Immagine GFS RH 2m - Wind 10m Italia
Umidità relativa (in %) e vento (espresso in nodi) a 10 metri di quota in un'unica mappa del modello americano GFS per l'Italia.
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Radiosondaggi per la città di Pescara così come attesi dalle previsioni del modello WRF-NMM

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Il modello WRF | Chi più ne ha più ne metta

Una tipica mappa meteorologica. Questa esprime l'accumulo di precipitazioni previste in 12 ore.Molti appassionati ci hanno chiesto perché ci sono così tante versioni in giro del modello numerico WRF. Vorremmo dunque cogliere l'occasione per fare chiarezza su questo punto.


Come saprete WRF sta per "Weather Research and Forecasting" e quindi non individua in realtà un modello, quanto un gruppo (o meglio una famiglia di gruppi) di ricerca che fa capo al NOAA e al NCEP. I modelli "WRF" sono essenzialmente 2, cioè dovuti a 2 "core" principali usati:
 

- ARW (Advanced Research WRF)

- NMM (Nonhydrostatic Mesoscale Model)


Esistono anche altre versioni, come l'HWRF (specifico per gli uragani), ma sostanzialmente i core dinamici sono quelli. Quindi quando vedete troppe sigle in giro diffidate.

ARW ha alcune caratteristiche più avanzate, perché in genere è dedicato ad applicazioni di ricerca, mentre il secondo ha uno scopo più operativo. Nulla vieta di usare l'ARW anche a livello operativo, ma servono molte più risorse di calcolo, in generale.

A livello operativo (per farci le previsioni, per intenderci), che l'ARW sia migliore dell'NMM è tutt'altro che dimostrato e in ogni caso l'eventuale miglioramento va valutato in funzione dei costi.

Insomma è il rapporto costi/benefici che conta. Se ci metto 2 ore in più per avere (forse) un miglioramento di 1 grado sulla previsione della temperatura a 2m, oppure se per avere questo miglioramento con gli stessi tempi compro uno o due computer in più (che consumano anche corrente) ne vale veramente la pena?

Parte delle performances dipendono anche dalla versione giunta al momento in cui scriviamo alla 4 per il core ARW. L'NMM, non più supportato, consente ancora ottime performances.

Le performaces dipendono naturalmente (e soprattutto...) anche dal modello globale usato per inizializzare il WRF. Tipicamente si usa il GFS, perché disponibile gratuitamente, così come al momento in cui scriviamo anche ICON. L'ECMWF, nonostante sia finanziato dalle nostre tasse, si paga a caro prezzo.


Sul breve termine comunque (periodo di interesse per un LAM, cosa che ci interessa qui) il GFS non è inferiore all'ECMWF (checché se ne dica). Se sbaglia il modello globale, comunque, il WRF non può farci nulla e "toppa" pure lui.

Ma il WRF è anche altamente configurabile. Tramite opportuni files (detti namelist) si possono scegliere molti parametri dinamici e fisici. Un esempio per tutti: ci sono diversi algoritmi per stimare le precipitazioni. Quello esplicito (dove il modello calcola direttamente nubi e precipitazioni) che va bene solo per altissime risoluzioni (secondo gli sviluppatori del modello, per l'Italia, che ha un'orografia complessa, è da usare sotto i 2/3km) e quello parametrico. La parametrizzazione è fondamentale, per evitare fenomeni non realistici (avete mai notato quelle "esagerate" esplosioni precipitative ma molto localizzate tipiche di questa scelta di calcolo?). Questo accade perché per il modello è impossibile risolvere i cosiddetti "fenomeni di sottogriglia".

Immaginate di voler "calcolare" una cella temporalesca di 2km di diametro. Come fa il modello a "vederla" se la risoluzione è di 4km? Tuttavia deve tener conto della sua eventuale possibile esistenza altrimenti i conti non tornano (perché accadono fenomeni termodinamici che il modello non "vede", ma che hanno un impatto significativo sulla fisica e sulla dinamica dell'atmosfera). Tali algoritmi di parametrizzazione, inoltre, sono di vario genere e ognuno può avere svantaggi e vantaggi.

Il WRF è anche opensource: questo significa che volendo si può mettere mano al codice (equazioni comprese). Ovviamente è una cosa molto delicata ed è meglio sempre sentire il parere del team del WRF stesso, prima di fare modifiche. Anche perché i test per vedere se ci sono miglioramenti effettivi sono molto lunghi e per niente banali (e le stagioni sono diverse fra loro...)

L'abbiamo già citata, ma non dimentichiamola: la risoluzione. Essa influisce sui risultati (perché da questa dipende la più o meno "miopia" del modello) ma anche sui tempi di calcolo. Quindi si cerca sempre un compromesso. Attenzione: non è detto però che un aumento di risoluzione significhi automaticamente un miglioramento di tutte le performances. Sembra paradossale, ma prendiamo ad esempio la distribuzione delle piogge. Con un 12km, che tende a "spalmarle", può capitare di "azzeccarci" meglio di un 4km (o di un 2km, ecc) che invece cerca in modo più dettagliato di individuare dove pioverà o no.

Occhio: non c'è solo la risoluzione orizzontale, ma anche quella verticale (cioè quanti livelli uso, in quante "fettine" taglio l'atmosfera). E la distribuzione di queste fettine non è regolare; in genere infatti si infittiscono i livelli più vicini al suolo e si diradano quelli in quota. Alla fine dovete comunque immaginare una griglia 3D; è in ogni nodo di questo "reticolato" che avvengono i calcoli.

Ma c'è anche la risoluzione temporale: i calcoli avvengono per passi di tempo di "x" secondi. In genere si sceglie il valore più grande possibile, perché più il passo temporale (di previsione) è piccolo più tempo ci vuole nei calcoli. Questo valore non può andare oltre una certa soglia altrimenti il modello diventa instabile e.. va in crash.

Differenze ci possono essere anche sulla dimensione dei domini usati. Letteralmente: quanto è grande l'area di calcolo.

Poi ci sono i dati iniziali: noi ad esempio oltre ai dati GFS inseriamo anche i dati SST (cioè la temperatura del mare) ad alta risoluzione. Poi con una particolare tecnica di assimilazione (3DVAR) usiamo anche dati convenzionali e di radianza satellitare. Infine in collaborazione con gli amici di Meteonetwork e Lineameteo inseriamo anche alcuni dati della rete delle stazioni.

In conclusione speriamo di avervi reso almeno un po' l'idea del perché è possibile vedere in giro tanti WRF "diversi". In generale non esiste quello migliore in assoluto. Come avrete capito ci sono tanti fattori che incidono sui risultati. Risultati che, per giunta, possono essere mostrati utilizzando tool grafici diversi e diversamente impostati...

Tenuto conto di tutto questo (che è solo la punta dell'iceberg...) ricordatevi sempre che, come dice la parola stessa, un modello è un modello. Non è la realtà. E' solo una sua rappresentazione (o meglio, un tentativo più o meno maldestro) e può solo fare delle stime.

Diffidate da tutti quelli che giocano a fare "fighetti", che fanno a "gara". Anche perché solo grossi enti o grossi privati possono dire di avere il "proprio" modello (cioè sviluppato ex-novo da zero, o quasi), e non è neanche detto. Sebbene sia possibile fare modifiche "proprie", spacciare il WRF come se fosse un modello fatto in casa è quantomeno disonesto.

Esistono più di 4000 utenti nel mondo che usano questo modello e dobbiamo ringraziare gli americani, che ci offrono questa grande possibilità. A loro e solo a loro va tutto il merito. E il nostro personale ringraziamento.

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