Vi presentiamo un prodotto prognostico utile per avere una stima della probabilità di precipitazioni su una certa area geografica. Chi conosce gli "spaghetti" delle corse ensemble dei modelli, sa perfettamente che i modelli matematici sono piuttosto sensibili (purtroppo) agli errori, in particolare quelli sulle condizioni iniziali.
Per valutare l'affidabilità di una certa simulazione, opportunamente e deliberatamente si vanno quindi a modificare tali condizioni iniziali per vedere quanto le soluzioni divergono rispetto alla corsa principale. Ne esce così un ventaglio (spaghetti...) di soluzioni di un certo parametro (altezze geopotenziali, temperature, ecc...) che in alcune zone magari divergono parecchio (scarsa affidabilità previsionale) e in altre no (alta affidabilità previsionale). Nel modello GFS sono attualmente 30 le corse utilizzate (con circa 25km di risoluzione, più bassa risoluzione rispetto al GFS "operativo") + il run di controllo. In queste mappe calcoliamo, punto (griglia) per punto, l'accumulo delle precipitazioni nelle 24 ore previste da ognuna delle 31 corse. Poi stabiliamo una soglia oltre la quale diciamo che c'è "segnale" precipitativo (ad esempio: 1mm, 5mm, 10mm ecc...).
In generale, alcune soluzioni supereranno la soglia, altre no. Andiamo dunque a tracciare il rapporto tra il numero di corse che superano la soglia rispetto al totale, ottenendo così la percentuale di corse che danno segnale su una certa area.
Il termine "probabilistica" lo abbiamo messo tra virgolette perché in effetti più è alta la percentuale, più ci sono soluzioni che convergono verso l'evento "pioggia sì" e quindi più è probabile che piova (specie se la soglia scelta è medio-alta). Tuttavia non va preso alla lettera, perché, ad esempio, se tutte le corse ensemble forniscono segnale precipitativo, la percentuale diventa 100% (31/31), ma ciò non va certo interpretato come pioggia certa! Anche i mm usati come soglia non vanno presi alla lettera, ma solo per individuare le zone con la maggiore intensità del segnale modellistico.