Cicloni Tropicali: E se Potesse Svelare i Loro Segreti con la Magia dei Grafi?

Amici, parliamoci chiaro: i cicloni tropicali, quegli enormi mostri atmosferici che chiamiamo anche uragani o tifoni, sono una delle forze più devastanti e affascinanti del nostro pianeta. Ogni volta che ne sentiamo parlare al telegiornale, tratteniamo il fiato, sperando che i danni siano contenuti. E con i cambiamenti climatici che, ahimè, sembrano intensificarli, la necessità di prevedere con precisione dove andranno a colpire e quanto saranno potenti è diventata una vera e propria corsa contro il tempo. Immaginate di poter dare a comunità e governi strumenti sempre più affilati per prepararsi, evacuare, salvare vite e risorse. Ecco, è proprio di questo che voglio parlarvi oggi, di un approccio un po’ fuori dagli schemi che sta dando risultati sorprendenti: la teoria dei grafi applicata ai cicloni tropicali.

Ma cos’è questa Teoria dei Grafi? E che c’entra con i cicloni?

Forse “teoria dei grafi” suona un po’ ostico, ma vi assicuro che l’idea di base è più semplice di quanto sembri. Pensate a una rete, come quella dei vostri amici sui social network. Ogni amico è un “nodo” e le amicizie tra loro sono “archi” o “connessioni”. Ecco, un grafo è proprio questo: un insieme di nodi collegati tra loro. Nel nostro caso, i “nodi” sono specifiche località geografiche, e gli “archi” rappresentano quanto fortemente sono correlate tra loro certe variabili meteorologiche (come la pressione atmosferica, la velocità del vento o le precipitazioni) nel corso della vita di un ciclone. In pratica, per ogni ciclone che studiamo, costruiamo una sorta di “carta d’identità” sotto forma di grafo, usando dati di rianalisi, che sono come fotografie super dettagliate dell’atmosfera.

L’idea geniale è che, analizzando la struttura di questi grafi e alcune loro proprietà matematiche, possiamo letteralmente “vedere” la traiettoria del ciclone e persino stimarne le dimensioni. È un po’ come guardare l’impronta digitale di un ciclone per capirne i movimenti e le caratteristiche.

Le “Lenti d’Ingrandimento”: le Metriche dei Grafi

Una volta costruito il nostro grafo, come facciamo a tirarne fuori informazioni utili? Usiamo delle “metriche”, che sono come delle lenti d’ingrandimento speciali. Ne abbiamo usate principalmente quattro:

• Il grado del nodo: ci dice semplicemente quante connessioni ha un particolare punto geografico con gli altri.
• Il coefficiente di clustering: questo è interessante! Misura quanto i “vicini” di un nodo sono a loro volta connessi tra loro. Un po’ come vedere se i tuoi amici si conoscono tutti tra di loro.
• La distanza geografica media: calcola la distanza media tra un nodo e i suoi vicini connessi.
• Il PageRank: sì, proprio quello inventato da Google per classificare le pagine web! Qui ci aiuta a capire l’importanza relativa di un nodo all’interno della rete del ciclone.

Analizzando queste metriche, abbiamo fatto delle scoperte davvero promettenti. Ad esempio, i grafi costruiti usando i dati di pressione media al livello del mare (MSLP) e quelli della velocità del vento a 10 metri (WD10) si sono rivelati i migliori per identificare la traiettoria del ciclone.

Sulle Tracce del Mostro: Identificare la Traiettoria

Pensate un po’: il coefficiente di clustering calcolato sul grafo della pressione (MSLP) si è dimostrato un vero segugio! I valori più alti di questa metrica seguono fedelmente il percorso del ciclone. È come se i punti lungo la traiettoria avessero dei vicini molto “affiatati” e interconnessi. Anche quando il ciclone ha vita breve, o si trova vicino alla terraferma, o addirittura attraversa delle isole (come le Filippine, per esempio), questa metrica non perde un colpo e ci mostra la strada. È una cosa notevole, perché ci dà uno strumento robusto.

Anche il grado del nodo, specialmente quello calcolato sul grafo della velocità del vento a 10 metri (WD10), si è comportato bene, piazzandosi come secondo miglior indicatore. In questo caso, la traiettoria del ciclone corrisponde a zone con valori più bassi di grado del nodo. Sembra quasi che i punti lungo il percorso del ciclone siano più “selettivi” nelle loro connessioni forti, legandosi solo a pochi nodi vicini. Un’altra cosa affascinante che abbiamo notato con i grafi WD10 è che sembrano avere una struttura “scale-free”, un po’ come le reti sociali o internet, con alcuni “hub” super-connessi che fungono da snodi cruciali per lo scambio di “informazioni” (in senso meteorologico) all’interno del ciclone.

Abbiamo provato anche con dati di vento a quote più alte (250 hPa, 500 hPa, 750 hPa) e con i dati di precipitazione totale. Mentre il vento a 750 hPa dava ancora risultati decenti, a quote superiori la struttura del vortice del ciclone si “rompeva”, rendendo difficile l’identificazione della traiettoria. E i grafi basati sulle precipitazioni, purtroppo, non si sono rivelati molto utili per questo scopo specifico, anche se hanno confermato che le piogge intense sono strettamente associate al ciclone.

Non Solo Dove Va, Ma Quanto è Grande: Stimare le Dimensioni del Ciclone

E qui arriva un’altra chicca. Il PageRank, quella metrica che misura l’importanza di un nodo, quando calcolato sul grafo della pressione (MSLP), ci ha regalato una sorpresa: sembra capace di darci un’idea delle dimensioni del ciclone! In particolare, riesce a evidenziare il raggio dei venti massimi (RMW), che è una misura chiave della grandezza di un ciclone. Le zone con PageRank più alto coincidono proprio con l’RMW. Questo è importantissimo, perché l’RMW non solo ci dice dove i venti sono più forti, ma è fondamentale per studiare la struttura e la dinamica del ciclone. È come se il PageRank ci dicesse: “Ehi, guarda qui, questa è la parte più ‘influente’ e strutturalmente importante del ciclone!”.

Curiosamente, il PageRank calcolato sui grafi della velocità del vento a 10 metri non è riuscito a fare altrettanto bene nel definire l’RMW. Questo suggerisce che la pressione al livello del mare gioca un ruolo davvero cruciale nella struttura complessiva del ciclone, più di quanto non faccia la velocità del vento a 10 metri per questo specifico aspetto dimensionale.

Un Passo Avanti Rispetto al Passato e uno Sguardo al Futuro

Qualcuno potrebbe dire: “Ma non c’erano già studi che usavano i grafi per i cicloni?”. Sì, è vero, e abbiamo confrontato il nostro lavoro con studi precedenti. La differenza principale è che il nostro metodo sembra più flessibile, ad esempio, nel catturare la traiettoria anche di cicloni con una vita molto breve, cosa che altri approcci con finestre temporali fisse faticavano a fare. Inoltre, abbiamo esplorato l’uso di diversi tipi di dati (vento, precipitazioni) oltre alla sola pressione, scoprendo le specificità di ciascuno.

Certo, per ora ci siamo concentrati sull’analisi di cicloni già avvenuti. Ma la vera scommessa è guardare avanti. L’idea è di integrare questo approccio basato sulla teoria dei grafi in modelli di machine learning, in particolare usando le Reti Neurali a Grafo (GNN). Immaginate un sistema che impara da migliaia di “impronte digitali” di cicloni passati per prevedere con ancora più accuratezza dove andranno e quanto saranno forti i cicloni futuri. Potremmo persino usare tecniche di Intelligenza Artificiale Spiegabile (xAI) per capire meglio i meccanismi fisici che governano questi giganti atmosferici.

Insomma, la strada è ancora lunga, ma i risultati sono entusiasmanti. La teoria dei grafi ci sta aprendo una nuova finestra per osservare e comprendere i cicloni tropicali. E chissà, forse un giorno, grazie anche a questi “disegni” fatti di nodi e connessioni, saremo in grado di anticipare le mosse di queste tempeste con una precisione che oggi possiamo solo sognare, aiutando a proteggere vite e a costruire un futuro più resiliente.

Fonte: Springer