Kirti Wanjale / Krushna Kodgirwar
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Le catastrofi alluvionali minacciano sempre più le comunità rurali e semi-urbane a causa della variabilità del clima e dell’inadeguatezza dei sistemi di allerta precoce. Questo libro presenta un’architettura cyber-fisica distribuita Edge-AI e IoT-driven per la modellazione predittiva del rischio di alluvione e la governance della resilienza. Il framework integra il rilevamento ambientale multiparametrico, la previsione ibrida dell’intelligenza artificiale utilizzando modelli ARIMA e LSTM e reti di comunicazione LoRa-GSM resilienti per consentire la stima della probabilità di alluvione a breve termine. A differenza dei sistemi convenzionali basati su soglie, supporta la classificazione proattiva del rischio, la diffusione di allarmi multicanale, la prioritizzazione dell’evacuazione consapevole della vulnerabilità e la comunicazione SOS bidirezionale. I nodi di rilevamento alimentati a energia solare garantiscono l’autonomia energetica, mentre la ridondanza aumenta l’affidabilità in condizioni estreme. Combinando l’intelligenza predittiva con il coordinamento incentrato sulla comunità, il sistema fa progredire la resilienza climatica scalabile per le regioni con risorse limitate.