{"id":7764,"date":"2026-07-13T14:01:22","date_gmt":"2026-07-13T13:01:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.irsa.cnr.it\/wp\/?p=7764"},"modified":"2026-07-13T14:05:39","modified_gmt":"2026-07-13T13:05:39","slug":"il-cnr-irsa-a-cmwr-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.irsa.cnr.it\/wp\/?p=7764","title":{"rendered":"Il CNR-IRSA a CMWR 2026!"},"content":{"rendered":"

I ricercatori del CNR Istituto di Ricerca Sulle Acque hanno avuto l\u2019opportunit\u00e0 di partecipare alla Conference on Computational Methods in Water Resources<\/strong> \u2013 CMWR 2026<\/a>, tenutasi nella splendida citt\u00e0 di Bologna.<\/p>\n

\u00c8 stata un\u2019esperienza molto stimolante, ricca di confronto scientifico, collaborazione e nuove prospettive di ricerca nell\u2019ambito dei metodi computazionali e modelli matematici e applicati alle risorse idriche e ai sistemi ambientali. Condividere i nostri risultati in un contesto scientifico internazionale cos\u00ec prestigioso ha rappresentato un\u2019importante occasione di confronto e crescita, confermando il ruolo della ricerca computazionale e matematica nel supportare una gestione sostenibile e consapevole delle risorse idriche.<\/p>\n

Ecco i contributi presentati dai colleghi del nostro Istituto.<\/p>\n

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\u201cAugmented predictor-corrector physics-informed neural network for estimating root zone soil moisture from shallow data\u201d<\/h4>\n

A cura di Mariaterasa Bruni, presentazione orale.
\nIl lavoro ha proposto un approccio basato su Physics-Informed Neural Networks per stimare l\u2019umidit\u00e0 del suolo nella zona radicale a partire da dati superficiali, attraverso una metodologia di data augmentation.<\/p>\n

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\u201cCoupling Participatory System Dynamics Modelling with Multi-Objective Optimization for human-water system management: from trade-offs to robust choices\u201d<\/h4>\n

A cura di Laura Selicato, presentazione orale.
\nIl contributo presenta un framework che integra la modellazione partecipativa System Dynamics con l\u2019ottimizzazione multi-obiettivo per supportare la gestione robusta dei sistemi uomo-acqua in presenza di driver stocastici esogeni.<\/p>\n

\u201cDiscretize-then-optimize: controlling irrigation via Richards\u2019 equation\u201d<\/h4>\n

A cura di Marco Berardi, presentazione orale.
\nIl lavoro affronta il problema del controllo dell\u2019irrigazione attraverso un modello fisicamente basato sull’equazione di Richards, a valle della sua semi-discretizzazione (in modo da ottimizzare il costo computazionale). Un contributo matematico e computazionale orientato all\u2019uso efficiente dell\u2019acqua in agricoltura e alla gestione ottimale dei processi nel suolo.<\/p>\n

\u201cA parsimonious hydrological model for coastal wetland water balance: the case study of Torre Guaceto (Italy)\u201d<\/h4>\n

A cura di Claudia Panciera, presentazione orale.
\nIl contributo presenta un modello idrologico parsimonioso per descrivere il bilancio idrologico di una zona umida costiera, applicato al caso studio di Torre Guaceto. Il lavoro evidenzia il ruolo della modellazione quantitativa nel comprendere le dinamiche eco-idrologiche e supportare la gestione di ecosistemi fragili e complessi.<\/p>\n

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