Le previsioni meteorologiche vengono spesso presentate sotto forma di valori precisi: 24 °C nel pomeriggio, vento a 15 km/h, pioggia a partire dalle 17:00. Questo può far sembrare l’atmosfera più prevedibile di quanto non sia in realtà, perché ogni previsione contiene un certo grado di incertezza.
I meteorologi osservano l’atmosfera utilizzando stazioni meteorologiche, satelliti, radar, radiosonde e molti altri sistemi. Tuttavia, le osservazioni non possono descrivere perfettamente ogni parte dell’atmosfera. Anche i modelli meteorologici sono necessariamente rappresentazioni semplificate di un sistema estremamente complesso.
Piccole incertezze presenti oggi possono portare a differenze molto più marcate alcuni giorni dopo. Questa è una delle caratteristiche fondamentali della prevedibilità atmosferica e uno dei motivi per cui le moderne previsioni meteorologiche considerano sempre più spesso diversi scenari possibili anziché un unico risultato.
Perché le previsioni meteorologiche sono incerte
Un modello di previsione meteorologica parte da una stima dello stato attuale dell’atmosfera e calcola, sulla base di equazioni fisiche, come evolverà nel tempo. Le misurazioni non sono distribuite uniformemente in tutto il mondo e processi come la formazione delle nubi, la turbolenza e la convezione non possono sempre essere rappresentati in ogni dettaglio.
A questo si aggiunge la natura caotica dell’atmosfera. Piccole differenze di temperatura, pressione, umidità o vento all’inizio di una simulazione possono inizialmente sembrare insignificanti, ma amplificarsi nel tempo e produrre evoluzioni meteorologiche sensibilmente diverse. Il fatto che piccole differenze nelle condizioni iniziali possano portare a sviluppi diversi è uno dei motivi per cui si utilizzano le previsioni ensemble per rappresentare l’incertezza della previsione.
Per comprendere meglio questo processo, possiamo immaginare diverse foglie lasciate cadere quasi nello stesso punto di un fiume dalla corrente veloce. Inizialmente possono seguire traiettorie simili, ma più a valle piccole differenze nella corrente possono portarle in direzioni diverse. Le previsioni meteorologiche si comportano in modo analogo.
Una sola previsione o diversi scenari possibili?
Una previsione deterministica tradizionale calcola una singola evoluzione dell’atmosfera a partire da un determinato insieme di condizioni iniziali. Una previsione ensemble, invece, ripete il calcolo più volte utilizzando condizioni iniziali o configurazioni del modello leggermente diverse. Ogni simulazione rappresenta un’evoluzione plausibile dell’atmosfera.
Se i risultati della maggior parte dei membri dell’ensemble sono molto simili, il grado di fiducia nella previsione è relativamente elevato. Se invece divergono, l’incertezza aumenta. Ad esempio, se quasi tutte le simulazioni prevedono temperature comprese tra 24 °C e 26 °C, vi è una forte concordanza. Se invece i risultati variano da 17 °C a 29 °C, l’incertezza sulla temperatura prevista è molto maggiore – un’informazione che un singolo valore medio non sarebbe in grado di fornire.
Le differenze tra le diverse previsioni costituiscono quindi di per sé un’informazione meteorologica importante.
Cosa significa realmente una probabilità di pioggia del 30%?
La probabilità di precipitazione è probabilmente l’esempio più conosciuto di previsione probabilistica, ma è anche uno dei più facili da interpretare in modo errato. Alcuni studi hanno individuato diverse interpretazioni comuni di una probabilità del 30%, tra cui l’idea che pioverà per il 30% del periodo di previsione oppure sul 30% dell’area interessata.
Una probabilità di pioggia del 30% non significa automaticamente che pioverà per il 30% della giornata, sul 30% del territorio o con un’intensità del 30%. La definizione esatta dipende dal prodotto di previsione, dalla località, dalla soglia di precipitazione considerata e dall’intervallo di tempo.
Se la probabilità si riferisce a una determinata località e a un periodo definito, una probabilità di pioggia del 30% significa che è più probabile che rimanga asciutto, ma la pioggia resta comunque una possibilità concreta. In altre parole, vi è una probabilità del 70% che non piova.
Considerando molte situazioni analoghe, se una previsione del 30% è ben calibrata, l’evento dovrebbe verificarsi all’incirca tre volte su dieci.
La probabilità non indica l’intensità
È importante distinguere tra la probabilità che un evento si verifichi e la sua intensità o le sue possibili conseguenze. Una probabilità bassa non significa necessariamente che l’eventuale fenomeno meteorologico sarà debole.
Una probabilità di temporali del 30% può, ad esempio, significare che nella maggior parte degli scenari plausibili non si verificano temporali, mentre in una parte minore degli scenari se ne sviluppa uno. Se un temporale si verifica, tuttavia, può comunque essere intenso. Gli studi sulla comunicazione delle probabilità indicano proprio questo aspetto come una possibile fonte di incomprensioni.
Lo stesso vale per piogge intense, venti forti e altri fenomeni meteorologici con possibili conseguenze significative. La probabilità deve quindi essere valutata insieme alle possibili conseguenze. Una probabilità del 10% di pioggia debole potrebbe essere facile da ignorare, mentre una probabilità del 10% di venti con possibili effetti distruttivi potrebbe meritare molta più attenzione.
Se piove con una probabilità del 10%, la previsione era sbagliata?
Supponiamo che per domani sia prevista nella vostra località una probabilità di pioggia del 10% e che poi piova effettivamente. La previsione era quindi sbagliata?
Non necessariamente. Una previsione probabilistica non può essere valutata correttamente sulla base di un singolo evento. Se, in 100 situazioni comparabili in cui è stata prevista una probabilità di pioggia del 10%, piove all’incirca dieci volte, il sistema di previsione si comporta come previsto. I meteorologi definiscono questa proprietà affidabilità o calibrazione.
Questo può sembrare poco intuitivo, perché tendiamo naturalmente a classificare le previsioni come «giuste» o «sbagliate». Le probabilità contengono però più informazioni: il fatto che si verifichi un evento poco probabile non significa automaticamente che la probabilità indicata fosse errata.
Perché le probabilità di previsione cambiano
Una previsione può indicare una probabilità di pioggia del 70% con diversi giorni di anticipo, scendere al 40% con l’aggiornamento successivo e poi aumentare nuovamente. Questo non significa necessariamente che la previsione sia poco affidabile, ma riflette le nuove informazioni che vengono progressivamente integrate nel sistema di previsione.
Le osservazioni meteorologiche vengono raccolte continuamente e ogni nuovo ciclo del modello parte da una descrizione aggiornata dello stato dell’atmosfera. Con l’avvicinarsi di un evento, la posizione di un fronte, di un sistema di bassa pressione o di un’area temporalesca può diventare più chiara. Allo stesso tempo, i risultati dei membri dell’ensemble possono convergere verso uno scenario comune oppure continuare a divergere.
Le probabilità rappresentano quindi la migliore stima possibile sulla base delle informazioni disponibili in un determinato momento.
Perché l’incertezza aumenta con l’orizzonte di previsione
Il grado di fiducia in una previsione dipende fortemente anche da quanto lontano nel futuro si guarda. Per una previsione a un giorno, le piccole incertezze nello stato iniziale dell’atmosfera hanno poco tempo per amplificarsi. In una previsione a dieci giorni, invece, queste incertezze hanno molto più tempo per aumentare.
Per orizzonti di previsione più lunghi è quindi spesso più utile considerare una gamma di condizioni plausibili anziché concentrarsi su un unico valore preciso. Un singolo modello può, ad esempio, prevedere una tempesta mentre la maggior parte degli altri scenari non la prevede. Le informazioni fornite dall’ensemble aiutano a contestualizzare una singola previsione di questo tipo.
La stessa probabilità può portare a decisioni diverse
Le probabilità meteorologiche diventano particolarmente utili quando vengono messe in relazione con decisioni concrete. Chi deve camminare cinque minuti per raggiungere un bar potrebbe ignorare una probabilità di pioggia del 30%, mentre chi organizza un matrimonio all’aperto potrebbe predisporre un’area coperta. Un responsabile di cantiere potrebbe invece rinviare lavori sensibili alle condizioni meteorologiche se la pioggia comportasse rischi significativi per la sicurezza o conseguenze economiche.
L’informazione meteorologica è la stessa, ma le possibili conseguenze sono diverse. Questo principio vale anche per i settori dell’energia, dell’aviazione, della logistica e dell’agricoltura, dove le decisioni possono dipendere dalla probabilità che vengano superate determinate soglie meteorologiche. Il modo in cui si reagisce a una probabilità meteorologica dipende quindi in larga misura dalle possibili conseguenze dell’evento.
La probabilità non indica quale decisione prendere, ma aiuta a valutare quale livello di rischio sia accettabile in una determinata situazione.
Comprendere meglio l’incertezza delle previsioni con meteoblue
meteoblue offre diversi strumenti per comprendere l’incertezza di una previsione andando oltre un singolo valore previsto. Il MultiModel Ensemble confronta le previsioni di diversi modelli meteorologici globali e regionali, consentendo di verificare quanto concordino tra loro i diversi sistemi di previsione.
Se i modelli prevedono temperature, precipitazioni o condizioni del vento simili, vi è una maggiore concordanza sull’evoluzione generale. Differenze marcate indicano invece situazioni in cui l’evoluzione dell’atmosfera è più incerta. Un ensemble tradizionale e un confronto MultiModel non sono la stessa cosa: il primo è generalmente costituito da più membri all’interno di un unico sistema di previsione, mentre il secondo confronta sistemi di modellazione diversi. Entrambi gli approcci forniscono informazioni preziose sui possibili scenari.
meteoblue indica anche la prevedibilità delle proprie previsioni. Una temperatura prevista di 24 °C con un’elevata prevedibilità deve essere interpretata diversamente da una previsione degli stessi 24 °C con una bassa prevedibilità, quando gli scenari alternativi divergono maggiormente.
Per le applicazioni professionali, le informazioni meteorologiche probabilistiche sono disponibili anche tramite le API meteoblue, compresi indicatori di rischio e prodotti basati su ensemble per condizioni quali caldo, nebbia, precipitazioni e temporali.
L’obiettivo non è rendere le previsioni più complicate, ma rendere visibile e utile l’incertezza che è già parte integrante di ogni previsione.
Interpretare meglio le previsioni meteorologiche
Le moderne previsioni meteorologiche considerano diversi possibili scenari, non una sola previsione. Osservazioni migliori, modelli a risoluzione più elevata, intelligenza artificiale e una maggiore potenza di calcolo contribuiscono a migliorare continuamente le previsioni. Tuttavia, a causa della natura caotica dell’atmosfera, la prevedibilità tende generalmente a diminuire all’aumentare dell’orizzonte di previsione.
Le probabilità forniscono informazioni importanti per interpretare meglio una previsione. Non indicano soltanto se è prevista pioggia, ma anche quanto è probabile che si verifichi; non mostrano soltanto la temperatura prevista, ma aiutano anche a capire quanto possano variare i possibili scenari. Permettono inoltre di valutare meglio gli scenari meno probabili, soprattutto quando le loro possibili conseguenze sono significative.
Considerare le probabilità insieme ai valori previsti offre un quadro più chiaro di ciò che potrebbe accadere e dell’incertezza associata ai diversi scenari. In questo modo è più facile distinguere lo scenario più probabile da quelli meno probabili, ma che meritano comunque di essere presi in considerazione.
Volete approfondire questo argomento? Partecipate alle conversazioni nel meteoblue Community Forum, dove potete scambiare idee, porre domande e discutere di meteorologia e previsioni con altri appassionati.
