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    Il nuovo sistema promette una previsione più rapida e accurata delle precipitazioni

    Uno screenshot del sito web di previsioni del tempo. Attestazione:RIKEN

    Utilizzando una potente tecnica nota come "nowcasting 3D, " un team internazionale che comprende scienziati del RIKEN Advanced Institute for Computational Science (AICS) ha iniziato a fornire, in via sperimentale, previsioni che prevedono la probabilità di precipitazioni in un determinato luogo con dieci minuti di anticipo. Il gruppo utilizzerà il sistema per determinare se le previsioni sperimentali, in base ai dati che vengono aggiornati ogni 30 secondi, potrebbe essere utilizzato per prevenire i danni da piogge torrenziali. Il lavoro, condotto da un team che comprende ricercatori dell'AICS e dell'Istituto nazionale di tecnologia dell'informazione e delle comunicazioni (NICT), Università metropolitana di Tokyo, e l'Università di Osaka, utilizza una combinazione di radar phased-array e algoritmi informatici che effettuano previsioni basate sui dati dei radar.

    Oggi, il nowcasting, un termine che si riferisce alle previsioni meteorologiche a breve termine fatte in tempo reale, viene generalmente effettuato utilizzando antenne radar paraboliche, che impiegano dai cinque ai dieci minuti per scansionare circa 15 strati dell'intero cielo. Tipicamente, si fa guardando un singolo strato di cielo, rilevando la pioggia lì, e poi estrapolando dalle condizioni meteorologiche in cui la pioggia cadrà in un secondo momento. Però, sebbene il nowcasting richieda molta meno potenza di calcolo rispetto alle simulazioni meteorologiche, non è in grado di prevedere con precisione le precipitazioni dovute a nubi temporalesche in rapido sviluppo, dove ci sono rapidi movimenti verticali nei modelli di pioggia.

    Recentemente, però, un nuovo tipo di sistema, chiamato radar phased array, è stato installato nel Suita Campus dell'Università di Osaka. Il radar può essere mirato molto rapidamente:può scansionare l'intero cielo in dieci o trenta secondi, guardando circa 100 angoli con un raggio di 60 chilometri. Il radar può essere mirato con precisione manipolando i raggi emessi da una serie di dispositivi, consentendo a un radar piatto di scansionare l'intero cielo molto rapidamente.

    Previsione fatta dieci minuti prima (a sinistra) rispetto alla pioggia effettiva (a destra). Attestazione:RIKEN

    Nel tentativo di migliorare la capacità di previsione del radar, il gruppo ha sviluppato un algoritmo che prende l'enorme quantità di dati osservativi dal radar, aggiornato ogni 30 secondi, e fa previsioni rapide basate sui dati 3D della pioggia. Ciò consente di effettuare previsioni estremamente frequenti e accurate. Le previsioni, che coprono il Kansai (Osaka, Kyoto e Kobe) area del Giappone, sono disponibili online all'indirizzo:https://weather.riken.jp/.

    Il gruppo ha anche sviluppato un modello di previsione basato su dati radar phased-array utilizzando il potente computer K, e sebbene non possa essere attualmente implementato a causa della necessità di un'enorme potenza di calcolo, il gruppo prevede di continuare quel lavoro con la speranza che possa essere eventualmente implementato su futuri computer, consentendo previsioni molto più accurate di piogge torrenziali. Secondo Takemasa Miyoshi, che guida il progetto a RIKEN AICS, "le piogge torrenziali possono avere conseguenze tragiche, poiché provocano inondazioni improvvise o pericolose frane in pochi minuti. Ci auguriamo che, potendo prevederli, anche dieci minuti prima, ci aiuterà a ridurre al minimo i danni che possono causare. Ci sono ancora molti problemi da affrontare, come mettere queste informazioni a disposizione di chi ne ha bisogno in modo tempestivo ed efficace, e abbiamo in programma di continuare il nostro lavoro per rendere questo sistema una realtà." Come parte dello sforzo per rendere pratico il sistema, i ricercatori stanno collaborando con un designer di app che offre app per le previsioni del tempo agli utenti di smartphone (vedi http://www.aics.riken.jp/en/topics/170324.html). Non vedono l'ora di collaborare con altre strutture radar phased-array per fornire previsioni per un'area più estesa.




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