Sei grandi uragani che hanno travolto il bacino atlantico nel 2017 sono stati un devastante promemoria della vulnerabilità delle comunità costiere, dove risiede più della metà della popolazione statunitense.

E se ci fosse un modo migliore per prevedere e comunicare i dannosi impatti economici di queste tempeste, prima che accadano?

Gli ingegneri civili della Colorado State University hanno sviluppato un nuovo approccio innovativo per valutare la resilienza delle comunità costiere agli uragani. Hanno creato un "modello del livello di impatto degli uragani a più rischi, " che stima i danni economici causati dalle tempeste, prima che accadano.

Il modello di impatto è dettagliato in un recente documento in Comunicazioni Palgrave , scritto da Hussam Mahmoud, professore associato di ingegneria civile e ambientale, e Stephanie Pilkington, uno studente laureato in ingegneria civile, che ha progettato e validato il modello.

"Il nostro modello prevede più tempeste in termini di impatti, " Ha spiegato Mahmoud. I meteorologi in genere comunicano sull'avvicinarsi delle tempeste classificando le velocità del vento sostenuto sulla scala Saffir-Simpson.

Velocità del vento, però, di solito non è la principale causa di morte e distruzione da uragani, dicono i ricercatori. Gli impatti peggiori sono solitamente causati da inondazioni, precipitazioni e mareggiate, combinato con la geografia dell'approdo, densità demografica, e qualità delle infrastrutture. I ricercatori volevano trovare un modo più accurato per parlare degli impatti. Il loro obiettivo è fornire comunicazioni sui danni economici previsti da una tempesta tropicale, piuttosto che solo l'intensità meteorologica della tempesta, ha detto Pilkington.

Reti neurali

Il modello di impatto di Mahmoud e Pilkington utilizza reti neurali artificiali e apprendimento automatico per "insegnare" a un programma per computer come prevedere i danni di una tempesta in attesa, per cifra in dollari. La rete neurale, che è come un cervello umano artificiale che diventa più intelligente quanto più dati viene alimentato, è alimentato da dati storici dettagliati di diverse tempeste. Questi includono l'uragano Katrina nel 2005 e l'uragano Arthur nel 2014.

Mahmoud e Pilkington hanno utilizzato questi dati storici per addestrare le reti neurali a collegare le caratteristiche delle tempeste effettive ai risultati noti di quelle tempeste. Per alimentare il loro modello, hanno usato i dati pubblicamente disponibili dalle agenzie federali. Il loro modello utilizza input tra cui l'approdo stimato, popolazione colpita, velocità massima del vento, massima mareggiata, e precipitazioni totali.

Quindi, hanno testato il modello in tempo reale durante le tempeste reali, compreso il più recente uragano Harvey, che ha colpito la costa del Golfo intorno a Houston, Texas, in agosto.

I miglioramenti non hanno tenuto il passo

I ricercatori hanno anche usato il loro modello per analizzare se i miglioramenti fisici e politici come le dighe marine, il programma nazionale di assicurazione contro le alluvioni, e i codici di costruzione aggiornati hanno mitigato gli impatti di potenti tempeste. In breve, non hanno, dicono i ricercatori.

Secondo i loro dati, le comunità costiere della Florida o del Texas sono altrettanto vulnerabili dal punto di vista economico, o anche peggio, alla devastazione degli uragani come lo erano 100 anni fa. Questa è una realtà che fa riflettere gli ingegneri sperano che il loro lavoro possa far luce.

Il numero di persone che vivono nelle comunità costiere è aumentato esponenzialmente in 100 anni, e con esso, infrastrutture e autostrade. "Il miglioramento dei regolamenti edilizi e altri cambiamenti non sono stati sufficienti per tenere il passo con il volume totale della ricchezza, infrastrutture e persone in quelle aree, " ha detto Pilkington.

Pilkington, i cui interessi si intersecano nella meteorologia e nell'ingegneria civile, vuole che il modello faccia davvero la differenza nella vita delle persone. "Il mio obiettivo finale è che venga utilizzato da qualcuno, che sia il Servizio meteorologico nazionale o altrove, ", ha detto. "Dovremmo comunicare al pubblico in termini di impatto anziché di intensità".

Mahmoud e Pilkington continuano a far avanzare il loro modello con dati migliori, fornendo un quadro ancora più accurato per gli uragani in futuro. Hanno anche in programma di usarlo per prevedere gli effetti del cambiamento climatico.