L'apprendimento profondo svela i modelli di blocchi atmosferici passati e futuri con nuove ricerche

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Di Maria Astona
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Schemi atmosferici visualizzati con algoritmo di apprendimento profondo.

RomeEventi di blocco atmosferico: studio millenario e implicazioni future

Gli eventi di blocco atmosferico si manifestano quando sistemi di alta pressione stazionano a lungo in un determinato luogo, alterando il flusso della corrente a getto e il percorso delle tempeste. Questi fenomeni possono provocare condizioni meteorologiche estreme, come inondazioni e ondate di calore severe, come accaduto soprattutto in Europa nel 2023. Recenti ricerche condotte da Christina Karamperidou dell'Università delle Hawaii a Manoa utilizzano l'apprendimento profondo per studiare tali eventi negli ultimi mille anni e prevedere le possibili conseguenze future.

Lo studio di Karamperidou utilizza un modello di deep learning addestrato su dati storici insieme a estese simulazioni climatiche. Il modello è in grado di identificare la frequenza degli eventi di blocco atmosferico analizzando le anomalie di temperatura degli ultimi 1.000 anni. Questo metodo impiega dati di temperatura ricavati dalle registrazioni degli anelli degli alberi per offrire spunti sui modelli meteorologici del passato.

Alcuni aspetti chiave di questo studio includono:

  • Sviluppare un modello di apprendimento profondo per identificare le frequenze di blocco dai dati storici sulla temperatura.
  • Collegare i dati paleoclimatici con i segnali meteorologici antichi tramite l'apprendimento automatico.
  • Fornire nuove intuizioni sui fenomeni climatici e migliorare le previsioni dei modelli climatici.

Comprendere la frequenza e l'intensità dei blocchi atmosferici è fondamentale, soprattutto considerando i cambiamenti climatici in atto. Questi fenomeni influenzano gli estremi meteorologici locali e globali, interessando aree come le Hawaii, il Pacifico Nord-occidentale e l'Europa. Con potenziali effetti legati a eventi come El Niño e alle temperature superficiali del mare tropicale del Pacifico, è essenziale ricostruire e prevedere accuratamente tali dinamiche.

La ricerca di Karamperidou supera il semplice studio della storia. Collegando la frequenza degli eventi di blocco ai cambiamenti del clima nel Pacifico tropicale, il suo modello aiuta a migliorare la precisione dei modelli climatici. Questo metodo riduce le incertezze nelle previsioni sul clima futuro, apportando un importante contributo alla capacità della comunità scientifica di prevedere gli effetti climatici con maggiore accuratezza.

Questo studio mette in evidenza l'importanza dei metodi di ricerca aperti. Gli studenti dell'Università delle Hawaii a Manoa hanno contribuito alla creazione di un'interfaccia web per esplorare il modello e i suoi risultati. Questo sistema è ospitato su Jetstream-2 e sottolinea la necessità di un accesso chiaro e semplice alla ricerca sul clima, soprattutto mentre l'IA e il machine learning assumono un ruolo sempre più importante negli studi scientifici.

In futuro, ci sono progetti per migliorare il modello e utilizzarlo per più situazioni oltre agli eventi di blocco atmosferico. Questo potrebbe comprendere lo studio di altri fenomeni climatici che incidono significativamente sulla società e sull'economia, ampliando così le conoscenze acquisite grazie all'uso dell'apprendimento profondo nella scienza del clima.

Lo studio è pubblicato qui:

http://dx.doi.org/10.1038/s43247-024-01687-y

e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è

Christina Karamperidou. Extracting paleoweather from paleoclimate through a deep learning reconstruction of Last Millennium atmospheric blocking. Communications Earth & Environment, 2024; 5 (1) DOI: 10.1038/s43247-024-01687-y
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