Le soluzioni ai per le previsioni metereologiche sono oggi uno strumento fondamentale per realizzare un monitoraggio e una previsione delle precipitazioni e prendere importanti decisioni giocando di anticipo. Mentre infatti tradizionalmente, le previsioni meteorologiche si sono basate su modelli fisici complessi e sull’analisi di enormi quantità di dati atmosferici, oggi l’avvento dell’Intelligenza Artificiale sta aprendo orizzonti inediti, trasformando radicalmente il modo in cui comprendiamo e anticipiamo il futuro del tempo.
In questo articolo, esploreremo quindi come le nostre soluzioni basate sull’AI stiano rivoluzionando le previsioni meteorologiche, offrendo alle aziende o ai comuni strumenti potenti per prendere decisioni più informate, ottimizzare le risorse e mitigare i rischi legati agli eventi atmosferici.
Il contesto calabrese
L’aumento della frequenza e dell’intensità degli eventi meteorologici estremi, come alluvioni e frane, ha reso essenziale l’uso di soluzioni ai per le previsioni metereologiche in grado di monitorare e la offrire una previsione delle precipitazioni. Questi fenomeni non solo minacciano la vita umana, ma hanno anche un impatto devastante sull’infrastruttura, sull’agricoltura e sull’economia. Un esempio tragico di tale impatto si è verificato il 20 agosto 2018, quando una forte pioggia causò il cedimento di una diga, travolgendo un gruppo di escursionisti che stavano attraversando le Gole del Raganello, in provincia di Cosenza, Calabria. Questo incidente ha evidenziato l’urgenza di sistemi di previsione più precisi e tempestivi per prevenire tragedie simili e disastri ambientali.
La Calabria, con la sua particolare orografia e la presenza di bacini idrografici piccoli e vulnerabili, è una regione particolarmente esposta a eventi estremi come frane e alluvioni improvvise. Per affrontare queste sfide, è fondamentale sviluppare strumenti più sofisticati per il monitoraggio delle precipitazioni, considerando le limitazioni delle tecnologie esistenti. Sebbene i pluviometri, i radar meteorologici e i satelliti geostazionari forniscano dati utili, presentano difficoltà legate alla precisione e affidabilità. Ad esempio, i radar possono stimare l’intensità delle precipitazioni in tempo reale, ma la loro efficacia è ridotta dalla presenza di ostacoli fisici e dalla variabilità atmosferica. Inoltre, i pluviometri offrono misurazioni puntuali che potrebbero non riflettere la distribuzione spaziale delle precipitazioni su vaste aree.
In questo scenario, l’intelligenza artificiale si sta affermando come una soluzione innovativa per potenziare la precisione delle previsioni meteorologiche. Grazie all’uso di algoritmi sofisticati in grado di analizzare ampi volumi di dati provenienti da diverse fonti, è possibile ottenere previsioni più precise e affidabili.
ADELE4RAIN: ecco come funziona l’ai per le previsioni metereologiche
Il progetto ADELE4RAIN (A DEep LEarning-based framework for RAINfall estimation and forecasting) come soluzione ai per le previsioni metereologiche, mira a realizzare una piattaforma integrata e completa per il monitoraggio e la previsione delle precipitazioni, combinando moduli che sfruttano tecnologie avanzate.
Un caso studio in Calabria, con la sua variabilità climatica e vulnerabilità alle alluvioni, offre l’opportunità di testare e ottimizzare questo sistema innovativo, contribuendo così a una gestione più efficace del rischio idrogeologico nella regione.
Il framework che è stato deciso di adottare e proposto in [Guarascio et al., 2020], è il seguente:
È composto da tre macro-componenti, illustrate in Figura 1, che mostra l’intero flusso di lavoro, evidenziando i risultati intermedi ottenuti da ciascun componente.
Il macro-modulo Information Retrieval è dedicato all’estrazione e all’integrazione di differenti tipi di informazioni. Nello specifico le principali fonti di dati utilizzate includono:
- Reti di Stazioni Meteorologiche: misurano direttamente la quantità di pioggia attraverso pluviometri (rain gauges), che registrano l’acqua che cade in un’area definita durante un determinato periodo di tempo.
- Sistemi di Radar Meteorologico: utilizzando onde radio per rilevare le particelle d’acqua sospese nell’atmosfera, il radar consente di ottenere una visione dinamica e ad alta risoluzione spaziale delle piogge in corso, superando le limitazioni della rete di stazioni di superficie.
I dati pluviometrici sono stati recuperati tramite la piattaforma AllertaCAL, sviluppata dal Centro Funzionale Meteorologico, Idrografico e Mareografico della Regione Calabria. AllertaCAL raccoglie ed espone pubblicamente i dati di circa 260 stazioni meteorologiche sparse per il territorio regionale. Le stazioni sono fornite di sensori quali pluviometri, termometri, idrometri, barometri, igrometri, ecc. I dati raccolti vengono resi disponibili sia in forma aggregata che puntuale. Il sistema informativo mette a disposizione servizi REST che consentono l’accesso ai dati raccolti, nonché alla lista delle stazioni meteorologiche e dei sensori presenti in ciascuna di esse
Nell’ambito dei dati radar è stata utilizzata la piattaforma Radar-DPC del Dipartimento di Protezione Civile (DPC) della Presidenza del Consiglio dei Ministri. La Piattaforma adotta approccio molto flessibile ed è stata disegnata per poter gestire, anche in maniera incrementale, prodotti geo-riferiti di diversa natura e diversa semantica. La piattaforma Radar-DPC integra uno stack di servizi REST (Representational State Transfer), utilizzati sia dal back-end degli applicativi sia come API (Application Programming Interface) per il download dei dati radar. Questi servizi permettono anche l’interazione con applicazioni di terze parti, facilitando l’accesso e l’elaborazione delle informazioni fornite. Tutti i servizi sono raggiungibili da questo URL.
Il componente di acquisizione dati è stato realizzato tramite la piattaforma PlugAIn, sviluppata da Revelis.
Il modulo Data Analytics include i seguenti tre moduli:
- Data Preprocessing;
- Data Sampling;
- Model Building.
Il modulo Data Preprocessing offre metodi di pulizia per gestire problematiche nei dati, come valori mancanti, outlier e rumore, con diverse strategie per ciascuna di esse.
Il framework include un modulo Sampler che affronta lo sbilanciamento tra le classi mediante under-sampling, creando un dataset preprocessato per il modulo REM (Rainfall Estimation Model) Builder. Questo modulo utilizza algoritmi di machine learning, deep learning e deep ensemble learning per sviluppare modelli in grado di identificare schemi complessi nei dati delle precipitazioni. In particolare, è stato proposto un classificatore ensemble ibrido probabilistico (HPEC), basato su Random Forest e Stacking, insieme a modelli di deep learning come reti neurali feed-forward e un approccio deep ensemble learning per ottimizzare le previsioni.
La combinazione del modulo di estrazione e integrazione dei dati con i metodi di stima assicura un funzionamento fluido e ben coordinato del framework, creando le condizioni per i successivi processi di valutazione e validazione. In queste fasi, i risultati ottenuti sono cruciali per perfezionare la soluzione, ottimizzare le sue performance e prepararla per l’applicazione nel mondo reale.
ADELE4RAIN: gli obiettivi
Dopo aver esplorato i dettagli tecnici riguardanti la progettazione della piattaforma e le metodologie utilizzate per integrare dati provenienti da fonti eterogenee, è evidente che questa soluzione rappresenta un avanzamento significativo nel monitoraggio e nella previsione delle precipitazioni. La combinazione di algoritmi avanzati di machine learning e deep learning, l’elaborazione dei dati in tempo reale e l’uso di tecnologie innovative permette di ottenere previsioni sempre più precise e tempestive.
Tuttavia, i benefici di tale piattaforma vanno ben oltre l’aspetto tecnico, con un impatto diretto sulla:
- gestione dei fenomeni meteorologici estremi;
- protezione delle risorse naturali;
- miglioramento della resilienza delle comunità;
- prevenzione dei disastri ambientali.
A questo punto, è utile riflettere sui potenziali impatti e sugli sviluppi futuri che questa piattaforma potrebbe abilitare. Fornendo previsioni accurate e tempestive, il progetto vuole consentire ai responsabili delle infrastrutture e ai decisori di adottare misure proattive per:
- proteggere i beni infrastrutturali;
- ridurre le vulnerabilità;
- migliorare la resilienza ai rischi legati al clima.
Il progetto mira a migliorare la gestione agricola ottimizzando l’uso delle risorse. Fornendo agli agricoltori informazioni precise sui modelli e le tendenze delle precipitazioni, si intende migliorare la programmazione dell’irrigazione, la gestione delle coltivazioni e le strategie per le risorse idriche, aumentando la produttività e promuovendo pratiche agricole sostenibili.
Il progetto ha l’obiettivo di potenziare i sistemi di allerta precoce, i piani di evacuazione e gli interventi di emergenza, con l’intento di ridurre i rischi per le persone, le proprietà e l’economia durante eventi climatici estremi.
Conclusioni
In conclusione, la creazione di una piattaforma avanzata per stimare e prevedere le piogge è fondamentale per affrontare le sfide derivanti dai cambiamenti climatici e dagli eventi meteorologici estremi per la prevenzione dei disastri ambientali. Guardando al futuro, l’adozione di soluzioni come questa, risulta quindi essenziale per costruire una società più resiliente e pronta a fronteggiare le sfide legate al clima, promuovendo un adattamento sostenibile e proattivo alle condizioni meteorologiche in continua evoluzione.
Autore Emanuela Tarantino
