica, sempre nell’ottica di progettazione della sicurezza di possibili soggetti a danno.

Le incertezze nelle previsioni stocastiche sono tenute in considerazione con l’introduzione degli intervalli di confidenza delle variabili. Vuol dire che non si ragiona in termini deterministici, ma probabilistici. Nelle proiezioni deterministiche ufficiali, si pongono delle ipotesi basandosi su dati storici di fecondità, mortalità e migrazione, e dando per assunto che in futuro i dati rilevati per regione costituiscono delle serie numeriche che tenderanno a convergere. Le previsioni stocastiche utilizzate si basano su 2 metodi : Scaled Model of Error (SME), e su Expert-Based (EBM). Vengono adeguatamente descritti nell’indirizzo in link.

http://www.istat.it/it/files/2014/03/5-29.pdf

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Passando dalla popolazione totale, ad una sola fascia di età:

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Dalle varie considerazioni fatte nello studio, emerge un confronto così graficizzato, e che ben caratterizza l’andamento, molto simili, e che si discosta solo per un range di classi di età :

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- Da uno studio di tipo matematico :

Rif. : http://www.statistica.unipd.it/insegnamenti/statcomp2/matdid/sc2-ho.pdf

Le simulazioni più comunemente utilizzate e conosciute sono : Metodo di Montecarlo (usato in ambito scientifico : http://www.lorenzoazzalini.it/prob/montecarlo.html questo esempio di presta bene se per esempio di volessero determinare gli esposti ad un incidente occorso all’autobus, e quindi dei potenziali feriti in seguito ad esso) e il Metodo Bootstrap (utilizzato per il calcolo dell’esposizione al rischio di un qualsiasi portafoglio per la rappresentazione di adeguati scenari finanziari futuri : http://www.teoresi.it/file/letter/news2001/luglio/risk.pdf ).

4. CONFRONTO TRA DISTRIBUZIONI PROBABILISTICHE

In questa parte dello studio bisogna individuare come sviluppare la convoluzione tra le varie distribuzione probabilistiche (di cui una grandezza potrebbe anche essere discreta e statistica) per ottenere una nuova distribuzione di probabilità che rappresenterà il rischio.

E’ anche la fase in cui è possibile confrontare il risultato ottenuto, con eventuali altri risultati per capire, tra le varie distribuzioni di probabilità del rischio quale sia la più degna di nota, quella che ha l’urgenza maggiore.

ESEMPIO DI CONFRONTO TRA DISTRIBUZIONI DI PROBABILITA’ CHE RAPPRESENTANO LO STESSO FENOMENO

Il primo passo è determinare la distribuzione di probabilità del rischio, che tiene conto di tutte la grandezze che lo caratterizzano, ed essendo delle distribuzioni di densità di probabilità, necessitano di un integrale di convoluzione tra pdf, che farà ottenere una nuova pdf (funzione di densità di probabilità) confrontabile con altre.

http://www.statistica.unipd.it/insegnamenti/statcomp2/matdid/sc2-ho.pdf

http://www.lorenzoazzalini.it/prob/montecarlo.html

http://www.teoresi.it/file/letter/news2001/luglio/risk.pdf

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L’immagine proveniente dall’analisi dei rischi sismici, in cui la valutazione avviene “per componenti” attraverso la “convoluzione” della curva di pericolosità, della curva di danno e di quelle di esposizione, ottenendo al perdita sismica totale con l’associazione a una certa probabilità di accadimento. (Rif. “La valutazione del rischio sismico in area vasta : approccio probabilistico basato sulla classificazione tipologica degli edifici”, Vincenzo Piluso, Dipartimento di Ingegneria Civile, Università di Salerno).

Prendendo come riferimento il documento “L’Operazione di Convoluzione con applicazioni a Modelli Integrali di Correlazione” di Claudio Magno nella revisione di gennaio 2015, si trovano le varie proprietà matematiche che ha la Convoluzione Integrale, ma soprattutto si dimostra che la convoluzione integrale di due distribuzioni statistiche gaussiane è essa stessa una distribuzione gaussiana. Pur non essendo sempre possibile rappresentare delle distribuzioni di variabili aleatorie discrete in ambito ingegneristico, come può capitare nel nostro caso, per utilizzare dei metodi di confronto, questo è un requisito essenziale. Per ovviare al problema, si può procedere alla “normalizzazione” dei dati discreti, in

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modo di ottenere delle distribuzioni normali. Se invece ci troviamo con delle distribuzioni di variabili continue non gaussiane, anche in quel caso è possibile provvedere ad una normalizzazione. Per esempio, assunta una funzione adeguata a rappresentare un problema reale (sia continuo che discreto) facendo delle ipotesi per i parametri della distribuzione, è possibile calcolare la probabilità di qualsiasi evento. Per valutare quanto la scelta si adatta al campione di dati osservati, si procede con un test statistico goodness of fit.

Questa è un’informazione essenziale in quanto le distribuzioni gaussiane sono facilmente confrontabili, e quindi è facile mettere in rapporto tra loro i parametri essenziali delle distribuzioni e quindi valutare sia le caratteristiche del rischio, ma anche a quali di esse dare la precedenza rispetto alle altre. Per esempio mettere in secondo piano i valore massimo raggiungibile, privilegiando una distribuzione più densa in prossimità della media. Inoltre la vasta letteratura in merito alle distribuzioni gaussiane standardizzate, ci permettono di standardizzare qualsiasi distribuzione e di dedurne le caratteristiche.

5. GESTIONE DELL’EMERGENZA IN FUNZIONE DEI POTENZIALI DANNI

Sapere a che crisi economica bisogna far fronte, piuttosto che il numero dei feriti in seguito ad un evento calamitoso, richiede un approccio diverso, e un’attivazione dell’emergenza diversa. La quantificazione degli esposti, cioè delle vittime del potenziale danno, rappresenta un elemento fondamentale per poter garantire una pronta risposta, quantomeno in grado di non rendere il danno peggiore con il passare del tempo. Nel rischio la componente del tempo è importante, perché lo stesso danno procurato in meno tempo rappresenta in valore assoluto, un’attività più pericolosa di un’altra.

Nello studio territoriale che viene fatto in fase di pianificazione dalla Protezione Civile, c’è lo studio degli scenari di danno che saranno di base al dimensionamento delle risorse da impiegare. Si parte dai dati territoriali di esposizione e vulnerabilità, e in riferimento a scenari considerati come i più probabili. Il tutto è mirato alla valutazione immediata delle perdite. Le informazioni forniscono anche una descrizione dell’evento reale e del suo impatto sul territorio, a supporto delle attività di superamento dell’emergenza.

Di rilievo va citato il SIGE.

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Rif. : http://www.protezionecivile.gov.it/jcms/it/schede_tecniche.wp;jsessionid=BB1D1D0A17D1A918FABA0BFE8BCF65B2?contentId=SCT12287

Sistema Informativo per la Gestione dell’Emergenza che fornisce un quadro territoriale dell’area colpita (con una capacità risolutiva di circa 150 parametri di rischio, tra cui popolazione, densità abitativa, numero e distribuzione stanze di albergo, numero e distribuzione aule scolastiche, che sono quelli contenuti nella sua banca dati), consente di calcolare le perdite, in termini di numero atteso di abitazioni crollate, inagibili, danneggiate, nonché di vittime, feriti, senza tetto, con una risoluzione a scala municipale per tutti i comuni ricadenti in un intorno di 50 Km dall’epicentro. Attraverso un sistema di reperibilità interna, l’Ufficio Valutazione, Prevenzione e Mitigazione del Rischio Sismico è in grado di rendere disponibile il Rapporto di Pronto Intervento, che raccoglie sia i dati territoriali che le perdite attese, indicando per queste ultime, oltre ai valori medi, anche dei limiti inferiori e superiori che costituiscono indirettamente una misura della incertezza insita nelle stime. In occasione di tutti gli eventi di una certa gravità che si sono verificati dal 1996 è stato predisposto il Rapporto di Pronto Intervento e, attraverso un confronto con i dati reali, è stato possibile effettuare delle operazioni di “taratura” delle metodologie e dei parametri che governano le stime.

BIBLIOGRAFIA

I link che sono riportati nel testo fanno riferimento ai seguenti documenti di cui a seguire:

- “Appunti delle Lezioni di Calcolo delle Probabilità e Statistica-Simulazione”, Capitolo VI – Simulazione, Corso di Laurea Specialistica in Ingegneria Gestionale, Prof. Ing. Michele Marra;

- “Dispensa 10 - Alcuni metodi di analisi dei rischi”, Cattedra di Sicurezza degli Impianti Industriali, Università degli Studi di Roma “La Sapienza”, L. Fedele;

- “Salute e Sicurezza sul lavoro – II Semestre 2007”, Statistiche in Breve, pubblicato il 29 dicembre 2008, Istituto Nazionale di Statistica; - “Modelli Probabilistici”, Insegnamento di Metodi Statistici e Probabilistici per l’Ingegneria, Corso di Laurea in Ingegneria Civile, Università

di Padova, Dott. L. Corain;

http://www.protezionecivile.gov.it/jcms/it/schede_tecniche.wp;jsessionid=BB1D1D0A17D1A918FABA0BFE8BCF65B2?contentId=SCT12287

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- “L’Operazione di Convoluzione con applicazioni a Modelli Integrali di Correlazione”, revisione gennaio 2015, CM_Portale MATH Notebook Series, Claudio Magno;

- “Previsioni stocastiche della popolazione nell’ottica di un Istituto Nazionale di Statistica”, Rivista di statistica ufficiale n.2-3/2013, Gianni Corsetti e Marco Marsili;

- “Progetto Strategico Transfrontaliero RISKNAT – Attività B4-C4-piene e lave torrentizie – Valutazione del rischio sul conoide del Rio Moletta (Comune di Bussoleno) basata su un approfondimento delle tematiche degli elementi antropici utilizzando il programma ANTHROPICA© - Relazione Illustrativa”, Regione Piemonte, SEA Consulting Srl engineering geology, giugno 2012;

- “Risk Management : la generazione di scenari a medio-lungo termine con tecnica del bootstrap”, info@teoresi, news&notes, luglio 2001, pagg. 22-25, Massimiliano Pallotta e Raffaele Zenti;

- “Metodi di Simulazione e Bootstrap”, Insegnamento di Statistica Computazionale 2, Padova, AA. 2008-2009, Nicola Sartori.

ANALISI DEL RISCHIO_esposizione al rischio

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