LEGGERE E CAPIRE LE PREVISIONI
DEL TEMPO
A.Raimondi, L.S. Pacinotti-CA
6/06/2011-Terminal Crociere Cagliari
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Predicibilità: il battito d’ali di
una farfalla in Brasile genera
un tornado in Texas?
(Lorenz E., 1992)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
L’atmosfera è un sistema caotico
CAOS DETERMINISTICO
Fenomeni basati su leggi deterministiche si evolvono in
maniera da generare andamenti complessi e imprevedibili
tanto che non siamo in grado di distinguerli da eventi casuali.
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
SENSIBILITÀ ALLE CONDIZIONI INIZIALI
[…] può accadere che piccole differenze nelle
condizioni iniziali ne producano di grandissime nei
fenomeni finali. Un piccolo errore nelle prime produce
un errore enorme nei secondi. La previsione diventa
impossibile e si ha un fenomeno fortuito (Poincaré, 1902)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Non esistono cause individuabili dei fenomeni atmosferici
L’atmosfera è un sistema caotico
Le equazioni che descrivono l’evoluzione dell’atmosfera non
possono essere risolte esattamente
Rinunciamo a prevedere i fenomeni meteo ?
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Numerical Weather Prediction
OSSERVAZIONI
Equazioni
primitive
http://www.meted.ucar.edu/nwp/model_structur
e/navmenu.php?tab=1&page=1.3.0
COMUNICAZIONE
UTENTI
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
MODELLO
Un modello è una rappresentazione concettuale (spesso una
semplificazione) del mondo reale o di una sua parte, nel tentativo di
spiegarne il funzionamento o di effettuare previsioni
INPUT
MODELLO
OUTPUT
L'efficacia del modello può essere “misurata” comparando i dati finali
con il risultato effettivo dell'evoluzione del fenomeno (?)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
IBM-NOAA supercomputers:
69,7*1018 operazioni al secondo
2,4*108 osservazioni globali giornaliere
180 milioni di dollari
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Modelli ad area limitata (LAM)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Modelli ad area limitata (LAM)
2500 Km2
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Modelli ad area limitata (LAM)
Pioverà a
Cagliari?
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Rappresentazione dell’orografia
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Vortici, turbolenze e altre difficoltà
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
L’input del modello: l’assimilazione
MODELLO
Il processo di assimilazione dei dati inizia il ciclo di
previsione del modello, contribuendo alla definizione delle
condizioni iniziali.
Tenta di effettuare una discriminazione dei dati trasmessi
dalla rete di osservazioni
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
I satelliti meteo
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Distribuzione geografica delle stazioni meteo terrestri
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Media delle
temperature
misurate
all’interno del
grid-box
Distribuzione
disomogenea
delle stazioni
all’interno di
una maglia
della griglia
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Terra o acqua?
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Interazione della
radiazione con
l’atmosfera e la
superficie terrestre
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Rappresentazione della superficie
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Processi convettivi
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
PROCESSI CONVETTIVI
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
PROCESSI SU PICCOLA SCALA
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
Conoscenza non
precisa delle
condizioni iniziali
+
Errori del
modello
+
INCERTEZZA DELLA PREVISIONE
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
Natura caotica
dell’atmosfera
Ensemble Prediction System (EPS)
Piccole differenze nello stato iniziale dell’atmosfera
possono evolversi in stati finali completamente diversi
Per migliorare la previsione, è possibile tenere conto
della sensibilità alle condizioni iniziali perturbandole
leggermente
Un fenomeno meteo non può essere previsto
deterministicamente. Possiamo solo definire la
probabilità che si verifichi in un dato periodo in una
determinata zona
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
Una rappresentazione
dell’output dell’EPS:
“spaghetti plot”
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
Previsione degli eventi meteo
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Previsione delle conseguenze degli eventi meteo
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Il processo comunicativo delle previsioni: ambiguità della terminologia
• Temperature in sensibile variazione; Precipitazioni intense; Venti
moderati; Nelle prime ore del pomeriggio…
• Anticiclone
Bel tempo (To try to define ‘good’ weather is to
invite more questions than answers (WMO, 2008))
• “È poco probabile che domani piova” = “É molto probabile che domani
non piova” ?
• people’s interpretation of probability descriptors depends on the
background frequency of an event. Hence, people interpret a ‘slight
chance’ of rain in London as meaning a higher numeric probability than a
‘slight chance’ of rain in Madrid (Patt. et al., 2003)
• A 30% chance of rain tomorrow: how does the public understand
probabilistic weather forecast? (Gigerenzer et al., 2005)
• Sono possibili precipitazioni ma non sono probabili (Meteorologo di una rete televisiva
nazionale)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Capire gli eventi e capire la probabilità
Se per domani è prevista pioggia con una probabilità di
pioggia del 30% significa che:
(Gigerenzer et al., 2005, Joslyn et al., 2009)
Pioverà nel 30% della zona interessata dalla previsione ?
Pioverà il 30% della giornata ?
Pioverà nel 30% delle giornate come domani ?
L’affidabilità della previsione è del 30% ?
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
.
Il ruolo dei media
Canale 5
27 dicembre 2008
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
.
Il ruolo dei media
• febbraio 2009: Grandinata a Palermo. “La 7” parla di neve a
seguito di un’errata notizia di agenzia
• marzo 2009: in un servizio sulle piogge che hanno colpito la
Sardegna, il Radio giornale Rai della Sardegna dice che
“Quest’anno le precipitazioni in Sardegna sono state le più
elevate degli ultimi 205 anni”
15/10/87
13/02/08
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
L’uragano Charley
(agosto 2004)
1,5*1013 $ di danni; 30 morti
previsto con 28 ore di anticipo
6/06/2011
No-name storm
( marzo 1993)
1*1013 $ di danni; 300 morti;
prevista con 5 giorni di anticipo
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Il processo comunicativo delle previsioni: l’uragano Charley
NRC, 2006
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
NONAME
STORM
http://imageshack.us/photo/my-images/69/brezza.jpg/
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
Nubifragio a Capoterra (22 ottobre 2008)
1,1*107 euro di danni; 5 morti; previsto (?) con 22 ore di
anticipo
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Il processo comunicativo delle previsioni: il nubifragio di
Capoterra
www.sardegna-clima.it
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Il processo comunicativo delle previsioni: il nubifragio di Capoterra
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
http://ricerca.ismar.cnr.it/MODELLI/ONDE_MED_ITALIA/ONDE_
MED_ITALIA.php
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Conclusioni
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
Conclusioni
L’avanzamento delle previsioni del tempo progredisce su due
fronti: da un lato migliorando la rete di osservazioni, il sistema
di assimilazione dei dati e i modelli NWP; dall’altro accettando
il fatto che le previsioni saranno sempre imperfette, provando
a misurare il grado di incertezza (Personn et al., 2007)
La strada per introdurre una comprensione razionale del
miglior modo di utilizzare le previsioni del tempo in generale e
delle previsioni probabilistiche in particolare sarà lungo, ma
pieno di interessanti sfide (Persson et al., 2007)
É necessario attivare un efficace sistema di formazione
permanente che prepari una generazione di meteorologi e
utenti capaci di pensare meteo e società integrati
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
Acot, P., 2004: Storia del clima, Donzelli editore, Roma, pp. 249.
Acot, P., 2007: Catastrofi climatiche e disastri sociali, Donzelli editore, Roma, pp. 168.
Broad K., Leiserowitz A., Weinkle J., Steketee M., 2007: Misinterpretations of the “Cone of
Uncertainty” in Florida during the 2004 Hurricane Season. Bulletin of American Meteorological
Society, 88, 5, pp. 651-667.
Cantzler J.M., 2004: The storm with no name: individual and official responses to the Superstorm of
1993. In http://ccb.colorado.edu/superstorm/cantzler.pdf.
Gigerenzer G., 2003: Quando i numeri ingannano. Imparare a vivere con l’incertezza. Raffaello
Cortina Editore, Milano, pp. 352.
Holton J.R., 1992: An introduction to dynamic meteorology. Academic Press, San Diego (CA), pp.
511.
Malardel S., 2005: Fondamentaux de mètèorologie: a l’ècole du temps. Cépaduès editions,
Toulouse, pp. 709.
Sottocorona P., 1997: Una finestra sul cielo. Manuale di meteorologia. Editrice Incontri Nautici,
Roma, pp. 89.
Wallace J.M., Hobbs P.V., 1977: Atmospheric Science. Academic Press, San Diego (CA), pp. 467.
www.sar.sardegna.it
www.meteoam.it
www.meteoalarm.eu
www.meteociel.fr
www.sardegna-clima.it
www.ismar.cnr.it
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
GRAZIE!
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
…e i cambiamenti climatici?
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
Cambiamenti climatici
Climatologia: studia il clima, ovvero la media
del tempo in un periodo di almeno trent’anni.
Effettua previsioni di variazioni del clima a
lungo termine
Meteorologia: studia il tempo in un periodo
non superiore ai 15 giorni; effettua previsioni
a breve termine
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
Cambiamenti climatici
Se l’incertezza non è misurabile né controllabile, allora le previsioni hanno
valore limitato e vanno inquadrate in tale contesto (Pielke, 2001)
Global
Temperature
1
Change Exceeds . . .
2
3
4
5
0.5°C/decade
1
90
20
3
2
0.6°C/decade
0.1
80
10 0.5
0.5
0.7°C/decade
0
70
5
0.1
0.1
0.8°C/decade
0
60
2
0
0.01
>0.9°C/decade
0
50
1
0
0.001
Valutazione della probabilità di un dato aumento della temperatura effettuata da esperti di modelli climatici (Arnell
et al, 2005)
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
Cambiamenti climatici
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
Cambiamenti climatici
A. Raimondi
UniTre Mogoro, 3/06/2011
?
poiché l’atmosfera é un sistema dinamico caotico, un
qualunque piccolo errore nelle condizioni iniziali condurrá
ad errori crescenti nella previsione, portando
eventualmente ad una totale perdita dell’informazione
predittiva (E. Lorenz, 1969)
Il battito d’ali d’un gabbiano dovrebbe alterare per
sempre l’evoluzione del tempo (E. Lorenz, 1963)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
6/06/2011
A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
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A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
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A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
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A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
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A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
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A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
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A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
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A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
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A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)
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