L'élévation du niveau des océans et les tempêtes cycloniques d'autant plus remarquables, merveilles entraînées par le réchauffement des mers en raison des changements environnementaux, mettent en danger immédiat ou potentiel 680 millions d'individus attendus vivant dans les zones côtières basses (un nombre prévu d'atteindre plus de un milliard d'ici 2050). Dans des pays comme le Bangladesh, ces populations se déplacent désormais pour s'éloigner de l'élévation du niveau de l'océan.
Selon une autre évaluation, 'Montrer le développement humain sous un changement caractéristique : une enquête pertinente sur l'effet de l'élévation du niveau de la mer au Bangladesh', les examinateurs conduits par Maurizio Porfiri, un couturier au Centre pour les sciences urbaines et le progrès (CUSP) à la NYU Tandon School of Engineering, appliquez la science des données pour prévoir comment les effets décroissants de la migration au Bangladesh auront enfin un impact sur 1,3 million de personnes dans le pays d'ici 2050. Le travail a des idées pour les masses océaniques à travers la planète.
Le nouvel examen, dont les co-créateurs intègrent le premier créateur Pietro De Lellis, designer à l'Université de Naples Federico II, Italie, et Manuel Ruiz Marin, mathématicien à l'Université technique de Carthagène, Espagne, présente un modèle numérique de l'humain mouvement qui tient compte des facteurs monétaires ainsi que du comportement humain – que les individus soient réticents ou incapables de partir et s'ils reviennent plus tard. Il considère également les impacts décroissants de la relocalisation, alors que les voyageurs se déplacent encore et encore pour découvrir de nouvelles libertés et que les occupants uniques sont déracinés. L'examen est distribué dans Earth's Future, le journal d'AGU pour l'exploration interdisciplinaire sur le destin passé, présent et éventuel de notre planète et de ses occupants
Les créateurs soulignent que le nouveau modèle peut être utilisé pour envisager le mouvement à la lumière de toute influence naturelle perturbatrice qui provoque une agitation, comme des périodes de sécheresse, des tremblements sismiques ou des incendies incontrôlables. De plus, il est modérément basique et peut faire dépendre des attentes fiables de peu d'informations.
Un modèle de mouvement précédent utilisant une information similaire prévoyait que le district central du Bangladesh, y compris sa capitale, Dhaka, obtiendrait le meilleur nombre de passagers. La nouvelle enquête concorde, mais montre que les influences croissantes de ce mouvement inciteront enfin les individus à quitter la capitale, provoquant une diminution de la population.
Porfiri a précisé que la façon dont le groupe traite l'affichage numérique pour anticiper de manière fiable la relocalisation écologique au Bangladesh peut être appliquée n'importe où.
« Les saisons sèches, la désertification, les inondations, les secousses sismiques et la propagation rapide des incendies compromettent l'occupation dans le monde entier ; des plus aisés aux économies en création, chaque nation est sans défense contre le changement écologique », a-t-il déclaré. 'Les modèles numériques peuvent aider à fournir des prévisions fiables de relocalisation naturelle, qui sont essentielles pour concevoir des activités d'approche convaincantes et améliorer notre préparation pour les futures conceptions de mouvements.'
De Lellis a ajouté que les rendements du modèle peuvent aider les gouvernements à concevoir et à se préparer aux effets des aggravations naturelles en répartissant les actifs dans les zones les plus durement touchées et en garantissant que les communautés urbaines sont équipées de manière satisfaisante pour gérer le déluge de transitoires écologiques.
'La démonstration numérique est le seul moyen dont nous avons besoin pour fonder nos choix futurs', a déclaré De Lellis. 'Le mouvement a des tas de sources - [catastrophes environnementales,] tensions politiques - mais finalement, nous devons utiliser la science pour donner des instruments précieux aux dirigeants.'
L'exploration est soutenue par la U.S. Public Science Foundation (NSF), les groupes d'excellence de la localité de Murcie, la Fundación Séneca, l'Agence pour la science et la technologie, et la Compagnia di San Paolo, l'Istituto Banco di Napoli - Fondazione, le projet ACROSS.