Che tempo fa oggi? E tra una settimana? Come sarà l’estate? Sono domande che spesso ci poniamo e che a volte sono anche fin troppo ambiziose. Le previsioni meteorologiche altro non sono che l’output di un modello matematico, il quale con molte approssimazioni cerca di riprodurre l’andamento reale dei parametri meteorologici nel tempo. Già il fatto che si ha a che fare con delle equazioni che devono essere parametrizzate, implica l’introduzione di errori all’interno del sistema che si andranno a ripercuotere sul risultato. Ma ad essi se ne aggiungono altri come ad esempio errori legati all’accuratezza e distribuzione delle misure che vengono introdotte nel modello per effettuare previsioni future. Se a tutto questo aggiungessimo la caoticità dell’atmosfera che succederebbe? I risultati sono due, o si è fortunati e per previsioni a breve termine il risultato è abbastanza in accordo con quanto accade nella realtà, oppure la previsione è completamente sbagliata! Pensate ad esempio al fatto che consultando output modellistici provenienti da modelli diversi (con approssimazioni differenti) abbiamo molte volte risultati in opposizione tra loro. Facciamo un passo indietro e capiamo perché tutto ciò accade.
Immaginate di voler conoscere che tempo farà domani in una generica località. Come si fanno le previsioni? A partire da un modello matematico, ovvero un set di equazioni che descrivono la variabilità dei parametri meteorologici nello spazio e nel tempo, lo si adatta al dominio di interesse, introducendo la topografia del territorio e dati meteorologici noti, come pressione, vento, temperatura, ecc., distribuiti sull’intero dominio in modo più o meno uniforme e che sono misurati da satellite e strumentazioni meteo-oceanografiche. Facendo partire il modello esso calcolerà i valori che assumeranno nel tempo i parametri meteorologici, e potrebbe farlo all’infinito. Ma affinché il risultato sia il più possibile affidabile è indispensabile re-inizializzare il modello mediante la tecnica dell’assimilazione dati. Quest’ultima implica che dopo un certo numero di iterazioni, il modello deve ripartire da nuove condizioni iniziali. Questo passaggio è indispensabile perché non possiamo pretendere che conoscendo i dati meteorologici di oggi possiamo sapere cosa accadrà tra una settimana, o addirittura un mese! Ciò è strettamente legato alla propagazione degli errori all’interno del modello e alla caoticità dell’atmosfera. Il termine “caoticità” viene dalla parola caos!
Nei sistemi dinamici caotici, come Atmosfera e Oceano, il caos condiziona tantissimo l’evoluzione dei parametri di un problema. Abbiamo detto che per fare previsioni meteorologiche si fanno delle approssimazioni, introducendo dunque vari errori all’interno del modello; quando parliamo di errori facciamo riferimento anche a piccolissime incertezze sulle misure (come ad esempio uno scarto decimale). Questi errori in un sistema caotico possono far oscillare la soluzione in uno spazio delle fasi molto ampio, cioè possono riprodurre soluzioni molto differenti le une dalle altre. Mediante l’assimilazione dati non si annulla la caoticità del sistema ma se ne attenuano gli effetti! Ecco perché fare previsioni a breve termine differisce molto dal fare previsioni a medio e lungo termine, le quali possono indicare al più una tendenza meteorologica, la quale però non va assolutamente presa alla lettera! Se pensiamo al fatto che a volte sono inesatte le previsioni a breve termine come si può pretendere che tra un mese saranno esatte?
Si può concludere che purtroppo non è possibile fare previsioni meteo con attendibilità al 100% poiché nessuno scienziato è ancora riuscito a trovare una soluzione analitica alle equazioni di Navier Stokes. Esse sono state formulate nel XIX secolo, ma solo per pochi casi è stato possibile trovare una soluzione analitica. Appartiene ad uno dei 7 problemi matematici del millennio, per i quali per chi riuscisse a risolverli per ognuno di essi verrebbe assegnato un premio di un milione di dollari. Semmai ci sarà qualcuno che riuscirà a risolverle la meteorologia sarà completamente rivoluzionata.
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