Didattica modelli fisico matematici

GLOBAL MODELS-MODELLI GLOBALI: Quanti ERRORI nel LUNGO TERMINE? GEFS può aiutarci. ECCO COME FUNZIONA

Sappiamo tutti quanto utili siano i modelli numerici ( fisico-matematici ) a scala globale, per abbreviazione definiti GM ( General Models o General Atmospheric Models ), al fine di tentare di valutare quelle che potranno essere le future condizioni meteorologiche sul nostro Paese.

Va detto che tutti i GM, tra cui si annoverano l'americano GFS ( Global Forecast System ) emesso dal NOAA ( National Oceanic and Atmospheric Administration ), l'europeo ECMWF dell'omonimo European centre for medium-range weather forecasts e molti altri che non starò qui a citare, svolgono una funzione di previsione piuttosto grossolana e approssimativa sia rispetto al breve ( 3 giorni ), che al medio ( 5-7 giorni ) e lungo termine ( oltre i 7 giorni ), in quanto elaborano i loro dati fisico-matematici in relazione a porzioni di territorio, dette griglie, molto ampie, nell'ordine delle decine di Km, come ad esempio i 35-70 Km di GFS ed approssimativamente i 40 Km di ECMWF.

Tali dati a macroscala ( griglie territoriali molto ampie ), elaborati dai GM, vengono poi rielaborati e perfezionati su mesoscala ( griglie territoriali a scala ridotta ) tramite i modelli numerici locali o LAM ( Local Atmospheric Models leggi qui ), per pervenire a un tipo di previsione meteorologica più affidabile e mirata.

Come faremo quindi ad indagare il lungo termine se i GM sono approssimativi già nel breve termine, quando bisogna per forza di cose passare a consultare i LAM per comprendere quale sarà l'effettivo tempo meteorologico sulla nostra zona?

Lo vedremo tra breve, riferendoci in particolar modo al modello americano GFS, facendo però alcune debite premesse sul modello stesso che vado qui ad elencare:

• Punti di forza

GFS è l'unico GM che offre al pubblico un pacchetto gratuito completo di mappe previsionali a lungo termine, fino a ben 16 giorni.

E' in grado quindi di segnalare configurazioni sinottiche possibili e una vasta gamma di parametri atmosferici ben oltre i 10 giorni di ECMWF o di altri GM.

• Punti deboli
  

GFS diventa sempre più inaffidabile al di là di circa 5 giorni.

Dopo tale termine il suo potenziale di imprecisione aumenta enormemente. Difatti quando a 8 giorni ( 192 ore ) GFS passa da mappe di previsione di 6 ore in 6 ore ( per la verità di 3 in 3 ) a mappe previsionali di 12 ore in 12 ore, fino alla soglia delle 384 ore complessive, l'interpretazione del GM diventa più una questione di predizione della fortuna che una previsione.

Questo è il motivo per cui puntare le vostre speranze su una previsione a lungo termine è inutile. Lasciate stare, puntando invece alla ricerca di di "dati coerenti" di emissione ( run o corsa ) in emissione, senza preoccuparvi dei dettagli generali del run modellistico.

Più lontano si va ad indagare nel tempo, più il fulcro dei vostri monitoraggi deve divenire una questione di ricerca di "coerenza nei dati".

Per fare un esempio, se vi accorgete che in un determinato punto dell'emissione modellistica a lungo termine e che fa riferimento ad uno specifico spazio temporale racchiuso in determinati giorni, il modello emette di volta in volta "dati coerenti" o comunque molto simili a quelli pubblicati nelle precedenti emissioni, è probabile che il modello stia acquisendo una corretta interpretazione degli eventi meteorologici che si presenteranno in quel periodo.

Il vostro compito sarà quindi quello di continuare a monitorare quel determinato periodo dell'emissione a lungo termine, per verificare se man mano, col trascorrere dei giorni e delle emissioni, giungerà tale o comunque molto simile alla soglia del medio termine.

In questo frangente, sarà anche vostro ulteriore compito quello di individuare eventuali nuovi "periodi di coerenza" nei dati delle nuove emissioni modellistiche.

La questione non è affatto semplice ne agevole, ma almeno per quanto riguarda GFS interviene in vostro soccorso il GM Gefs ( Global Ensemble Forecast System ), modello che vi mostra l'insieme delle metodologie ensemble ( leggi qui per i dettagli ) dalle quali viene estrapolato il run previsionale ufficiale di Gfs.

Il Global Ensemble Forecast System (GEFS) è un modello di previsione del tempo costituito da 21 diverse previsioni, dette anche perturbazioni o membri di ensemble.

Ma vediamo fattivamente insieme come tale GM può aiutarvi ad indagare le inevitabili inesattezze previsionali presenti nel lungo termine.

Per farlo potete utilizzare la pagina web dedicata a questo modello sul sito francese meteociel.fr al seguente indirizzo:

http://www.meteociel.fr/modeles/gefs_cartes.php?code=21&ech=6&carte=0&mode=0

Andiamo per gradi e avvaliamoci di alcuni esempi pratici, vedendo innanzitutto quali parametri principali ci offre questo pannello ai fini della nostra ricerca.

• Perturbations ( perturbazioni )
  

Ovvero 20 diverse previsioni ( run o corse dal numero 1 al 20 ), dette perturbazioni in quanto generate immettendo variabili atmosferiche di disturbo alla ventunesima delle previsioni, che costituisce il run di controllo ( run numero zero ) del modello. L'insieme delle 21 previsioni ( perturbazioni + run di controllo ) vengono dette membri.

• Contrôle ( run o corsa di controllo )

Rappresenta la corsa ufficiale ( run ufficiale di controllo ) del modello come appena illustrato nel punto precedente.

• Moyenne ( media )

Rappresenta la media tra le 21 previsioni del modello.

• Ecart-type/Spread ( deviazione standard - discostamento )

Queste carte sono utilizzate per valutare l'attendibilità delle previsioni di insieme del modello Gefs rispetto a una certa data e ad un determinato parametro ( temperatura a 850hpa - geopotenziali a 500 hPa ).

Più il valore segnalato sarà basso (colore viola e colori scuri), minore sarà il discostamento ( deviazione standard ) dalle previsioni di insieme e di conseguenza più alta l'attendibilità della specifica mappa. Al contrario valori alti di discostamento dalle previsioni di insieme e quindi l'inaffidabilità della mappa saranno contraddistinti da colori chiari e/o accesi.

A brevissimo vedremo insieme un esempio pratico di questo importantissimo parametro.

• Opérationnel ( run operativo di Gfs )

Ovvero l'effettiva previsione ufficiale emessa dal modello GFS.

Ed eccoci all'esempio pratico sul parametro Ecart-type/Spread ( deviazione standard - discostamento ), di fondamentale importanza per il concetto di base espresso in questo articolo, ovvero come provare a orientarsi rispetto agli errori previsionali dei GM e in questo particolare caso di GFS nel lungo termine.

Prendiamo come riferimento la mappa a 192 ore del run GEFS 00z del 27 gennaio 2013.

E' evidente come i valori più alti di deviazione rispetto alle previsioni del modello ( run di controllo ), siano segnalati tra l'Atlantico settentrionale ( fino a 22 DAM, ovvero decametri di discostamento sui valori di geopotenziale a 500 hPa ), l'Europa centrale, quella centro-occidentale e il Mediterraneo.

Diversamente sull'Atlantico centrale la deviazione dal run di controllo è molto limitata su valori bassi, dai 2 ai 5 DAM, rispetto al geopotenziale a 500 hPa.

Ed ora confrontiamo questa mappa con quella del run di controllo riferita alle 192 ore, per vedere quali saranno le figure atmosferiche a maggior rischio di errore.

Fin troppo semplice capire che le principali incertezze del modello siano al riguardo del promontorio settentrionale della figura dell'anticiclone di blocco oceanico e di quella relativa alla situazione barica sull'Europa centrale, centro-occidentale e mediterranea.

Vediamo infine un ultimo esempio in chiusura di articolo, prendendo in esame la mappa dello spread e quella del run di controllo a 264 ore.

Notiamo come seppur a maggiore distanza temporale rispetto alle mappe precedenti, i valori di incertezza del modello siano minori benchè territorialmente estesi.

Le incongruenze previsonali riguardano ancora una volta la figura altopressoria atlantica, stavolta al riguardo del suo promontorio e del suo bordo occidentale e la situazione barica su Inghilterra, Francia e Italia.

Abbiamo quindi visto insieme come porsi e quali mezzi abbiamo a disposizione, per provare a indagare sui dubbi che legano le emissioni previsionali dei modelli globali ed i fisiologici errori insiti nel lungo termine degli stessi.

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