Che cos'è CLARA
A partire dal modello 3D di una città, CLARA acquisisce dati in tempo reale dall'osservazione della Terra, dai sensori a terra e dai servizi
di previsione meteo e li elabora nel suo simulatore di fisica urbana basato sulla fluidodinamica computazionale,
accelerato con il machine learning, per fornire gemelli digitali rapidi e accurati dell'ambiente urbano:
vento, qualità dell'aria, temperatura e, presto, rumore.
Le città hanno bisogno di questo livello di dettaglio perché le condizioni cambiano da una strada all'altra. L'angolo di un edificio
trasforma una brezza in raffiche pericolose, un canyon urbano trattiene l'inquinamento del traffico mentre il viale accanto resta
pulito, e una piazza pavimentata può risultare di diversi gradi più calda di un cortile ombreggiato dietro l'angolo. I dati
mediati su un intero quartiere non colgono nulla di tutto questo, e con esso le risposte di cui persone e amministrazioni
hanno davvero bisogno: quale percorso, quale piazza, quale edificio.
Gli strumenti tradizionali si fermano ben prima della strada. I modelli regionali di qualità dell'aria lavorano a risoluzioni da un centinaio
di metri a diversi chilometri1,
i modelli meteo dietro le previsioni di vento e temperatura per il grande pubblico a 1 chilometro o
più2, le osservazioni
satellitari da un centinaio di metri a diversi
chilometri3, e le
mappe ufficiali del rumore sono documenti statici, ridisegnati ogni pochi
anni4.
CLARA risolve la città a 1 metro, strada per strada, edificio per
edificio, su tutti i suoi livelli.
L'accuratezza è l'altra differenza. La maggior parte dei servizi alternativi distribuisce le letture dei sensori sulla mappa con
modelli statistici semplificati, o si affida ai soli dati. CLARA lavora al contrario: il suo motore risolve
le leggi fondamentali della fisica (moto del vento, dispersione degli inquinanti,
scambio termico) su centinaia di milioni di celle di calcolo, e usa i dati di sensori e satelliti per
stimare ciò che la sola fisica non può sapere. La base fisica rende CLARA accurata dove non esiste alcun
sensore, e predittiva in condizioni mai misurate, compresi scenari che non si sono
ancora verificati.
1. Ad esempio, l'ensemble europeo di qualità dell'aria Copernicus CAMS lavora a circa 10 km
(atmosphere.copernicus.eu),
e i servizi nazionali basati su interpolazione come RIO in Belgio a 4 km
(Janssen et al. 2008, Atmospheric Environment).
2. Ad esempio, il modello globale ECMWF IFS-HRES lavora a circa 9 km
(ecmwf.int),
e i modelli nazionali ad alta risoluzione come AROME a 1,3 km
(Météo-France).
3. Ad esempio, Sentinel-5P TROPOMI risolve l'NO2 a 5,5 x 3,5 km
(Veefkind et al. 2012, Remote Sensing of Environment),
e le immagini termiche Landsat risolvono la temperatura superficiale a circa 100 m
(NASA Landsat).
4. Le mappe acustiche strategiche previste dalla direttiva UE 2002/49/CE vengono riviste ogni cinque anni
(direttiva sul rumore ambientale).
