PREVISIONI METEOROLOGICHE E CLIMATICHE

PREVISIONI METEOROLOGICHE E CLIMATICHE.

– Previsioni meteorologiche. Previsioni climatiche. Sitografia

Il ritmo accelerato della società tecnologica richiede una sempre più precisa conoscenza in anticipo delle condizioni atmosferiche. Il dettaglio fisico spazio-temporale è necessario allo scopo di poter definire e programmare le attività di una collettività in cui i tempi delle azioni sono sempre più programmati a priori. L’esigenza si è così dilatata dalla richiesta di previsioni meteorologiche con alcune ore di anticipo sino a indicazioni climatiche per attività programmabili di mese in mese o a carattere stagionale come è sempre stato il desiderio di ogni coltivatore. Tempo e clima sono due categorie della fenomenologia fisica che si manifestano sul medesimo sistema, la Terra, soprattutto nelle sue componenti atmosfera e oceano e più in generale sull’idrosfera nei suoi tre stati di aggregazione vapore, liquido e solido. Il tempo è lo stato fisico dell’atmosfera misurato in un punto dello spazio a un determinato istante. Il clima è la funzione di distribuzione degli stati del tempo. Il clima è il contenitore del tempo. Il clima esprime la probabilità che si osservi ogni possibile tempo. Infatti, se si assimila il clima a una ‘popolazione’ e il tempo ai suoi ‘individui’, come in una popolazione umana vi sono, per es., individui di varia altezza, così per il clima si hanno vari tipi di tempo, per es., sereno con calma di vento o tempestoso con grandine. Il tempo di ogni giorno è un individuo della popolazione/clima. Se tempi/individui estremi si presentano più frequentemente di quanto osservato in passato diremo che il clima è cambiato. Così come diciamo che la popolazione cambia in altezza, quando aumenta il numero dei singoli individui più alti determinando un maggior valor medio dell’altezza della popolazione. Così come il tempo è variabile istante per istante, da luogo a luogo, altrettanto accade al clima, con la differenza che il primo, essendo uno stato istantaneo, oscilla all’interno degli estremi del secondo e ne segue le variazioni di insieme. Le previsioni del tempo meteorologico e le previsioni del clima sono sempre state dominate dal paradigma deterministico della previsione unica dello stato del tempo. Le previsioni meteorologiche e quelle climatiche seguono percorsi differenti, ma paralleli.

Previsioni meteorologiche. – Sin dall’inizio delle previsioni meteorologiche effettuate mediante l’uso dei computer dalla seconda metà del Novecento il paradigma universalmente usato è stato quello della previsione deterministica soggiacente alla condizione di Cauchy. Partendo da uno stato iniziale si simula l’evoluzione dell’atmosfera con i suoi moti e le transizioni di fase dell’acqua nelle sue tre forme di stato, giungendo a un unico stato previsto. Il confronto tra la previsione e la realtà osservata successivamente ha mostrato che ci sono tre cause d’errore che, agendo in modo indipendente conducono a previsioni rapidamente invalide.

Alla fine del 20° sec. un limite per previsioni meteorologiche accettabili per la validità era di pochi giorni. Nella seconda metà del Novecento si era già cominciato a riflettere sul fatto che le osservazioni dell’evoluzione degli stati dell’atmosfera in istanti successivi mostrano che il legame fisico tra il precedente e il successivo non può essere descritto in maniera assolutamente vincolante. La causa e l’effetto non sono connessi né rigidamente né univocamente. Il paradigma delle previsioni è fondato sui modelli matematici dell’atmosfera. Dai principi di base della fisica sono tratte le equazioni differenziali dipendenti dal tempo che descrivono l’evoluzione dello stato fisico dell’atmosfera, il tempo. I modelli di atmosfera predicono lo stato futuro del tempo attraverso tre fasi logiche distinte.

La prima è quella della raccolta dei dati. Le misurazioni sincrone sono effettuate sull’intera atmosfera con una molteplicità di strumenti: gli osservatori meteorologici sulla superficie terrestre, i sistemi di sondaggio atmosferico (mediante sonde che raggiungono la quota di oltre 30 km), satelliti meteorologici (dotati di sensori per la misura della radiazione emessa dalla Terra, contenente informazioni sullo stato fisico dell’atmosfera). A queste misurazioni si aggiungono i dati raccolti dalle migliaia di aerei civili che percorrono l’atmosfera sino a oltre dieci chilometri di quota e dalle navi mercantili in rotta sugli oceani. La mole di dati meteorologici è venuta così crescendo in misura esponenziale e consente di costruire lo stato fisico dell’atmosfera in modo sempre più accurato, ma mai perfetto.

La seconda fase (analisi), vede la ricostruzione dell’intero stato dell’atmosfera anche in quei volumi dello spazio in cui non si sono potuti raccogliere i dati. Questa ricostruzione avviene mediante l’inserimento dei dati misurati in una mappa ricavata da una precedente previsione. Si utilizza così, in un processo ciclico ininterrotto, una previsione precedente della durata di qualche ora per disporre di uno stato dell’atmosfera continuo e regolare in cui sono inseriti i valori appena misurati distribuiti però in modo irregolare. Il modello atmosferico è l’insieme del complesso di equazioni derivate dai principi della fisica che descrivono nel dettaglio i fenomeni che avvengono nell’atmosfera, congiunto con il processo di risoluzione mediante algoritmi di calcolo numerico. La terza fase del processo di previsione consiste nella risoluzione di queste equazioni e per la loro complessità può avvenire soltanto mediante i computer più potenti. I modelli deterministici sono soggetti alla condizione di Cauchy per le equazioni differenziali dipendenti dal tempo. Perché la soluzione sia unica, nel nostro caso la previsione meteorologica, tale condizione impone che lo stato del sistema fisico, l’atmosfera, sia noto a un dato istante con precisione assoluta. Nelle previsioni meteorologiche questo è l’istante iniziale da cui parte il processo di elaborazione della previsione ed è detto di analisi; è ottenuto integrando tutte le osservazioni sino a creare un’immagine dell’atmosfera quanto più accurata possibile. La risoluzione per via numerica del sistema di equazioni (modello), partendo dallo stato iniziale (analisi) che soddisfa la condizione di Cauchy, costituisce la previsione meteorologica deterministica.

Nello schema deterministico sono state individuate tre fonti di errori tra loro indipendenti che fanno sì che la previsione perda di validità rapidamente nel tempo e si discosti dalla realtà futura. La prima fonte di errore è nell’imprecisione dell’analisi. La complessità del sistema atmosfera è tale che per quanto ricco sia l’insieme dei dati raccolti, l’immagine ricostruita non è mai completa. La seconda causa di errore è nel modello che, benché si fondi sui principi di base della fisica, non riflette mai esattamente la realtà, ma ne è una sua approssimazione. La terza fonte d’errore è intrinseca al processo di risoluzione numerica delle equazioni del modello. La soluzione viene conseguita attraverso miliardi di passi di calcolo intermedi successivi e approssimati che inevitabilmente introducono errori computazionali dovuti alla limitatezza della precisione di ogni macchina di calcolo. Questo problema delle tre fonti di errori era noto già alla fine del 20° sec. e si era cercato di ridurne l’impatto sulle previsioni perfezionando le fasi della previsione. L’analisi è divenuta progressivamente più dettagliata includendo in essa sempre più osservazioni sia dirette sia indirette provenienti da fonti diverse. I modelli matematici sono stati raffinati sia nella loro formulazione matematica sia nella rappresentazione della fenomenologia fisica significativa degli avvenimenti meteorologici. La potenza e la velocità di calcolo si sono così accresciute da consentire di ridurre gli errori e far sì che l’errore di previsione conseguente sia spostato avanti nel tempo, ma non annullato.

Gli studi e le ricerche recenti nei vari settori di imprecisione hanno mostrato i limiti delle previsioni meteorologiche deterministiche. L’approccio modellistico, oltre alla condizione iniziale, richiede la conoscenza dello stato fisico al contorno dell’atmosfera, e cioè lo stato e la temperatura della superficie dei mari, la radiazione solare incidente, la distribuzione della temperatura alla superficie terrestre, la distribuzione dei ghiacci, la distribuzione della vegetazione, l’albedo terrestre. Se per una previsione di breve durata queste grandezze si possono considerare costanti, per tempi che vadano oltre una settimana è necessario introdurre nei modelli dei meccanismi che ne simulino l’evoluzione. L’elemento variabile più importante per le dimensioni degli scambi energetici con l’atmosfera è l’oceano globale. Questo ha fatto sì che sia iniziata una proficua cooperazione tra meteorologi e oceanografi che ha portato alla realizzazione di modelli accoppiati atmosfera-oceano in cui l’evoluzione temporale avviene simultaneamente e i due sistemi si scambiano vicendevolmente energia simulando quanto avviene realmente in natura. Tale processo allunga considerevolmente il periodo di validità delle previsioni.

La rivoluzione nelle previsioni è avvenuta quando si è preso atto che la complessità dell’atmosfera non ne consente la conoscenza completa e conseguentemente la sua previsione deterministica è destinata ad allontanarsi dalla realtà, allo scorrere del tempo. Il 21° sec. ha segnato la rottura del paradigma deterministico. Già nel 20° sec., con la formulazione dell’effetto farfalla, Edward Lorenz nel 1963 aveva mostrato, con riferimento alla teoria del caos ed estendendo un concetto già espresso in forma più generale da Alan Turing nel 1950, che in un sistema complesso quale è l’atmosfera qualsiasi evento fisico per piccolo che sia partecipa all’evoluzione dell’intero sistema. La conseguenza logica è che non si può fare una previsione meteorologica esatta. Partendo dal fatto che a priori lo stato dell’atmosfera non è conoscibile con la precisione assoluta necessaria per soddisfare la condizione di Cauchy sulle condizioni iniziali per una previsione matematicamente corretta, oggi si costruisce, per un dato istante, un gran numero (dell’ordine del centinaio) di analisi iniziali che costituiscono il punto di partenza per altrettante simulazioni. Le analisi così differiscono tra loro per quantità minori del-l’errore intrinseco di ciascuna misura da cui sono ricavate. Ciò significa che l’incertezza di ogni misura si proietta nell’indeterminazione della conoscenza dello stato iniziale, ma non essendo questo più singolo si ipotizza che il loro insieme contenga lo stato reale. Partendo da queste centinaia di analisi moderatamente differenti se ne simula, mediante i modelli, l’evoluzione. Si ottengono così centinaia di previsioni meteorologiche con il medesimo istante iniziale e la stessa data di scadenza (pur partendo da condizioni iniziali molto simili tra loro, l’evoluzione porta a previsioni differenti anche di quantità rilevanti). La successiva analisi statistica che viene svolta sull’insieme di previsioni permette di stimare a priori la probabilità di un tipo di tempo rispetto a un altro. Si osserva spesso che le previsioni fatte si raggruppino in un numero piccolo di sottoinsiemi la cui numerosità viene presa come indice della probabilità del verificarsi del tempo.

Previsioni climatiche. – Eventi tutt’ora considerati eccezionali, ma che avvengono a distanza di tempi sempre più ravvicinati sono gli indicatori di un cambiamento climatico. Quando cambia la frequenza degli eventi estremi allora si è in presenza del cambiamento della funzione di distribuzione del tempo e quindi del clima. Per stimare queste mutazioni si impiegano gli stessi modelli di atmosfera per le previsioni del clima, ma in modo diverso. La previsione meteorologica richiede di conoscere lo stato atmosferico iniziale per giungere allo stato finale che si attuerà di lì a pochi giorni con una precisione utile per le decisioni. La previsione climatica deve portare a stimare in anticipo con tempi di mesi o stagioni, o addirittura anni, lo stato del clima futuro. Quindi con una previsione meteorologica si cercano valori istantanei delle grandezze fisiche caratteristiche, con quella climatica si tenta di stimare la futura funzione di distribuzione delle grandezze fisiche atmosferiche. Il problema non è più quello di partire da uno stato iniziale definito rigidamente (condizione di Cauchy), ma quello di individuare un’evoluzione dello stato dell’atmosfera in funzione di condizioni al contorno variabili. L’approccio seguito sino a oggi è quello di utilizzare modelli analoghi a quelli meteorologici, ma semplificati, che vengono applicati per simulare l’atmosfera per periodi lunghi di mesi e anni variando le condizioni al contorno. L’indirizzo è quello di verificare l’esito di un modello quando viene variata la percentuale di anidride carbonica nell’atmosfera e quindi varia l’effetto serra e di conseguenza la distribuzione dell’energia presente nell’aria e sulla superficie terrestre, l’estensione dei ghiacciai, l’evaporazione dagli oceani e così via. I risultati sono tuttavia semplicistici e le previsioni climatiche degli ultimi anni sono state contraddette dall’evoluzione reale. Ciò in quanto non sono ancora noti i fenomeni di retroazione che la Terra nel suo complesso mette in atto quando avviene una forzatura da agenti esterni quale l’aumento di anidride carbonica.

Sitografia: European centre for medium-range weather forecasts (ECMWF), http://www.ecmwf.int/; Intergovernmental panel on climate change (IPCC), http://www. ipcc.ch/;World meteorological organization (WMO), https://www. wmo.int/.