L'intelligenza artificiale può permettere migliori previsioni sugli effetti della crisi climatica

Il cambiamento climatico è un fenomeno globale causato da influssi antropici, come quelli delle emissioni in atmosfera di anidride carbonica e altri gas serra. Tuttavia, le manifestazioni del cambiamento e i suoi impatti sui territori hanno spesso caratteristiche locali. Gli episodi di precipitazione intensa, ad esempio, colpiscono in modo differente anche territori tra loro molto vicini: a tanti sarà capitato di assistere a un violento temporale in una zona di una grande città e sapere poi che in un altro quartiere non ha piovuto.

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Il metodo standard per affrontare questi problemi è utilizzare modelli meteorologici e climatici che inglobino la nostra conoscenza teorica sul funzionamento dei sistemi che stiamo studiando e che siano in grado di prevedere, meteorologicamente nel l’immediato e climaticamente per i prossimi decenni. Per problemi di dettaglio spaziale e tempi di calcolo, questi modelli ci possono però fornire soltanto valori mediati di precipitazione su una zona più o meno ampia, ma non valori locali. E questi valori mediati potrebbero essere non rappresentativi di quanto accade localmente, soprattutto in zone di montagna con un’orografia complessa dove, ad esempio, l’intensità della pioggia aumenta o diminuisce a seconda di dove ci si trova, su un versante della montagna esposto sopravento o sottovento. I modelli hanno una rappresentazione piuttosto grezza dell’orografia e quindi non riescono a distinguere queste situazioni.

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La forza dell’intelligenza artificiale

"I modelli a reti neurali riescono a trovare una funzione matematica che faccia passare dalla previsione mediata del modello standard a una locale"

In un contesto simile, possono risultare utili tecniche di intelligenza artificiale come i modelli a rete neurale, in grado di effettuare un abbassamento di scala: confrontando i risultati dei modelli standard con le osservazioni di precipitazioni in loco, riescono a trovare una funzione matematica che faccia passare dalla previsione mediata del modello standard a una locale. Una volta costruita questa funzione nel passato, è possibile applicarla ai dati previsti per il futuro dal modello standard e ottenere quindi una previsione locale.

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Recentemente, insieme alla ricercatrice dell’Università di Bologna Cristina Iacomino, ho effettuato uno studio di questo tipo su due stazioni del Trentino – Trento e Passo Tonale – trovando che in un regime di cambiamento climatico le precipitazioni medie stagionali generalmente diminuiranno (tranne che in primavera), a fronte di un aumento dei loro valori estremi, almeno nella stazione di montagna. Tutto ciò appare in linea con la prevista estremizzazione dei fenomeni sul nostro Paese, ma ci consente di ottenere dettagli altrimenti irraggiungibili.

Da lavialibera n°29