Previsioni meteorologiche numeriche

I modelli numerici di previsione meteorologica operano dividendo l'atmosfera terrestre in una griglia tridimensionale. Le osservazioni meteorologiche attuali, come la temperatura, l'umidità, la velocità del vento e la pressione, vengonoquindi inserite in queste griglie. 

Attraverso un processo chiamato assimilazione dei dati, queste osservazioni vengono combinate con le precedenti previsioni del modello per stabilire le condizioni iniziali. I modelli applicano quindi equazioni basate sulla fisica e sulla fluidodinamica per calcolare come le condizioni atmosferiche cambieranno nel tempo in ogni punto della griglia.

Questi calcoli complessi vengono eseguiti su potenti supercomputer. I modelli NWP variano in scala, dai modelli globali - il Global Forecast System o l'European Centre for Medium-Range Weather Forecasts - che coprono l'intero pianeta, ai modelli regionali - il Weather Research and Forecasting Model - che si concentrano su aree specifiche. 

Questi modelli sono strumenti essenziali per meteorologi e ricercatori, in quanto contribuiscono a migliorare l'accuratezza delle previsioni meteorologiche per applicazioni come l'aviazione, la preparazione ai disastri e gli studi sul clima.

Dalla previsione tradizionale alla NWP

Sebbene la NWP abbia trasformato le previsioni moderne, non ha sostituito completamente i metodi più vecchi. Le previsioni tradizionali si basavano su tecniche empiriche, come il riconoscimento di schemi nelle formazioni nuvolose , nei sistemi di pressione o nei grafici meteorologici storici. 

Questi approcci sono ancora validi per le previsioni a breve termine e localizzate. Tuttavia, il NWP è diventato il fondamento delle previsioni su larga scala e a lungo raggio, perché utilizza la fisica e la fluidodinamica per fornire una base più oggettiva e scientifica per le previsioni.

Sfide e limiti della NWP

Nonostante i suoi punti di forza, il NWP deve affrontare diverse sfide importanti che ne limitano l'accuratezza. La prima è che i dati iniziali utilizzati nei modelli non sono mai perfetti, poiché nessuna rete di osservazione può catturare ogni dettaglio dell'atmosfera. 

Poiché l'atmosfera è un sistema caotico, anche i più piccoli errori nelle condizioni iniziali possono crescere nel tempo, riducendo l'affidabilità delle previsioni a lungo termine. I modelli devono inoltre semplificare molti processi su piccola scala, come la formazione delle nuvole, i temporali e gli effetti del terreno, perché sono difficili da rappresentare con precisione. 

Infine, anche con la potenza dei moderni supercomputer, ci sono limiti pratici alla finezza della griglia del modello, che influisce sulla capacità di prevedere eventi meteorologici molto localizzati.

Come vengono interpretate e utilizzate le previsioni

La produzione di una previsione comporta molto di più dell'esecuzione di un modello. I meteorologi utilizzano spesso previsioni d'insieme, in cui un modello viene eseguito più volte con condizioni iniziali leggermente diverse. 

Questo produce una gamma di risultati possibili e aiuta a quantificare l'incertezza della previsione. Le tecniche di post-elaborazione vengono poi applicate per perfezionare l'output del modello grezzo, correggendo le distorsioni sistematiche e incorporando le competenze locali. 

I risultati vengono comunicati in modo da rendere chiara al pubblico l'incertezza, ad esempio presentando una probabilità di pioggia del 30% piuttosto che un risultato unico e assoluto.

Tipi di modelli NWP

I modelli NWP possono essere classificati sia in base alla loro scala sia in base alla loro scala temporale. I modelli globali, come GFS ed ECMWF, forniscono previsioni ampie e a bassa risoluzione per l'intero pianeta. I modelli regionali, come WRF o AROME, si concentrano su aree più piccole a risoluzione più elevata, il che li rende più adatti a prevedere fenomeni locali come i temporali o le nevicate. 

Alcuni modelli sono anche specializzati per intervallo di tempo. I modelli di nowcasting forniscono previsioni a brevissimo termine, fino a sei ore, i modelli a medio raggio coprono in genere da tre a sette giorni, mentre i modelli a lungo raggio o stagionali forniscono previsioni che si estendono per settimane o mesi nel futuro.

Capire le previsioni

La previsione meteorologica numerica ha rivoluzionato il modo in cui comprendiamo e anticipiamo i cambiamenti atmosferici. Combinando fisica, matematica e potenza di calcolo, la PNM fornisce una base molto più accurata per le previsioni moderne rispetto ai soli metodi tradizionali. Allo stesso tempo, sfide come l'incompletezza dei dati, le semplificazioni dei modelli e la natura caotica dell'atmosfera ci ricordano che le previsioni meteorologiche comporteranno sempre incertezza.

Nonostante queste limitazioni, il NWP continua a migliorare con il progredire della tecnologia, offrendo previsioni sempre più precise e affidabili che svolgono un ruolo fondamentale nel processo decisionale quotidiano e nella pianificazione a lungo termine.