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Risultati da 191 a 200 di 247

Discussione: Come sarà l'estate 2021 ?

  1. #191
    ADMIN AND WEATHER EXPERT L'avatar di Fulvio
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    Citazione Originariamente Scritto da Andrew Visualizza Messaggio
    SUMMER '21 - STRANI SEGNALI .. .. ... .. . . .. FREDDI !!!
    da tempo se ne vedono ma.....wait resta sempre la parola d'ordine con queste previsioni a lunga scadenza...

  2. #192
    robert
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    ' proiezione ' estiva periodo fra luglio e settembre 2021 , estate astronomica , secondo il modello CFSv2


  3. #193
    FISICO DELL' ATMOSFERA - RESPONSABILE SCIENTIFICO METEOLAND L'avatar di Andrew
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    Citazione Originariamente Scritto da robert Visualizza Messaggio
    ' proiezione ' estiva periodo fra luglio e settembre 2021 , estate astronomica , secondo il modello CFSv2


    Ecco , da questa di robert si vede benissimo che non si raggiungerebbe nella media neppure in pieno​ 1° Centigrado ! Peccato ci sarebbe voluta quella contenente anche il mese di Giugno .. .. .. ,, ,, ,

  4. #194
    FISICO DELL' ATMOSFERA - RESPONSABILE SCIENTIFICO METEOLAND L'avatar di Andrew
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    Citazione Originariamente Scritto da Fulvio Visualizza Messaggio
    da tempo se ne vedono ma.....wait resta sempre la parola d'ordine con queste previsioni a lunga scadenza...

    Non previsioni Fulvio , [ quelle erano di Bernacca & Co. .. .. ] queste sono "proiezioni Climatiche" su basi scientifiche con algoritmi scaturenti dall' A.I.
    qualcosina in piu' .. ...

  5. #195
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    E non detto da me.. .. .. [ anche perche' chi sarei io .. .. ] MA DA COSTORO !

    Possiamo contare sull’intelligenza artificiale per salvare il clima?

    Quando parlano di ‘intelligenza artificiale’, molti intendono il machine learning (ML, ossia apprendimento automatico), una serie di algoritmi in grado di imparare dai dati,” spiega il dottor David Rolnick, professore assistente all’università della Pennsylvania. “In genere, non è che l’IA faccia le cose meglio dell’uomo, però le fa molto più rapidamente, ed è in grado di identificare schemi e dinamiche analizzando un’impressionante quantità di dati.” Ed è proprio questa capacità di elaborare eraffinare le informazioni molto velocemente e trovare delle connessioni che rendel’IA rivoluzionaria per molti settori.
    Ciò vale nondimeno per la climatologia e il monitoraggio dei cambiamenti climatici. I satelliti raccolgono dati sul clima a livelli prima inimmaginabili. Le previsioni meteo raggiungono livelli di dettaglio eccezionali. I modelli e gli scenari climatici però presentano ancora troppe incognite. Gli scienziati stanno sfruttando l’IA per districare questo fitto labirinto di dati e raffinare la climatologia fino a elaborare previsioni più accurate che consentano alla società e alla natura di adattarsi al futuro. “Il ML permette di apprendere comportamenti complessi dai dati senza comprensione fisica,” dice il dottor Peter Düben, ricercatore presso l’ECMWF. “Più dati ci sono, migliori diventano gli strumenti. Con l’aumentare della quantità di dati disponibili, gli strumenti di machine learning migliorano e possono quindi diventare sempre più utili per gli scienziati del settore.”

    L’IA può aiutare gli scienziati a leggere le immagini dei satelliti e a generare proiezioni

    Secondo la dottoressa Nataliya Tkachenko, capo scienziata dei dati e dell’IA presso l’università di Oxford:“Usare le macchine ci aiuta a effettuare misurazioni e monitoraggi del mondo reale, indispensabili per prendere decisioni migliori in vista di un futuro incerto. Nella sua forma più autentica, l’IA non si occupa dei dati in quanto tali, ma si concentra soprattutto sull’individuazione di schemi, dinamiche e connessioni nel mondo complesso; l’obiettivo finale è prendere decisioni o elaborare le informazioni.”
    Gli scienziati hanno utilizzato con successo l’IA per produrre immagini più dettagliate della Terra. “L’IA è eccezionale nel fornire informazioni territoriali, è uno dei suoi superpoteri,” dice il dottor Pierre-Phillippe Mathieu, capo del PhiLab Explore Office presso l’Agenzia Spaziale Europea. Il dottor Vincent Peuch, direttore del Copernicus Atmospheric Monitoring Service (CAMS), concorda: “È davvero molto efficace nel comparare immagini satellitari e tracciare automaticamente le variazioni della copertura del suolo, cosa particolarmente utile nelle aree del mondo in cui manca un monitoraggio sul territorio. Aiuta inoltre a velocizzare i modelli computerizzati, e a ridurne i costi di esercizio, specie per le previsioni meteo dettagliate che vanno fornite in tempi molto brevi.”

    ll Climate Change Service (C3S) e il CAMS di Copernicus stanno testando e utilizzando l’IA per individuare variazioni della copertura arborea e del suolo, raffinando le previsioni della qualità dell’aria a livello delle città, e per elaborare automaticamente le immagini satellitari, come spiega il dottor Peuch.
    Nel Mare di Amundsen, al largo delle coste occidentali dell’Antartide, gli esperti del British Antarctic Survey (BAS) presso il Turing Institute stanno usando tecnologie di ML per localizzare, tracciare e monitorare la frammentazione degli iceberg in pezzi più piccoli, e addestrano gli algoritmi di IA per predire il futuro dei ghiacci marini. D’altro canto, l’IA consente loro di interpretare queste previsioni che potrebbero aiutarli a capire meglio come le variabili climatiche si influenzano reciprocamente nello spazio e nel tempo.
    Il campo di applicazione dell’IA per risolvere problematiche ambientali e sociali, grandi e piccole, continua a espandersi. L’università di Washington ha in progetto di utilizzare l’IA per tracciare e prevedere meglio le ondate di calore marine; il Centro per la Conservazione delle Risorse in Tanzania utilizzerà l’IA per rilevazioni aeree dell’attività umana e faunistica allo scopodi evitare i conflitti tra animali e uomo. La città di Boston ha testato il software di GreenCityWatch per tenere un inventario degli alberi basato sull’IA che controlli in modo preciso il numero e la salute delle logge urbane al finedi implementare politiche pubbliche adeguate.

  6. #196
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    Non avrei messo in uso l' a. I. Senza che lo fosse gia' da questi enti.. .. .

  7. #197
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    Chi lo usa gia' da oltre un anno : A elencare in maniera sistematica tutti i settori in cui il machine learning (l’algoritmo alla base dell’intelligenza artificiale) può dare un contributo fondamentale è un approfondito paper dal titolo “Tackling Climate Change with Machine Learning”, realizzato da un ricercatore dell’Università della Pennsylvania in collaborazione con alcuni studiosi dei più prestigiosi atenei americani e non. Una della parole chiave della ricerca è “mitigazione”, che fa capire come l’adozione delle tecnologie contro i cambiamenti climatici può aiutare a rallentare un preoccupante trend, ma non rappresenta la soluzione a tutte le questioni collegate all’ambiente. Non siamo di fronte al cosiddetto silver bullet, capace di risolvere tutti i problemi in un solo colpo, ma di uno strumento che permette di individuare misure i cui risultati si potranno osservare sia nel lungo periodo sia con azioni che possono avere un impatto già nel medio termine.

  8. #198
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    IL MIO SYSTEM IN USO E' IL NAMU D.F. - Cosa si intende per sottosistemi di un modello climatico?“I modelli climatici classici sono formati da equazioni che descrivono la dinamica di singoli sottosistemi del sistema clima: l’atmosfera, gli oceani, i ghiacci, le terre, la biosfera. Su questi sottosistemi agiscono degli influssi esterni, quelli naturali come la radiazione solare e le polveri vulcaniche, e quelli di origine umana, come l’aumento di gas ad effetto serra – come l’anidride carbonica – e altri inquinanti, nonché il fenomeno della deforestazione”-
    Su quale presupposto si basa il collegamento tra rete neurale e cambiamento climatico?
    “Il cervello di un bambino che cresce aggiusta pian piano i propri circuiti neuronali e impara infine semplici regole e relazioni causa-effetto che regolano l’ambiente in cui vive, per esempio per muoversi correttamente all’interno di esso. Come questo bimbo, il modello di cervello artificiale che abbiamo sviluppato ha studiato i dati climatici disponibili e ha trovato le relazioni tra i fattori naturali o umani e i cambiamenti del clima, in particolare quelli della temperatura globale. È importante sottolineare che il cervello artificiale impara da zero, senza nessuna conoscenza pregressa del sistema, ma solo partendo dai dati che ha”.
    “Si osserva una rispondenza con i modelli climatici classici. Di fatto nell’intelligenza artificiale il principio è scevro di informazioni, pertanto i diversi elementi perturbativi esterni sono inseriti e piano piano il cervello ‘impara’, cioè la ‘forza delle sinapsi’ cambia, fino a fissarsi definitivamente con la scoperta delle leggi di funzionamento del sistema. Da qui l’individuazione delle cause dei cambiamenti climatici. I nostri risultati sono chiari a partire dal 1910. Innanzi tutto, le reti neurali da noi costruite confermano che la causa fondamentale del riscaldamento globale degli ultimi 50 anni è l’aumento di concentrazione dei gas serra, dovuto soprattutto alle nostre combustioni fossili e alla deforestazione. Nell’ultimo secolo si osserva che, mentre l’influsso solare non ha avuto alcun peso sulla tendenza all’aumento degli ultimi decenni, le sue variazioni hanno causato almeno una parte dell’incremento di temperatura cui si è assistito dal 1910 al 1945. La pausa nel riscaldamento registrata tra il 1945 e il 1975, invece, è dovuta all’effetto combinato di un ciclo naturale del clima visibile particolarmente nell’Atlantico e delle emissioni antropiche di particelle contenenti zolfo, a loro volta causa di cambiamenti nel ciclo naturale. Di fatto tutti questi modelli attribuiscono alle azioni umane, in particolare all’emissione di gas serra come l’anidride carbonica, l’aumento delle temperature nell’ultimo mezzo secolo, e questa uniformità di risultati non sorprende, poiché i modelli sono piuttosto simili tra loro. Un’analisi completamente diversa consente ora di capire meglio che questi risultati sono solidi“.

  9. #199
    robert
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    Alcuni dati storici relativi la stagione estiva , le estati in assoluto piu fresche e piovose in Italia

    Nel primo ventennio del '900 , fra il 1900 e 1919 fase climatica decisamente piu fresca e piovosa ,


    molto piovosa anche la stagione estiva , periodo particolarmente piovoso secondo i dati medi pluvio storici fra il 1909 e 1918

    in Italia estate tra le piu ' fredde ' e piovose nel 1903 , 1909 , 1910 , 1913 , 1914 , 1918 , nella Top Ten delle estati in assoluto piu fresche e piovose

  10. #200
    robert
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    Citazione Originariamente Scritto da Andrew Visualizza Messaggio
    IL MIO SYSTEM IN USO E' IL NAMU D.F. - Cosa si intende per sottosistemi di un modello climatico?“I modelli climatici classici sono formati da equazioni che descrivono la dinamica di singoli sottosistemi del sistema clima: l’atmosfera, gli oceani, i ghiacci, le terre, la biosfera. Su questi sottosistemi agiscono degli influssi esterni, quelli naturali come la radiazione solare e le polveri vulcaniche, e quelli di origine umana, come l’aumento di gas ad effetto serra – come l’anidride carbonica – e altri inquinanti, nonché il fenomeno della deforestazione”-
    Su quale presupposto si basa il collegamento tra rete neurale e cambiamento climatico?
    “Il cervello di un bambino che cresce aggiusta pian piano i propri circuiti neuronali e impara infine semplici regole e relazioni causa-effetto che regolano l’ambiente in cui vive, per esempio per muoversi correttamente all’interno di esso. Come questo bimbo, il modello di cervello artificiale che abbiamo sviluppato ha studiato i dati climatici disponibili e ha trovato le relazioni tra i fattori naturali o umani e i cambiamenti del clima, in particolare quelli della temperatura globale. È importante sottolineare che il cervello artificiale impara da zero, senza nessuna conoscenza pregressa del sistema, ma solo partendo dai dati che ha”.
    “Si osserva una rispondenza con i modelli climatici classici. Di fatto nell’intelligenza artificiale il principio è scevro di informazioni, pertanto i diversi elementi perturbativi esterni sono inseriti e piano piano il cervello ‘impara’, cioè la ‘forza delle sinapsi’ cambia, fino a fissarsi definitivamente con la scoperta delle leggi di funzionamento del sistema. Da qui l’individuazione delle cause dei cambiamenti climatici. I nostri risultati sono chiari a partire dal 1910. Innanzi tutto, le reti neurali da noi costruite confermano che la causa fondamentale del riscaldamento globale degli ultimi 50 anni è l’aumento di concentrazione dei gas serra, dovuto soprattutto alle nostre combustioni fossili e alla deforestazione. Nell’ultimo secolo si osserva che, mentre l’influsso solare non ha avuto alcun peso sulla tendenza all’aumento degli ultimi decenni, le sue variazioni hanno causato almeno una parte dell’incremento di temperatura cui si è assistito dal 1910 al 1945. La pausa nel riscaldamento registrata tra il 1945 e il 1975, invece, è dovuta all’effetto combinato di un ciclo naturale del clima visibile particolarmente nell’Atlantico e delle emissioni antropiche di particelle contenenti zolfo, a loro volta causa di cambiamenti nel ciclo naturale. Di fatto tutti questi modelli attribuiscono alle azioni umane, in particolare all’emissione di gas serra come l’anidride carbonica, l’aumento delle temperature nell’ultimo mezzo secolo, e questa uniformità di risultati non sorprende, poiché i modelli sono piuttosto simili tra loro. Un’analisi completamente diversa consente ora di capire meglio che questi risultati sono solidi“.
    fra il 1945 e 1976 ci sono stati anche una serie di eventi La Nina , periodi associati ENSO/AMO in fase piu fredda , Oceani mediamente piu freddi che hanno contribuito ad una lieve diminuzione della temp. media globale di circa mezzo grado .
    In questo periodo tra il 1945 e 1976 anche eventi La Nina in assoluto piu forti come intensita' e durata fra il 1954 e 1957 , e fra il 1973 e 1976




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