COME PREVEDERE E MITIGARE GLI EVENTI METEOROLOGICI ESTREMI CHE MINACCIANO LE COSTE
L’aumento significativo negli ultimi anni della temperatura ha causato un elevato numero di eventi estremi con impatti maggiori nelle aree costiere. Se fosse possibile prevedere eventi come tempeste, inondazioni e mareggiate, che possono avere impatti devastanti sulle comunità costiere e sull’ambiente, si potrebbero attuare preventivamente delle misure volte a mitigare l’impatto degli eventi stessi riducendone le conseguenze.
In questo l’utilizzo del Machine Learning (ML), grazie alla sua capacità di elaborare grandi quantità di dati, può aiutare a comprendere meglio i rischi dei cambiamenti climatici e come questi influenzano le forze naturali e umane.
Il Centro Euro-Mediterraneo per il Cambiamento Climatico (CMCC) in un recente studio intitolato “A machine learning approach to evaluate coastal risks related to extreme weather events in the Veneto region (Italy)”, analizza un modello di apprendimento automatico sviluppato per prevedere e valutare i rischi costieri associati agli eventi meteorologici estremi.
METODOLOGIA E RISULTATI
I ricercatori hanno utilizzato tecniche avanzate di apprendimento automatico per analizzare dati storici e attuali relativi agli eventi meteorologici estremi e ai loro impatti prendendo in esame il Veneto, regione che vanta un litorale di circa 169 km. Il modello sviluppato è stato addestrato utilizzando un vasto set di dati che include informazioni meteorologiche, oceanografiche e geografiche.
I risultati dello studio hanno dimostrato che il modello di apprendimento automatico è in grado di prevedere con alta precisione i rischi costieri legati agli eventi meteorologici estremi. In particolare, il modello ha mostrato una capacità notevole nel catturare le complesse interazioni tra variabili meteorologiche e oceanografiche, fornendo previsioni accurate e tempestive.
“Il modello sviluppato nello studio rappresenta un prototipo iniziale di uno strumento di supporto decisionale che sostiene la valutazione del rischio climatico e la definizione delle strategie di adattamento su scala regionale. Questa applicazione mira a fornire supporto ai decisori nello sviluppo di sistemi di allerta e piani di adattamento.
Maria Katherina Dal Barco, autrice dello studio e ricercatrice del CMCC
È, infatti, necessario identificare i fattori che storicamente hanno generato questi rischi, sia individualmente che in combinazione, e definire, in base al valore del punteggio di rischio, se un campione è ad alto rischio di impatto o meno. Inoltre, data la natura eterogenea e le caratteristiche delle aree costiere del Veneto, i fattori di esposizione e vulnerabilità sono stati inclusi nell’analisi evidenziando le peculiarità territoriali che potrebbero intensificare gli effetti degli eventi meteorologici estremi”.
CONCLUSIONI
Questi risultati rappresentano un importante contributo alla ricerca nel campo della meteorologia e della gestione dei rischi costieri. L’uso dell’apprendimento automatico per migliorare la previsione e la gestione degli eventi multi-rischio potrebbe contribuire significativamente a proteggere le comunità costiere e l’ambiente di tutto il mondo.
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