Maltempo allerta meteo - ma le previsioni di eventi estremi sono affidabili ?

In un mondo sempre più plasmato dal cambiamento climatico, la frequenza e l'intensità degli eventi meteorologici estremi stanno aumentando.

Man mano che questi eventi diventano più potenti, la affidabilità dei sistemi di previsione del tempo diventa essenziale.

Si pensi che i sistemi di allerta precoce si sono dimostrati un modo efficace per adattarsi al cambiamento climatico, fornendo un modo economico e affidabile per proteggere vite e mezzi di sussistenza da pericoli naturali come alluvioni, ondate di calore, tempeste e tsunami.

Secondo la Global Commission on Adaptation, fornire solo 24 ore di preavviso di un imminente evento pericoloso può ridurre i danni del 30 percento. Investire solo 800 milioni di dollari in tali sistemi nei paesi in via di sviluppo impedirebbe perdite annuali da 3 a 16 miliardi di dollari.

Con il 95 percento della popolazione mondiale che ha accesso a reti mobili a banda larga e quasi il 75 percento di possesso di un telefono cellulare, le reti mobili sono diventate potenti canali di comunicazione che possono mirare efficacemente a coloro che si trovano in aree a rischio.

Detto ciò e nonostante la necessità urgente, solo la metà dei paesi nel mondo segnala di avere sistemi di allerta precoce adeguati per multi-rischio.

Ci sono grandi lacune nel sistema di osservazione globale necessario per generare queste previsioni. E ancora meno paesi hanno quadri normativi che collegano le allerte precoci ai piani di emergenza.

Clima, fenomeni meteorologici ed estremi legati all'acqua hanno portato a 15 volte più pericoli mortali per le persone in Africa, Asia meridionale, Sud e America centrale e piccoli stati insulari. Paesi vulnerabili e meno sviluppati, che non hanno contribuito significativamente al problema del cambiamento climatico, stanno subendo il peso di questa crisi.

Il Segretario Generale delle Nazioni Unite, António Guterres, è determinato a colmare queste lacune e garantire che i sistemi di allarme precoce proteggano tutti sulla Terra nei prossimi cinque anni.

L'iniziativa "Early Warnings For All" è completamente allineata all'agenda globale 2030 e sostiene le disposizioni chiave del Quadro di Sendai per la Riduzione del Rischio di Disastri e l'Accordo di Parigi sul cambiamento climatico e gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile relativi a povertà, fame, salute, acqua, energia pulita, azione climatica e città sostenibili.

L'iniziativa "Early Warnings for All" ha partner oltre alle Nazioni Unite, come il movimento della Croce Rossa e Mezzaluna Rossa, la società civile, le grandi aziende tecnologiche, i governi donatori, le banche di sviluppo e il settore assicurativo. Ognuno ha un ruolo da svolgere per rendere questa iniziativa un successo.

L'iniziativa "Early Warnings for All" è co-guidata dall'Organizzazione Meteorologica Mondiale (WMO) e dall'Ufficio delle Nazioni Unite per la Riduzione del Rischio di Disastri (UNDRR), con il supporto dell'Unione Internazionale delle Telecomunicazioni (ITU) e della Federazione Internazionale delle Società di Croce Rossa e Mezzaluna Rossa (IFRC) e altri partner.

Ma i sitemi di "Maltempo allerta meteo" funzionano ?

Il cambiamento climatico presenta sfide uniche per i modelli meteorologici. 

Gli eventi meteorologici estremi, che diventano più intensi a causa del cambiamento climatico, potrebbero cadere al di fuori dei limiti dei dati storici, portando a incertezze nelle previsioni.

Ad esempio, ondate di calore, uragani e altri fenomeni legati al clima stanno raggiungendo territori inediti.

I modelli di IA, che si basano anche su dati passati, possono dare un supporto a simulare accuratamente questi eventi senza precedenti.

L'emergere dell'intelligenza artificiale (IA) sta infatti offrendo un nuovo approccio alla previsione meteorologica, mirando a superare le limitazioni dei modelli numerici tradizionali.

I modelli tradizionali di previsione del tempo presentano limitazioni in termini di accuratezza e dettaglio.

I modelli meteorologici supportati dall'IA, come il modello proprietario di Jua.AI, rappresentano uno spostamento promettente nella previsione del tempo. Questi modelli sfruttano algoritmi avanzati di apprendimento automatico per fornire previsioni più accurate e precise, anche per eventi meteorologici estremi.

Il modello di Jua.AI, per esempio, si differenzia apprendendo direttamente dai dati di osservazione fisica anziché affidarsi ad approssimazioni realizzate dall'uomo.

Questo approccio migliora l'efficienza computazionale e l'accuratezza, consentendo la generazione di previsioni ad alta risoluzione in una frazione del tempo richiesto dai modelli tradizionali. Integrando l'IA nella modellazione meteorologica, i meteorologi possono prevedere tempeste, ondate di calore e altri eventi meteorologici estremi con maggiore precisione.

Sistemi di allerta precoce potenziati: navigare l'era del Clima

Le previsioni meteorologiche guidate dall'IA offrono un potenziale immenso per migliorare i sistemi di allerta precoce, fondamentali per la gestione dei disastri.

I governi e le agenzie di risposta possono intraprendere azioni tempestive per mitigare gli impatti del maltempo estremo prevedendo le aree ad alto rischio.

L'IA può anche identificare schemi meteorologici storici, consentendo piani di evacuazione migliori, sviluppo di infrastrutture e strategie mirate per la riduzione del rischio di disastri.

Tuttavia, sorge una sfida poiché i modelli di IA si basano su dati storici per apprendere e prevedere.

Con il cambiamento climatico che porta a eventi meteorologici senza precedenti e intensi, la scarsità di dati sugli eventi estremi nei registri storici costituisce un ostacolo. Mentre i modelli di IA incontrano condizioni sconosciute, le loro previsioni potrebbero diventare erratiche.

I modelli ibridi, che combinano l'IA con componenti numerici tradizionali, potrebbero offrire una soluzione, mitigando tali sfide mentre sfruttano i punti di forza di entrambi gli approcci.

IA di fronte a un clima in evoluzione

Nonostante queste preoccupazioni, i ricercatori stanno compiendo progressi nella previsione meteorologica basata sull'IA.

Modelli come Pangu-Weather e NowcastNet offrono risultati più veloci e precisi rispetto ai metodi tradizionali, ma la loro performance in un clima in riscaldamento rimane un interrogativo. Mentre il settore evolve, è essenziale valutare come i modelli di IA si comportino non solo nelle previsioni di routine ma anche durante eventi ad alto impatto.

Conclusioni: gli "Maltempo allerta meteo" diventeranno più affidabili e precoci?

Mentre il cambiamento climatico amplifica le sfide poste dagli eventi meteorologici estremi, i modelli meteorologici basati sull'IA possono servire come strumento vitale per la previsione e gli sforzi di resilienza.

Sebbene l'IA prometta maggiore accuratezza e calcoli più rapidi, la sua efficacia di fronte a eventi climatici senza precedenti richiede un'indagine continua.

L'integrazione dell'IA nelle strategie di resilienza climatica è essenziale per costruire società adattabili. Ottimizzando le risorse energetiche rinnovabili, la gestione delle risorse idriche e le pratiche agricole, l'IA può consentire alle comunità di adattarsi ai mutamenti nei modelli meteorologici.

Mentre i modelli guidati dall'IA potrebbero non sostituire completamente i metodi tradizionali, un approccio collaborativo che sfrutta i punti di forza sia dell'IA che dell'esperienza umana può aprire la strada a previsioni meteorologiche e gestione dei disastri più solide ed efficaci nell'era del cambiamento climatico.