Dietro ai semplici valori numerici e alle curve con cui prevediamo la temperatura dei nostri prodotti, c'è un'intera catena di calcoli. Nel blog di oggi, diamo un'occhiata più da vicino a questo complicato meccanismo.
... tutto era più semplice: fino all'inizio degli anni 2000, gli svizzeri ricevevano le informazioni meteorologiche principalmente dalla radio, dalla televisione o dai giornali. Questi canali annunciavano sommariamente il tempo dei giorni successivi per poche stazioni o solo per grandi regioni.
All'epoca, i meteorologi erano in grado di prevedere manualmente questi pochi valori numerici. Erano guidati da semplici ipotesi o regole empiriche, che di solito funzionavano abbastanza bene:
Da allora, le richieste sono aumentate in modo significativo: i siti web e le applicazioni per smartphone consentono di soddisfare le esigenze della popolazione di previsioni specifiche per località ("postcode weather"). Le temperature di migliaia di località, con aggiornamenti ogni ora, non possono più essere previste "a mano" da un/a previsore/a: è necessario un processo completamente automatico.
Nel 21° secolo, le simulazioni numeriche dell'atmosfera, o "modelli meteorologici", costituiscono la spina dorsale di qualsiasi previsione del tempo. Questi modelli suddividono l'atmosfera in piccole caselle secondo una griglia tridimensionale a maglie fini e ne calcolano l'evoluzione nel tempo, fino a diverse settimane, utilizzando le leggi della fisica. MeteoSvizzera utilizza il proprio modello, COSMO, per le previsioni a breve termine fino a 5 giorni nella regione alpina, e utilizza il sistema di modelli globale ECMWF per le previsioni a medio termine.
Le previsioni di questi modelli meteorologici sono, come spesso descritto in questa sede, soggette a errori a causa delle loro inevitabili ipotesi e semplificazioni. Ad esempio, l'orografia delle Alpi caratterizzata da valli e montagne deve essere smussata affinché i modelli funzionino in modo stabile, come illustra il grafico seguente utilizzando la regione del Gottardo come esempio.
L'immagine illustra chiaramente che una previsione per la valle della Reuss a Uri o per una delle tante cime della regione è destinata a fallire semplicemente perché l'orografia non è rappresentata con sufficiente precisione.
Oltre all'orografia, esistono numerose altre fonti di errore nei calcoli del modello. Problemi simili si presentano con i laghi o con le città dalla struttura complessa. La maggior parte dei servizi meteorologici utilizza quindi sofisticate procedure statistiche per eliminare almeno gli errori sistematici più grossolani e ottimizzare così le previsioni.
Un esempio di come funziona questo processo statistico è fornito dal dataset "MOSMIX" del Servizio Meteorologico Tedesco (DWD), utilizzato anche nelle previsioni di temperatura di MeteoSvizzera. L'abbreviazione "MOS" sta per Model Output Statistics e indica già nel nome che i dati del modello servono come valori di input. Nel caso del MOSMIX del DWD, si tratta delle previsioni dei modelli globali grezzi dei modelli ECMWF e del modello ICON del DWD.
Queste previsioni date dei modelli vengono confrontate con i valori misurati dalle stazioni meteorologiche per un "periodo di addestramento" sufficientemente lungo. Ci concentriamo qui sulla temperatura a 2 metri di quota, anche se il principio può essere applicato a qualsiasi altra variabile misurabile.
La procedura di correzione (nel caso di MOSMIX si tratta di una classica regressione lineare multipla) può essere paragonata al processo di apprendimento di un arciere che tira al bersaglio abbastanza a lungo. La sua tecnica di tiro è analoga alla previsione della temperatura grezza dei modelli. L'arciere esperto o il buon modello colpiscono già il bersaglio abbastanza vicino "in condizioni di laboratorio". Tuttavia, il tiratore è sempre in balia di ulteriori fattori ambientali di cui può tenere conto solo in misura limitata nel periodo precedente la gara: il suo stato di forma della giornata o l'influenza della luce e del vento. Nello schizzo qui sopra, il tiratore in media colpisce sempre la parte inferiore destra del bersaglio.
Dopo alcuni tiri di prova supplementari in queste condizioni, può correggere il suo tiro di conseguenza ed eliminare queste deviazioni sistematiche. Con un po' più di concentrazione, può anche ridurre la dispersione dei singoli colpi. Quando si addestra un MOS, accade esattamente la stessa cosa: oltre alla previsione della temperatura stessa (la variabile target), nelle equazioni statistiche vengono presi in considerazione altri parametri di previsione come il vento, la copertura nuvolosa o le condizioni del terreno. Gli errori sistematici possono quindi essere in gran parte eliminati.
Le correzioni statistiche richiedono serie di misure sufficientemente lunghe e di alta qualità. Le previsioni ottimizzate del modello sono quindi disponibili solo per alcune località. Per fornire curve di temperatura continue per qualsiasi località, i valori corretti statisticamente vengono interpolati o estrapolati nello spazio e nel tempo. A loro volta, sistemi di modellizzazione vengono utilizzati per fornire, ad esempio, l'andamento temporale delle variabili di previsione o l'intervallo di incertezza della previsione anche lontano da località con stazioni di misura. A seconda dell'orizzonte temporale di previsione, viene utilizzato il miglior sistema di modelli possibile, come illustrato nel diagramma seguente.
Quando si estrapolano i valori delle stazioni nello spazio, oltre ai campi del modello bidimensionale si tiene conto delle proprietà reali dell'orografia, come l'altezza sul livello del mare o l'inclinazione dei pendii. Dopo queste fasi di interpolazione ed estrapolazione, sono disponibili valori di previsione statisticamente corretti per i nostri codici postali meteo, quindi per ogni comune della Svizzera.
Il sistema data4web di MeteoSvizzera calcola nuove previsioni ogni ora e tiene sempre conto degli ultimi valori misurati disponibili e dei dati di previsione dei modelli meteorologici. Le previsioni di MOSMIX del DWD e di ECMWF vengono ricalcolate due volte al giorno e integrate in data4web. Il modello COSMO-1 calcola un nuovo run del modello otto volte al giorno, il modello COSMO-2 quattro volte al giorno.
La fase finale consiste nell'aggiornare e visualizzare i dati il più rapidamente possibile sul sito o sull'applicazione di MeteoSvizzera. Nel caso della temperatura, le incertezze vengono aggiunte in trasparenza alle curve di tendenza.
Per quanto riguarda i pittogrammi, la grande difficoltà sta nel produrre, a partire da valori astratti che quantificano la durata del soleggiamento o delle precipitazioni, un simbolo meteorologico che sia facile da capire e che si avvicini il più possibile a quello che voi, cari lettori, potete osservare guardando il cielo.
Ma questo è un tema per un altro blog.