INGV: 28ma Conferenza Internazionale di Geofisica Matematica, a Pisa dal 7 all’11 giugno

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La recente eruzione del vulcano islandese Eyjafjallajökull verrà probabilmente ricordata non solo come l’evento naturale che ha causato un danno economico al traffico aereo superiore a quello degli attentati dell’11 settembre 2001, ma anche per le aspre polemiche sull’affidabilità dei modelli matematici utilizzati per le previsioni di dispersione della nube di ceneri. Le domande più ricorrenti sono state: le previsioni fatte erano sufficientemente accurate? Il modello matematico utilizzato era valido?

Quello del vulcano islandese non è che l’ultimo degli eventi naturali in grado di sollevare questo tipo di quesiti e mettere in discussione il ruolo e l’efficacia dei modelli matematici. Di quanto aumenterà la temperatura del nostro pianeta nel 2020 assumendo un dato livello di emissione dei gas serra? Quanto sono affidabili i modelli matematici che forniscono queste stime? E ancora, sono prevedibili i terremoti e le eruzioni vulcaniche? Se sì, con che livello di incertezza spaziale e temporale?

Potenzialità e limiti dei modelli matematici applicati ai processi geofisici verranno affrontati durante la 28ma Conferenza Internazionale di Geofisica Matematica che si terrà a Pisa da oggi 7 giugno all’11 giugno. La conferenza, organizzata dall’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia e dall’Università di Pisa e sponsorizzata anche dalla International Union of Geodesy and Geophysics (IUGG) e dalla National Science Foundation (NSF), vedrà la partecipazione di oltre 160 studiosi provenienti da tutto il mondo. Il tema della conferenza è “Modelling Earth Dynamics: Complexity, Uncertainty, and Validation“.

In particolare verrà dibattuto il ruolo dei modelli matematici nel descrivere i complessi processi geofisici, la necessità di quantificare le diverse fonti di incertezza che influenzano i modelli teorici, nonché il concetto di validazione dei modelli. Una sessione speciale verrà inoltre dedicata alla rilevanza dei modelli matematici per quanto riguarda le loro capacità previsionali e il loro ruolo nei processi decisionali.