A genetic algorithm based climate change control

L’obiettivo di questo elaborato è quello di cercare di mantenere l’anomalia di tem- peratura globale (differenza di temperatura tra il valore attuale e quello dell’era pre-industriale) al di sotto dei 2 °C nel 2100, stimando dei coefficienti di riduzione annuali per i principali gas serra atmosfe...

Πλήρης περιγραφή

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Κύριος συγγραφέας: Arrighini, Michele Francesco
Άλλοι συγγραφείς: Carnevale, Claudio
Μορφή: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Γλώσσα:Italian
Έκδοση: 2023
Θέματα:
Διαθέσιμο Online:http://hdl.handle.net/10835/14729
Περιγραφή
Περίληψη:L’obiettivo di questo elaborato è quello di cercare di mantenere l’anomalia di tem- peratura globale (differenza di temperatura tra il valore attuale e quello dell’era pre-industriale) al di sotto dei 2 °C nel 2100, stimando dei coefficienti di riduzione annuali per i principali gas serra atmosferici. Per fare ciò viene utilizzato il modello FAIR (Finite Amplitude Impulse Response), un modulo Python open-source che permette di ricavare, a partire dalle emissioni di 39 gas serra (GHG) e aerosol, le concentrazioni di 31 GHG, il forzante radiativo di 13 agenti e l’anomalia di temperatura derivante da queste emissioni. La matrice delle emissioni, di dimensioni [40×numero di anni], comprende anche l’intervallo temporale (in anni) in cui eseguire la stima, con 39 emissioni per ogni anno. Con- centrazioni, forzante e anomalia di temperatura vengono calcolate per ogni anno compreso nell’intervallo sopra citato.