Con l’avanzamento del cambiamento climatico, è fondamentale un monitoraggio costante del territorio. Ciò vale doppio in territori geograficamente esposti a condizioni meteo variabili come la Thailandia. Pertanto, la Thammasat School of Engineering ha dimostrato come sia possibile prevedere correttamente il meteo fino a 12 mesi con tecniche di machine learning.
Pubblicata nel settembre 2018, la ricerca della Thammasat School of Engineering ha raccolto dei risultati molto interessanti. Infatti, il modello di machine learning presentato nel paper trova fondamento scientifico nel monitoraggio delle piogge fra il 1991 e il 2010. Tuttavia, il vero riscontro scientifico il team di scienziati lo ottiene monitorando il quantitativo di piogge caduto mensilmente tra il 2011 e il 2016 presso la stazione Pluak Deang in Thailandia. Pertanto, prevedere correttamente il meteo con il machine learning si può.
Il modello previsionale machine learning
Il modello di machine learning considerato ha utilizzato come approccio le reti neurali di apprendimento profondo. Dunque, il modello ha considerato ottimale il monitoraggio di alcune variabili quali ad esempio: temperatura dell’aria, altezza geopotenziale, vento meridionale, omega, radiazione a onde lunghe in uscita, umidità relativa, umidità specifica, pressione al livello del mare, temperatura superficiale del mare, vento zonale, tasso di precipitazioni e acqua precipitabile.
I risultati delle prove scientifiche raccolte monitorando le precipitazioni fluviali della regione orientale della Thailandia hanno validato la validità e la robustezza del modello. Infatti, i risultati hanno confermato come il modello sia in grado di effettuare previsioni da un mese fino ad un massimo di 12 mesi. L’arco temporale che consente previsioni corrette ed affidabili è pari a 30gg, dove circa il 70% dei valori previsti sono pari a quelli osservati.
Risultati e considerazioni finali
Il modello è in grado di prevedere abbastanza bene le precipitazioni mensili per gli anni da umidi a molto piovosi. Infatti, pochi modelli per le previsioni meteo sono affidabili in Thailandia. Il modello DNN qui proposto fornisce dunque previsioni corrette ed affidabili nel tempo. Tuttavia, la sua robustezza andrebbe implementata con ulteriori analisi e verifiche, specie nella gestione delle risorse idriche del Paese.
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