Il cambiamento climatico non è più un fenomeno distante e astratto: è qui, è ora, e sta profondamente rimodellando le nostre vite. Negli ultimi due secoli, l’attività umana ha accelerato il cambiamento del clima terrestre a una velocità e una scala senza precedenti. Prendiamo Bologna, la città ospite di questo PyCon, e la regione Emilia-Romagna: entrambe hanno subìto inondazioni devastanti negli ultimi anni. La peculiare geografia e le dinamiche meteorologiche della zona, combinate con un’atmosfera e un Mar Mediterraneo più caldi, stanno portando a precipitazioni più intense e a gravi alluvioni.

Ma cosa ci aspetta? Il futuro è incerto—non possiamo prevedere esattamente come evolveranno le società umane o il clima. Tuttavia, Python offre strumenti potenti per esplorare le numerose possibilità che si prospettano.

Python è diventato indispensabile nella scienza climatica. È il linguaggio di riferimento per analizzare dati geospaziali, un formato essenziale per i dataset meteorologici e climatici. Con Python, possiamo accedere a enormi quantità di dati, calcolare indici sintetici e visualizzare la complessa interazione tra le dinamiche climatiche passate, presenti e future. Librerie come GeoPandas, xarray e rasterio sono ormai standard del settore per lavorare con serie temporali e dati geospaziali, fornendo supporto a scienziati, politici e aziende.

Uno dei dataset più preziosi oggi disponibili proviene dall Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), l’organismo delle Nazioni Unite incaricato di valutare il cambiamento climatico. I rapporti più recenti dell’IPCC presentano cinque scenari futuri—modelli dettagliati che collegano l’evoluzione della società umana agli eventuali esiti climatici. Questi scenari fanno luce sui percorsi possibili e le loro implicazioni per il nostro mondo.

In Eoliann, la startup di rischio climatico dove lavoro, questi scenari sono al centro di ciò che facciamo. La nostra missione è stimare gli impatti degli eventi naturali estremi—inondazioni, siccità, incendi—non solo analizzando i dati del passato, ma considerando anche le traiettorie climatiche future. Governi e aziende utilizzano queste informazioni per progettare strategie di adattamento e mitigazione, proteggendo vite, economie ed ecosistemi.

Anche Bologna ha integrato gli scenari futuri nella sua pianificazione urbana, preparandosi a pericoli come ondate di calore, piogge intense e siccità. Ciò evidenzia l’importanza cruciale di queste proiezioni dell’IPCC—e del ruolo di Python nel comprenderle.

In questa presentazione, dimostrerò come Python può essere utilizzato per accedere, elaborare e visualizzare gli scenari climatici dell’IPCC. Scoprirai tecniche per analizzare questi dataset—sia per l’esplorazione scientifica, sia per lo sviluppo di politiche o la comunicazione dei rischi climatici.

Alla fine del talk, avrai una comprensione più profonda della scienza climatica, una maggiore conoscenza delle capacità geospaziali di Python e una visione più chiara dei futuri che ci attendono. La domanda è: quale futuro sceglieremo?