Capire le Previsioni del Tempo: tipologie, validità e tappe da seguire

Capire le Previsioni del Tempo: tipologie, validità e tappe da seguire

Dall'Enciclopedia Treccani: prevedére v. tr. [dal lat. praevidere, comp. di prae- «pre-» e videre «vedere»] - 1. Conoscere in precedenza, ipotizzare la possibilità di un evento, supporre in anticipo ciò che avverrà. 2. Contemplare, prendere in considerazione un’ipotesi come possibile. Ecco, già dal significato del termine dovreste sapere che una previsione non è una certezza. L'orbita di un pianeta o di una cometa non si prevede, ma si calcola e si stabilisce con esattezza. Questo non lo si può fare con l'atmosfera, che è un fluido caotico (non un corpo rigido) perciò si possono solo formulare delle ipotesi sul suo comportamento futuro. Quello che si ritiene più probabile è la previsione. Nonostante i notevoli progressi tecnologici degli ultimi 50 anni alcune delle ragioni che rendono le previsioni non certezze sono descritte nel nostro articolo riguardante fino a quanti giorni ci si può spingere con le previsioni del tempo.

Qui vogliamo approfondire il fatto che le previsioni del tempo non sono tutte uguali, dipende da ciò che vogliamo prevedere (o meglio, stimare): pioggia? Temperatura? Dipende anche dalla situazione meteo, dal tipo di scenario atteso. Esistono configurazioni più facili o difficili di altre. E anche dall'accuratezza "pretesa": si chiede se pioverà su una località specifica o su un'area più o meno grande? In generale possiamo intanto dire che l'incertezza è tanto più grande quanto più si diminuiscono le dimensioni spaziali del fenomeno meteo e la sua durata: fenomeni localizzati e brevi sono infatti molto meno predicibili rispetto a quelli estesi e di lunga durata. L'ARPA Emilia Romagna, in Ecoscienza n.4, 2012, ha elaborato a tale proposito il seguente schema, che ci sembra molto chiaro ed interessante:

Sempre nell'articolo più sopra citato, abbiamo anche accennato alla tecnica Ensemble, per cercare di migliorare la previsione dello scenario complessivo nel medio termine, con l'aiuto dei modelli matematici. Data l'intrinseca impredicibilità dell'atmosfera, la difficoltà di rappresentare correttamente il suo stato iniziale e la grande sensibilità che ha la sua evoluzione rispetto agli errori (ricordate l'"effetto farfalla"? Piccolissime variazioni nello stato iniziale possono portare a grandi variazioni dello stato dell’atmosfera all’aumentare del tempo di simulazione) si cerca di capire il grado di incertezza della previsione stessa, modificando deliberatamente lo stato iniziale usato come input dei modelli ed eseguendo più corse, una per ogni variazione. Ottenendo così un "fascio" (spaghetti) di soluzioni. La convergenza o divergenza di tali soluzioni fornisce informazioni per quantificare il grado di incertezza che pesa sulla previsione, specie oltre il 5° giorno.

Abbiamo detto che l'errore aumenta (e vistosamente) man mano che si va in là nel tempo con la previsione, quindi una previsione per i prossimi 10 giorni è molto meno affidabile di una previsione per domani o dopodomani. Come descritto nell'articolo che parla delle correlazioni statistiche dei modelli, i migliori modelli globali al momento arrivano all'85/90% a 5 giorni come indici di correlazione. In termini semplici significa che a 5 giorni il calcolo di un certo parametro globalmente si avvicina dell'85/90% rispetto a quello poi misurato, il che alla fine su una data zona si traduce di fatto ad una previsione affidabile al 70%. Questo non significa che le previsioni, intese come condizioni del tempo in una data località, sono esatte 7 volte su 10 a 5 giorni, ma che a livello statistico lo sono determinati parametri specifici (ad esempio la temperatura a 1500 metri o il vento a 3000 metri rispetto alle osservazioni). Paradossalmente un altro problema è legato al fatto che esiste un'enorme quantità di dati disponibili, con informazioni talvolta discordanti. Ragione in più per avere un approccio di tipo probabilistico, anche quando l'evoluzione calcolata è deterministica: se le informazioni tendono verso la stessa "direzione", cioè se più modelli dicono la stessa cosa, c'è una maggiore probabilità che proprio quella sia l'evoluzione possibile.

Come si procede allora?

- Si comincia dall'analisi della situazione in atto. E' necessario conoscere cosa sta succedendo, analizzando i vari parametri osservati (pressione e sua distribuzione, anche alle varie quote, masse d'aria, venti, precipitazioni, nebbie, ecc...) Per farlo ci si avvale di vari strumenti come stazioni meteorologiche, immagini satellitari, radar meteorologici, radiosondaggi.
Le immagini dei satelliti all'infrarosso sono particolarmente utili perché consentono la visualizzazione delle nubi anche di notte. Alcuni canali satellitari mostrano la temperatura delle nubi permettendo così un'analisi verticale dei sistemi, altri restituiscono solo alcuni tipi di nubi come quelle convettive, oppure il vapore acqueo, le nubi basse, le nebbie o le tipologie di masse d’aria. Grazie alle animazioni è possibile visualizzare spostamento e dinamica dei sistemi nuvolosi e dei relativi fronti/minimi da cui si generano. Fra i satelliti geostazionari (in orbita a 36000 km sopra l’Equatore) i più importanti a livello europeo sono i Meteosat, tra i satelliti polari (800 km circa di altezza) spiccano invece il MetOp e il NOAA.
I radar sfruttano l'effetto Doppler, inviano cioè onde elettromagnetiche in tutte le direzioni e aspettano, nel caso in cui esse vengano riflesse da qualche ostacolo nel cielo, di cogliere un segnale di ritorno dalle stesse. Usa questi segnali ricevuti per stimare, più o meno indirettamente, diverse grandezze fisiche tra le quali, in primis, le precipitazioni.
I radiosondaggi mostrano invece l'andamento delle principali proprietà fisiche della colonna d'aria sulla veticale di un luogo. Fornendo indicazioni in tempo reale sono uno strumento molto utile per il nowcasting, cioè le previsioni a brevissimo termine (0-6 ore). Le grandezze meteorologiche vengono rilevate tramite palloni sonda, oppure attraverso uno screening satellitare della sezione atmosferica considerata.

- Poi si passa allo studio dei modelli matematici. E qui c'è tutto un discorso a parte che potete approfondire anche sul nostro sito partendo dalla parte dedicata ai segreti dei modelli.

- Si formula a questo punto l'ipotesi che si ritiene più probabile emettendo la previsione del tempo in base, come detto, alla tipologia e all'orizzonte temporale. Più precisamente:
Le previsioni a brevissimo termine (da 0 a 6 ore) si basano sull'uso combinato di modelli ad alta risoluzione e osservazioni in tempo reale. L’aspetto più importante del nowcasting è la possibilità di fornire previsioni ad elevata risoluzione spaziale e di tipo quantitativo, specie per le precipitazioni. In questo ambito, l’analisi dei dati radar risulta di primaria importanza, in quanto il radar localizza con buona precisione la precipitazione in atto e ne stima l’intensità; esso permette inoltre di seguire l’evoluzione dei nuclei precipitativi e, tramite opportune elaborazioni, di prevederne il probabile spostamento a distanza di poche ore. Le immagini satellitari, pur fornendo un quadro meno dettagliato, completano lo scenario informativo.
La previsione a breve termine (1-5 giorni) si basa sui modelli matematici di tipo deterministico (globali, come l'americano GFS o l'europeo ECMWF e locali, come il nostro WRF ad alta risoluzione). Cioè elaborano una singola simulazione dei parametri meteorologici partendo dallo stato iniziale dell’atmosfera. Simulazione che avviene attraverso la soluzione di una serie di equazioni che descrivono le leggi fisiche dell’atmosfera. L’interpretazione del modello da parte del previsore è fondamentale, infatti per quanto corrette possano essere le condizioni iniziali non saranno mai totalmente aderenti alla realtà, da qui la necessità di correggere il modello laddove l’esperienza del previsore lo ritenga necessario, in base alla conoscenza delle caratteristiche dello stesso.
La previsione a medio-lungo termine (dal 6° al 15° giorno) necessita di tecniche di tipo probabilistico che forniscono, come detto più sopra, oltre allo scenario più probabile, anche l'incertezza associata. Ripetiamo che il principio di fondo delle previsioni probabilistiche è che non viene fatta solo una singola previsione a partire da quella che si ritiene la migliore condizione iniziale dell'atmosfera, ma vengono create opportunamente tante condizioni iniziali leggermente diverse tra loro. Si lanciano così differenti "corse" (deterministiche) che mostreranno evoluzioni più o meno differenti. I risultati, chiamati "membri" (che generano graficamente i cosiddetti "spaghetti"), possono essere o raggruppati tramite tecniche statistiche in gruppi simili (clusters), oppure possono essere mediati fornendo la dispersione rispetto ad un valore climatologico (ensemble mean). Più sono i risultati "concordi" verso una certa soluzione, maggiori probabilità avrà di realizzarsi proprio quella soluzione e quindi si ha un minor grado di incertezza.
Le previsioni stagionali, molto sperimentali, cercano di anticipano la tendenza climatica a 1-3 mesi, anche qui con l'ausilio di tecniche e modelli fisico-matematici. La previsione comincia con l'interpretazione di una serie di indici climatici e delle teleconnessioni (indicatori solari, stratosferici e troposferici, oceanici...) e il loro andamento pregresso. Poi si procede con l'individuazione delle interazioni tra i vari indici e successivamente alle possibili ripercussioni sulle circolazioni atmosferiche prevalenti nei mesi considerati. In più, si possono seguire modelli climatologici specifici, come il CFS.

In conclusione è importante dunque che l'utente capisca il lavoro che c'è dietro le quinte, come interpretare ciò che viene diffuso e come usare le previsioni del tempo, per evitare di lasciarsi poi abbindolare dal marketing fasullo e dalla pseudo-informazione giornalistica che troppo spesso gira attorno alla meteorologia, ed evitare di dare poi certe "colpe" ai professionisti seri, quando una previsione (o presunta tale...) risulta "sbagliata"... sbagliata poi, in che senso? Ne parliamo qui.