Perché l'affidabilità delle previsioni meteo cala drasticamente oltre i 2 o 3 giorni?
Sempre di più, condizioniamo una scelta di lavoro o la programmazione di una vacanza e persino una semplice serata con gli amici, all’affidabilità delle previsioni meteo, ormai disponibili su qualsiasi device (pc, tablet, smartphone).
D’altra parte, è esperienza comune, oltre che una verifica sperimentale, che l’affidabilità delle previsioni meteo a 3 giorni e finanche quelle a 7 giorni è ormai abbastanza alta e supera abbondantemente l’80%.
Una tipica previsione a 3-7 giorni fornisce temperature massime e minime, percentuale di probabilità di pioggia o neve e condizioni quotidiane del vento con una discreta precisione.
Le cose cambiano piuttosto decisamente quando affrontiamo le previsioni sub stagionali, cerniera tra quelle a breve termine e quelle stagionali (estate, inverno etc.). Purtroppo l’affidabilità delle previsioni meteo sub stagionali, che si riferiscono, cioè, ad un periodo di 28-30 giorni, hanno un grado di affidabilità decisamente più basso.
Le previsioni meteo a 3-10 giorni si basano su modelli informatici che simulano l’evoluzione dell’atmosfera. Queste previsioni contengono equazioni matematiche che stimano come cambieranno temperatura, venti ed umidità minuto per minuto, giorno per giorno.
In una previsione a 4 settimane ci sono però molti altri fattori da considerare.
Ogni giorno le grandi agenzie spaziali e meteorologiche in tutto il mondo forniscono oltre 4 milioni di osservazioni su temperatura dell’aria, pressione atmosferica, umidità e venti raccolti da satelliti, palloni sonda, aerei e stazioni meteo.
L’insieme di questa imponente massa di dati viene combinato in un modello meteorologico inserendo inoltre temperature e correnti oceaniche. Ma non basta, devono essere valutate le condizioni del suolo e i venti della stratosfera che si estende dai 10 ai 48 km dalla superficie terrestre.
I venti influenzano localizzazione ed intensità della corrente jet stream, la corrente a getto che fa muovere le tempeste da ovest ad est nell’emisfero settentrionale.
I modelli sub stagionali devono anche tener conto di alcuni fenomeni meteorologici e climatici globali come, ad esempio l’oscillazione di Madden-Julian. Si tratta di un pattern (schema di circolazione) di variabilità atmosferica della fascia equatoriale che consiste nel moto lungo la fascia equatoriale stessa di un nucleo di precipitazioni anomale.
È dunque caratterizzata da una progressione verso est di un’ampia regione di precipitazioni osservata principalmente sopra l’Oceano Indiano e l’Oceano Pacifico.
Come se non bastasse, i modelli matematici che devono elaborare una previsione sub stagionale devono prendere in considerazione anche l’oscillazione nord atlantica. Si tratta di un pattern localizzato nell’Oceano Atlantico settentrionale.
Attraverso il moto di oscillazione est-ovest della depressione d’Islanda e dell’anticiclone delle Azzorre, determina forza e direzione del flusso zonale occidentale e la direzione delle perturbazioni lungo l’Atlantico settentrionale.
L’enormità dei dati da elaborare e l’uso di così tante variabili mette a dura prova anche i super computer più potenti. Il modello matematico divide l’atmosfera tridimensionale in molte piccole celle computazionali. Il più recente modello della NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) divide la terra e l’atmosfera in circa 200 milioni di celle.
Le celle più vicine alla terra coprono uno spazio di 13 km per 13, alta 50 metri. Sopra viene “impilata” una cella analoga, andando verso l’alto le celle diventano sempre più alte, fino a 700 metri di altezza ciascuna nella stratosfera. Il modello prevede l’evoluzione dell’atmosfera di ciascuna cella ogni 20 secondi grazie ad una serie di equazioni.
Organizzando unitariamente i risultati di ogni cella si riunisce ad avere un quadro abbastanza preciso del tempo che farà. Per una previsione a 5 giorni il modello calcola centinaia di equazioni per oltre 23.000 volte, ognuna di queste esecuzioni di calcolo dura oltre 40 minuti. Questo risultato si raggiunge non considerando anche variabili importanti ma per capire l’entità del problema, se riducessimo l’ampiezza della celle a 6 km per 6, otterremmo certamente una “risoluzione migliore” e previsioni più attendibili ma ci vorrebbero oltre 5 ore di elaborazione di un super computer per ottenere una previsione meteo. Un tempo eccessivamente lungo per le esigenze della meteorologia.
Per ottenere quindi un modello praticabile si effettua il percorso inverso, si ingrandiscono le celle riducendone il numero da 200 milioni a 10, riuscendo a rispettare i 30-40 minuti di elaborazione ma perdendo in dettaglio e conseguentemente in affidabilità.
In sintesi e semplificando questo è il motivo principale per cui è bene prendere con le molle le previsioni meteo a lungo termine.
