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...
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Language: | Italian |
| Published: |
2023
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10835/14729 |
| _version_ | 1789407894465150976 |
|---|---|
| author | Arrighini, Michele Francesco |
| author2 | Carnevale, Claudio |
| author_facet | Carnevale, Claudio Arrighini, Michele Francesco |
| author_sort | Arrighini, Michele Francesco |
| collection | DSpace |
| description | 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. |
| format | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| id | oai:repositorio.ual.es:10835-14729 |
| institution | Universidad de Cuenca |
| language | Italian |
| publishDate | 2023 |
| record_format | dspace |
| spelling | oai:repositorio.ual.es:10835-147292023-12-05T09:34:25Z A genetic algorithm based climate change control Un sistema de control basado en algoritmos genéticos para el cambio climático Arrighini, Michele Francesco Carnevale, Claudio Berenguel Soria, Manuel Sistema de control Algoritmo genético Cambio climático 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. 2023-12-05T09:34:24Z 2023-12-05T09:34:24Z 2022-06 info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://hdl.handle.net/10835/14729 it Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
| spellingShingle | Sistema de control Algoritmo genético Cambio climático Arrighini, Michele Francesco A genetic algorithm based climate change control |
| title | A genetic algorithm based climate change control |
| title_full | A genetic algorithm based climate change control |
| title_fullStr | A genetic algorithm based climate change control |
| title_full_unstemmed | A genetic algorithm based climate change control |
| title_short | A genetic algorithm based climate change control |
| title_sort | genetic algorithm based climate change control |
| topic | Sistema de control Algoritmo genético Cambio climático |
| url | http://hdl.handle.net/10835/14729 |
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