Nel terreno accidentato degli Stati Uniti occidentali, dove gli incendi infuriano incontrollati, emerge una connessione sorprendente con i cieli tumultuosi degli Stati Uniti centrali. Un recente studio pubblicato su Advances in Atmospheric Sciences esplora l'interessante relazione tra gli incendi in Occidente e le grandinate negli Stati Uniti centrali.
Al centro di questo studio pionieristico condotto da Jiwen Fan, che ha lavorato al Pacific Northwest National Laboratory e attualmente all'Argonne National Laboratory, c'è l'applicazione innovativa delle tecniche di apprendimento automatico (ML) per illuminare il collegamento nascosto tra fenomeni apparentemente disparati.
Gli algoritmi di apprendimento automatico, tra cui Random Forest ed Extreme Gradient Boosting, vengono utilizzati per analizzare vasti set di dati che abbracciano due decenni, dal 2001 al 2020. Questi modelli ML sono addestrati per prevedere il verificarsi di grandinate di grandi dimensioni negli stati degli Stati Uniti centrali sulla base di una moltitudine di variabili, comprese le condizioni meteorologiche nella regione dell'incendio, la distribuzione dei venti e le caratteristiche degli incendi stessi.
Attraverso un'analisi meticolosa e un'elaborazione dei dati, i modelli ML raggiungono una notevole precisione, con previsioni che in alcuni casi superano il 90%. Identificando variabili e modelli chiave, questi modelli svelano le correlazioni tra gli incendi negli Stati Uniti occidentali e le grandinate negli Stati Uniti centrali, fornendo informazioni preziose sugli impatti remoti degli incendi su eventi meteorologici gravi a migliaia di chilometri di distanza.
"Siamo ora in grado di dipingere un quadro vivido dell'intricata relazione tra fuoco e grandine nel panorama americano. Gli incendi boschivi negli Stati Uniti occidentali esercitano un'influenza di vasta portata sulle condizioni atmosferiche, modellando la traiettoria di eventi meteorologici gravi a migliaia di chilometri di distanza. —qualcosa a cui non avevamo mai pensato prima", ha detto il dottor Jiwen Fan.
"Variabili meteorologiche come il vento occidentale, la temperatura e l'umidità relativa nella regione degli incendi e l'intensità degli incendi boschivi emergono come attori chiave in questa sinfonia climatica."
Eppure, in mezzo alla meraviglia della scoperta, le sfide abbondano. I tentativi di prevedere il conteggio giornaliero degli eventi di grandine di grandi dimensioni rivelano la complessità dei capricci della natura, ricordandoci la natura imprevedibile dei fenomeni meteorologici. Mentre i ricercatori continuano a perfezionare i loro modelli e ad affrontare gli squilibri dei dati, la ricerca di comprensione continua.
L'utilizzo di tecniche ML rappresenta un progresso significativo nella scienza dell'atmosfera, poiché consente ai ricercatori di esplorare set di dati complessi ed estrarre modelli significativi che potrebbero essere sfuggiti ai metodi statistici tradizionali.
Con il machine learning come luce guida, gli scienziati intraprendono un viaggio per svelare i misteri dei sistemi interconnessi della Terra e aprire la strada a previsioni più accurate e misure proattive di fronte all'evoluzione delle dinamiche climatiche.
Ulteriori informazioni: Xinming Lin et al, Analisi dell'apprendimento automatico dell'impatto degli incendi negli Stati Uniti occidentali sulle grandinate negli Stati Uniti centrali, Progressi nelle scienze atmosferiche (2024). DOI:10.1007/s00376-024-3198-7
Informazioni sul giornale: Progressi nelle scienze dell'atmosfera
Fornito dall'Accademia cinese delle scienze
