Se le previsioni diventassero solo…probabilità?

“Non ci azzeccano mai, in estate avevano detto che sarebbe stato un inverno epocale!”

Questa affermazione, oltre a dimostrare una becera generalizzazione degna del peggior stereotipo, porta la meteorologia al livello della astrologia o della magia, due “discipline” che di scientifico hanno ben poco. Sembra quasi che la formazione del meteorologo, basata su anni di studio della fisica dei fluidi, termodinamica e altre branche della fisica, serva solo a fornire degli oroscopi, e non delle previsioni scientifiche.

Niente di più scorretto. 

La previsione meteorologica si basa su equazioni ben conosciute, ma che derivano da numerose approssimazioni e che non hanno una soluzione nota. L’unico modo di utilizzarle consiste nell’effettuare approssimazioni successive numeriche utilizzando la potenza dei supercomputer. Per questo motivo, nonostante tale “matematica” descriva un sistema deterministico, e quindi privo di un comportamento casuale, non è possibile conoscere con esattezza l’evoluzione futura (la temperatura dopo qualche giorno) propio a causa della natura intrinseca delle leggi matematiche e fisiche che vengono usate.

Una visualizzazione 3-dimensionale dei dati da un modello di previsione meteorologica

Ma quindi, perché continuiamo ad usare le previsioni meteorologiche se sappiamo che sono inaffidabili?

In realtà, l’affidabilità di una previsione, ovvero la sua capacità di descrivere entro un certo errore la realtà che osserviamo coi nostri occhi,  decresce all’aumentare del tempo con cui si fa la previsione. Per questo motivo, le previsioni rimangono sempre utili, entro un certo limite temporale che dipende dalla scala spaziale su cui si fanno (previsioni per una città o per un continente).

Non esiste un modo per ovviare a questo problema?

Da anni viene condotta, su un binario parallelo alle cosiddette previsioni deterministiche, una ricerca che mira allo sviluppo di un nuovo tipo di previsioni, dette probabilistiche. In questo settore, l’apparente comportamento causale dell’atmosfera viene usato a proprio vantaggio tramite l’esecuzione non di una ma di numerose simulazioni che producono diversi scenari possibili per l’evoluzione futura delle masse d’aria.

Qual è il problema di queste previsioni?

A differenza delle previsioni a cui siamo abituati, che sono basate su un unico scenario possibile (pioggia, sereno…) questo tipo di prodotti fornisce solo una probabilità che un certo evento si avveri. Non possiamo sapere quanti millimetri di pioggia cadranno in un luogo ma solo qual è la probabilità che si vada oltre un determinato accumulo.

Un tipico esempio di prodotti dalle previsioni probabilistiche. A partire dal primo riquadro sono riportate le aree a maggior rischio di raggiungimento di un certo livello di pioggia nelle 72 ore precedenti ( 50, 100, 130 e 170 mm rispettivamente) . Si nota come, in questo caso, il Veneto abbia un alto rischio di nubifragi.

Ma non è forse questo il futuro delle previsioni meteorologiche?

Siamo ormai consci del fatto che non possiamo più dire “A Bologna pioverà alle 19” ma solo che “c’è una probabilità del 70% che vi siano accumuli di pioggia superiori ai 10 mm nel Bolognese”.  In base a queste informazioni saremo comunque in grado di organizzare la nostra giornata e prevedere fenomeni intensi e pericolosi, pur avendo ben presente l’incertezza della previsione che, ora come ora, non viene quasi mai riportata pur essendo di fondamentale importanza.

Andamento di alcuni parametri ( precipitazioni, raffiche di vento e temperatura) per Basilea, con relativa incertezza

Solo così, potremo considerare di nuovo la meteorologia una scienza e non un gioco da ragazzi.