Language
Country/Area
No result found
Il segreto delle previsioni meteorologiche globali: come utilizzare i supercomputer più potenti per calcolare le condizioni meteorologiche future?
Con il progresso della tecnologia, l'accuratezza delle previsioni meteorologiche ha fatto progressi epocali. La previsione meteorologica numerica (NWP) utilizza modelli matematici per descrivere l'atmosfera e gli oceani, allo scopo di prevedere le condizioni meteorologiche future in base alle condizioni meteorologiche attuali. Sebbene i primi tentativi risalgano agli anni '20, solo con l'avvento delle simulazioni al computer negli anni '50 le previsioni meteorologiche numeriche furono in grado di produrre risultati realistici.
In tutto il mondo vengono eseguiti diversi modelli di previsione, da quelli globali a quelli regionali, utilizzando come input le attuali osservazioni meteorologiche provenienti da radiosondaggi, satelliti meteorologici e altri sistemi di osservazione.
I meteorologi utilizzano questi dati per inizializzare i modelli, quindi applicano equazioni di base della termodinamica e della dinamica dei fluidi atmosferici per prevedere le condizioni meteorologiche dei giorni successivi. Sebbene le prestazioni degli attuali supercomputer continuino ad aumentare, la precisione delle previsioni dei modelli meteorologici numerici è ancora limitata a un intervallo di circa sei giorni. I fattori che incidono sulla precisione delle previsioni includono la densità e la qualità dei dati osservativi utilizzati come input per le previsioni, nonché le imperfezioni del modello stesso.
Anche con supercomputer più potenti, la capacità di previsione dei modelli numerici è limitata a un intervallo di circa sei giorni.
Per migliorare la precisione delle previsioni, i meteorologi hanno sviluppato tecniche di post-elaborazione, come le statistiche di output del modello (MOS), per migliorare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Queste tecniche aiutano i meteorologi a mitigare gli effetti del comportamento caotico, estendendo la precisione delle previsioni a molte aree, in particolare per quanto riguarda la previsione dei percorsi dei cicloni tropicali e della qualità dell'aria.
Storia delle previsioni meteorologiche numeriche
La storia delle previsioni meteorologiche numeriche risale agli anni '20, quando il meteorologo Lewis Fry Richardson tentò di creare previsioni atmosferiche utilizzando noiosi calcoli manuali. Solo nel 1950 l'uso diffuso dei computer ridusse significativamente i tempi di calcolo delle previsioni. Nello stesso anno, il computer ENIAC venne utilizzato per la prima volta per elaborare previsioni meteorologiche basate su equazioni semplificate, segnando un periodo pionieristico nelle previsioni numeriche.
Nel 1954, il team di Carl-Gustav Rossby presso l'Istituto meteorologico e idrologico svedese aveva utilizzato lo stesso modello per generare con successo le prime previsioni meteorologiche pratiche. Nel 1955, le previsioni meteorologiche numeriche iniziarono a essere utilizzate negli Stati Uniti sotto l'egida della Joint Numerical Weather Prediction Unit (JNWPU), segnando il coinvolgimento attivo degli Stati Uniti nelle previsioni meteorologiche numeriche.
Nel 1956, Norman Phillips sviluppò il primo modello climatico efficace in grado di rappresentare realisticamente gli andamenti mensili e stagionali della troposfera.
Con l'aumento della potenza di calcolo, è aumentata anche la dimensione dei set di dati iniziali e sono stati sviluppati nuovi modelli atmosferici per sfruttare appieno queste risorse di calcolo. Questi progressi hanno permesso ai meteorologi di prevedere con maggiore accuratezza il cambiamento climatico e i suoi impatti, sebbene permangano delle sfide. Ad esempio, i modelli non funzionano ancora bene per i processi che si verificano in aree ristrette, come gli incendi boschivi.
Processo di inizializzazione e calcolo
Nelle previsioni meteorologiche numeriche, l'inizializzazione è il processo di immissione dei dati osservativi nel modello per generare lo stato iniziale. I dati principali provengono dalle osservazioni dei servizi meteorologici nazionali, tra cui le radiosondaggi lanciate da palloni meteorologici e satelliti meteorologici. Questi dati vengono elaborati e convertiti in valori utilizzabili dagli algoritmi matematici del modello, che vengono poi impiegati per prevedere le condizioni meteorologiche future.
I dati osservativi vengono raccolti in vari modi, tra cui tramite palloni meteorologici che si sollevano nella stratosfera e tramite satelliti meteorologici.
Oltre al processo di inizializzazione, l'elaborazione di queste osservazioni richiede una notevole potenza di calcolo. I modelli meteorologici moderni si basano su una serie di equazioni matematiche per prevedere le condizioni meteorologiche future. La maggior parte di queste equazioni sono equazioni differenziali parziali non lineari e pertanto non possono essere risolte esattamente; spesso si utilizzano metodi numerici per ottenere soluzioni approssimative. Inoltre, modelli diversi utilizzano metodi di soluzione diversi, che possono includere metodi alle differenze finite o metodi spettrali.
Post-elaborazione e previsione integrata
Anche dopo l'elaborazione, le previsioni numeriche non sono mai perfette, per questo sono state sviluppate statistiche di output del modello (MOS) per correggere le previsioni. Questi modelli statistici sono adattati in base ai campi tridimensionali generati da modelli numerici, osservazioni di superficie e condizioni climatiche in luoghi specifici. Possono correggere gli effetti lleol e i bias del modello, rendendo le previsioni più accurate.
A partire dagli anni '90, le previsioni d'insieme sono state ampiamente utilizzate per quantificare l'incertezza delle previsioni, aiutando i meteorologi a valutare l'affidabilità delle previsioni e ad estendere il periodo di validità delle stesse.
Questo approccio valuta l'incertezza analizzando più previsioni, sia derivanti da diverse parametrizzazioni fisiche dello stesso modello, sia da diverse condizioni iniziali. Ciò non solo migliora l'accuratezza delle previsioni meteorologiche, ma promuove anche ricerche più approfondite sull'impatto del cambiamento climatico.
Sebbene le nostre capacità predittive stiano migliorando con l'avanzamento della tecnologia, restano ancora molte sfide da affrontare. In futuro, potremo trovare un migliore equilibrio tra accuratezza predittiva e cambiamento climatico?
