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I progressi nel tempo della previsione Meteorologica numerica

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La rivoluzione silenziosa della previsione meteorologica significa grandi sfide, ma anche grandi fallimenti.

1 previsione MeteorologicaAbbe (1901) e Bjerknes (1904) hanno suggerito che le leggi della fisica potessero essere utilizzate per prevedere il tempo. I progressi scientifici e tecnologici permettono previsioni a 6 giorni con la stessa precisione di quelle a 5 giorni di dieci anni fa, o 4 giorni di 20 anni fa.

Richardson (1922) ha proposto la NWP: un computer per risolvere la Navier-Stokes (incluso l'effetto della rotazione della Terra) con le leggi della termodinamica dei gas, ideali per prevedere le variazioni spaziali nel vento, pressione, densità e temperatura dell'atmosfera.

1 previsione Meteorologica

Charney, Fjoertoft, von Neumann (1950) hanno prima utilizzato un computer a Princeton per la post-previsione meteo, e Bolin (1955) da Stoccolma li ha usati per predire. Ma i supercomputer dei primi anni 1970 sono stati necessari affinchè le previsioni numeriche diventassero affidabili. Oggi si utilizza una gerarchia di molti modelli accoppiati con diversi livelli di complessità che coprono proiezioni climatiche globali, previsioni meteo globali e modellazione meteorologica locale per previsioni ad alta affidabilità. Consideriamo l'articolo di Peter Bauer, Alan Thorpe, Gilbert Brunet, "La rivoluzione silenziosa delle previsioni del tempo numeriche," Nature 525: 47-55, 3 settembre, 2015.

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Questa figura mostra il miglioramento della precisione della previsione (abilità della previsione) a tre giorni (blu), cinque giorni (rosso), sette giorni (giallo) e dieci giorni (grigio), sia nell'emisfero nord (curva più scura superiore) come nel sud del mondo (curva inferiore più chiara). La percentuale di successo viene misurata confrontando la previsione con osservazioni atmosferiche ad un'altezza di 500 hPa (ettopascal). Valori superiori al 60% sono considerati previsioni utili e oltre l'80% sono di altissima precisione. Questi miglioramenti non solo hanno influenzato i progressi nel supercalcolo e la modellazione atmosferica, ma anche migliorato la qualità dei dati ottenuti attraverso la copertura dai satelliti meteorologici.

La figura che apre questo articolo riassume i più importanti processi fisici che oggi sono incorporati nei modelli di previsione numerica. Molti di questi processi non possono essere risolti in dettaglio, ma sono incorporati ebapprossimati mediante correlazioni. Questo migliora la nostra comprensione dettagliata dei processi fisici.

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Uno dei maggiori progressi è stato l'uso di tecniche di previsione di ensemble (previsione d'insieme). Poincaré (1914) ha riconosciuto che le previsioni accurate in sistemi non lineari sono quasi impossibili, in quel che oggi è chiamato Butterfly Effect: piccole perturbazioni nelle condizioni iniziali hanno un enorme impatto sulle previsioni per molto tempo. Thompson (1957) ha condotto le prime stime quantitative della crescita degli errori durante la prognosi iniziale. Ma tutti ricordano Lorenz (1963) che ha introdotto l'effetto farfalla e ha offerto una comprensione olistica del problema, ciò che noi chiamiamo la teoria del caos (deterministico). Prevedere il tempo oltre i 15 giorni sembrava impresa impossibile da affrontare.

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Sono stati fissati modelli pratici di soluzione. Le osservazioni hanno qualche intervallo di incertezza (a seconda del tipo di misura). All'interno di questa gamma una serie di condizioni iniziali perturbate avviene casualmente, ed evolve in modo indipendente è costruito. Le prime stime sono ottenute interpretando le tendenze osservate nel set di tutte le soluzioni. Poiché i nuovi dati sono ottenuti da soluzioni che si discostano troppo, i modelli rinnovati vengono scartati.

L'applicazione di un unico accordo di previsione statistico probabilistica, porta risultati con tecnica di aggregazione di grande forza e grande precisione, ottemuti anche con molti giorni di anticipo. Inoltre, utilizzando metodi statistici bayesiani (probabilità a posteriori di calcolo: le probabilità a priori) i modelli sono oggetto di un costante processo di auto-correzione, mentre sono raccolte nuove osservazioni. Sono utilizzate anche modelli di tecniche comuni della teoria del controllo ottimali, che riducono al minimo l'incertezza.

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Il NWP ha un grande vantaggio rispetto ad altre discipline scientifiche: i risultati vengono valutati in modo obiettivo e ogni giorno in tutto il mondo. Pertanto, il successo o il fallimento della previsione sono noti con precisione, e possono essere valutati in tempo reale in tutti i miglioramenti nei modelli. Ogni giorno circa dieci milioni di osservazioni sono raccolte e utilizzate per le condizioni iniziali dei modelli. In ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) una nuova previsione è calcolata ogni 12 ore, con una maglia a quattro dimensioni con 650 milioni di nodi, con una risoluzione spaziale massima di 16 km, e le simulazioni Ensemble con 50 condizioni iniziali con una risoluzione massima tra 30 e 60 km, ad una distanza di 30 minuti, che vengono utilizzate per prevedere intervalli tra 15 e 30 giorni.

L'evoluzione del tempo è stata collegata all'informatica (computing) e ai sistemi che utilizzano l'osservazione satellitare ad alte prestazioni. Ci sono ancora molte sfide scientifiche e tecnologiche da risolvere in futuro per prendere decisioni nello spazio di un chilometro in un minuto (fondamentale per una corretta descrizione della convezione nell'atmosfera). C'è molto da studiare nel trattamento delle incertezze nei modelli di fisica media inerenti e parametrizzati (ad esempio per la modellazione di colonne convettive che richiedono meno di 1 km). Anche nei processi chimici e fisici legati all'accoppiamento tra l'atmosfera e l'oceano, superficie terrestre e dei ghiacci (terrestri e marini).

6 previsione Meteorologica

Ci sono anche sfide tecnologiche. I Supercomputer di oggi sono nella top 20 dei 500 sistemi più potenti, in grado di eseguire operazioni in regime di petaflop (quadrilioni, operazioni in virgola mobile al secondo). Il futuro del tempo numerico è necessario affinchè la Legge di Moore possa continuare a svolgersi nei prossimi decenni, che molti considerano irragionevole. Dovremo cercare alternative come il calcolo massicciamente parallelo (a tassi correnti, in dieci anni dovremmo usare i sistemi con circa un milione di processori). Il consumo di energia dei supercomputer sarà uno dei fattori che limitano il progresso...

La rivoluzione silenziosa della previsione meteorologica numerica ha richiesto una combinazione di continuità osservazionale tecnologico scientifica, il che significa grandi sfide, ma anche grandi fallimenti...

Si ringrazia Francisco R. Villatoro.

Paolo Lui mpi end

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