Il grafico degli spaghetti offre un modo semplice per avere un'indicazione di come potrebbe evolvere il tempo fino a 15 giorni.
Cosa sono gli Spaghetti Meteo?
Il termine "spaghetti", che richiama la pasta italiana, è stato adottato perché al centro del grafico sono presenti linee mosse multicolori che si diramano da un asse all'altro, simili a spaghetti.
Come si Presenta il Grafico
Il grafico presenta sulla linea delle ordinate a sinistra numeri che vanno da -30 a +30, con lo 0 al centro. Questo è l'asse della temperatura a circa 1400 metri di quota. Al centro, si trovano gli spaghetti multicolori. Tra le colorazioni, spiccano tre linee principali:
- Linea bianca: rappresenta la media di tutti gli "spaghi" e quindi la previsione più verosimile.
- Linea verde: rappresenta la corsa principale del modello.
- Linea rossa: rappresenta una media storica della temperatura.
Sull'asse delle ascisse, si vedono i sali-scendi degli spaghetti, talvolta appiattiti lungo la linea o con picchi verso l'alto. Questi rappresentano le piogge, con la linea bianca centrale che ne indica la media. Sempre sull'asse delle ascisse, sono indicati i giorni di riferimento. Infine, sull'ordinata di destra, i numeri da 0 a 50 indicano i possibili millimetri di pioggia.
Cosa Rappresentano le Linee Colorate?
Le linee colorate rappresentano il risultato riassuntivo della temperatura a 1400 metri e delle piogge, derivante da una corsa del modello GFS (Global Forecast System), uno dei più noti modelli per le previsioni meteorologiche globali, emesso dal NOAA (ente governativo americano).
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Uscite Giornaliere dei Modelli
I modelli, come il GFS, effettuano corse giornaliere (uscite) per calcolare le variabili atmosferiche, mediamente quattro volte al giorno (00:00, 06:00, 12:00, 18:00 UTC). Ad ogni uscita, il modello, inizializzato con dati reali presi in atmosfera all'ora zero di partenza, esegue miliardi di calcoli e stima l'evoluzione delle variabili iniziali a distanza di ore e giorni. Questo viene fatto a livello globale, fornendo dati di riferimento per ogni punto della terra individuato con coordinate di longitudine e latitudine. A causa della natura dei dati calcolati a distanza di giorni, sono ipotizzabili degli errori.
Cluster e Run Perturbati
Per cercare di limitare gli errori inevitabili, vengono eseguiti run "perturbati" parallelamente alla corsa principale del modello. Questi run inseriscono parametri non calcolati nella corsa principale. Questa metodologia, detta "perturbazione", viene applicata a due gruppi di 10 run ciascuno: uno perturbato positivamente e l'altro negativamente. L'insieme dei run assemblati tra loro nella rappresentazione grafica viene detto cluster modellistico. Lo scopo è ottenere una diversità di calcolo rispetto al run principale e valutare quanto si discosta da esso. La linea media risultante, di colore bianco, rappresenta la tendenza più valida in termini di temperatura e precipitazioni.
Esempio di Lettura del Grafico
Facendo un esempio di lettura del grafico, si possono dedurre le seguenti informazioni:
- Le fasi maggiormente perturbate si verificheranno in determinati periodi, identificabili dai picchi di piogge lungo l'asse delle ascisse.
- La temperatura può essere vista sopra o sotto la media, a seconda della posizione della linea bianca rispetto alla linea rossa.
Spaghetti Ensemble (ENS)
Stilare previsioni meteo significa imbattersi quotidianamente in probabilità e scenari diversi. Gli Spaghi Ensemble (ENS) aiutano i previsori a consultare tali proposte dei modelli in modo pratico.
Il grafico con il fascio di spaghi è la rappresentazione cartesiana di un determinato modello matematico. Uno degli aspetti fondamentali è convogliare il maggior numero di informazioni possibili in una forma facile da consultare.
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La rappresentazione dei vari campi (temperature, precipitazioni) di ogni singola previsione nella forma usuale (mappa in un pannello) è fattibile, ma la mole di dati sarebbe esagerata.
Il Processo di Calcolo
La previsione del tempo è soggetta a errori. Le equazioni impiegate nelle simulazioni subiscono evoluzioni che portano agli scenari che vediamo nei pannelli dei modelli, dall'orario 0 al fine run. Le evoluzioni avvengono a partire da un insieme di stati iniziali, ossia un insieme di valori dei vari parametri misurati ad un determinato orario (solitamente in simultanea a livello globale, alle ore 00 e 12 UTC). La raccolta di tali dati (temperatura alle varie quote isobariche, umidità, vento) avviene per mezzo dei radiosondaggi.
Il processo di calcolo introduce, ai valori iniziali misurati, delle variazioni ponderate dette perturbazioni, che apportano alcune differenze al dato misurato. Il modello viene quindi rilanciato tante volte per quanti sono i numeri di scenari disponibili, ogni volta con differenze tra i vari parametri presi in considerazione per cercare di minimizzare il grado di incertezza.
Il risultato è un ventaglio più o meno fitto di spaghi, che rappresentano le varie evoluzioni di un sistema di equazioni tutte lievemente modificate l’una dall’altra.
Come Usare gli Spaghi Meteo
È consigliabile sfruttare i parametri che riguardano le quote isobariche, in quanto quelli che riguardano il suolo sono spesso soggetti alla bassa risoluzione del modello.
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Una volta scelto il parametro, si avrà il pannello che riassume tutte le probabilità proposte dal modello. Nella legenda laterale si troverà l’elenco degli spaghi “pertubatori”, che rappresentano ciascuno una riproduzione, con parametri differenti, del perturbatore di Controllo.
Tra le varie decine di spaghi, ne troveremo alcuni importanti che sono evidenziati da un maggiore spessore:
- Controllo: l’elaborazione principale dei vari spaghi, ed inserisce i dati di partenza in maniera pura, senza alcuna variazione.
- Operativo: rappresenta la corsa ufficiale del modello preso in considerazione, diverso da un punto di vista operazionale e che spesso cerca di fiutare nuove condizioni da poter prendere in considerazione.
Una volta ottenuto il fascio di spaghi, si avrà un’idea più chiara di quella che può essere l’evoluzione: se il gruppo di spaghi si presenta piuttosto compatto, vuol dire che l’evoluzione ha un elevato grado di attendibilità e dunque di possibilità che si realizzi. Nel medio termine, invece, può capitare di trovare spaghi ancora compatti oppure diversi fasci di spaghi: in questo caso, con più di un possibile scenario, l’attendibilità scende. Nel lungo termine, oltre le 120 ore, è invece raro trovare scenari concordi, per cui avremo sempre spaghi aperti a ventaglio, con bassa affidabilità.
Lettura della Temperatura
La lettura della temperatura a 850hpa è quella più frequente: da questo parametro è possibile (assieme ad altri dettagli) ricavare una possibile temperatura al suolo.
Modelli Matematici e Previsioni
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. 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. Il modello viene quindi rilanciato più volte con valori iniziali ogni volta leggermente modificati. Il risultato è un ventaglio di possibili evoluzioni.
Interpretazione dei Grafici "Spaghetti"
La rappresentazione di queste possibili evoluzioni avviene attraverso dei grafici, chiamati “spaghetti”. Il grafico proposto nel bollettino rappresenta il possibile andamento della temperatura nella libera atmosfera alla quota di circa 1450 m. La linea rossa rappresenta la media storica, ovvero il valore “normale” che ci si dovrebbe attendere, la linea verde chiaro in grassetto la proiezione del modello operativo (OP nel grafico), ovvero quello ottenuto con l’inserimento iniziale dei dati effettivamente misurati, e ogni ulteriore singola linea rappresenta un insieme di possibili risultati ottenuti introducendo le piccole “perturbazioni” iniziali; la 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. Le previsioni a lungo termine hanno una bassa attendibilità e vengono normalmente utilizzate per tracciare una linea di tendenza.
Attendibilità dei Modelli
Gli spaghetti ensemble si basano sulle emissioni modellistiche GFS (Global Forecast System) dette runs (corse). Tali emissioni vengono elaborate 4 volte al giorno, ogni 6 ore. Ogni run è caratterizzato dall’indicazione dell’orario di emissione e seguìto dalla lettera z (ora zulu). Lo scopo degli spaghetti è quello di verificare come il modello si comporta nei vari, piccoli, scostamenti nei parametri di previsione; in pratica, viene fatta l’elaborazione per più volte, 21 per l’esattezza, e ognuna di esse calcola un determinato evento che viene rappresentato da uno “spago”. Su ognuno di essi viene applicato una sorta di “micro evento” esterno, non preventivamente inserito nel modello stesso, che ne distorce il suo corso e che, quindi, prende il nome di “perturbazione“.
Alla fine avremo, quindi, una serie di linee per ogni parametro previsionale. Interpretare gli SPAGHI non è poi così difficile. Nella parte centrale del grafico viene analizzato l’andamento delle termiche alla quota isobarica di 850 hpa (circa 1500 metri di quota) - Considerando una variazione di circa 0,7°C per ogni 100 metri di quota, si ricava facilmente la temperatura alla quota da noi desiderata - mentre i valori riportati sull’asse verticale lato sinistro mostrano la scala delle temperature; nella parte bassa sono indicate le possibili evoluzioni delle precipitazioni, mentre i valori riportati sul suo lato verticale destro mostrano i riferimenti delle precipitazioni espresse in millimetri.
Tutti gli spaghi saranno caratterizzati da una tendenza a breve termine abbastanza concorde, quella a medio termine più discorde e per finire quella a lungo termine in cui la tendenza sarà molto vaga e di difficile lettura.
L'Effetto Farfalla
Dall'inizio degli anni '90 i principali centri di previsione americani (NCEP) ed europei (ECMWF) hanno iniziato ad utilizzare le previsioni ensemble per stimare oggettivamente l'incertezza delle previsioni. Le linee mostrano generalmente un andamento fortemente omogeneo nel breve periodo (primi due giorni), in cui risultano tutte accorpate sui medesimi valori di previsione, mentre con l'allungarsi dell'orizzontale temporale le diverse simulazioni divergono creando il cosiddetto effetto "a spaghetti", tipico dell'ensemble.
Si tratta, di fatto, dell'"effetto farfalla" di Lorenz, per cui all'aumentare del tempo di simulazione anche infinitesime variazioni nello stato iniziale possono portare a grandi variazioni dello stato dell’atmosfera. In generale, la predicibilità dell’atmosfera dipende dalle aree in cui si studia la sua dinamica: laddove sono presenti forti gradienti di temperatura (per esempio, tra la terra e l’oceano) o dove un’orografia complessa (per esempio, il Mediterraneo) ostacola e modifica il movimento delle masse d’aria, il comportamento delle traiettorie di evoluzione è più irregolare e, quindi, è più probabile ricadere quanto prima nel caso di scarsa predicibilità.
Gli spaghi meteo ensemble sono un utilissimo strumento per un’attenta analisi, sia a breve che a medio-lungo termine, di vari parametri previsionali, come temperatura, pressione e precipitazioni.
Come Leggere gli Spaghi: Esempio Pratico
Questa breve storia 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.
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.
Guida all'Interpretazione
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 previsone 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 perchè le previsioni sono poco attendibili quando si superano i 5-6 giorni.
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. In conclusione, gli spaghi sono uno strumento essenziale (ma non sufficiente) per fare corrette previsioni e avere contezza della loro attendibilità. Un’ ultima raccomandazione: mentre in caso di spaghetti ravvicinati è molto comodo utilizzare la media ensemble, nella situazione opposta (spaghi distanziati) la media è ingannatrice: ad esempio, per la temperatura, si rischia di affermare che rimarrà invariata, mentre in realtà ci saranno grandi variazioni non ancora definibili.
Quando una Tendenza è Attendibile?
Guardando i modelli matematici come GFS a lungo termine, siamo spesso presi dallo sconforto o dall'esaltazione, a seconda della configurazione prevista. Tuttavia, come è noto, le proiezioni a lungo termine hanno una bassissima attendibilità e vengono il più delle volte utilizzati per avere un'idea sulle possibili tendenze. Perciò molti si chiedono: quando una carta (o meglio, una tendenza) può essere considerata attendibile?
Essi non sono altro che una specie di riassunto dell'elaborazione del run GFS, che viene generato modificando leggermente i parametri iniziali del modello. Lo scopo degli spaghetti è proprio quello di verificare come il modello si comporta in presenza di micro-scostamenti nei parametri previsionali. In tal modo si ricaverà per ogni parametro previsionale (es. precipitazioni o temperatura ad una certa quota) un fascio di linee (spaghetti per l'appunto), che piu' verranno proiettati in là nel tempo, più si scosteranno l'uno dall'altro.
La distanza tra i diversi spaghetti evidenzia la stabilità del modello in un certo momento: se dopo pochi giorni le linee tendono a scostarsi molto l'una dall'altra significa che la previsione a medio-lungo termine del modello è molto lacunosa e soggetta a potenziali repentini stravolgimenti.
Come dicevamo, i vari run effettuati sono 21: uno, che sarà quello di controllo, utilizza i dati sinottici e termici così come si trovano al momento dell'elaborazione, 10 vengono perturbati positivamente e 10 negativamente.
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