I sistemi di intelligenza artificiale prevedono tempeste di polvere con maggiore precisione in Asia

La primavera è considerata una bella stagione in tutto il mondo, ma molti paesi asiatici affrontano ogni anno il problema delle tempeste di sabbia in primavera. A marzo, alcune aree della Cina hanno dovuto affrontare lo stesso problema quando alle persone che vivevano lì è stato detto di non uscire perché avrebbero soffiato venti veloci, che avrebbero raggiunto i 100 chilometri all’ora.

Innanzitutto, la Mongolia Interna in Cina è stata colpita dalla tempesta di sabbia, poi è stato Pechino, dove è stato emesso un avvertimento di chiudere le finestre e rimanere in casa mentre la polvere raggiungeva la città dopo aver invaso le pianure della Mongolia Interna cinese e alcune aree della Mongolia. In molti casi, la visibilità si riduceva a meno di 90 metri durante i temporali mentre il cielo diventava giallo e cupo.

Meteorologi e scienziati cinesi hanno sviluppato alcuni sistemi di previsione nel corso degli anni, a partire dagli anni ’90. Ma stanno avanzando i loro sforzi per avere un’idea migliore e informazioni più accurate su dove viene inizialmente raccolta la polvere, in quanta quantità e come cambia il percorso man mano che la tempesta avanza da un’area all’altra. I sistemi su cui fanno affidamento non sono esenti da errori, come lo sono tutti i sistemi.

Una tempesta di polvere sopra il Mar Arabico. Fonte: NASA .

Ricercatori e scienziati asiatici hanno utilizzato la modellazione climatica e ora l’intelligenza artificiale per ottenere stime e previsioni migliori per questo fenomeno che devono affrontare ogni anno. Queste condizioni climatiche hanno conseguenze economiche e, con previsioni migliori, si potrebbero risparmiare milioni di dollari ogni anno. Poiché si stima che in un solo trimestre le perdite possano raggiungere più di 4 milioni di dollari, compresi danni alle infrastrutture, alle fattorie e alle unità abitative.

Cause, fonti e conseguenze

Il Sahara in Africa, il deserto più grande del mondo, è anche la più grande fonte di sabbia per queste tempeste. Mentre in Asia, il deserto del Gobi è una delle fonti più grandi, che si trova in parte in Mongolia e in parte in Cina. Ora gli scienziati stanno lavorando a soluzioni per prevedere le tempeste di sabbia basate sull’intelligenza artificiale. I ricercatori cinesi dispongono già di dati significativi sulle tempeste di sabbia che utilizzano per le previsioni, sia attraverso i satelliti e i centri di osservazione terrestre, sia dati provenienti da modelli di simulazione di diverso tipo.

Quando venti veloci soffiano su aree aride, sollevano le particelle di polvere dal suolo nell’aria, a volte fino a 1500 metri, e le trasportano da un’area all’altra. Secondo gli esperti, la combinazione di polvere e aria in rapido movimento può percorrere distanze piuttosto lunghe. E assorbono anche batteri e particelle metalliche, che sono tossiche, insieme alla polvere, questa combinazione è piuttosto dannosa per la salute delle persone e anche per l'ambiente.

Come durante questi temporali, i tassi di mortalità aumentano, non solo per incidenti causati dal vento ma anche per malattie cardiovascolari e respiratorie. Le morti per problemi cardiovascolari aumentano del 25% e quelle per problemi respiratori aumentano del 18%.

C’è anche un costo climatico per queste tempeste di sabbia: si stima che riducano l’acqua e la nutrizione del suolo e ciò potrebbe comportare una riduzione dei raccolti. La Mongolia stima una riduzione del 24% nei raccolti dei suoi raccolti proprio a causa di queste tempeste. Ogni anno, su scala globale, 334 milioni di persone vengono colpite dalle tempeste di sabbia.

Sistemi di intelligenza artificiale per la previsione delle tempeste di sabbia

I sistemi di intelligenza artificiale cinesi possono prevedere tempeste di sabbia in 13 paesi dell’Asia, tra cui Cina, Tagikistan e Pakistan, 12 ore prima e su base oraria. Quando hanno iniziato le prove l’anno scorso, i sistemi basati sull’intelligenza artificiale hanno mostrato risultati migliori rispetto ai sistemi non basati sull’intelligenza artificiale, con il 13% di errori in meno. I ricercatori stanno anche lavorando per portare questi sistemi su app mobili per consentire al pubblico di ottenere previsioni e avvisi tempestivi sulle tempeste di polvere.

Gli scienziati cinesi hanno anche sviluppato un sistema chiamato DAPS (Dust Assimilation and Prediction System). Questo sistema può fornire previsioni per 48 ore. Il sistema utilizza l'assimilazione dei dati, in questo processo i dati osservativi sono integrati con i calcoli del modello AI per l'accuratezza delle previsioni. Questo sistema rende il processo quasi automatico. Gli algoritmi di deep learning vengono utilizzati per le previsioni rimuovendo i bias nei dati osservativi. Il sistema è utile per fornire previsioni per Cina, Mongolia, Giappone, Corea del Sud e anche Corea del Nord, con dettagli su quanto densa potrebbe essere la tempesta e come la polvere si diffonderà nelle diverse aree.

Una tempesta di sabbia si è abbattuta su parte del Pakistan, dell’Iran e dell’Afghanistan. Fonte: NASA .

Anche il cambiamento climatico gioca un ruolo nel peggioramento delle condizioni meteorologiche, ma l’amplificazione artica, che modifica i modelli di circolazione del vento ed è un evento meteorologico, ha ridotto i livelli di polvere nell’Asia meridionale e occidentale. Ma lo stesso fenomeno ha peggiorato le condizioni della polvere in Pakistan, dove Karachi e Lahore, due delle sue principali città, si trovano ad affrontare un degrado della qualità dell’aria, spesso risultando le più tossiche e tra le prime dieci in tutto il mondo.

Le piantagioni di alberi svolgono un ruolo importante nel controllo della desertificazione del territorio, che è la principale causa delle tempeste di sabbia. Come concordano sul fatto che le tempeste di polvere colpiscono soprattutto le aree remote con meno sviluppo. Gli sforzi contro la desertificazione devono essere migliorati con il sostegno del governo per ridurre l’impatto delle tempeste e ridurre i livelli di polvere, insieme al progresso tecnologico.

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