Previsioni del tempo, come funzionano tra dati, modelli e meteorologi

Chi guarda il cielo prima di un modello

Una previsione del tempo nasce da dati, non da un’intuizione. Ogni giorno migliaia di stazioni al suolo misurano temperatura, pressione, vento e pioggia; i radar seguono la pioggia e i temporali in tempo reale, utili per capire fenomeni violenti come quelli descritti in come si formano i temporali o in come si forma una tromba d’aria. Ma la parte più grande dei dati arriva dall’alto.

Secondo NOAA/NESDIS, l’85% dei dati usati nei modelli di previsione numerica proviene da satelliti in orbita polare, che misurano temperatura e umidità di tutta l’atmosfera, anche sopra gli oceani dove non ci sono stazioni. Il sensore CrIS, per esempio, restituisce profili dettagliati di temperatura e umidità che il modello userà come punto di partenza.

Un secondo tipo di misura arriva da terra verso l’alto, le radiosonde. Sono piccoli strumenti agganciati a un pallone che sale nell’atmosfera misurando pressione, temperatura, umidità e vento lungo tutta la salita. Negli Stati Uniti la rete della National Weather Service ne lancia circa 75.000 all’anno, con due lanci al giorno per ogni stazione, alle ore 00 e 12 UTC, lo stesso orario in cui vengono inizializzati i grandi modelli globali, tra cui quello dell’ECMWF.

Esempio pratico: un pallone sonda lanciato alle 00 UTC sale a circa 300 metri al minuto e può superare i 35.000 metri di quota prima di scoppiare per la pressione ridotta. Solo circa il 20% dei palloni viene ritrovato e restituito: gli altri si perdono, ma il loro compito è già finito nel momento in cui hanno trasmesso i dati durante la salita.

Dai dati al modello

Con migliaia di misure raccolte in poche ore, un computer costruisce una fotografia dello stato dell’atmosfera in quel preciso momento, temperatura, pressione, umidità e vento in ogni punto della griglia, dal suolo fino agli strati alti. Da quella fotografia iniziale, un modello numerico applica le equazioni della fisica che descrivono come si muove l’aria, come si scalda e come si condensa il vapore, e calcola come cambierà quella fotografia ora dopo ora.

Il problema è che la fotografia di partenza non è mai perfetta. Il materiale didattico dell’ECMWF sulla prevedibilità spiega il concetto con un esempio semplice: in un sistema governato da equazioni del tutto deterministiche, una differenza minima nel punto di partenza, nell’esempio citato un valore di 0,4 contro 0,4001, porta a percorsi completamente diversi dopo poche decine di passi. L’atmosfera si comporta allo stesso modo, un piccolo errore di misura oggi diventa un errore enorme tra dieci giorni. Per questo l’ECMWF indica che, in pratica, il dettaglio di una previsione resta affidabile per circa una settimana.

Per andare oltre quel limite senza fingere una precisione che non esiste, i centri di previsione usano l’ensemble. Invece di calcolare una sola previsione, l’ECMWF ne fa partire 51 in parallelo, con condizioni iniziali leggermente diverse tra loro e una risoluzione di circa 9 chilometri. Se le 51 simulazioni restano vicine, l’incertezza è bassa; se si allontanano molto, la previsione lo segnala come poco affidabile. È così che nascono le previsioni fino a 15 giorni: non un dettaglio orario, ma una probabilità, per esempio il 60% di possibilità di pioggia in una certa zona.

Il lavoro che il modello non fa da solo

I modelli numerici non escono già pronti per il telegiornale. Un meteorologo confronta le uscite di più modelli e i risultati dell’ensemble, individua dove concordano e dove no, decide quale scenario comunicare, con quale margine di dubbio. È lo stesso motivo per cui un’ondata di calore, come quelle raccontate in ondate di calore, come si formano, viene annunciata con giorni di anticipo ma con una fiducia diversa a seconda di quanto i modelli sono d’accordo tra loro.

Il centro europeo che produce buona parte di queste previsioni, l’ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts), è un ente internazionale attivo 24 ore su 24, con circa 500 persone impiegate tra le sedi di Reading, nel Regno Unito, Bologna e Bonn. Capire come l’atmosfera scambia energia con la superficie aiuta anche a leggere fenomeni di più lungo periodo, come quelli descritti in effetto serra, cos’è e come funziona: stessa fisica di base, applicata però su scale di tempo molto più lunghe di una previsione settimanale.