

{"id":23158,"date":"2026-03-04T18:25:21","date_gmt":"2026-03-04T17:25:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iriss.cnr.it\/?p=23158"},"modified":"2026-03-04T18:25:21","modified_gmt":"2026-03-04T17:25:21","slug":"valutazione-avanzata-della-contaminazione-da-fluoro-nelle-acque-sotterranee-dellindia-meridionale-mediante-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iriss.cnr.it\/en\/valutazione-avanzata-della-contaminazione-da-fluoro-nelle-acque-sotterranee-dellindia-meridionale-mediante-machine-learning\/","title":{"rendered":"Valutazione avanzata della contaminazione da fluoro nelle acque sotterranee dell&#8217;India meridionale mediante machine learning"},"content":{"rendered":"<p>Il bacino del fiume Pambar, situato nell\u2019India meridionale, \u00e8 un\u2019area fortemente dipendente dalle acque sotterranee per l\u2019approvvigionamento idrico domestico e agricolo. In questo contesto, la presenza di elevate concentrazioni di fluoro costituisce un serio rischio ambientale e sanitario, in particolare per bambini e fasce vulnerabili della popolazione.<\/p>\n<p>Un recente studio internazionale, a cui ha partecipato\u00a0Renato Somma, ricercatore dell\u2019Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) e associato per la ricerca presso il CNR, ha analizzato 100 campioni di acque sotterranee raccolti in diverse stagioni monsoniche, combinando analisi idrogeochimiche, metodi statistici multivariati e modelli di machine learning.<\/p>\n<p>\u201cI risultati mostrano che circa il 43% dei campioni analizzati supera il limite di fluoro raccomandato dall\u2019Organizzazione Mondiale della Sanit\u00e0\u201d, spiega Renato Somma. \u201cLe concentrazioni di fluoro sono controllate principalmente da processi geogenici legati all\u2019interazione acqua\u2013roccia, ma risultano amplificate anche da pratiche agricole e attivit\u00e0 antropiche\u201d.<\/p>\n<p>Lo studio ha applicato un\u00a0indice di qualit\u00e0 delle acque sotterranee basato su entropia (EGWQI)\u00a0e diversi algoritmi di\u00a0machine learning\u00a0(Support Vector Machine, Random Forest, XGBoost e reti neurali artificiali) per classificare l\u2019idoneit\u00e0 delle acque al consumo umano. Tra i modelli testati, il Support Vector Machine ha mostrato le migliori prestazioni predittive e la maggiore robustezza.<\/p>\n<p>\u00c8 stata inoltre condotta una valutazione del\u00a0rischio sanitario, che evidenzia potenziali effetti avversi legati all\u2019assunzione cronica di fluoro, soprattutto nei bambini e negli adolescenti.<\/p>\n<p>Lo studio fornisce strumenti avanzati per il monitoraggio della qualit\u00e0 delle acque sotterranee e rappresenta un supporto concreto per le politiche di gestione sostenibile delle risorse idriche, in linea con gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell\u2019Agenda 2030, in particolare SDG 3 (Salute) e SDG 6 (Acqua pulita e servizi igienico-sanitari).<\/p>\n<p><strong>Per informazioni:<\/strong><br \/>\nRenato Somma<br \/>\nCNR &#8211; Istituto di Ricerca su Innovazione e Servizi per lo Sviluppo<br \/>\nVia Guglielmo Sanfelice, 8. 80134, Napoli<br \/>\n<a href=\"mailto:renato.somma@ingv.it\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">renato.somma@ingv.it<\/a><br \/>\n081\/6108515<\/p>\n<p><strong>Vedi anche:<\/strong><\/p>\n<ul class=\"vedianche\">\n<li><a title=\"Collegamento esterno\" href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S1474706526000677?dgcid=author\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Articolo &#8220;Machine learning based evaluation of fluoride contaminated groundwater and health risks in the Pambar River basin, South India&#8221;, Physics and Chemistry of the Earth, Parts A\/B\/C, Volume 143, 2026, 104334, ISSN 1474-7065, https:\/\/doi.org\/10.1016\/j<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il bacino del fiume Pambar, situato nell\u2019India meridionale, \u00e8 un\u2019area fortemente dipendente dalle acque sotterranee per l\u2019approvvigionamento idrico domestico e agricolo. 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