Il cambiamento climatico non è un monolite. È caratterizzato dallo scioglimento delle calotte glaciali nel tempo tanto quanto da un'ondata di tempesta che interrompe l'alimentazione al sistema metropolitano di una città costiera.

Ma i modelli di cambiamento climatico globale sono bravi a calcolare le tendenze generali, non per tenere conto di eventi meteorologici rari e del caos che potrebbero causare alle comunità. E questo per non parlare dell'arretrato non elaborato di dati climatici raccolti negli ultimi anni, che è ben oltre la capacità umana di analizzare.

"A volte sentiamo dire che la scienza è risolta, e a volte sentiamo che c'è così tanto che non sappiamo di non poter prendere alcuna decisione, " disse Auroop Ganguly, un professore di ingegneria civile e ambientale alla Northeastern.

Ma, Ha aggiunto, "rendere l'incertezza una scusa per l'inazione è un grosso problema".

In un articolo pubblicato venerdì dalla pubblicazione britannica Climate 2020, un team guidato da Ganguly spiega come sfruttare la scienza e la tecnologia esistenti per interpretare i dati climatici, fare previsioni più accurate, e spingere le industrie e le municipalità a prepararsi ea ridurre gli effetti del cambiamento climatico.

Un metodo consigliato dal team è chiamato teoria del valore estremo, un tipo di statistica in grado di prevedere la probabilità di qualcosa fuori dall'ordinario. Questo, i ricercatori scrivono nell'articolo, è un trampolino di lancio per "estrarre intuizioni predittive sulle statistiche del cambiamento e degli estremi".

Ganguly e il suo team stanno già dando l'esempio conducendo ricerche per fare questo tipo di previsioni dettagliate. Nello specifico, hanno studiato le condizioni meteorologiche estreme come le ondate di calore, scatti di freddo, precipitazioni abbondanti, venti forti, e siccità:esiti del cambiamento climatico in gran parte non presi in considerazione nelle ampie tendenze prodotte dagli attuali modelli globali.

ganglio, che dirige il Sustainability and Data Sciences Laboratory di Northeastern, ha affermato che i ricercatori devono espandere il loro lavoro per includere sia la scienza dei dati che la fisica. E quando i milioni di gigabyte di dati climatici disponibili sembrano insormontabili, la tecnologia di apprendimento automatico può aiutare ad analizzare le informazioni.

Ma una volta che i ricercatori saranno in grado di elaborare completamente i dati climatici, hanno ancora bisogno di convincere i gruppi federali e commerciali a usarlo per informare le politiche e le protezioni. Come è, molte agenzie governative, compagnie di assicurazione, e i modellisti e i revisori dei rischi assicurativi stanno ancora optando per reagire ai danni causati da una tempesta, Per esempio, piuttosto che premiare le persone che si sono preparate per questo. Ganguly ha affermato che ciò è dovuto al fatto che attualmente non esiste alcun incentivo finanziario significativo per prepararsi agli effetti del cambiamento climatico.

"L'importanza degli incentivi economici per superare gli ostacoli alle migliori pratiche o all'innovazione ingegneristica, così come alla miopia politica, non può essere sottovalutato, " scrivono i ricercatori nell'articolo Clima 2020.

"È un intero circolo vizioso, "Ganguly ha detto, riferendosi alla connessione tra strutture disincentivanti, politica miope, e la stagnazione dello sviluppo tecnologico. Ma incentivi, Ha aggiunto, potrebbe innescare un nuovo ciclo di politiche informate e innovazione.

RisQ, una società gestita dall'ex studente e co-autore di Ganguly, Evan Kodra, ha posto le basi per questo nuovo ciclo. Il team di RisQ calcola gli effetti del cambiamento climatico sul valore concreto, come gli immobili, nella speranza di stimolare i settori pubblico e privato a vedere i benefici di misure proattive.

"Serve innovazione multidimensionale, " Ganguly ha detto. "Questo può girare la ruota."