Molto spesso mi viene chiesto come sono fatte le previsioni del tempo. In questi ultimi giorni poi, l’argomento e’ molto di moda anche grazie ai continui annunci di copiose nevicate, ad esempio su Roma, che pero’ ancora non si sono viste.
Cerchiamo di fare un po’ di ordine ma soprattutto di capire quale e quanto lavoro c’e’ dietro quelle previsioni fatte a 1, 2, 3 giorni o, a volte, anche a mesi di distanza.
Al giorno d’oggi, le previsioni del tempo si basano su equazioni numeriche in grado di descrivere i complessi movimenti delle masse d’aria nel mondo, ma soprattutto nell’evoluzione temporale di questi parametri. In soldoni, la fisica vi descrive il movimento di queste masse d’aria e, misurando i parametri in questo momento, viene costruita una simulazione che cerca di fornire la situazione che si avra’ a distanza di tempo.
Fate subito attenzione ad una cosa. Come detto, vengono presi i parametri atmosferci ad un certo istante e da questi viene costruita la modellizzazione nel tempo del meteo. Capite subito che tanto piu’ vicina sara’ la previsione richiesta, tanto piu’ affidabile sara’ il risultato fornito.
Per capire questo fondamentale limite, vi faccio un esempio molto facile. Immaginate di vedere una persona che cammina per strada e di voler simulare come cambiera’ nel tempo la sua posizione. L’istante iniziale e’ quello in cui osservate la persona. Ora, immaginando di vedere la persona che sta camminando con una certa velocita’ in una direzione potete dire, senza continuare a guardarla, che dopo 10 secondi sara’ arrivata in quest’altra posizione, dopo 20 secondi in quest’altra, e cosi’ via. Dove sara’ la persona dopo 3 ore? Assolutamente non siete in grado di dare questa risposta perche’ il vostro modello, basato solo sull’osservazione della direzione della persona ad un certo istante, non riesce a rispondere a questa domanda (la persona potrebbe essersi fermata, essere arrivata ad un bivio, potrebbe essere tornata indietro, ecc).
Le previsioni del tempo funzionano piu’ o meno in questo modo. I modelli ovviamente sono molto complessi dal momento che devono descrivere il movimento nel tempo delle enormi masse d’aria circolanti sul nostro pianeta.
La raccolta dei dati per le previsioni atmosferiche viene fatta utilizzando stazioni a terra, palloni sonda e satelliti metereologici. Le informazioni raccolte vengono poi inviate ed analizzate mediante potenti supercomputer in grado non di risolvere le equazioni del modello, ma di dare la risposta piu’ probabile, cioe’ la situazione del tempo ad una certa data.
A questo punto la domanda e’: quali sono i parametri che vengono misurati e perche’ le previsioni a volte sbagliano?
Mentre la prima risposta e’ abbastanza semplice ed intuibile per tutti, la seconda e’ una domanda un po’ piu’ complessa e che merita qualche considerazione aggiuntiva.
Riguardo ai parametri, come potete facilmente immaginare, si tratta di osservare le nuvole, la quantita’ di precipitazioni nel mondo, i gradienti di temperatura e pressione lungo l’atmosfera, i venti ma soprattutto di modellizzare i fenomeni meteorologici dal punto di vista fisico. Se due masse d’aria di temperatura diversa si scontrano, con quale probabilita’ si formeranno nuvole cariche di pioggia? Come vedete, in questo senso, il comportamento in atmosfera, e dunque la fisica, deve essere coniugato con i parametri osservati sul campo.
Partiamo dunque proprio dalla misure sul campo per capire l’affidabilita’ delle previsioni.
Prima di tutto, le osservazioni si basano su una griglia di misura che non copre in maniera adeguata tutta la superficie terrestre. Mentre i satelliti possono osservare praticamente tutto il mondo, le sonde in atmosfera, che forniscono i parametri ambientali, lasciano ampie aree scoperte. Con questo si intende che alcune zone della Terra non sono affatto sfiorate dalle misure. Dovendo trattare un sistema complesso come l’atmosfera, avere delle aree scoperte rappresenta sicuramente un limite. Inolre, l’atmosfera cambia i suoi parametri molto rapidamente, mentre per le previsioni i dati vengono letti ad intervalli regolari e, quindi, non con continuita’.
Sempre sulla stessa scia della griglia dei parametri, ad oggi ancora non e’ del tutto chiaro come la temperatura superficiale delle acque, cioe’ degli oceani, possa influire sul meteo. Come e’ facile immaginare, negli oceani possono essere presenti correnti a temperatura diversa ma e’ impensabile misurare in ogni punto dell’oceano la temperatura superficiale. A riprova di questo, basti pensare, ad esempio, al fenomeno del Nino o della Nina.
Ad oggi, l’affidabilita’ di una previsione a 24 ore e’ circa del 90%, mentre diviene dell’80% a distanza di 3 giorni. Questa stima scende rapidamente al 50% calcolando invece le previsioni ad una settimana. Praticamente, e’ come lanciare una monetina. Visti questi numeri, capite immediatamente come sia assurdo dare previsioni a 2 settimane, oppure sentir parlare ora di come sara’ il tempo quest’estate. Previsioni di questo tipo sono per scopi puramente commerciali e niente hanno a che vedere con la scienza.
Molto spesso, mi viene fatto l’esempio delle previsioni in formula 1. In un gran premio, se dicono che dopo 5 minuti iniziera’ a piovere, potete essere sicuri che accadra’. Perche’? Prima di tutto, si tratta di previsioni a brevissima scadenza, massimo a 30 minuti. Inoltre, si tratta di previsioni fatte in una zona ben precisa e circoscritta che riguarda l’area del circuito. In questo senso, l’attendibilita’ delle previsioni date arriva quasi a sfiorare il 100%.
A questo punto pero’ vorrei spezzare una lancia in favore della meteorologia per farvi capire le difficolta’ reali nell’elaborazione dei dati.
Credo che quasi tutti conoscano il cosiddetto “Effetto Farfalla”: Il battito di ali di una farfalla in Europa puo’ provocare un uragano negli Stati Uniti. Spesso viene raccontato utilizzando luoghi diversi, ma il senso e’ sempre lo stesso: basta un avvenimento minimo per cambiare irreparabilmente il futuro di qualcosa.
Da dove nasce l’effetto farfalla? Forse non tutti sanno che venne formulato proprio parlando di meteorologia.
Il supercomputer ENIAC del 1947
Il primo che provo’ a calcolare previsioni meteo in maniera scientifica fu John Von Neumann utilizzando il piu’ potente Super Computer disponibile nel 1950, l’ENIAC. Si tratto’ del quarto computer realizzato nella storia ed in grado di fare calcoli che farebbero ridere un’odierna calcolatrice tascabile. Pensate che durante la cerimonia di inaugurazione, l’ENIAC lascio’ tutti a bocca aperta perche’ calcolo’ in un secondo il risultato di 97367 elevato alla 5000 causando un blackout in una vasta zona di Filadelfia. L’utilizzo principale di questo computer era per il calcolo balistico nel lancio dei missili, ma venne poi utilizzato anche per altri scopi, tra cui per le previsioni del tempo da Von Neumann.
Per darvi un’idea, dati i valori in ingresso, l’ENIAC era in grado di fornire in 24 ore, la previsione per le prossime 24 ore. Capite dunque l’inutilita’ di queste previsioni, arrivato il risultato bastava aprire la finestra per verificarlo, ma servi’ per spianare la strada ai moderni calcoli.
Cosa c’entrano l’ENIAC, Von Naumann e l’effetto farfalla con l’affidabilita’ delle previsioni del tempo?
Dalle previsioni di Von Neumann con l’ENIAC si evidenzio’ come modificando i parametri in ingresso di una quantita’ piccola a piacere, il risultato a distanza di 24 ore, poteva essere radicalmente diverso. Questo risultato venne poi ripreso da Lorenz che fu il primo a formulare l’effetto farfalla cosi’ come lo conosciamo oggi.
Analizzando questi risultati, capite bene quali siano le difficolta’ delle previsioni del tempo. Abbiamo a disposizione dati spesso incompleti, i parametri atmosferici possono cambiare repentinamente modificando completamente la situazione, una minima variazione dei parametri atmosferici puo’ cambiare radicalmente il risultato della previsione anche a breve termine.
Concludendo, la meterologia e’ una scienza molto complessa e non facilmente parametrizzabile mediante funzioni matematiche. Questo limite delle simulazioni e’ esattamente lo stesso di cui abbiamo parlato analizzando il calcolo della rotta di un asteroide. Anche in questo caso, una minima variazione delle condizioni al contorno del nostro problema possono modificare completamente il risultato. Proprio per questo motivo, in astrofisica cosi’ come in meteorologia e’ importante misurare in continuazione i dati ambientali.
Detto questo, se le previsioni a 2 settimane risultano sbagliate, la colpa e’ anche nostra che pretendiamo di avere qualcosa di non calcolabile. Se le previsioni ad un giorno sono sbagliate, pensate che forse c’e’ stata qualche farfalla di troppo.
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