L'ipossia è una delle principali minacce per la qualità dell'acqua, in particolare nei bacini costieri parzialmente chiusi con limitato ricambio idrico. In questo lavoro proponiamo l'uso di una tecnica machine learning, integrata con misure di campo e dati derivati da un modello numerico idrodinamico e di scambio termico per prevedere fino a 10 giorni in anticipo l'insorgere di ipossia in una laguna costiera eutrofica.
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Il lavoro è frutto del progetto di A-MARE TWIN-COAST