Roma – Grazie al machine learning sarà possibile tracciare con efficienza e in tempo reale l’inquinamento derivante da tempeste di sabbia e polvere che rappresenta una grave minaccia all’ambiente e alla salute pubblica. È quanto emerge da uno studio guidato dall’Accademia cinese delle scienze meteorologiche e pubblicato su National Science Review. Il PM 10 , il principale inquinante delle tempeste di sabbia e polvere, viene normalmente tracciato tramite dati da satelliti e da sensori a terra, ma questo metodo presenta gravi ritardi nella fornitura delle informazioni rilevanti. Gli autori del nuovo studio hanno cercato di ovviare a questo problema utilizzando l’apprendimento automatico e creando un sistema che potesse essere aggiornato in maniera dinamica. Il sistema comprende tre moduli principali e integra uno specifico set di dati sulla visibilità di superficie, sviluppato dal team di ricerca per rappresentare una fonte di input chiave. Gli autori hanno testato il sistema durante una grande tempesta di sabbia iniziata il 14 marzo 2021 nella Cina settentrionale. Il loro modello ha mostrato prestazioni “eccezionali” nel tracciamento in tempo reale dell’evoluzione su piccola scala dell’intrusione di polvere. Ha inoltre catturato con successo le variazioni dinamiche del PM 10 in aree oltre la portata delle immagini satellitari geostazionarie e delle reti di osservazione terrestre. “Questo nuovo framework supera i limiti dell’attuale monitoraggio PM 10 basato sui satelliti – hanno spiegato i ricercatori – Restiamo impegnati a far progredire i nostri modelli incorporando informazioni più dettagliate per migliorare la precisione del recupero. Il nostro obiettivo è produrre set di dati ancora più affidabili, fornendo un solido supporto per il monitoraggio ambientale atmosferico”.(30Science.com)
