Luca Monaco

Dottorando in Ingegneria Civile E Ambientale , 37o ciclo (2021-2024)
Dipartimento di Ingegneria dell'Ambiente, del Territorio e delle Infrastrutture (DIATI)

Profilo

Dottorato di ricerca

Argomento di ricerca

Post-processing in idrologia: da previsioni su area limitata al tracciamento globale di umidità.

Tutori

Interessi di ricerca

Numerical Modelling and Simulation

Biografia

Mi sono laureato in Fisica dell'Ambiente presso l'Università di Torino, dove ho sviluppato una profonda comprensione dei principi fisici che governano l'ambiente e delle intricate interazioni tra atmosfera, idrosfera e biosfera. Durante il mio percorso accademico, mi sono appassionato particolarmente alla meteorologia e alla climatologia, decidendo di approfondire ulteriormente la mia ricerca in questo campo.
Dopo la laurea, ho avuto l'opportunità di lavorare come assegnista di ricerca presso ARPA Piemonte, l'agenzia regionale per la protezione ambientale. Il mio ruolo consisteva nello sviluppo di prodotti di verifica meteorologica finalizzati a supportare gli sforzi della protezione civile. In questo contesto, mi occupavo dell'analisi dei dati meteorologici, dello sviluppo di metodi di verifica e della creazione di strumenti utilizzabili in tempo reale per valutare l'accuratezza e l'affidabilità delle previsioni meteorologiche. Questo lavoro è stato fondamentale per migliorare le strategie di preparazione e risposta alle catastrofi naturali, in particolare quelle legate agli eventi meteorologici estremi.
Attualmente sto svolgendo un dottorato di ricerca, concentrandomi sul post-processing delle previsioni meteorologiche utilizzando tecniche avanzate di machine learning. La mia ricerca mira a migliorare l'accuratezza delle previsioni meteorologiche affinando i dati grezzi delle previsioni attraverso algoritmi sofisticati. Inoltre, lavoro su modelli che tracciano i flussi globali di umidità, analizzando come il vapore acqueo venga trasportato dalle aree di evapotraspirazione a quelle di precipitazione. Questa ricerca è essenziale per comprendere il ciclo idrologico globale e le sue implicazioni per il cambiamento climatico, l'agricoltura e la gestione delle risorse idriche.
Parallelamente alla mia ricerca, tengo anche corsi di formazione in Python e Machine Learning, specificamente rivolti ad applicazioni in meteorologia e scienze del clima. Questi corsi sono progettati per fornire a professionisti e studenti le competenze necessarie per sfruttare gli strumenti computazionali nel loro lavoro, promuovendo una nuova generazione di scienziati in grado di affrontare efficacemente le sfide poste dal cambiamento climatico e dal degrado ambientale.
Attraverso il mio lavoro, cerco di contribuire alla comprensione scientifica dell'atmosfera terrestre e del sistema climatico, fornendo intuizioni preziose che possano aiutare nello sviluppo di previsioni meteorologiche più accurate e affidabili. Il mio obiettivo finale è applicare queste conoscenze per mitigare gli impatti del cambiamento climatico e contribuire alla costruzione di un futuro più resiliente e sostenibile.

Pubblicazioni

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