Tra 10 giorni piove: previsione o stima probabilistica?
Sempre di più, grazie alle App Meteo, nella percezione comune la previsione è un sì o un no, giusta o sbagliata. In realtà, oltre una certa distanza temporale, la meteorologia non lavora più su informazioni puntuali ma su probabilità, e questo vale in modo particolare per l’orizzonte dei dieci giorni.
Le previsioni a medio termine si basano su modelli di previsione numerica deterministica del tempo che, sostanzialmente, simulano il comportamento del fluido atmosferico. Si tratta di una proiezione basata sul presupposto che, conoscendo esattamente le leggi fisiche e lo stato presente dell'atmosfera, si possa calcolare un futuro univoco.
Sono codici che risolvono, su una griglia tridimensionale (che si sviluppa, infatti, anche in altezza) che copre l’intero globo, le equazioni che descrivono il moto dell’aria, gli scambi di calore, l’umidità, la formazione delle nubi e delle precipitazioni.
L'imperfezione dell'osservazione e l'amplificazione dell'errore
Per farlo hanno bisogno di un “fotogramma” iniziale dell’atmosfera con i profili (andamento dei valori alle varie quote) di temperatura , umidità e vento dall’oceano alla stratosfera. Questo fotogramma non è una fotografia perfetta, ma viene costruito combinando osservazioni di natura molto diversa – stazioni al suolo, radiosondaggi, satelliti, boe, aerei – in una “visione” di fondo complessiva. È il processo di assimilazione dei dati.
Qui nasce il primo limite: lo stato iniziale è sempre affetto da errori e da approssimazioni per osservazioni di zone "poco coperte". Non sappiamo mai esattamente quanta umidità ci sia in una singola valle alpina o come si distribuisca il vento a tutte le quote sopra l’Atlantico.
In un sistema fisico estremamente sensibile alle condizioni iniziali, anche differenze minime possono produrre evoluzioni molto diverse tra loro, soprattutto quando ci si proietta a molti giorni di distanza.
Gestione dell'incertezza in chiave probabilistica
Per gestire questa incertezza, i grandi centri previsionali non si accontentano di una sola integrazione del modello. Oggi parlare di “una previsione” è tecnicamente scorretto, piuttosto esiste un “ensemble” di previsioni, letteralmente un insieme di previsioni.
Si prendono lo stesso modello e lo stesso campo iniziale e gli si applicano delle piccole “perturbazioni”: cioè, ad esempio, si modifica volutamente di pochissimo la posizione di un minimo di pressione, si varia leggermente il contenuto di umidità o alcuni parametri interni.
La dispersione dell’ensemble è l’indicatore chiave dell’affidabilità. Se le traiettorie dei vari membri, per esempio a 500 hPa (alla quota media di circa 5.500 metri), restano compatte, il segnale sinottico è robusto. Ad esempio tutti i membri concordano sul passaggio di una saccatura, di una perturbazione o sull’espansione di un anticiclone in una certa area.
Se invece le traiettorie divergono rapidamente, il sistema sta entrando in una fase caotica e la previsione si frammenta in molte possibilità alternative dando un segnale debole. Il famoso “grafico a spaghetti” non è un vezzo grafico, ma la visualizzazione della “misura dell’incertezza” del sistema predittivo per quello scenario.
Dove e come può essere utile
A dieci giorni la prevedibilità non è uguale per tutte le grandezze. Le configurazioni di larga scala – presenza di un vasto campo di alta pressione, discesa di aria fredda da nord-est, flusso atlantico più teso o più ondulato – restano spesso riconoscibili, almeno in termini probabilistici. Anche le anomalie di temperatura su grandi aree possono essere stimate con un certo grado di confidenza. Perciò è sensato parlare di una settimana “probabilmente più calda della media” su una regione o “probabilmente più perturbata” su un’altra.
Molto diverso è il discorso per la precipitazione locale. Il fatto che il modello indichi un aumento della probabilità di pioggia sulla Pianura Padana non significa che sia possibile stabilire se e quanti millimetri cadranno su una specifica città, né tanto meno l’orario preciso.
I fenomeni convettivi, in particolare i temporali, nascono e si organizzano su scale spaziali e temporali troppo piccole per "essere deterministici" a tale distanza temporale. Infatti è più realistico parlare di “maggiore rischio di rovesci sparsi” su un’area, non di un temporale in un singolo punto.
Dal determinismo alla climatologia
Il motivo principale è che l’atmosfera è un sistema caotico. Gli errori sulle condizioni iniziali crescono e si amplificano nel tempo.
Nei primi due o tre giorni restano relativamente piccoli rispetto alle strutture sinottiche, dopo cinque o sette giorni gli errori iniziano a contaminare in modo significativo i dettagli, oltre i dieci giorni il sistema tende “a perdere memoria” dello stato di partenza e scivola verso un comportamento medio, tipico del clima del modello.
In questo regime si entra progressivamente nel campo della climatologia. Perciò, a tali distanze, è più corretto riferirsi alle condizioni più probabili in riferimento alla media del periodo.
A 10 giorni un ventaglio di scenari, con le relative probabilità
Utilizzare in modo professionale una "previsione", o più correttamente una "tendenza" a dieci giorni, significa accettare che il prodotto utile non sia il simbolo di un’icona, ma l’informazione probabilistica associata.
In conclusione, a dieci giorni una tendenza meteorologica è sostanzialmente una stima probabilistica dello stato futuro dell’atmosfera, più che una descrizione di ciò che accadrà in un luogo preciso.
Il grado di incertezza assume un valore significativo che i meteorologi convertono in probabilità. Pretendere certezze da un sistema fisico caotico significa portarlo al fallimento.
Utilizzarlo per quello che può realmente offrire – un ventaglio quantificato di scenari, con le relative probabilità – permette invece di integrare in modo consapevole l’informazione meteo nelle decisioni operative e nella comunicazione al pubblico.