Approfondimenti
Il recepimento del D.Lgs. 134/2024 impone un cambio di paradigma per i gestori di infrastrutture fisiche essenziali.
Eseguire la valutazione del rischio ai sensi della Direttiva CER significa adottare un approccio quantitativo per calcolare l’impatto degli eventi meteo-climatici estremi, strutturando l’analisi su tre pilastri interdipendenti: Hazard (pericolo), Exposure (esposizione) e Vulnerability (vulnerabilità).
I soggetti critici designati sono tenuti a completare questa analisi entro 9 mesi dalla designazione, predisponendo metodologie allineate alle Linee Guida UE previste per l’11 settembre 2025. Per tutelare gli investimenti infrastrutturali e garantire la continuità del servizio, è necessario superare l’uso esclusivo dei dati storici, adottando metodologie geospaziali avanzate.
In questo articolo approfondiremo:
La misurazione del rischio climatico richiede un’analisi geospaziale strutturata per mappare con precisione l’impatto potenziale degli eventi estremi sugli asset. Per soddisfare i requisiti normativi del D.Lgs. 134/2024, le aziende infrastrutturali devono implementare un framework basato su modelli predittivi.
La normativa stabilisce la definizione di una baseline iniziale e impone un aggiornamento quadriennale del profilo di rischio, passaggio obbligato per monitorare l’evoluzione degli scenari ambientali nel lungo periodo.
Per tradurre questi requisiti in parametri operativi, si adotta la scomposizione scientifica del rischio sistemico.
Questo approccio si esprime come prodotto di tre fattori distinti:
Rischio = Hazard × Exposure × Vulnerability
L’analisi richiede la caratterizzazione puntuale di ciascuna variabile:
Questa matrice di valutazione consente di determinare la solidità delle reti e di pianificare interventi di adattamento mirati.
Ogni decisione resiliente nasce dalla capacità di collegare ciò che potrebbe accadere a ciò che è possibile fare oggi.
L’esecuzione del risk assessment basata esclusivamente sui registri storici presenta limiti strutturali. L’accelerazione del cambiamento climatico ha modificato i tempi di ritorno e la frequenza degli eventi meteo-climatici estremi, rendendo la statistica del passato inefficace per stimare le sollecitazioni future.
Per garantire un corretto allineamento agli obblighi di compliance, le organizzazioni devono integrare modelli predittivi fondati su dati geospaziali. Si rende necessario elaborare scenari forward-looking proiettati al 2030 e 2050, in linea con le proiezioni climatiche ufficiali.
Questo approccio quantitativo permette di pianificare gli investimenti in conto capitale (CAPEX) per il consolidamento delle infrastrutture e di ottimizzare le spese operative (OPEX) mediante interventi di manutenzione preventiva.
| Caratteristica | Analisi storica tradizionale | Modelli predittivi forward-looking |
|---|---|---|
| Origine del dato | Registri storici degli incidenti e serie temporali passate | Dati geospaziali (Earth Observation) e proiezioni climatiche |
| Orizzonte temporale | Retrospettivo (analisi degli eventi già verificatisi) | Predittivo (scenari evolutivi proiettati fino al 2050) |
| Capacità decisionale | Gestione reattiva dell’emergenza basata su eventi noti | Pianificazione preventiva di CAPEX e OPEX per sollecitazioni estreme |
| Risoluzione spaziale | Aggregata su scala regionale o provinciale | Elevata granularità geografica sull’impronta fisica dell’asset |
L’adozione di proiezioni avanzate trasforma l’adeguamento normativo da onere burocratico a leva strategica per la costruzione di un mondo resiliente.
Per approfondire l’approccio predittivo basato sui dati, è utile valutare come la piattaforma Airis mappa il rischio climatico direttamente sull’impronta fisica delle reti.
La gestione delle infrastrutture lineari, quali reti di trasmissione (TSO), reti di distribuzione (DSO), tratte ferroviarie e autostradali, presenta complessità superiori rispetto alla valutazione di asset puntuali. Una rete richiede un monitoraggio continuo lungo l’intero tracciato geografico per garantire l’accessibilità e la continuità del servizio.
L’analisi deve includere la quantificazione degli effetti a cascata, ovvero i fenomeni per cui il danneggiamento di un singolo nodo determina l’interruzione di servizi essenziali interconnessi su un intero territorio.
Un esempio operativo frequente riguarda la combinazione di pericoli multipli. Un’ondata di calore prolungata deforma i binari di una rete ferroviaria e, contestualmente, riduce la capacità di raffreddamento dei data center di telecomunicazione posizionati lungo il corridoio. Parallelamente, una piena improvvisa rischia di allagare una sottostazione elettrica, generando un blocco simultaneo.
La mappatura continuativa dei nodi strategici lungo le infrastrutture lineari consente di individuare le tratte a maggior rischio e prevenire l’effetto domino tra settori interdipendenti.
Quando il clima cambia più rapidamente delle infrastrutture, la differenza non la fa la capacità di reagire all’evento, ma quella di comprenderne in anticipo le possibili conseguenze.
Per i Security Manager, il rischio climatico e il rischio cyber restano spesso due processi di analisi separati, gestiti da team e metodologie differenti. Questa separazione genera duplicazione di attività e rallenta la risposta agli incidenti.
Il D.Lgs. 134/2024 (CER) e la Direttiva NIS 2 disciplinano due componenti della stessa infrastruttura:
Un danno a un impianto si può propagare ai sistemi che lo controllano da remoto. Quindi, la disponibilità dei dati e la continuità del comando dipendono dall’integrità fisica dell’asset a cui sono collegati.
La soluzione operativa consiste nell’applicare agli asset fisici gli stessi indicatori già in uso per la valutazione del rischio cyber. Un unico framework di analisi misura qualsiasi minaccia, climatica o informatica, con due parametri comuni.
Con questi due indicatori, i team di security e di risk management costruiscono un registro unico dei rischi anziché due report separati. Una sola valutazione alimenta sia gli obblighi della Direttiva CER sia quelli della NIS 2, eliminando gli audit duplicati e accelerando i tempi di risposta agli incidenti.
Un’alluvione allaga la centrale di controllo di un operatore di distribuzione elettrica. L’acqua danneggia i quadri elettrici e, nello stesso momento, mette fuori uso il sistema SCADA che gestisce la rete da remoto: i tecnici perdono sia l’impianto fisico sia la visibilità digitale su di esso.
Trattare i due danni come eventi separati porta a due stime di impatto scollegate. Un’analisi congiunta, invece, misura in un solo passaggio il danno fisico e la perdita di controllo digitale che ne consegue, restituendo la reale gravità dell’incidente.
Airis combina dati geospaziali satellitari, intelligenza artificiale e modelli fisici per calcolare probabilità, intensità e impatto economico di alluvioni, incendi boschivi, vento estremo e frane.
La piattaforma proprietaria di Eoliann elabora in modo omogeneo sia asset puntuali sia infrastrutture lineari su scala europea, restituendo mappe ad alta risoluzione e proiezioni climatiche forward-looking fino al 2050.
Benefici per i decisori:
Airis semplifica la valutazione del rischio per la Direttiva CER, perché genera in automatico le metriche di pericolo, esposizione e vulnerabilità richieste dal D.Lgs. 134/2024 per quantificare il rischio climatico sugli asset critici.
Pianifica le strategie di resilienza climatica con dati scientifici e riduci l’esposizione dei tuoi asset fisici.
Il metodo scientifico raccomandato si basa sull’analisi quantitativa di tre fattori chiave: il pericolo (hazard), ovvero la probabilità e l’intensità degli eventi estremi nell’area; l’esposizione (exposure), cioè la presenza di infrastrutture in quell’area; e la vulnerabilità (vulnerability), ovvero la capacità strutturale dell’asset di resistere al fenomeno senza interrompere il servizio essenziale.
I cambiamenti climatici stanno modificando rapidamente la frequenza e l’intensità dei fenomeni naturali estremi. Basarsi solo sul passato storico non permette di prevedere scenari futuri inediti. Per garantire la resilienza a lungo termine, le aziende devono integrare modelli predittivi geospaziali e scenari forward-looking proiettati fino al 2050.
Gli effetti a cascata si verificano quando l’interruzione di un servizio essenziale impatta negativamente su altre infrastrutture collegate.
Gli obblighi si integrano applicando lo stesso framework: ogni minaccia fisica o climatica su un asset critico viene valutata anche per l’impatto sui sistemi digitali collegati, con gli stessi indicatori.
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