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Design and development of a full-stack platform for validation of the WRF weather forecasts model

Marco Bergesio

Design and development of a full-stack platform for validation of the WRF weather forecasts model.

Rel. Daniele Trinchero, Giovanni Paolo Colucci, Massimiliano Manfrin, Valentina Andreoli. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2020

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Abstract:

ABSTRACT Background La tecnologia diventa giorno dopo giorno sempre più pervasiva in ogni ambito, anche in quelli apparentemente da lei più distanti, con lo scopo di cercare di migliorare l’attività dei settori storicamente non tecnologici, quali ad esempio l’agricoltura. Proprio in questo campo, oggigiorno sono disponibili molti modelli matematici che simulano la crescita delle piante e lo sviluppo delle loro malattie. Tali modelli operano con dati raccolti in tempo reale da appositi sensori posizionati nei campi coltivati. Grazie a questi sensori e all’attività di analisi dei dati è possibile prevenire l’insorgere delle malattie agendo in anticipo con opportune contromisure. Contemporaneamente, sono disponibili molte strategie per il calcolo di previsioni meteorologiche che potrebbero essere di supporto a tali modelli, ma questi due mondi che condividono un terreno comune non sono in comunicazione tra loro. Obiettivo Questa tesi vuole mettere in contatto il mondo della meteorologia con quello dell’agrometeorologia, introducendo l’utilizzo delle previsioni meteorologiche nell’applicazione dei modelli agrometeorologici. Se fossero disponibili non solo dati raccolti in tempo reale, ma anche dati di tipo previsionale, i modelli potrebbero produrre risultati migliori. Questo renderebbe possibile intervenire con ancora più anticipo per prevenire le malattie delle piante causate dalle condizioni meteorologiche. Ma prima di poter introdurre l’utilizzo delle previsioni meteorologiche nell’applicazione dei modelli agrometeorologici, è obbligatoria una fase di validazione dei dati previsionali per valutarne la bontà e il grado di affidabilità. Questa tesi fornisce il punto di partenza per effettuare tali operazioni di validazione dei dati previsionali. Metodologia Per raggiungere l’obiettivo descritto, si propone la realizzazione di una piattaforma web che raccolga i dati previsionali, forniti dal Dipartimento di Fisica dell’Università degli studi di Torino, e i dati misurati dalle stazioni agrometeorologiche della Regione Piemonte. Questi dati sono debitamente organizzati e memorizzati in un database. Per permettere le operazioni volte a validare i dati, l’applicazione fornisce un’architettura a plugin, in grado di permettere in modo facile e veloce l’aggiunta di nuove funzionalità in futuro. Conclusioni Questa applicazione permette di validare le previsioni meteorologiche e di effettuare miglioramenti nel loro calcolo se necessari. Se da questa analisi risulterà possibile utilizzare le previsioni meteorologiche nell’impiego dei modelli matematici fitosanitari, si apriranno nuovi ed interessanti scenari per quanto riguarda il mondo dell’agricoltura, che potrà così sempre più soddisfare le sentite esigenze di un approccio ecosostenibile volto alla salvaguardia dell’ambiente, limitando l’utilizzo delle risorse non rinnovabili e la produzione di sostanze inquinanti. L’impiego della tecnologia in tale settore permette di anticipare il verificarsi degli eventi e quindi di agire in modo opportuno per limitarne i danni che si verificheranno, utilizzando solamente le risorse necessarie e niente più.

Relators: Daniele Trinchero, Giovanni Paolo Colucci, Massimiliano Manfrin, Valentina Andreoli
Academic year: 2019/20
Publication type: Electronic
Number of Pages: 66
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-32 - COMPUTER SYSTEMS ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/18694
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