Previsioni del Calore Estremo diurno e notturno a Parigi
Un recente studio pubblicato su arXiv (arXiv:2508.12886v4) esplora l’applicazione dell’apprendimento statistico quantile per prevedere le temperature dell’aria estreme a Parigi. La ricerca, condotta utilizzando i dati della stazione meteorologica di Paris-Montsouris, si concentra sulla previsione dei valori Q(.90) sia diurni che notturni, ovvero il 90° percentile delle temperature. Questo approccio, definito come una forma di “piccola IA”, si concentra sull’identificazione delle temperature più elevate e rare, piuttosto che tentare di prevedere direttamente l’inizio e la fine delle ondate di calore.
I ricercatori hanno utilizzato otto indicatori meteorologici disponibili quotidianamente, con un ritardo di 14 giorni, per creare previsioni a due settimane di distanza. L’utilizzo di modelli di previsione conformi ha permesso di quantificare l’incertezza delle previsioni con proprietà di validità comprovate. I risultati ottenuti per le temperature diurne e notturne sono promettenti, offrendo misurazioni affidabili dell’incertezza. Questo approccio offre importanti benefici per le politiche e le pratiche future, fornendo strumenti avanzati per la gestione del rischio legato alle ondate di calore nella capitale francese.
Lo studio dimostra come l’apprendimento statistico quantile possa essere uno strumento prezioso per la previsione del clima, in particolare per eventi estremi come le ondate di calore, consentendo una migliore preparazione e risposta.
Paper: ArXiv.org