Previsioni Mareggiate: La Mia Scommessa Vinta con l’Intelligenza Artificiale per Salvare le Coste!

Ciao a tutti! Oggi voglio portarvi con me in un viaggio affascinante, quello che mi ha permesso di sviluppare un sistema per prevedere le mareggiate con una precisione che, fino a poco tempo fa, sembrava fantascienza. Parliamo di un problema serissimo: le inondazioni costiere. Con i cambiamenti climatici che bussano forte alla porta, e il livello del mare che, ahimè, continua a salire (l’IPCC parla di un aumento tra 0,43 e 0,84 metri entro fine secolo!), il rischio è sempre più concreto. E non dimentichiamoci delle tempeste, sempre più intense e frequenti, che scatenano queste onde anomale capaci di mettere in ginocchio intere comunità.

La Sfida: Prevedere l’Imprevedibile (o Quasi)

Vi assicuro che prevedere con esattezza una mareggiata è un rompicapo non da poco. Ci sono talmente tante variabili in gioco: la traiettoria e l’intensità della tempesta che cambiano all’improvviso, le modifiche dei fondali marini, i problemi nell’assimilare i dati… Insomma, un vero ginepraio! Per prendere decisioni efficaci e proteggere le persone, i sistemi di allerta precoce devono tener conto di tutte queste incertezze. Per anni ci siamo affidati a modelli numerici super sofisticati, che descrivono i processi idrodinamici nel dettaglio. Fantastici, per carità, ma spesso richiedono una potenza di calcolo enorme, poco pratica per allerte in tempo reale. E poi c’è il problema del “landfall”, il punto in cui la tempesta tocca terra: un piccolo errore nella previsione di quel punto può significare un errore enorme nell’altezza della mareggiata.

L’incertezza, amici miei, è la vera bestia nera. Deriva dalle semplificazioni dei modelli, dalla parametrizzazione, dagli effetti topografici e batimetrici locali, dalle condizioni iniziali. E poi ci sono le incertezze legate alle caratteristiche della tempesta (intensità, rotta, velocità) che arrivano dai modelli meteorologici, i quali hanno le loro, di incertezze! Un bel pasticcio, vero?

La Mia Arma Segreta: Machine Learning e un Pizzico di Astuzia Bayesiana

E se vi dicessi che ho trovato un modo per domare questa bestia? Negli ultimi anni, il machine learning (ML) ha fatto passi da gigante, e anche organizzazioni come la NOAA e la WMO ne hanno riconosciuto l’enorme potenziale per le previsioni meteorologiche. Le Reti Neurali Artificiali (ANN), in particolare, sono fantastiche per modellare sistemi non lineari, proprio come le nostre mareggiate. Ma c’è un “ma”. Anche le ANN hanno le loro bizze. Ad esempio, l’ottimizzazione degli iperparametri (quei settaggi che definiscono la struttura della rete) è un’impresa, e anche addestrando la stessa rete più volte con gli stessi dati, si possono ottenere risultati leggermente diversi a causa dell’inizializzazione casuale dei “pesi” interni. Un bel problema se cerchi la massima affidabilità!

Qui entra in gioco la mia idea: un approccio che ho chiamato Monte Carlo Average Bayesian (MCBA). Sembra un nome complicato, ma il concetto è più semplice di quanto pensiate. Invece di affidarmi a una singola rete neurale, ne addestro un intero “set”. Poi, uso un processo di selezione del modello Bayesiano adattivo (ABMS) per “pesare” le previsioni di ciascuna rete. In pratica, è come avere un team di esperti che danno il loro parere, e noi diamo più ascolto a quelli che, storicamente, ci hanno azzeccato di più in situazioni simili. Questo non solo migliora la previsione finale, ma ci dà anche una misura dell’incertezza del modello stesso (la chiamo network uncertainty).

Ma non finisce qui! Ho voluto considerare anche altre due fonti di incertezza cruciali:

• L’incertezza delle caratteristiche (feature uncertainty): ovvero, quanto bene i dati che diamo in pasto al modello (pressione atmosferica, velocità del vento) riescono davvero a descrivere tutte le possibili sfumature di una mareggiata.
• L’incertezza della previsione meteorologica (forecast uncertainty): perché i dati di input che usiamo per la previsione operativa (quelli del bollettino meteo, per intenderci) non sono perfetti, hanno un loro margine di errore.

Per quest’ultima, ho usato un approccio basato sul metodo Monte Carlo: in pratica, simulo tanti scenari possibili di errore nei dati meteo e vedo come questi errori si propagano attraverso il mio modello, fino a influenzare la previsione finale dell’altezza della mareggiata. Il risultato? Una previsione non solo accurata, ma corredata da un intervallo di confidenza che ci dice “quanto possiamo fidarci” di quella previsione. Essenziale per un sistema di allerta precoce!

Dati, Dati e Ancora Dati (Ma con Intelligenza!)

Per addestrare il mio sistema, ho usato un tesoro di dati: le rianalisi ERA-5 del Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF). Parliamo di stime orarie di variabili meteorologiche su una griglia globale di 30 km. Questi dati sono il “vero” (o quasi) con cui il modello impara. Per le previsioni operative, invece, uso i forecast dell’IFS (Integrated Forecasting System) dell’ECMWF. La furbizia sta nel confrontare le previsioni storiche dell’IFS con i dati di rianalisi ERA-5 corrispondenti: così posso quantificare l’errore tipico delle previsioni meteo e incorporarlo nel mio modello.

Gli input che ho scelto sono la pressione media a livello del mare e le componenti della velocità del vento a 10 metri di altezza. Ma attenzione: considerare un’area geografica vasta e molti istanti temporali (ad esempio, le 48 ore precedenti più l’ora della previsione) può generare una quantità di dati ingestibile. Per questo, ho usato l’Analisi delle Componenti Principali (PCA), una tecnica matematica che riduce la dimensionalità dei dati, estraendo solo le informazioni più importanti e scartando il “rumore”. È come distillare l’essenza del meteo!

Per le reti neurali, ho optato per un’architettura chiamata LSTM Bidirezionale (Long Short-Term Memory). Le LSTM sono fantastiche perché “ricordano” le informazioni per lunghi periodi, analizzando i dati sia in avanti che all’indietro nel tempo. Perfette per capire le dipendenze temporali che guidano le mareggiate.

Il Test sul Campo: Millport, Scozia

Basta teoria, passiamo ai fatti! Ho messo alla prova il mio sistema nel Firth of Clyde, un’area costiera nel sud-ovest della Scozia particolarmente vulnerabile. Ho confrontato le previsioni del modello con le osservazioni reali delle mareggiate a Millport. E i risultati? Beh, lasciatemelo dire, sono stati entusiasmanti! Per le previsioni a 24 ore di anticipo, nel periodo 2021-2023, abbiamo raggiunto un coefficiente di correlazione di 0,942 e un errore medio assoluto (MAE) di soli 0,06 metri per tutte le osservazioni. Ancora più importante, per le mareggiate più estreme (sopra 0,75 metri), il MAE è stato di appena 0,10 metri. Questo significa che il sistema è incredibilmente accurato proprio quando serve di più!

L’approccio ABMS, che combina le previsioni di più reti, ha superato le prestazioni di ogni singola rete neurale. E l’integrazione dell’incertezza delle previsioni meteo tramite il metodo MCBA si è rivelata cruciale per definire intervalli di confidenza affidabili, specialmente per gli eventi estremi. L’intervallo di predizione tipico è di circa 48 cm, il che fornisce un’indicazione chiara e utilizzabile del possibile range dell’altezza della mareggiata.

Per darvi un termine di paragone, il modello fisico NTSLF NEMO, usato nel Regno Unito, per previsioni a 0-6 ore ha un coefficiente di correlazione di 0,927 e un RMSE di 0,09 m. Il mio sistema MCBA, per previsioni a 24 ore, ha mostrato un CC migliore e un RMSE inferiore! E la cosa fantastica è che il tempo di calcolo per ottenere una previsione è nell’ordine dei secondi, il che lo rende perfetto per applicazioni in tempo reale.

Cosa Significa Tutto Questo e Dove Andremo?

Questo lavoro dimostra che un approccio basato sul machine learning, se ben congegnato per gestire le incertezze, può davvero fare la differenza. Il sistema che ho sviluppato, chiamato Robust Surge Forecasting System (RSFS), non solo fornisce previsioni accurate, ma offre anche quell’intervallo di confidenza che è oro colato per chi deve prendere decisioni critiche. È un sistema modulare, quindi posso aggiornarlo facilmente man mano che migliorano le tecniche di rete, la disponibilità di dati o l’accuratezza delle previsioni meteo.

Certo, c’è sempre spazio per migliorare. Potremmo affinare ulteriormente l’architettura delle reti neurali, esplorare iperparametri diversi, o magari aumentare l’area geografica considerata per catturare ancora meglio i processi atmosferici su larga scala. Si potrebbe anche estendere l’orizzonte temporale delle previsioni, magari fino a due settimane, anche se questo richiederebbe un’attenta valutazione di come si propaga l’incertezza su tempi così lunghi.

La bellezza di questa metodologia è la sua potenziale applicabilità globale. Ovunque ci siano dati storici sulle mareggiate (o rianalisi di questi dati) e previsioni meteorologiche, il mio sistema può essere addestrato e messo all’opera. Anche dove non ci sono mareografi, i dataset di rianalisi offrono un’alternativa preziosa.

In conclusione, credo fermamente che questo approccio rappresenti un passo avanti significativo. Fornire previsioni di mareggiate robuste, con un chiaro confine di errore, e con un preavviso sufficiente, è fondamentale per proteggere le nostre coste e le comunità che le abitano. E io sono orgoglioso di aver dato il mio contributo!

Fonte: Springer