Dispersione del segnale 5G può provocare malfunzionamenti dei satelliti meteorologici secondo studio

tecnologia 5G previsioni del tempo satelliti — Dispersione provocata da una rete cellulare 5G che può avere un effetto sui sensori dei satelliti meteorologici (credito: Mohammad Yousefvand)

Un nuovo studio affronta la questione relativa al 5G in relazione all’impatto che può avere per quanto riguarda le previsioni metereologiche fatte con i satelliti. Questo nuovo studio è “il primo del suo genere che quantifica l’effetto del 5G sull’errore di previsione meteorologica”, come spiega Narayan B. Mandayam, professore del Wireless Information Network Laboratory (WINLAB), della Rutgers University-New Brunswick, autore senior dello studio.
Tramite l’utilizzo di complessi modelli computerizzati, i ricercatori hanno potuto analizzare, evidentemente con dettaglio senza precedenti, l’impatto della “dispersione ” della stessa tecnologia del 5G sulle previsioni metereologiche relative ad un tornado che si formò nel 2008 nel sud e nel Midwest degli Stati Uniti.

Per “dispersione” i ricercatori intendono quelle radiazioni non intenzionali provocate da un trasmettitore su una particolare banda di frequenza o in bande adiacenti.
I modelli di ricercatori confermavano che le bande utilizzate dal 5G, almeno in linea potenziale, possono penetrare nella banda usata da determinati sensori di meteorologia posti sui satelliti. Si tratta di sensori che vanno a misurare quanto vapore acqueo cioè nell’atmosfera sopra una determinata regione, cosa molto importante per previsioni come quelle per gli uragani e in generale per le previsioni del tempo.
I ricercatori calcolavano che una potenza di dispersione del 5G da
-15 a -20 decibel-watt riusciva ad influenzare l’accuratezza della previsione delle precipitazioni durante il tornado e la misurazione delle temperature nei pressi del suolo.

Ora l’entità della distorsione provocata dal 5G potrebbe essere insignificante oppure significativa e l’unico modo per saperlo davvero, come lascia intendere lo stesso Mandayam, è eseguire queste stesse analisi con modelli ancora più dettagliati introducendo anche altri parametri come quelli relativi alla tecnologia delle antenne, alla riallocazione dinamica delle risorse dello spettro e agli stessi algoritmi metereologici che possono essere in ogni caso modificati per considerare anche queste piccole distorsioni.