Data-Science-per-prevedere-i-terremoti

Data-Science-per-prevedere-i-terremoti

Data-Science-per-prevedere-i-terremoti. L’informatica moderna è in grado di prevedere i terremoti?

Oggi non siamo ancora in grado di prevedere in maniera precisa dove e quando avverrà un evento tellurico. Tuttavia le attuali ricerche sono molto vicine al risultato.

Parliamo di Big Data, Data Science con l’utilizzo di Python con una serie di framework specifici.

Nel Luglio 2019 una importante conferenza internazionale, la Scipy 2019 ha parlato proprio di questo argomento.

Scipy è una conferenza annuale americana in ambito scientifico-informatico. Nelle conferenze si discute di progetti basati su Python e di Data Science. Scipy infatti è un’importante strumento utilizzato nei progetti di intelligenza artificiale.

In Texas si è discusso dello studio e dell’applicazione di Python per l’analisi e previsione dei terremoti.

Nel video seguente trovate l’intervento di Michael Earne che presenta il progetto di lavoro al NEIC (National Earthquake Information Center, USA).

Il problema dei terremoti è molto sentito negli Stati Uniti, specialmente nella zona della California.

L’informatica (ed in particolare il Data Science) sta entrando sempre più nei centri di ricerca scientifica. La Sismologia è un campo di applicazione.

Python viene utilizzato al NEIC in particolare per studiare la “Pronta valutazione della risposta globale al terremoto” (PAGER : Prompt Assestment of Global Earthquake for response).

Inoltre il sistema utilizzato nel progetto fa utilizzo di mappe telluriche (Shakemaps), DYFI (Do You Fell It?) come indice di impatto e percezione del terremoto dagli abitanti; troviamo inoltre un comprehensive catalog  (COMCAT).

Il COMCAT è una libreria di dati che contiene informazioni come, tempo, luogo, magnitudo. Il COMCAT aggrega altri dati come le shakemaps e DYFI.

Per l’accesso ai dati viene utilizzato Libcomcat. E’ un wrapper Python per COMCAT web API.

Tra gli altri dati utilizzati troviamo le “Ground Motion from waveforms” ovvero il movimento del suolo dovuto dalle onde telluriche. L’utilizzo di un modello di equazione cerca di prevedere il Ground Motion. I dati dei sismografi sono uniti con il Ground motion in una Shakemap.

In questo contesto si riescono a stimare (PANGER product) e determinare in tempo reale:

• danni e perdite economiche determinate da un terremoto
• popolazione esposta al terremoto
• città esposte al sisma

Studiando i terremoti avvenuti, il sistema può creare degli ALERT che possono essere di colori verde, giallo arancione e rosso a seconda della pericolosità/ danni che può causare.

Tutti questi strumenti sono presenti ed accessibili su Github.

Principalmente il sistema è in grado di prevedere scosse di assestamento dallo studio di dati storici e di terremoti appena avvenuti. Quindi in generale la capacità di prevedere luoghi e tempi in cui avverrà un terremoto è ancora irrealizzabile.

Tuttavia i passi da gigante fatti in questi anni ci aiutano nella gestione e prevenzione delle aree sismiche.

(Fonte1) (Fonte2)

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