Analisi dei Livelli dei Laghi Tana, Kainji, Victoria, Turkana e Nasser tramite Random Forest Regressor: Una Prospettiva sui Limiti e il Fenomeno dell'Appiattimento, con Implementazione supportata da Gemini AI

Il presente report illustra l'applicazione del modello Random Forest Regressor per la previsione dei livelli idrici di cinque importanti bacini lacustri: il Lago Tana, il Lago Kainji, il Lago Nasser e i laghi Victoria e Turkana. L'implementazione e l'analisi del programma sono state realizzate da un modello di AI conversazionale, ovvero da Gemini AI. L'obiettivo primario di questo lavoro è stato quello di sfruttare le capacità di apprendimento automatico del Random Forest per identificare e catturare i complessi pattern temporali intrinseci nelle serie storiche dei livelli, al fine di generarne previsioni future affidabili. I risultati ottenuti mostrano prestazioni differenziate a seconda del lago analizzato. Per il Lago Tana e il Lago Kainji, il modello Random Forest ha prodotto grafici di previsione che replicano fedelmente il comportamento osservato nei dati di addestramento, suggerendo un'ottima capacità di catturare le loro dinamiche idrologiche. Al contrario, per il Lago Nasser e i laghi Victoria e Turkana, le previsioni hanno evidenziato un appiattimento significativo verso la media dei dati di addestramento. Questa discordanza indica una potenziale limitazione del Random Forest nell'estrapolare tendenze a lungo termine o nel replicare la specifica variabilità di questi ultimi due bacini, laddove potrebbero essere presenti dinamiche non-lineari o non-stazionarie più marcate non adeguatamente rappresentate dal modello. Questi risultati sottolineano l'importanza di una valutazione modello-specifica in base alle caratteristiche uniche di ciascuna serie temporale.