La previsione meteorologica è il risultato di milioni di calcoli eseguiti dai computer più veloci e potenti al mondo. Questi calcoli si basano su un numero altrettanto elevato di dati (pressione, temperatura, umidità) rilevati in molti punti del globo quattro volte al giorno.
Il Metodo Ensemble e i Grafici Spaghetti
Il metodo Ensemble, che ci fornisce i grafici detti "spaghetti", nasce proprio dall'esigenza di minimizzare gli errori che si accumulano nel tempo a causa di piccole imprecisioni nei dati iniziali. Un modello matematico di previsione meteorologica si basa sulle misure di una serie di parametri (temperatura, pressione, umidità, ecc.), effettuate simultaneamente a livello globale (ore 00 e 12 UTC, ora del meridiano di Greenwich), che poi vengono utilizzate in formule, così detti algoritmi, per calcolarne l’evoluzione futura.
Il modello elabora una previsione con i dati di partenza originali di cui dispone. I risultati vengono proposti nel grafico (solitamente elaborato da wetterzentrale) con una linea grossa e blu detta "run di controllo".
Il modello, assieme al run di controllo, produce altri 19 run di verifica, cioè 19 copie del run di controllo, ma con piccolissime modifiche ai dati di partenza, volutamente introdotte. Trattandosi di simulazioni e semplificazioni, il calcolo può essere affetto da una serie di imprecisioni, che rendono la prognosi incerta.
Una tecnica che consente di valutare l’attendibilità della proiezione modellistica è il così detto metodo ENSEMBLE (ENS), che consiste nell’introdurre, nel valore iniziale misurato, delle perturbazioni (variazioni ponderate), ovvero apportare delle piccole differenze rispetto al dato effettivamente misurato.
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Il modello viene quindi rilanciato più volte con valori iniziali ogni volta leggermente modificati. Il risultato è un ventaglio di possibili evoluzioni.
Interpretazione del Grafico Spaghetti
La rappresentazione di queste possibili evoluzioni avviene attraverso dei grafici, chiamati “spaghetti”.
- Linea rossa: rappresenta la media storica, ovvero il valore “normale” che ci si dovrebbe attendere.
- Linea verde chiaro in grassetto: indica la proiezione del modello operativo (OP nel grafico), ovvero quello ottenuto con l’inserimento iniziale dei dati effettivamente misurati.
- Singole linee: rappresentano un insieme di possibili risultati ottenuti introducendo le piccole “perturbazioni” iniziali.
- Linea nera: rappresenta la media di tutti i possibili scenari.
Quando le linee risultano molto ravvicinate significa che il modello ha una buona attendibilità, poiché, introducendo delle modeste variazioni al dato iniziale, la prognosi non diverge in maniera significativa. Quando invece le diverse linee, rappresentanti ognuna una diversa previsione modellistica e quindi un diverso possibile scenario, risultano lontane tra di loro significa che la proiezione modellistica ha una bassa attendibilità, poiché è sufficiente una piccola variazione iniziale a determinare prognosi molto diverse.
Generalmente, tanto più ci si allontana dal punto di partenza, cioè dal momento della misura dei dati iniziali, tanto più i possibili scenari tendono a divergere.
Il Ruolo del Modello GFS
Manca ancora un altro strumento che ci fornisce altre importanti informazioni: i dati ottenuti con un modello differente (GFS: t382/l64 con griglia orizzontale 36 km e 64 livelli verticali), rappresentato con la linea verde e grossa. Per elaborare la linea verde inoltre vengono utilizzati i dati di partenza del run di controllo (linea blu), ma vengono integrati tramite complessi calcoli, con i risultati ottenuti dal run precedente. Questo sistema rende questo cluster meno sensibile a rapide oscillazioni.
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Affidabilità e Tendenze
A questo punto, con tutte queste linee, ci sarà sicuramente un po' di confusione e ci chiediamo quale scegliere. Tutte hanno la stessa affidabilità, ma noi andremo a credere solitamente alla tendenza espressa dalla media. Per farlo ci viene in aiuto la linea grigia e grossa, che indica la media.
Guardando perciò gli “spaghetti” ci si rende conto di quanto possiamo ritenere affidabile una previsione automatica.
Esempio Pratico
Immaginiamo una situazione quotidiana per comprendere meglio il concetto. Uscendo di casa dimentichiamo le chiavi della macchina: le prendiamo, richiudiamo e perdiamo 10 secondi. Saliamo in macchina e incontriamo il vicino, perdendo altri 20 secondi. Al semaforo scatta il rosso. Se non avessimo dimenticato le chiavi, avremmo trovato il semaforo verde. Questo esempio dimostra come un piccolo cambiamento nelle condizioni iniziali (i 10 secondi persi con le chiavi) abbia effetti insignificanti a breve termine, mentre con il passare del tempo, gli effetti possono essere notevoli (arrivo in ritardo al lavoro).
Come Funziona il Processo di Elaborazione
Il primo run del modello, detto run di controllo, viene elaborato dai modelli matematici inserendo i dati così come si hanno a disposizione al momento dell’ elaborazione. Successivamente il modello viene fatto girare inserendo gli stessi dati, ma leggermente modificati: di solito 10 volte positivamente, 10 volte negativamente (questo per compensare inevitabili errori strumentali). Abbiamo così ottenuto 21 scenari.
Ad essi viene poi aggiunto quello ensemble, che è la media degli altri, più il run ufficiale, che invece fa una sorta di media pesata, o normalizzazione, in base alla significatività delle perturbazioni introdotte ed alla deviazione standard che ne risulta.
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Valutazione dell'Attendibilità
Il primo dato che ricaviamo dagli spaghi è quello dell’attendibilità di una previsione. Nel breve termine gli spaghi sono molto ravvicinati: la perturbazione dei dati non ha effetti significativi, dunque la previsione è molto attendibile.
Se nel medio termine (3-6 giorni) gli spaghi sono ancora abbastanza stretti, non ci saranno grandi stravolgimenti previsionali, dunque il modello ha un grado elevato di attendibilità; se al contrario si iniziano ad aprire (cioè a discostarsi l’uno dall’altro) il quadro meteorologico è ancora incerto.
Ad esempio, una figura barica anticiclonica è più prevedibile rispetto ad una figura perturbata (una goccia fredda). Molto spesso nel lungo termine gli spaghi sono aperti: ecco perché le previsioni sono poco attendibili quando si superano i 5-6 giorni.
Parametri e Legenda
I parametri da cui si ricavano i grafici ensemble sono svariati: principalmente si utilizza quello con temperatura a 850hpa, temperatura a 500hpa e precipitazioni. Gli spaghetti si leggono come un asse cartesiano. Sulla sinistra si trovano i valori delle temperature, sulla destra i millimetri (per le precipitazioni).
Alcuni modelli inseriscono anche la probabilità che le precipitazioni siano nevose (come gli spaghi lineameteo.it). Per individuare i run ufficiale, di controllo ed ensemble bisogna affidarsi ad una legenda. Si possono trovare grafici anche per temperatura al suolo, vento, pressione, indice CAPE, indice ThetaE.
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