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RICERCA SCIENTIFICA ITALIANA NEL MONDO - CONGRESSO AISAM: OPEN LECTURE "PREVISIONI METEO " DI ROBERTO BUIZZA

(2018-09-13)

  Le previsioni meteo diventano sempre più importanti. Aumentando la consapevolezza che moltissime attività umane sono influenzate dalle condizioni meteo, la richiesta di informazioni sempre più accurate e inerenti nuovi tipi di variabili (non solo pioggia e temperatura, ma, ad esempio, indici di inquinamento dell’aria) continua a crescere.
Ciò accade specialmente quando ci troviamo ad affrontare situazioni eccezionali che possono portare danni e distruzione (ondate di calore, precipitazioni intense che possono portare ad alluvioni, venti estremi). Ad affermarlo l'open Lecture: "Previsioni meteo: quali fenomeni riusciamo a prevedere?" di Roberto Buizza del Dipartimento per la Ricerca, Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine (ECMWF)

Buizza si è data una risposta alla domanda posta (Previsioni meteo: quali fenomeni riusciamo a prevedere?) discutendo 7 temi che reputa molto importanti per capire dove siamo, cosa possiamo aspettarci dalle previsioni meteo oggi, e nel futuro:
1. 100 anni fa;
2. L’infrastruttura meteo operativa;
3. Perché le previsioni falliscono?
4. L’approccio probabilistico che tiene conto dell’incertezza;
5. Quali fenomeni riusciamo a prevedere oggi?
6. Come siamo riusciti a progredire?
7. Uno sguardo al futuro.

1. 100 anni fa - Una delle carte sinottiche meteo più vecchie che abbia mai trovato è del 1907. La trovai nel bunker che ospita il super-computing center del servizio meteo Islandese durante una mia visita. Illustra come una volta veniva stimata la situazione meteo del passato, a mano. Chiaramente non esiste alcuna possibilità di prevedere il tempo futuro. Oggi invece, grazie al progresso tecnico/scientifico di cui parleremo, siamo in grado di generare mappe che descrivono come evolverà il meteo futuro con grande accuratezza. Il progresso è dovuto anche alla nascita di centri internazionali come ECMWF (Centro Europeo per le Previsioni Meteorologiche a Medio Termine). Accenniamo quindi alla prima delle 6 aree più importanti che hanno contribuito all’enorme progresso in meteorologia degli ultimi 40 anni: la rivoluzione osservativa legata soprattutto all’uso di osservazioni da satelliti. Vedremo più avanti quali siano stati gli altri ingredienti fondamentali che hanno portato al progresso in meteorologia.

2. L’infrastruttura meteo operativa - Passiamo ora ad analizzare l’infrastruttura che i paesi hanno realizzato per accelerare il progresso nel settore delle previsioni meteo. Tale infrastruttura si avvale di enti globali, quali l’Organizzazione Meteorologica Mondiale, enti di cooperazione europei come ECMWF e EUMETSAT, servizi meteo nazionali e regionali, e compagnie che operano nel settore privato. Ognuno di questi enti ha un suo ruolo: si complementano e fanno sì che gli investimenti a livello locale, nazionale, europeo e globale siano utilizzati nella maniera più efficiente, riducendo inutili duplicati ed inefficienti sovrapposizioni di ruoli. Nei paesi più avanzati, la spesa per fornire ai cittadini un servizio meteorologico nazionale si aggira sullo 0.02-0.05% del budget annuale (+/- 300 M€). Lavori pubblicati su riviste internazionali riportano che il ritorno degli investimenti in meteorologia vanno da un fattore 2 ad un fattore 35+. Introduciamo quindi altri due altri fattori fondamentali che hanno portato al progresso in meteorologia: investimenti e collaborazioni.

3. Perché le previsioni falliscono? – Prima di rispondere a questa domanda, riassumiamo brevemente come vengono generate le previsioni meteo. Oltre alle osservazioni, di cui abbiamo parlato sopra, occorre disegnare dei modelli numerici il più realistico possibile. La ricerca scientifica che ha portato allo sviluppo dei modelli, sia di assimilazione dati che di previsione, è un altro dei 6 fattori principali che ha portato allo sviluppo del settore. La ricerca scientifica ci ha aiutato a capire perché è cosi difficile fare delle previsioni meteo accurate di certi fenomeni, mentre altri possono venire previsti con settimane, o addirittura mesi di anticipo.

Tornando alla domanda posta all’inizio di questa sezione: tenendo conto del processo che viene seguito per produrre una previsione, possiamo rispondere che le previsioni falliscono per due motivi fondamentali. Falliscono perché non siamo in grado di stimare accuratamente lo stato attuale dell’atmosfera (le cosiddette condizioni iniziali), per esempio perché alcune aree del globo sono osservate poco, o male. Inoltre, falliscono perché i modelli che utilizziamo riesco a descrivere la realtà, i processi reali, solo approssimativamente.

4. L’approccio probabilistico – Tale approccio venne utilizzato per la prima volta per generare previsioni meteo operative nel 1992 a ECMWF e negli Stati Uniti, a NCEP (National Centers for Environmental Prediction). È basato su sistemi a previsione ad insieme (Ensemble Methods), fondati su multiple simulazioni della realtà. Un sistema di previsione ad insieme coinvolge tipicamente tra 10 e 50 previsioni, generate simulando le possibili sorgenti degli errori previsionali. Tali insiemi di previsioni vengono utilizzati per stimare l’incertezza della previsione, per fornire agli utenti una stima dei possibili scenari che potrebbero avvenire nel futuro. In questo modo, gli utenti ed i previsori possono stimare se, ad esempio, eventi estremi possano accadere in una zona di loro interesse. Oggi, grazie all’utilizzo di sistemi di previsione ad insieme, riusciamo a dare un’informazione più completa del passato, quando avevamo a disposizione una sola previsione, dato che con l’insieme di previsioni riusciamo a fornire una stima dell’incertezza della situazione futura. L’utilizzo di metodi ad insieme ha cambiamento in maniera fondamentale il modo in cui si generano, e si utilizzano, le previsioni.

5. Quali fenomeni riusciamo a prevedere oggi? – Analizziamo quindi ora qualche caso specifico, e vediamo che tipo di informazioni possiamo estrarre dalle previsioni ad insieme. Mi limiterò a discutere qualche caso che ha colpito l’Italia, e illustrerò come tali eventi siano stati previsti dai sistemi di previsione probabilistici di ECMWF. Discuterò che tipo di informazione è possibile estrarre dalle previsioni di ECMWF. Partiremo da situazioni locali, come nubifragi, e da eventi estremi a più grande scala, tipo alluvioni, che hanno colpito alcune città italiane. Quindi passeremo a scale più grandi, ad anomalie di temperatura che hanno colpito l’Europa e a uragani che hanno colpito la costa degli USA, e quindi a fenomeni con scale di qualche migliaio di km, come El Niño, che dal Pacifico tropicale è in grado di influenzare le situazioni meteo delle stagioni successive in tutto il mondo. Tali esempi ci aiuteranno a distillare 3 messaggi fondamentali che vorrei teneste sempre in mente quando discuterete, o leggerete, di previsioni corrette, o errate, di eventi estremi:

a. Il problema della previsione di qualsiasi evento, specialmente degli eventi estremi, è estremamente complesso, e va affrontato con sistemi probabilistici; nel valutare l’accuratezza delle previsioni, occorre tenere sempre presente le capacità dei modelli attuali (sia di analisi che di previsione) di risolvere fenomeni di diverse scale;
b. Non saremo mai in grado di fornire previsioni categoriche accurate, del tipo ‘tra HH ore un’alluvione colpirà la città X’; l’unico tipo di informazione che possiamo, e potremo fornire, è un’informazione del tipo ‘esiste una probabilità PP che tra HH ore un’alluvione colpirà la città X’;
c. Il continuo progresso farà sì che le previsioni probabilistiche diventeranno sempre più accurate, e valide per tempi più lunghi; ma non riusciremo mai ad eliminare l’incertezza.
Il limite della predicibilità dei diversi fenomeni dipende dal fenomeno stesso: non esiste un limite assoluto. Eventi a scala spaziale piccola (città) e a scala temporale breve (qualche ora), sono estremamente difficili da prevedere persino con poche ore di anticipo. Malgrado questo, fenomeni a scala spazio/temperale più grande/lunga possono essere previsti giorni, a volte mesi in anticipo.
6. Come siamo riusciti a progredire? – Abbiamo già identificato nelle sezioni precedenti 4 dei 6 fattori che hanno portato al progresso della meteorologia: osservazioni, investimenti, collaborazioni e ricerca. Introduciamo ora gli ultimi 2 aspetti fondamentali: il personale umano e la continua crescita del potere
di calcolo degli “high-performance computers”. L’essere riusciti a costruire istituti con masse critiche di persone scientificamente e tecnicamente preparato, a cui sono state messe a disposizioni risorse (finanziarie, di calcolo) adeguate, è stato uno dei passi fondamentali per costruire modelli numerici del sistema terra sempre più realistici (vedi l’esempio di ECMWF). Chiaramente, solo grazie alla crescita esponenziale del potere di calcolo siamo riusciti ad utilizzare tali modelli sempre più complessi, e ad assimilare un numero sempre più grande di osservazioni. É grazie alla combinazione e sinergia nelle sei aree critiche (osservazioni, personale, ricerca, computing, investimenti e collaborazioni) che siamo riusciti a progredire nel settore meteo: O+P+R+C+I+C=progresso meteo. Grazie al progresso scientifico e tecnologico, negli ultimi 40 anni siamo riusciti a guadagnare 24-48 ore di predicibilità ogni 10 anni (il valore esatto dipende dal tipo di fenomeno e se parliamo di previsioni singole o probabilistiche).
7. Uno sguardo al futuro - La strategia di sviluppo per i prossimi 10 anni del centro meteorologico europeo (ECMWF), è basata sul continuo sviluppo in tutte e sei le aree critiche discusse qui sopra. ECMWF punta a sviluppare sistemi di analisi e previsione ad insieme sempre più accurati, ad altra risoluzione. ECMWF utilizza già dei modelli accoppiati (“Earth-system models”), che simulano l’evoluzione dell’atmosfera, dell’oceano, della criosfera e dei fenomeni della superficie terrestre rilevanti per le previsioni su scale temporale da 1 giorno ad 1 anno. L’obbiettivo è di continuare a migliorarli, e utilizzare operativamente dei sistemi di assimilazione dati accoppiata, e di generare analisi e previsioni ad insieme globali ad una risoluzione di circa 5 km attorno al 2025. In termini di prodotti, il futuro vedrà ECMWF, e tutti i centri meteo più avanzati, produrre previsioni sempre più accurate anche per variabili diverse da quelle canoniche (vento, pressione, temperatura, pioggia), come ad esempio le variabili che caratterizzano lo stato dell’ambiente e la qualità dell’aria (aerosols, composti chimici). Dal punto di vista della ricerca, puntiamo ad una maggiore convergenza tra i modelli usati per previsioni meteo e per lo studio del clima. Ci aspettiamo che il progresso ci aiuterà a gestire meglio i rischi legati ai cambiamenti climatici, che rendono sempre più frequenti quegli eventi estremi che causano distruzione e danni alle attività umane.
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Dal 1987 al 1991, Roberto è stato ricercatore e responsabile di gruppo presso il Centro Ricerca Termica e Nucleare (CRTN) dell’ENEL di Milano. Dal 1991 ad oggi, ha lavorato presso il centro meteorologico europeo (ECMWF) nel dipartimento di ricerca, dove ha ricoperto vari ruoli, tra cui quello di capo della Divisione di ‘Predictability’ e membro del Senior Management Team di ECMWF. Roberto ha conseguito la laurea in fisica presso l’Università di Milano, il PhD in matematica allo University College di Londra, ed il Master in Business and Administration alla London Business School. È autore e/o coautore di oltre 200 pubblicazioni, di cui circa 120 pubblicate su riviste ‘peer reviewed’. A novembre 2018, Roberto prenderà servizio come Prof. Ordinario di Fisica presso la Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, dove coordinerà una nuova iniziativa che si occuperà di clima, e dell’impatto dei cambiamenti climatici sulle attività umane e di sostenibilità all’interno della Federazione delle tre Scuole Superiori IUSS di Pavia, Normale di Pisa e Sant’Anna di Pisa.
(13/09/2018-ITL/ITNET)

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