
Il nostro gruppo completa le proprie analisi osservative con l'impiego di modelli di diversa natura.
L'analisi modellistica svolge un ruolo estremamente importante nello studio della composizione chimica dell'atmosfera, dell'impatto sulla salute umana e sui cambiamenti climatici, permettendo di individuare i meccanismi più significativi delle osservazioni sperimentali.
Presso il Laboratorio di Fisica e Chimica dell'Atmosfera e Climatologia dell'Università "G. d'Annunzio" di Chieti-Pescara vengono utilizzati diversi modelli matematici, basati su approcci e metodologie differenti che permettono di ottenere informazioni complementari. In particolare, utilizziamo un box model estremamente dettagliato (F0AM), sviluppato dal gruppo del Prof. Glenn Wolfe (UMBC, USA) e basato sui complessi meccanismi chimici del modello MCM creato dall'Università di Leeds, per modellare la chimica in atto in un sito specifico e comprenderne i processi dominanti. Allo stesso tempo, modelli basati sul machine learning, come la regressione multipla o le reti neurali, vengono impiegati per valutare la relazione tra diversi parametri (chimici e non chimici), individuando quelli più significativi per la descrizione del fenomeno in analisi.
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