Cosa è un modello di previsione meteorologica
Un Modello Numerico di previsione meteorologica è un modello detto anche Matematico che è implementato su supercomputer, ottimizzato per simulare il comportamento dell’atmosfera e prevedere il tempo nei giorni successivi. I cosiddetti Modelli Numerici Globalioperano su scala mondiale.
In termini generali, un modello numerico funziona così:
– l’atmosfera viene suddivisa in tanti piccoli cubi, come una griglia 3D
– si raccolgono dati reali da satelliti, stazioni meteo, palloni sonda, aerei e boe oceaniche, etc.
– il computer elabora questi dati con equazioni matematiche che descrivono il vento, la temperatura, la pressione, l’umidità e altri parametri atmosferici
– dai dati elaborati dal computer si simula il futuro dell’atmosfera, calcolando come il tempo cambierà ora dopo ora
– infine si generano le previsioni, visualizzate poi su mappe meteo con temperature, piogge, venti e altri fenomeni
I principali modelli globali di previsione meteorologica
I modelli globali di previsione meteorologica sono strumenti avanzati che simulano l’evoluzione dell’atmosfera su scala mondiale. Utilizzano dati provenienti da diverse fonti per elaborare previsioni a breve e lungo termine, aiutando meteorologi e scienziati a comprendere i cambiamenti del tempo e del clima. Vi presentiamo i modelli più importanti.
ECMWF (European Centre for Medium-range Weather Forecasts, Europa)
Gestito dal Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF) con sede nel Regno Unito. Copertura globale, aggiornamenti ogni 12 ore. Risoluzione superiore rispetto a GFS: circa 9 km. Previsioni a 10 giorni, ma con maggiore affidabilità rispetto a GFS.
GFS (Global Forecast System, USA)
Sviluppato e gestito dalla NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration).
Copertura globale, aggiornamenti ogni 6 ore.
Risoluzione: circa 13 km nella versione operativa.
Previsioni a lungo termine fino a 16 giorni.
Altri modelli globali
ICON: modello del DWD, Deutscher Wetterdienst
UKMO: modello del Met Office britannico
JMA: modello del Japan Meteorological Agency
GEM: modello del Canadian Meteorological Centre
ARPEGE: modello del Météo France
Breve panoramica storica: dalle carte disegnate a mano ai supercomputer
Breve panoramica storica: dalle carte disegnate a mano ai supercomputer
Prima dell’avvento dei modelli numerici, le previsioni meteorologiche si basavano principalmente su:
– osservazioni dirette del cielo, del vento e della pressione atmosferica;
– regole empiriche e statistiche basate su esperienze passate;
– carte meteorologiche con isobare e fronti, analizzate dai meteorologi per identificare schemi ripetitivi;
– teleconnettività: alcuni fenomeni atmosferici erano noti per influenzarsi reciprocamente, ma senza una comprensione matematica dettagliata.
Il limite principale era che le previsioni erano molto soggettive e raramente superavano i 2-3 giorni di affidabilità.
1922 – L’idea di Richardson
L’idea di usare la matematica per prevedere il tempo nasce nel 1922 con il fisico e meteorologo Lewis Fry Richardson, che propose di risolvere equazioni atmosferiche complesse per calcolare il tempo futuro. Problema: senza computer, i calcoli erano troppo lunghi! Richardson stimò che per calcolare una previsione di 6 ore sarebbero serviti migliaia di meteorologi a lavorare contemporaneamente con carta e penna
1950 – L’inizio dell’era dei computer
Con l’avvento dei primi computer nel dopoguerra, gli scienziati riuscirono a realizzare le prime previsioni numeriche. Nel 1950, un team guidato da John von Neumann e Jule Charney elaborò la prima previsione meteorologica al computer presso il Princeton Institute for Advanced Study (USA). Si usavano equazioni semplificate, ma il modello funzionava! Nel 1955, il primo centro meteorologico operativo basato su modelli numerici venne istituito negli USA. Si capì da subito che con computer più veloci e dati migliori, si poteva prevedere il tempo con maggiore affidabilità.
Dal 1960 a oggi – L’età moderna: l’affinamento dei modelli e l’arrivo dei satelliti
I primi satelliti meteorologici (TIROS-1, 1960) vennero lanciati nel 1960. Permisero di raccogliere dati globali. Si poté assistere a uno sviluppo di modelli globali più complessi con risoluzioni migliori. Con la crescita della potenza di calcolo, si iniziano a fare previsioni più accurate fino a 5/7 giorni.
A partire dagli anni ‘90 vennero utilizzati i primi supercomputer, i più moderni modelli numerici (es. GFS, ECMWF, ICON, UKMO). Le previsioni più affidabili arrivarono così fino a 10/15 giorni. Negli ultimi annim, tecnologie di Machine Learning e Intelligenza Artificiale iniziano a essere integrate nei modelli per migliorarne ulteriormente la precisione.
Come vengono ottenuti i dati utilizzati dai modelli matematici globali ?
Satelliti meteorologici
I satelliti meteorologici forniscono informazioni fondamentali per i modelli numerici, tra cui temperatura, umidità, venti, copertura nuvolosa e radiazione infrarossa.
I principali satelliti utilizzati sono:
Satelliti geostazionari
Orbitano sopra l’equatore e forniscono immagini continue della stessa area, e sono:
– GOES (NOAA, USA): coprono l’America e l’Atlantico
– METEOSAT (EUMETSAT, Europa): coprono l’Europa, l’Africa e parte dell’Atlantico
– HIMAWARI (JMA, Giappone): copre l’Asia e l’Oceano Pacifico occidentale.
Satelliti in orbita polare
Orbitano attorno alla Terra raccogliendo dati globali con maggiore dettaglio:
– NOAA-20 e SUOMI NPP (NOAA e NASA, USA)
– JPSS (Joint Polar Satellite System, USA)
Satelliti specializzati
– SENTINEL-3 (Copernicus, ESA): misura la temperatura della superficie oceanica e terrestre
– SMOS (ESA, Europa): fornisce dati sull’umidità del suolo e sulla salinità oceanica.
– AEOLUS (ESA, Europa): missione ormai conclusa, ha misurato i profili del vento nell’atmosfera
Stazioni Meteorologiche di superficie
Le stazioni meteorologiche forniscono misurazioni dirette di temperatura, umidità, pressione atmosferica, vento e precipitazioni.
Questi dati provengono da:
Rete di stazioni meteorologiche ufficiali (gestite da enti nazionali come NOAA, EUMETSAT, Met Office, DWD, ecc.).
Stazioni meteorologiche aeroportuali (METAR e SYNOP reports).
Stazioni meteorologiche automatiche (AWS, Automated Weather Stations).
Radiosonde e palloni sonda
Le radiosonde vengono lanciate con palloni meteorologici due volte al giorno in tutto il mondo e forniscono profili verticali di temperatura, umidità e vento fino alla stratosfera.
Questi dati sono fondamentali per determinare la stabilità atmosferica e per migliorare l’inizializzazione dei modelli numerici.
Radar meteorologici terrestri
I Radar Doppler terrestri misurano le precipitazioni e i venti, contribuendo a migliorare le previsioni a breve termine (nowcasting). Sono particolarmente utili per individuare temporali, uragani e perturbazioni locali.
Boe oceaniche e navi
Le boe oceaniche e le navi meteorologiche raccolgono dati su temperatura superficiale del mare, pressione atmosferica e vento.Questi dati sono fondamentali per prevedere cicloni tropicali e correnti oceaniche, che influenzano il tempo su scala globale.Organizzazioni come il Global Drifter Program e ARGO forniscono dati sulle variazioni termiche degli oceani.
Aerei commerciali
Gli aerei delle compagnie aeree forniscono misurazioni di temperatura, vento e pressione atmosferica lungo le loro rotte attraverso il programma AMDAR (Aircraft Meteorological Data Relay). Questo è particolarmente utile per migliorare le previsioni in alta quota.
I modelli ECMWF e GFS
Cossa hanno in comune
A un certo livello di astrazione, i modelli ECMWF e GFS possono sembrare la stessa cosa: entrambi sono sofisticati sistemi matematici che utilizzano supercomputer per simulare l’atmosfera terrestre e prevedere l’evoluzione del tempo. Entrambi si basano sulle stesse equazioni fisiche e ricevono dati simili da satelliti, stazioni meteorologiche e altre fonti. Tuttavia, le differenze emergono quando si osservano nel dettaglio: il modo in cui assimilano i dati, la risoluzione con cui rappresentano l’atmosfera e la stabilità delle loro previsioni fanno sì che, nella pratica, le due previsioni possano divergere sensibilmente.
Le differenze
La differenza tra ECMWF e GFS non è nei dati ricevuti, perché entrambi utilizzano informazioni simili da satelliti, stazioni meteorologiche, boe e radiosonde. La vera differenza sta in come questi dati vengono assimilati ed elaborati. ECMWF ha un sistema più avanzato di assimilazione dati (4D-Var) e una risoluzione più alta, quindi produce previsioni più precise. GFS usa una tecnica più semplice (3D-Var) e ha una risoluzione inferiore, quindi è più soggetto a variazioni e meno accurato nel medio termine.
Vantaggi del modello ECMWF
A un certo livello di astrazione, i modelli ECMWF e GFS possono sembrare la stessa cosa: entrambi sono sofisticati sistemi matematici che utilizzano supercomputer per simulare l’atmosfera terrestre e prevedere l’evoluzione del tempo. Entrambi si basano sulle stesse equazioni fisiche e ricevono dati simili da satelliti, stazioni meteorologiche e altre fonti. Tuttavia, le differenze emergono quando si osservano nel dettaglio: il modo in cui assimilano i dati, la risoluzione con cui rappresentano l’atmosfera e la stabilità delle loro previsioni fanno sì che, nella pratica, le due previsioni possano divergere sensibilmente.
Vantaggi del modello GFS
La differenza tra ECMWF e GFS non è nei dati ricevuti, perché entrambi utilizzano informazioni simili da satelliti, stazioni meteorologiche, boe e radiosonde. La vera differenza sta in come questi dati vengono assimilati ed elaborati. ECMWF ha un sistema più avanzato di assimilazione dati (4D-Var) e una risoluzione più alta, quindi produce previsioni più precise. GFS usa una tecnica più semplice (3D-Var) e ha una risoluzione inferiore, quindi è più soggetto a variazioni e meno accurato nel medio termine.