Hypermeteo

I fenomeni di grandine, come evidenziato dagli eventi del luglio 2023 nel Nord Italia, possono causare danni significativi agli edifici, alle auto, alle infrastrutture e all’agricoltura, con conseguenze rilevanti anche per i mercati assicurativi. In risposta a questa sfida, Hypermeteo ha sviluppato un innovativo 𝐚𝐥𝐠𝐨𝐫𝐢𝐭𝐦𝐨 𝐜𝐡𝐞 𝐜𝐨𝐧𝐬𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐝𝐢 𝐫𝐚𝐩𝐩𝐫𝐞𝐬𝐞𝐧𝐭𝐚𝐫𝐞 𝐚𝐜𝐜𝐮𝐫𝐚𝐭𝐚𝐦𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐥𝐞 𝐚𝐫𝐞𝐞 𝐜𝐨𝐥𝐩𝐢𝐭𝐞 𝐝𝐚𝐥𝐥𝐚 𝐠𝐫𝐚𝐧𝐝𝐢𝐧𝐞 𝐞 𝐝𝐢 𝐬𝐭𝐢𝐦𝐚𝐫𝐞 𝐥𝐞 𝐝𝐢𝐦𝐞𝐧𝐬𝐢𝐨𝐧𝐢 𝐝𝐞𝐢 𝐜𝐡𝐢𝐜𝐜𝐡𝐢.Utilizzando dati radar e variabili meteorologiche, il modello integra informazioni osservate e modellistiche per migliorare la precisione delle stime. È stato addestrato e validato utilizzando un ampio dataset di circa 6000 eventi di grandine riportati in Italia nel corso di un anno. Hypermeteo sta attualmente lavorando per ampliare il dataset di addestramento e per integrare nuove variabili al fine di migliorare ulteriormente le capacità predittive del modello, mirando a una futura applicazione su scala europea.

Hypermeteo sta avanzando nello studio degli scenari climatici, il quale si colloca in un contesto di due tendenze globali principali: l'emergenza climatica, che ha radicalmente cambiato la domanda di servizi meteo-climatici, e la transizione digitale, con nuove tecnologie di elaborazione dati e sensori meteo avanzati. Hypermeteo utilizza i dati #EURO-CORDEX del World Climate Research Program (WCRP), andando a migliorare la risoluzione e la precisione delle proiezioni attraverso tecnica di downscaling statistico. Attraverso l'algoritmo di Quantile Mapping vengono garantiti dati meteorologici accurati e privi di bias, fondamentali per calcolare indicatori climatici cruciali come ondate di calore, siccità e rischi di incendi. Sono stati sviluppati scenari temporali fino al 2060, allineando i dati climatici con le proiezioni economiche. Questo approccio non solo prepara per il futuro, ma supporta decisioni strategiche per una gestione efficace dei rischi climatici nel lungo periodo.