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Dagli anni '20 ad oggi: come è cambiata radicalmente la previsione numerica del tempo in 60 anni?
Numerical Weather Prediction (NWP) utilizza modelli matematici per simulare l'atmosfera e gli oceani per prevedere il tempo in base alle condizioni meteorologiche attuali. La tecnica fu esplorata per la prima volta negli anni ’20, ma fu solo con l’avvento della simulazione computerizzata negli anni ’50 che le previsioni meteorologiche numeriche iniziarono a produrre risultati affidabili. Oggi, i paesi utilizzano molteplici modelli di previsione globali e regionali utilizzando le ultime osservazioni meteorologiche ricevute da sonde meteorologiche, satelliti meteorologici e altri sistemi di osservazione.
"I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici possono generare previsioni climatiche a breve o lungo termine e avere un'ampia gamma di applicazioni per comprendere e prevedere i cambiamenti climatici."
Con l'avanzamento dei modelli regionali, anche le previsioni sulla traiettoria dei cicloni tropicali e sulla qualità dell'aria sono migliorate in modo significativo. Tuttavia, i modelli climatici funzionano male quando si tratta di processi su aree relativamente concentrate come gli incendi. A supportare l’attuale tecnologia di previsione meteorologica numerica ci sono i supercomputer più potenti oggi al mondo. Anche con la crescente potenza di calcolo dei supercomputer, i modelli di previsione numerica possono ancora fornire solo periodi di previsione accurati di circa sei giorni.
"I fattori che influenzano l'accuratezza delle previsioni numeriche includono la densità e la qualità dei dati osservativi utilizzati per le previsioni, nonché le carenze nei modelli numerici stessi."
Con il miglioramento della tecnologia di osservazione, il processo di inizializzazione del modello è diventato sempre più critico. L’attuale previsione meteorologica numerica non richiede solo l’inserimento dei dati di osservazione nel modello per generare le condizioni iniziali, ma richiede anche l’uso di metodi di assimilazione dei dati e di analisi oggettiva per il controllo di qualità per estrarre valori utili dai dati di osservazione irregolari come punto di partenza per le previsioni.
Il passare del tempo ha portato al progresso dei modelli meteorologici, dal 1922, quando Richardson utilizzò per la prima volta calcoli manuali per generare previsioni meteorologiche a sei ore, fino al 1950, quando ENIAC utilizzò per la prima volta i computer per generare previsioni meteorologiche basate su equazioni atmosferiche semplificate, la storia. La previsione numerica del tempo è arrivata fino in fondo, con il rapido sviluppo della potenza di calcolo.
"Nel 1956, Norman Phillips sviluppò un modello matematico che descrive realisticamente i cambiamenti mensili e stagionali all'interno della troposfera."
Da una prospettiva storica, la ricerca e lo sviluppo tra gli anni '50 e '80 hanno portato a miglioramenti significativi, insieme all'introduzione delle previsioni integrate negli anni '90, in risposta alle incertezze del sistema climatico. Stiamo gradualmente iniziando a utilizzare le previsioni d’insieme per aumentare la fiducia nelle previsioni e fare previsioni più significative sul futuro.
Attualmente, i modelli numerici di previsione meteorologica si basano sull'inserimento accurato delle condizioni iniziali e utilizzano equazioni di fluidodinamica e termodinamica per prevedere gli stati meteorologici futuri. Tuttavia, queste equazioni sono intrinsecamente caotiche, tanto che anche piccoli errori iniziali possono influenzare i risultati delle previsioni in modo esponenziale, ponendo sfide per le previsioni a lungo termine.
"Anche nel caso di dati concreti e modelli perfetti, il comportamento caotico pone il limite delle previsioni accurate a circa 14 giorni."
Per processi meteorologici su piccola scala o eccessivamente complessi, il processo di parametrizzazione nel modello gioca un ruolo importante. Ciò consente di collegare i processi alle variabili risolte dal modello senza dover visualizzare esplicitamente i loro processi fisici. Con l’avanzare della tecnologia, l’accuratezza e la praticità delle previsioni meteorologiche numeriche migliorano gradualmente, cosa che è stata estesa a vari modelli di previsione climatica.
Nello sviluppo dei modelli previsionali, un'ulteriore sfida risiede nel modo in cui affrontare la questione delle statistiche di output del modello (MOS). Questo processo è emerso proprio per tenere conto delle imperfezioni nei risultati del modello meteorologico numerico, combinando le osservazioni dei sensori e le condizioni climatiche per apportare modifiche alle previsioni. Tuttavia, i risultati di questi modelli potrebbero non catturare completamente i cambiamenti nelle condizioni del terreno, rendendo i metodi statistici particolarmente importanti.
"I metodi di previsione d'insieme implicano l'analisi di più previsioni utilizzando diverse parametrizzazioni fisiche o condizioni iniziali variabili."
Di fronte ai cambiamenti climatici e alle crescenti sfide, la richiesta di dati e lo sviluppo tecnologico delle previsioni meteorologiche numeriche stanno ancora progredendo rapidamente. In che modo le previsioni future risponderanno agli eventi meteorologici più estremi, alle interazioni oceano-atmosfera e agli impatti ecologici più ampi? Guardiamo avanti e pensiamo al futuro della tecnologia predittiva nel tempo?
