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Perché a volte le previsioni meteo “toppano” (e di chi è la “colpa”)?

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Perché le previsioni meteo, a volte, “sbagliano”? Di chi è la colpa?
Lo abbiamo chiesto a Riccardo Ravagnan, Meteo Forecast & Services Manager di Meteomed. Una chiacchierata utile a tutti voi che state per salpare per la vostra crociera estiva.

UN SISTEMA A “MATRIOSKA”
“La relazione tra le diverse variabili naturali (umidità, vento, temperatura, ecc) non è lineare”, esordisce Ravagnan, “i parametri sui quali basiamo i calcoli matematici rendono difficile il nostro compito di prevedere il futuro. Nell’atmosfera esistono una infinità di moti che interessano diverse dimensioni della realtà. Ad esempio possiamo osservare movimenti su scala planetaria (pensiamo al veloce flusso in quota della corrente a getto) e movimenti che avvengono su scale più piccole (come le brezze), sino ad arrivare a quelli che interessano volumi infinitamente più piccoli (movimenti molecolari). Possiamo pensare a una specie di ‘bambola Matrioska’.

Ogni bambola rappresenta un volume nel quale avviene un movimento diverso. Purtroppo i movimenti entro queste ‘scatole’ non sono osservabili e descrivibili completamente e la nostra schematizzazione analitica porta con sé errori grossolani (semplificazione dei fenomeni). La Natura è un sistema molto complesso e la sua descrizione, migliorata negli anni, ad oggi non ci consente di predire con esatta precisione l’andamento nel tempo di determinati fenomeni”.

Prosegue Ravagnan: “Esistono poi dei processi fisici che il modello non è in grado di rappresentare nel dettaglio perché si svolgono entro scale più piccole di quelle risolubili dal modello (processi radiativi, convezione, flussi dal suolo, microfisica delle nubi). Questi non possono essere trascurati in quanto influenzano il flusso che si sviluppa alle scale più grandi (parametrizzazioni). Così, se tra due ‘bambole’ in cui avviene il moto ci fossero dei moti entro ‘scatole’ più piccole, il modello si allontanerebbe da una giusta rappresentazione del fluido atmosfera”.


DALL’OGGI AL DOMANI? 92% DI POSSIBILITA’ DI “AZZECCARCI”

Poiché i modelli si basano su calcoli numerici, l’arrotondamento dei valori delle quantità meteorologiche potrebbe fare divergere i risultati a breve distanza: “Oggigiorno il grado di attendibilità di una previsione meteorologica è del 92% per il giorno successivo e tende a decrescere nel tempo. L’atmosfera è un fluido caotico. Fisicamente significa che esiste un limite di predicibilità oltre il quale il sistema in esame dimentica le informazioni di partenza.

Occasionalmente è possibile però indovinare paradossalmente previsioni ad una settimana e ‘toppare’ quella del giorno dopo. E’ un fenomeno conosciuto in tal contesto definito ‘intermittenza’ e deriva dal fatto che il sistema atmosfera presenta delle instabilità. Ad esempio, stati iniziali che contengono regioni di forte instabilità (ad esempio convettiva, baroclina o barotropica) sono meno predicibili di quelle che contengono poca instabilità. Dove il sistema è più instabile è meno prevedibile”.

LA METEOROLOGIA? E’ COMUNQUE UNA SCIENZA ESATTA
Le previsioni elaborate attraverso i modelli, quindi esprimono la probabilità del verificarsi degli eventi meteorologici (non la certezza) e sono l’unico mezzo che abbiamo per avere un’idea più preciso dell’evoluzione delle condizioni meteo. “Con questo possiamo affermare che la meteorologia sia una scienza inesatta? No, la meteorologia è una branca della fisica e come tale è definibile scienza esatta. Essa studia sistemi dinamici partendo da condizioni iniziali imposte per risolvere le equazioni matematiche che descrivono i fenomeni e che sono incluse nei modelli previsionali. Tale disciplina è però legata alla teoria del caos deterministico di Lorenz.

Conoscere le condizioni iniziali di un sistema fisico e le equazioni matematiche che ne regolano le reazioni non equivale a poterne prevedere l’evoluzione futura con la stessa precisione con cui sono noti gli elementi iniziali. Proprio l’atmosfera è il prototipo ideale di tutto ciò che in fisica è regolato da leggi deterministiche ma che presentano un comportamento caotico”.

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