Video: Quando il tempo meteorologico diventa clima - space 2024
Le previsioni del tempo sono sempre state estremamente difficili, dato il numero di variabili coinvolte e le complesse interazioni tra queste variabili. Drammatici aumenti nella capacità di raccogliere ed elaborare i dati hanno notevolmente migliorato la capacità dei meteorologi di individuare i tempi e la gravità di uragani, inondazioni, tempeste di neve e altri eventi meteorologici.
Un esempio di un'applicazione dei big data alle previsioni del tempo è il Deep Thunder di IBM. A differenza di molti sistemi di previsioni del tempo, che forniscono informazioni generali su una vasta area geografica, Deep Thunder fornisce previsioni per località estremamente specifiche, come un singolo aeroporto, in modo che le autorità locali possano ottenere informazioni criticamente importanti in tempo reale. Ecco alcuni esempi delle informazioni che Deep Thunder può fornire:
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Stime delle aree in cui è probabile che le alluvioni siano più gravi
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La forza e la direzione delle tempeste tropicali
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La quantità più probabile di neve o pioggia che cadrà in un'area specifica > Le posizioni più probabili delle linee elettriche interrotte
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Stime delle aree in cui è probabile che le velocità del vento siano maggiori
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Le posizioni in cui i ponti e le strade sono più probabilità di essere danneggiati dalle tempeste
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Questa informazione è essenziale per la pianificazione di emergenza. Utilizzando i big data, le autorità locali possono anticipare meglio i problemi causati dalle condizioni meteorologiche prima che si verifichino. Ad esempio, i pianificatori possono fare preparativi per evacuare le aree basse che potrebbero essere inondate. È anche possibile fare piani per aggiornare le strutture esistenti. (Ad esempio, le linee elettriche che sono soggette a essere disattivate da forti venti possono essere aggiornate.)
IBM fornisce anche una potenza di calcolo enorme all'amministrazione meteorologica coreana (KMA) per abbracciare appieno la tecnologia dei big data. Il KMA raccoglie più di 1,5 terabyte di dati meteorologici ogni giorno, il che richiede un'enorme quantità di memoria e potenza di elaborazione da analizzare. Usando i big data, il KMA sarà in grado di migliorare le sue previsioni riguardo la forza e la posizione delle tempeste tropicali e di altri sistemi meteorologici.
Un terabyte equivale a un trilione di byte. Sono 1, 000, 000, 000, 000 byte di informazioni. Scriveresti un trilione di byte in notazione scientifica come 1. 0 x 10
12 . Per metterlo in prospettiva, occorrerebbero circa 1 500 CD per archiviare un singolo terabyte. Comprese le loro custodie di plastica, che si accumulerebbero come una torre di CD alta 40 piedi. Un altro esempio di utilizzo dei big data nelle previsioni del tempo ha avuto luogo durante l'uragano Sandy nel 2012 - la "tempesta del secolo". "Il National Hurricane Center è stato in grado di utilizzare la tecnologia dei big data per prevedere l'atterraggio dell'uragano entro 30 miglia con cinque giorni di anticipo. Questo è un drammatico aumento dell'accuratezza rispetto a ciò che era possibile anche 20 anni fa. Di conseguenza, la FEMA e altre organizzazioni per la gestione delle catastrofi erano molto più preparate ad affrontare il disastro di quanto sarebbe potuto accadere negli anni '90 o prima.
Una delle conseguenze interessanti della raccolta e dell'elaborazione di più dati meteorologici è l'apparenza di società che vendono assicurazioni personalizzate per proteggersi dai danni del tempo. Un esempio è la Climate Corporation, che è stata costituita nel 2006 da due ex dipendenti di Google. The Climate Corporation vende servizi di previsioni meteorologiche e assicurazioni specializzate agli agricoltori che cercano di coprire il rischio di danni alle colture. L'azienda utilizza i big data per individuare i tipi di rischi rilevanti per un'area specifica, sulla base di enormi quantità di dati sull'umidità, sul tipo di suolo, sulle rese delle colture passate e così via.
L'agricoltura è un'attività eccezionalmente rischiosa, perché la variabile del tempo è molto meno prevedibile rispetto alle variabili che influenzano la maggior parte delle altre imprese, come i tassi di interesse, lo stato dell'economia e così via. Sebbene l'assicurazione agricola sia disponibile dal governo federale, in molti casi non è sufficiente per soddisfare i tipi più specializzati di rischi che affliggono i singoli agricoltori. The Climate Corporation colma le lacune nell'assicurazione federale - lacune che sarebbe impossibile offrire senza una migliore comprensione dei fattori di rischio che devono affrontare i singoli agricoltori. In futuro, man mano che saranno disponibili più dati, potrebbero essere disponibili prodotti assicurativi ancora più specializzati (come l'assicurazione per colture specifiche).
