È novembre e puntuali come le prime nebbie spuntano gli annunci di un inverno polare e di un Natale siberiano. Quando non frutto della più fervida immaginazione, queste “profezie” hanno spesso a che fare con uno scarso feeling verso le cosiddette previsioni stagionali.

Che cos’è una previsione stagionale? Non cadiamo nell’errore di pensare sia l’equivalente per i mesi a venire di una “previsione del tempo”. Invece di indicare il tempo meterologico per una determinata località e giornata, questa fornisce un’indicazione di quello che potrebbe essere l’andamento medio delle condizioni meteorologiche per un periodo futuro che può variare dal singolo mese all’intera stagione. Solitamente le informazioni vengono fornite per una macroarea di interesse ed espresse in riferimento alla media climatica.

Le previsioni stagionali hanno un’affidabilità più bassa di quelle “del tempo”. Perchè? Questo tipo di previsioni è basato generalmente su due componenti: una  statistica e una dinamica. La prima mette in relazione le condizioni meteorologiche nell’area di interesse con quelle – poche – componenti della circolazione atmosferica caratterizzate da una certa predicibilità su base stagionale, El Niño (ENSO – El Nino Southern Oscillation) è una di queste. In alcune aree del pianeta, specie all’interno dei tropici, questo approccio fornisce risultati piuttosto soddisfacenti.

 

Altrove – per esempio in Europa – questo non basta e si ricorre anche alla componente dinamica. A questo scopo, non solo si devono usare modelli numerici che simulino l’andamento della circolazione atmosferica e di altri componenti del sistema clima, ma è anche necessario fare sì che questi modelli comunichino tra di loro correttamente. In questa fase si devono affrontare problemi tipici sia delle “previsioni del tempo” che delle “proiezioni climatiche”. Da un lato l’incapacità di trasmettere al modello atmosferico l’esatto stato iniziale dell’atmosfera stessa. L’estrema sensibilità alle condizioni iniziali delle soluzioni delle equazioni utilizzate nel modello fa sì che questi piccoli errori possano degenerare rapidamente, il famoso “Butterfly Effect” coniato da Edward Lorenz. Dall’altro la difficoltà di imporre al modello le corrette “influenze al contorno”, ovvero i fattori che ne determinano l’evoluzione sul lungo termine. Tra tutte queste forzanti esterne, gli oceani ricoprono un ruolo particolarmente importante. Per ovviare parzialmente a questi problemi si  esegue un grande numero – comunque troppo ristretto – di simulazioni e se ne combinano i risultati.

Le previsioni stagionali sono quindi estremamente complesse da produrre e altrettanto facili da travisare. Il suggerimento finale per noi utenti non cambia: affidiamoci a quei centri, pubblici e privati, che si avvalgono di professionisti, i quali impiegano mesi per produrre una corretta previsione stagionale. Quando vediamo titoli “acchiappaclick”, non ragioniam di lor ma guardiamo e passiamo.

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Cecilia Pigozzi ne dice: "Edoardo guarda il cielo per non guardare la terra, anche se a volte l'occhio gli scappa, e di solito è per una partita della Juve. Ha traslocato passione e cinismo da Crevacuore (Biella) fino a Berlino, passando per Edimburgo, ma finora è tutto intatto". Scrive The meaty-orologist.