Satelliti, radar, stazioni di misura al suolo e calcolatori sempre più poNegli ultimi anni le previsioni meteorologiche sono notevolmente migliorate. Satelliti, radar, stazioni di misura al suolo e calcolatori sempre più potenti permettono al previsore di conoscere il tempo in atto e la probabile evoluzione futura con un dettaglio inimmaginabile anche pochi anni fa. Molte persone tuttavia continuano a considerare le previsioni meteo alla stregua dell’oroscopo in quanto le trovano troppo frequentemente errate. Nei decenni scorsi i meteorologi di tutto il mondo si sono sforzati di sbagliare il meno possibile ma tale obiettivo sembra ancora lontano dall’essere raggiunto. Ciò dipende dall’estrema complessità dell’atmosfera e se da un lato l’evoluzione tecnologica ha fatto passi da gigante, dall’altro si è capito che in certi periodi il tempo è molto difficile da prevedere. Attualmente ci sono due filoni principali di ricerca: il primo che continua a cercare di migliorare il dettaglio e la precisione dei modelli fisico matematici utilizzati per prevedere il tempo, il secondo che cerca di quantificare l’incertezza della previsione. Dal punto di vista scientifico i migliori risultati si sono ottenuti proprio da quest’ultimo e nuovo filone ma la maggioranza degli utenti ha finora beneficiato solamente dei miglioramenti del primo.
Purtroppo gli utenti delle previsioni non sembrano apprezzare molto questi sviluppi e le previsioni meteo continuano a venire diffuse con la solita formula deterministica (domani non pioverà) anche se a volte i bollettini meteo sono farciti di una serie di aggettivi come variabile, occasionale, locale, temporaneo etc che rendono la previsione categorica nella forma ma molto incerta nella sostanza. Non è raro trovare sulla grafica dei bollettini il simbolo sole/nuvola/pioggia che l’utente spesso interpreta come indice di incertezza. Ma non è sempre così: infatti tale simbolo può essere utilizzato per previsioni altamente affidabili in cui si prevede bello al mattino e piovoso al pomeriggio o viceversa.
Ma quando una previsione è affidabile e quando no? Molto dipende dalla situazione meteo in atto al momento dell’emissione della previsione.
Supponiamo che un solido campo di alta pressione interessi tutta l’Europa e il Nordatlantico e che tutti i modelli matematici siano concordi nel prevedere che tale situazione resterà praticamente immutata nei prossimi 3-5 giorni. In tal caso la previsione di condizioni di stabilità sulle Alpi per i 5-7 giorni successivi sarà molto affidabile. (La previsione può essere allungata di due tre giorni in quanto per rimuovere un campo di alta pressione del tipo descritto sono necessari alcuni giorni).
Supponiamo invece di trovarci in una situazione nella quale i modelli matematici siano molto in disaccordo tra loro: ciò capita spesso quando una perturbazione atlantica si affaccia sul Mediterraneo. In tali casi la previsione sarà meno affidabile per il giorno seguente di quanto lo sia la previsione del caso precedente per il quinto giorno.
La realtà è che anche oggi, con tutti i sofisticati strumenti sviluppati, quando ad esempio una perturbazione atlantica entra nel Mediterraneo, non siamo in grado di prevedere con sufficiente precisione la sua evoluzione e traiettoria. Se la perturbazione è sufficientemente “grande” si potrà prevedere la prevalenza di nuvole e piogge ma sarà impossibile prevedere con precisione la localizzazione delle precipitazioni più intense con anticipi superiori a 24 – 36 ore.
Cercare di quantificare tale incertezza è stato quindi l’obiettivo di molti ricercatori tanto che da una quindicina d’anni, accanto alle previsioni deterministiche, sono disponibili le previsioni probabilistiche. La strategia è quella di elaborare una cinquantina di previsioni partendo dallo stato iniziale leggermente modificato. Può capitare che le cinquanta previsioni siano molto simili tra loro anche dopo 5 – 7 giorni ma a volte capita che le cinquanta previsioni differiscano sensibilmente già il giorno seguente mostrando nei casi più sfortunati cinquanta scenari diversi. In tali situazioni l’errore nella previsione è ovviamente notevole ma si possono comunque estrarre informazioni che possono essere utili almeno ad alcune tipologie di utenti.
Ad esempio può accadere che nessuna delle 50 previsioni indichi un calo delle temperature sotto lo zero o la presenza di forti venti. Può accadere anche che 25 delle cinquanta previsioni indichino l’assenza di precipitazione mentre le altre 25 prevedano pioggia. Di queste ultime può essere che nessuna o solo alcune indichino precipitazioni abbondanti. E’ molto difficile riassumere in un bollettino tutte queste informazioni tuttavia alcuni centri meteorologici stanno procedendo in questa direzione: ad esempio meteotrentino elabora un bollettino probabilistico per la previsione degli eventi intensi, il centro meteo friulano fornisce un indice di attendibilità della previsione ed i centri meteorologici veneti forniscono la probabilità di precipitazioni e temporali.
I bollettini meteo futuri potranno assumere forme molto diverse da quelle a cui siamo oggi abituati. Il tempo previsto domani potrebbe essere così: al 70% sereno o poco nuvoloso, al 20% nuvoloso, al 10% molto nuvoloso con precipitazioni.
Le previsioni probabilistiche sono anche alla base delle previsioni mensili e stagionali ma mentre le previsioni stagionali raggiungono risultati ancora deludenti sull’Europa, le previsioni mensili sono operative dallo scorso ottobre dando risultati positivi fino a tre settimane. Tali previsioni vengono elaborate una volta in settimana e forniscono la probabilità che ciascuna delle quattro settimane seguenti sia più o meno calda o più o meno piovosa della media. L’affidabilità di tali previsioni è maggiore per le prime due settimane mentre per la terza e la quarta è di poco migliore della previsione climatica.
Purtroppo prendere decisioni con previsioni probabilistiche anziché deterministiche è un po’ più laborioso anche se, alla lunga, molto più redditizio. La cosa fondamentale è conoscere il rapporto tra il costo delle attività di prevenzione ed il costo del danno. La conoscenza di tale rapporto è indispensabile per decidere. Supponiamo di essere invitati a trascorrere un fine settimana all’estero. Dobbiamo decidere se lasciare acceso il riscaldamento con un costo di 20€ oppure di spegnerlo rischiando che le tubazioni gelino. Se però la temperatura scenderà sotto lo zero con conseguente danno all’impianto le riparazioni ci costeranno 1000€. Il rapporto prevenzione/danno è quindi del 2%. Ne segue che se le previsioni daranno una probabilità maggiore del 2% che la temperatura scenda sotto lo zero converrà lasciare acceso il riscaldamento mentre in caso contrario converrà spegnerlo.
La quantificazione dell’incertezza della previsione meteorologica è uno dei maggiori progressi della meteorologia degli ultimi anni ma la scarsa cultura meteorologica e statistica degli utenti non permette alla maggioranza di apprezzare questo progresso per cui i previsori sono ancora “costretti” ad elaborare previsioni categoriche ed a mettere il simbolo sole/nuvola/pioggia sia nei casi dubbi che in quelli certi come quando si prevede bello al mattino e pioggia al pomeriggio.
Un altro importante problema è quello della comunicazione. Spesso l’idea del tempo futuro che si forma nella testa del previsore è ben diversa da quella che si forma nella testa dell’utente. “Deboli precipitazioni isolate” che per il previsore significa bassissima probabilità, per alcuni può essere interpretato come quasi certezza di pioggia.
Solo nel momento in cui l’utenza chiederà ai previsori meteo la probabilità di pioggia o la probabilità di temperature basse i progressi che si sono raggiunti oggi nella meteorologia avranno un risultato tangibile e solo in quel momento il previsore non sarà considerato un santone ma un professionista che può aiutarci a prendere decisioni migliori. Intanto ai previsori non resta altro mezzo che un utilizzo equilibrato di aggettivi come sparso, variabile, occasionale etc. per comunicare l’incertezza all’utente: una specie di linguaggio cifrato che così non sarebbe se le previsioni fossero formulate utilizzando i numeri della probabilità.
Andrea Piazza
