LE FONTI DI ERRORE NELLA PREVISIONE METEOROLOGICA - Andrea Corigliano - Meteocilento

LE FONTI DI ERRORE NELLA PREVISIONE METEOROLOGICA

Giovedì 18 gennaio ore 8:30

nuvole soleL’approccio probabilistico che utilizziamo quando parliamo di previsione meteorologica è dovuto all’incertezza che aleggia sempre attorno a questa previsione e che aumenta all’aumentare della distanza temporale. Nei precedenti editoriali abbiamo analizzato diverse dinamiche atmosferiche proprio per fare toccare con mano ai lettori anche come cambia il livello di predicibilità a seconda dello scenario meteorologico calcolato dal modello, spiegando che il tipo di approccio non è un vizio che ci costringe ad arrivare ultimi a sciogliere la prognosi ma rappresenta
la prassi che ci insegna la scienza. Una prassi che NON può essere sposata dalla meteorologia commerciale che fornisce certezze precise e puntuali al posto di previsioni con un margine di errore sempre presente.
 
Perché insistiamo tanto su questo argomento? Perché, molto probabilmente, è forse l’errore l’elemento più importante di una previsione, non la previsione stessa. L’affidabilità previsionale di cui tanto parliamo nasce dall’errore di una previsione o, detto ancora meglio, da una somma di errori che minano la stabilità di una previsione. È vero che il progresso scientifico ha fatto fare anche alla meteorologia grandi passi in avanti, ma resta comunque il fatto che la previsione meteorologica è soggetta a incertezze di varia natura che si accumulano durante complesse procedure applicate per ottenerla. Questi errori, infatti, si commettono in parte durante la fase di inizializzazione del modello (cioè nei metodi impiegati per conoscere il tempo che fa su tutto il globo, da cui partire per calcolare il tempo che potrebbe fare), in parte derivano dalle approssimazioni sulla descrizione fisico-matematica dei fenomeni atmosferici nelle equazioni di governo e, infine, una parte proviene dai metodi di calcolo che sono utilizzati per risolvere tali equazioni e ottenere così la previsione del tempo vera e propria.
Vediamo un po’ più nel dettaglio qual è l’origine di ciascuna fonte di incertezza capace di ripercuotesi sulla bontà di una previsione meteorologica. Vi invito, qualora lo vogliate, di ricordarvi di queste spiegazioni che sono sempre valide e che costituiscono un po’ la base di partenza per approcciarsi correttamente ai prodotti della modellistica numerica, troppo spesso colpevolizzata semplicemente per aver fatto solo il suo lavoro e accusata di “aver ritrattato la previsione” o di “essere un flop”. Dopo aver letto quanto segue, si capirà il motivo per cui giudizi del genere dimostrano solo che non si hanno le basi per poter parlare di questa scienza. Siete pronti? Allora partiamo alla scoperta di queste fonti di errore, provando a essere il più chiaro e sintetico possibile, visto che l’argomento è molto ampio e complesso.
Innanzitutto, una copertura incompleta dei dati globali che individui lo stato iniziale del tempo (vedi prima figura in basso), unita a errori di misura e a procedure talvolta inappropriate di assimilazione degli stessi, non permettono una precisa conoscenza dello stato reale dell'atmosfera da cui poi verrà calcolato quello futuro. Questo perché le misure convenzionali disponibili, provenienti dalle stazioni meteorologiche presenti al suolo, su navi e dal lancio dei palloni sonda, utili a conoscere il profilo verticale dell’atmosfera, rappresentano solo un numero limitato di dati che non basta a fornire una conoscenza puntuale dello stato iniziale del sistema atmosferico su tutte le aree del pianeta. Anche l’utilizzo di misure non convenzionali da telerilevamento satellitare, necessarie per stimare per esempio la temperatura della colonna atmosferica, se da un lato permettono di avere informazioni sullo stato iniziale del tempo anche laddove sono presenti lacune di stazioni meteorologiche, dall’altro presentano sicuramente delle imprecisioni nella definizione dello stato della colonna d’aria perché il valore rilevato del parametro è approssimativo per strati della colonna che sono piuttosto spessi. Per avere allora una conoscenza iniziale più accurata del sistema atmosferico, si estrapola un campo grezzo da quello che il modello numerico aveva previsto dalle 6 alle 12 ore prima e, successivamente, si corregge questo campo con tutte le osservazioni, convenzionali e non, che sono state misurate all’incirca nell’ora di analisi dello stato iniziale dell’atmosfera: questo approccio permette quindi di ottenere condizioni di partenza più affidabili per quelle aree del pianeta caratterizzate da poche informazioni. Se questi complessi procedimenti di inizializzazione hanno portato, negli anni, a migliorare sensibilmente la conoscenza dello stato iniziale per calcolare da qui quello futuro, si intuisce però che le tecniche adottate per conoscerlo, la discontinuità di misure e l’errore a cui queste sono inevitabilmente collegate, a seconda dell’accuratezza dello strumento utilizzato, restano tuttavia fonte di incertezza e, di conseguenza, porteranno a condizioni iniziali che saranno note sempre in modo approssimato.
I modelli numerici di previsione, per quanto possano essere complessi nel simulare il movimento delle masse d’aria, rappresentano poi una versione della realtà che è tanto meno veritiera quanto più è bassa la risoluzione del dominio di calcolo, cioè del volume di atmosfera entro cui viene calcolato il futuro stato del tempo. Questa peculiare caratteristica, tipica soprattutto dei modelli a scala globale, è riscontrabile della descrizione della morfologia e della tipologia di superficie su cui viene simulata l’evoluzione della circolazione atmosferica, nel metodo risolutivo delle equazioni e nella mancanza di una esplicita descrizione fisico-matematica di alcuni fenomeni che si sviluppano su piccole scale spazio-temporali che non possono essere risolte.
È abbastanza intuitivo comprendere che la risoluzione delle equazioni di governo dell’atmosfera su una realtà simulata porta inevitabilmente a errori di valutazione su come il fenomeno che si vuole prevedere può essere modificato sorvolando un particolare territorio: se questo è straordinariamente complesso (come nel caso del Mediterraneo che è circondato da diverse barriere montuose) ed è quindi difficile da rappresentare fedelmente in un modello, diventa altrettanto difficile simulare nel modo più corretto possibile l’interazione tra il territorio complesso e il fenomeno meteorologico di cui si desidera conoscere l’evoluzione.
18181Per i motivi esposti, diventa inevitabile che la previsione di quel fenomeno si accompagni a un certo grado di incertezza. Questa fonte di errore è legata al fatto che i modelli descrivono lo stato dell’atmosfera mediante una rappresentazione discretizzata  dello spazio e del tempo reali, vale a dire che la simulazione sul comportamento futuro di un fenomeni passa da un numero infinito di gradi di libertà, tipico del continuo, ad un numero finito rappresentato dai punti di griglia che individuano il dominio di calcolo del modello (figura in basso a sinistra). Lo stato dinamico del sistema atmosferico è quindi descritto specificando il valore che assumono le grandezze fisiche su ogni punto del reticolo spaziale e la loro evoluzione, pertanto, non viene conosciuta per via analitica, bensì risolvendo per via numerica i sistemi di equazioni differenziali in ogni punto del reticolo, fissando intervalli temporali che, per i modelli globali, sono solitamente di 6 o 12 ore. Il tipo di risoluzione proposta comporta quindi una approssimazione della soluzione reale e di conseguenza la dinamica del fenomeno è nota a meno di piccoli errori che si amplificano consecutivamente e che portano alla crescita dell’imprecisione della previsione, man mano che ci si spinge su orizzonti temporali sempre più lunghi. Per di più, la soluzione numerica discreta ottenuta nel nodo del reticolo rappresenta il valore medio della variabile qui calcolata ed è rappresentativo di tutto il volume della cella: ciò significa che se, per esempio, un modello ha un passo di griglia di 16 km, allora il valore calcolato di un qualsiasi parametro è, in questo caso, rappresentativo del volume d’aria racchiuso all’interno di ogni cella avente area di base di circa 250 km quadrati.
181182
Per concludere questa rassegna di incertezze, non si può non menzionare infine la mancanza di una rappresentazione esplicita di alcuni fenomeni atmosferici che si sviluppano su scale spazio-temporali troppo piccole, come la turbolenza. Tra l’altro, proprio questi processi possono rappresentare, per i moti a scala planetaria, quel “battito d’ali di farfalla” (si parla di “perturbazione”) che, evolvendo nel tempo, può accrescersi fino a modificare l’evoluzione della circolazione atmosferica in una qualsiasi area del dominio del modello. Per questo motivo, è indispensabile tenerne conto ricorrendo però alla loro parametrizzazione fisica, cioè esprimendo il loro effetto sui parametri atmosferici medi risolti dal modello in termini degli stessi parametri e non mediante un'appropriata descrizione fisico-matematica: ecco quindi un'altra approssimazione che si aggiunge al lungo elenco fin qui discusso e presentato.
Abbiamo così compreso come le fonti di errori a cui è soggetta una previsione siano davvero molteplici. Essendo poi l’atmosfera un sistema dinamico caotico, ogni piccola imprecisione nelle condizioni iniziali può generare grandi errori nelle variabili risolte dalle equazioni che la governano anche per le tecniche utilizzate per arrivare alla loro risoluzione. In base a queste considerazioni, si deduce allora che risolvere le equazioni su lunghi step temporali, per conoscere per esempio l’evoluzione del tempo a 7-10-15 giorni di distanza, provoca inevitabilmente una perdita di contenuto informativo nella previsione meteorologica anche se il modello numerico dovesse essere perfetto. Queste affermazioni, che stanno alla base della Teoria del Caos formulata da Lorenz nel 1969, pongono quindi dei limiti ben precisi alla prevedibilità dell’evoluzione dei sistemi complessi non lineari, che sono particolarmente sensibili alle forzanti esterne. La questione se esiste un limite alla predicibilità dell’atmosfera ha quindi ragione naturale di esistere proprio in virtù del fatto che è IMPOSSIBILE conoscere, con assoluta precisione, lo stato atmosferico di partenza e che le tecniche approssimate di schematizzazione della realtà e di risoluzione delle equazioni finiscono per fornire una previsione che si accompagna a un’incertezza che è destinata A CRESCERE NEL TEMPO. Assumendo che questo limite di predicibilità esista, il limite temporale a cui è possibile spingersi per avere previsioni attendibili è strettamente vincolato alla velocità con cui le soluzioni delle equazioni di governo dell’atmosfera divergeranno l’una dall’altra (figura in basso).
181183
Andrea Corigliano
fisico dell'atmosfera con specializzazione in meteorologia
andrea cCopyright 2017 Meteocilento - Riproduzione Riservata

Articoli popolari

Articoli recenti

Questo sito utilizza cookie, anche di terze parti, per assicurarti la migliore esperienza di navigazione e per mostrarti messaggi pubblicitari personalizzati.
Per informazioni dettagliate sulla tipologia ed impiego dei cookie in questo sito web ti invito a cliccare sul tasto "Approfondisci".
Se si prosegue alla navigazione su questo sito acconsenti all'utilizzo dei cookie.