I modelli di previsione numerica simulano ciò che avviene nell'atmosfera grazie a formule matematiche, derivate dalle leggi della fisica che descrivono i vari fenomeni meteorologici. Al giorno d’oggi l’uso delle simulazioni tramite i modelli numerici di previsione del tempo è indispensabile per elaborare le previsioni sul tempo. Negli ultimi decenni, sono stati fatti notevoli progressi nella comprensione dei processi fisico-chimici che avvengono nell'atmosfera e anche la risoluzione spaziale dei modelli numerici (la cosiddetta dimensione della maglia della griglia del modello) è migliorata significativamente.

Da dove prende origine l’incertezza di una previsione

Nonostante i progressi nella conoscenza scientifica degli ultimi decenni, alcuni processi che avvengono nell’atmosfera non sono ancora adeguatamente rappresentati dai modelli numerici. Alcuni di essi (per esempio una parte di quelli che avvengono all’interno di una nuvola temporalesca) sono ancora descritti usando le cosiddette parametrizzazioni. Ciò significa che invece di descriverli tramite le formule derivate dall’applicazione delle leggi della fisica, questi processi sono descritti in modo molto semplificato, in alcuni casi addirittura “solo” tramite dei parametri. Queste semplificazioni possono essere una fonte di incertezza al momento del calcolo della previsione da parte del modello numerico.

Un'altra fonte da cui può derivare l’incertezza nella previsione nasce dal fatto che i valori misurati delle singole grandezze meteorologiche, che descrivono lo stato dell'atmosfera all'inizio della simulazione numerica, non sono sempre noti con sufficiente precisione o devono essere stimati. Nonostante il grande numero di osservazioni e misurazioni che sono eseguite ogni giorno in tutto il mondo, non è possibile misurare le singole grandezze meteorologiche in ogni angolo della Terra. I sistemi di misura e di rilevamento (per esempio le stazioni al suolo e le varie reti di monitoraggio dell'atmosfera sono in continuo miglioramento, ma per il momento lo stato dell’atmosfera ad un determinato istante non è ancora conosciuto ovunque perfettamente.

I valori delle grandezze meteorologiche che descrivono lo stato dell’atmosfera ad un determinato istante, chiamati anche condizioni iniziali, sono importanti per far “partire” le simulazioni del modello numerico. A causa della natura caotica dell'atmosfera, piccole differenze o incertezze nelle condizioni iniziali possono, infatti, portare a grandi differenze tra le simulazioni dello stesso modello di previsione numerica.

Come si quantifica l'incertezza

Ogni previsione meteorologica è dunque soggetta a un certo grado di incertezza. Per quantificare questa incertezza i meteorologi utilizzando il cosiddetto “approccio d’insieme” (in inglese "ensemble”). Con questa tecnica, diverse simulazioni sono calcolate per lo stesso periodo di tempo con lo stesso modello numerico, ma che viene calcolato apportando alcune piccole modifiche - per esempio cambiando leggermente le condizioni iniziali che sono inserite come valori di partenza per le simulazioni. Al contrario, un approccio in cui solo una singola simulazione è calcolata e presentata è chiamato "deterministico".

Per esempio, il modello numerico ad alta risoluzione ICON-CH1-EPS (con una griglia orizzontale di 1,0 km) calcola 11 previsioni (o membri dell'insieme) otto volte al giorno per un orizzonte temporale fino a 33 ore. Il modello ICON-CH2-EPS, che utilizza una maglia orizzontale di 2,1 km, calcola 21 previsioni fino a 5 giorni.

Per illustrare questo approccio d’insieme, l'immagine qui sotto mostra l’accumulo delle precipitazioni su 3 ore previsto per il 24 luglio 2020 fra le 6 e le 9 UTC, dai 21 diversi membri che compongono il modello ICON-CH2-EPS. Per questa scadenza temporale, che corrisponde a 27 ore dopo l'inizio della simulazione, possiamo vedere che vi sono grandi differenze tra i vari membri, il che ci mostra l'incertezza associata sia alla previsione della quantità complessiva, sia a quella della tempistica delle precipitazioni in quell’intervallo di tempo. In particolare, per un dato punto o regione, può verificarsi uno scenario secco (nessuna precipitazione) o umido (con precipitazioni) a seconda del membro considerato.

Integrazione delle previsioni probabilistiche nelle prestazioni di MeteoSvizzera

MeteoSvizzera ha sistematicamente integrato questo approccio probabilistico, che tiene conto dell’incertezza, nelle sue previsioni e nei suoi servizi. Questo è particolarmente evidente nei bollettini meteorologici, dove un certo numero di termini probabilistici è usato per descrivere fenomeni per i quali sussiste un certo grado di incertezza.

Le previsioni probabilistiche sono sempre più integrate nelle rappresentazioni grafiche dei nostri prodotti.. L'applicazione "Probabilità di pioggia" offre mappe che mostrano la probabilità di vedere precipitazioni nei giorni successivi. La probabilità di precipitazioni è calcolata direttamente dalla previsione d'insieme, considerando la proporzione di scenari o membri del modello che prevedono fenomeni con precipitazioni. Questo strumento fornisce esclusivamente informazioni probabilistiche, senza indicare la quantità di precipitazioni attesa.

Queste carte delle probabilità sono disponibili per ogni giorno (24 ore) e per fasce orarie di 6 ore. Cosa significa, ad esempio, una probabilità di pioggia del 30%? È importante sapere che la probabilità di pioggia non fornisce alcuna indicazione sulla durata o sull'intensità delle precipitazioni. Una probabilità di pioggia del 30% significa che, per la fascia oraria selezionata, il 30% dei membri delle previsioni d'insieme prevede precipitazioni, mentre il restante 70% prevede scenari con tempo asciutto.

È inoltre necessario tenere sempre conto dell'intervallo di tempo preso in considerazione nelle previsioni probabilistiche. Le probabilità su 24 ore saranno sempre maggiori rispetto a quelle su 6 ore, poiché in un lasso di tempo di 24 ore è più probabile che si verifichino delle precipitazioni.

Nel caso di temporali, i dati relativi agli accumuli di pioggia devono essere valutati con prudenza. In generale, le probabilità calcolate sono inferiori rispetto agli eventi di precipitazioni estese, poiché la distribuzione piuttosto casuale e meno estesa delle precipitazioni temporalesche fa sì che sia meno probabile che tutti i membri dell'insieme prevedano quantità significative di precipitazioni in un determinato luogo.

Anche le previsioni locali includono informazioni probabilistiche. Sulla base di quanto previsto dai diversi membri dell’insieme, per un dato luogo e istante, è possibile calcolare per ogni grandezza meteorologica il valore mediano. Quest’ultimo, per definizione, è quello per cui la metà dei membri dell’insieme prevede un valore più alto e l'altra metà uno più basso. Per quantificare i valori più estremi, è stato scelto di utilizzare il 10% dei valori più alti e il 10% dei valori più bassi. Nel gergo matematico della statistica, il valore al di sotto del quale si trova il 10% dei valori più bassi è chiamato decimo percentile (Q10), mentre il valore oltre il quale si trova il 10% dei valori più alti viene denominato il novantesimo percentile (Q90) (si noti che il valore mediano non è altro che il cinquantesimo percentile).

Informazioni probabilistiche sul sito di MeteoSvizzera

L'esempio seguente mostra come l'informazione probabilistica è integrata nelle previsioni locali orarie della temperatura e delle precipitazioni. La temperatura mediana (Q50) è rappresentata con una curva rossa. La fascia rosa semitrasparente indica l’incertezza della previsione, e rappresenta i valori compresi tra i percentili Q10 e Q90. Essa comprende il restante 80% delle simulazioni calcolate dal sistema d’insieme. Per il modello ICON-CH2-EPS questo significherebbe che circa 17 membri dell’insieme su 21 forniscono valori che rientrano in questo intervallo.

Il valore mediano delle quantità di precipitazioni è rappresentato da una colonna azzurra. Essa indica la quantità prevista di precipitazioni. L'intervallo di incertezza è rappresentato dalla linea verticale nera; è delimitato sopra e sotto da linee orizzontali corrispondenti ai quantili Q10 e Q90. Come per la temperatura, l'80% dei valori calcolati dai vari membri del sistema d’insieme rientrano nell'intervallo tra questi due percentili. 

Anche in questo caso è necessario prestare attenzione nell'interpretazione dei dati relativi alle quantità di pioggia in condizioni convettive, ovvero quando il tempo è caratterizzato da rovesci o temporali piuttosto che da precipitazioni estese. Se un rovescio o un temporale tocca il luogo d’interesse, il valore mediano indicato è spesso nettamente troppo basso. È quindi necessario tenere sempre presente che, in caso di temporali, si deve prendere in considerazione una maggiore incertezza rispetto ai casi di precipitazioni estese. Inoltre, al crescere della scadenza, il modello è sempre meno preciso e queste probabilità diventano sempre più incerte.

Informazioni probabilistiche sull’app di MeteoSvizzera

Le informazioni probabilistiche sono parte integrante delle previsioni della temperatura e delle precipitazioni disponibili sull'app di MeteoSvizzera. Le stesse informazioni sono disponibili anche al sito internet di MeteoSvizzera, anche se presentate in modo lievemente diverso.