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没有水，地球就无法生存，水占其整个表面的 71%，海洋约占这一数字的 97%。由于气候变化，自然界中的水循环是一个极其复杂的过程，这也受到人类的影响。因此，预测洪水、山体滑坡和干旱等自然灾害需要创建和分析包含尽可能多的高分辨率数据的模型，覆盖地球的每一寸土地，从最高的山峰到水的深处。
地球数字孪生项目旨在为科学家提供一种工具，可以将新数据输入模型，并模拟世界各地各种环境中的自然灾害情景。这样就可以观察山体滑坡或其他灾害期间可能出现的潜在风险，就好像它们实时发生一样，这反过来又可以帮助您更好地为未来可能发生的毁灭性事件做好准备。
开发这样一个模型需要科学家付出巨大的努力，他们使用从卫星获得的数据，包括在特定时间间隔收集的土壤湿度、降水、积雪深度、蒸发和河流流量的测量值。这些数据使我们能够详细了解这些变量在地球上的动态。包含高分辨率数据的模型可以作为科学家的交互式工具。
«对地球进行高分辨率模拟非常困难，因此我们的想法是首先关注特定目标，意大利国家研究委员会（CNR）的Luca Brocca说，他是该研究的主要作者。“这就是我们开发的项目背后的想法——用于研究地中海盆地地球水循环的数字孪生。 我们的目标是创建一个系统，允许非专业人士（包括决策者和公民）进行交互式模拟。
在第一阶段，对意大利北部的波河周围地区和地中海盆地的其他地区进行了建模。“我们必须从我们熟悉的开始，”布罗卡补充道。“波河谷非常复杂：我们有阿尔卑斯山，我们有雪，这很难建模，尤其是在不平坦和困难的地形上，比如山脉。 然后是山谷，有各种各样的人类活动——工业、灌溉。 然后是河流和极端事件——洪水、干旱。 然后我们搬到了地中海，那里是研究极端事件的好地方。 与过剩和缺水有关。
科学家们的努力集中在对大面积区域的分析上，以便进一步将研究扩展到更多局部地区。计划将该模型扩展到欧洲其他地区，并与来自其他大陆的科学家合作。值得注意的是，随着接收到大量数据，所开发的算法的复杂性需要对其进行改进。此外，科学家们说，需要更多的地面观测来继续验证卫星数据。
自1880年以来，地球平均温度稳步上升的图表（图片来源：NASA）
为了提高地球数字孪生的准确性和可靠性，该项目设想引入人工智能（AI）。人工智能的使用将最大限度地减少在获取卫星数据时由于大气波动而发生的错误。据推测，经过有效训练的人工智能将能够作为额外的分析工具，实时完善模型。
这不仅可以提高预测的准确性，还可以优化数据分析处理所需的时间，从而为气候研究领域的其他关键任务腾出资源。人工智能在天气预报和森林火灾预报领域的应用实例已经证明了这种方法的显着优势，证实了其实施地球“数字孪生”的有效性和前景。
