Il nostro gruppo completa le proprie analisi osservative con l'impiego di modelli di diversa natura.

L'analisi modellistica svolge un ruolo estremamente rilevante nello studio della composizione chimica atmosferica, dell'impatto sulla salute umana e sui cambiamenti climatici, consentendo di individuare i meccanismi più significativi alla base delle osservazioni sperimentali.

Presso il Laboratorio di Fisica e Chimica dell'Atmosfera e Climatologia dell'Università "G. d'Annunzio" di Chieti-Pescara vengono impiegati diversi modelli matematici, basati su approcci e metodologie diverse tra loro e che consentono di ottenere informazioni tra loro complementari. In particolare, si fa uso di un box model estremamente dettagliato (F0AM), sviluppato dal gruppo del Prof. Glenn Wolfe (UMBC, USA) e basato sui complessi meccanismi chimici del modello MCM ideato dalla University of Leeds, per modellare la chimica in atto in uno specifico sito e comprenderne i processi dominanti. Accanto a questo, modelli basati sul machine learning, come la regressione multipla o le reti neurali, vengono impiegati per valutare la relazione tra diversi parametri (chimici e non), individuando quelli più significativi per la descrizione del fenomeno in analisi.