Spaghi Ensemble: cosa sono e come vanno interpretati
Stilare delle previsioni meteo significa imbattersi quotidianamente con delle probabilità. Questo significa che si ha a che fare anche con altri scenari. Ma come si possono consultare tali proposte dei modelli in maniera pratica? Ecco che in soccorso dei previsori arrivano gli Spaghi Ensemble, in gergo ENS. Andiamo a vedere meglio cosa sono, da cosa derivano e come consultarle al meglio.
Le origini degli Spaghi Ensemble
Partiamo da una premessa: il grafico con il fascio di spaghi non è altro che la rappresentazione cartesiana di un determinato modello matematico. Uno degli aspetti fondamentali nel rappresentare le proiezioni dei modelli è infatti convogliare il maggior numero di informazioni possibili in una forma pratica, veloce e facile da consultare. La rappresentazione dei vari campi (temperature, precipitazioni…) di ogni singola previsione nella forma usuale (ovvero di mappa in un pannello) è chiaramente fattibile e già in uso. La mole di dati a cui bisognerebbe prestare attenzione sarebbe però esagerata. Questo è uno dei motivi per i quali si è avuta l’esigenza di una visualizzazione compatta, proposta da Epstein nel 1969 e da Leith nel 1974, ma resa operativa solo 20 anni dopo.
Errori e simulazioni: come conciliarli
Sappiamo benissimo che la previsione del tempo è sottoposta ad una serie di errori. Essenzialmente i fattori da cui dipendono le precisioni sono questi:
-La precisione assoluta dei dati osservati non può essere raggiunta, in quanto gli strumenti che li misurano sono creati dall’uomo (e quindi sempre affetti da errori sia sistematici che causali);
-Non in tutti i punti del globo è possibile effettuare osservazioni;
-La risoluzione modellistica non permette la perfetta riproduzione di tutti i moti che avvengono nell’atmosfera;
-Le equazioni differenziali usate in un modello non riproducono totalmente ogni processo ideale dell’atmosfera, in quanto le parametrizzazioni contenute in esse, e infine i risultati delle stesse equazioni, sono spesso semplificati o approssimati.
Si va così incontro essenzialmente a due tipi di errori: sistematici (ovvero quelli strumentali, di metodo e personali-operativi) e stocastici (relativi alla probabilità e spesso influenzati da inaccuratezze numeriche).
Durante le simulazioni, le equazioni impiegate subiscono evoluzioni che portano agli scenari che vediamo nei pannelli dei modelli, dall’orario 0 al cosiddetto fine run (240 ore per il centro di calcolo ECMWF, 384 ore per GFS). Le evoluzioni avviengono a partire da un insieme di stati iniziali, ossia un insieme di valori dei vari parametri misurati ad un determinato orario (solitamente in simultanea a livello globale, alle ore 00 e 12 UTC). La raccolta di tali dati (temperatura alle varie quote isobariche, umidità, vento…) avviene per mezzo dei radiosondaggi. Il processo di calcolo introduce, ai valori iniziali misurati, delle variazioni ponderate dette perturbazioni: queste apportano alcune differenze al dato effettivamente misurato. Il modello viene quindi rilanciato tante volte per quanti sono i numeri di scenari disponibili, ogni volta con differenze tra i vari parametri presi in considerazione per cercare di minimizzare il grado di incertezza. Il risultato è un ventaglio più o meno fitto di spaghi, che rappresentano le varie evoluzioni di un sistema di equazioni tutte lievemente modificate l’una dall’altra. Da tutte queste possibili evoluzioni, si può ricavare uno scenario medio.
Come leggere gli Spaghi Ensemble
Vediamo adesso come leggere in maniera pratica il pannello che ci viene proposto davanti.
Innanzitutto qui lasciamo alcuni siti dove reperire gli spaghi ensemble:
–https://www.wetterzentrale.de/
–http://www.lineameteo.it/spaghi.php
Dopo aver scelto località e modello di interesse, sarà possibile scegliere anche quali parametri visualizzare: temperature a 850hpa, temperatura e altezza dei geopotenziali a 500hpa, precipitazioni, vento e temperature al suolo e così via. Consigliamo tuttavia di sfruttare i parametri che riguardano le quote isobariche, in quanto quelli che riguardano il suolo sono spesso soggetti alla bassa risoluzione del modello (dunque con valori molto imprecisi).
Una volta scelto il parametro, eccoci al pannello che riassume tutte le probabilità proposte dal modello. Nella legenda laterale troveremo l’elenco degli spaghi “pertubatori”, che rappresentano ciascuno una riproduzione, con parametri differenti, del perturbatore di Controllo. Tra le varie decine di spaghi, ne troveremo alcuni importanti che sono evidenziati da un maggiore spessore: appunto il “Controllo”, che è l’elaborazione principale dei vari spaghi, ed inserisce i dati di partenza in maniera pura, senza alcuna variazione; “l’Operativo“, invece, rappresenta la corsa ufficiale del modello preso in considerazione, diverso da un punto di vista operazionale e che spesso cerca di fiutare nuove condizioni da poter prendere in considerazione. Troviamo inoltre la media degli scenari, evidenziata con un altro spago spesso.
Come interpretare gli Spaghi Ensemble
Una volta ottenuto il fascio di spaghi, avremo un’idea più chiara di quella che può essere l’evoluzione: se il gruppo di spaghi si presenta piuttosto compatto, vuol dire che l’evoluzione ha un elevato grado di attendibilità e dunque di possibilità che si realizzi. Nel medio termine, invece, può capitare di trovare spaghi ancora compatti oppure diversi fasci di spaghi: in questo caso, con più di un possibile scenario, l’attendibilità scende. Nel lungo termine, oltre le 120 ore, è invece raro trovare scenari concordi, per cui avremo sempre spaghi aperti a ventaglio, con bassa affidabilità.
La lettura della temperatura a 850hpa è quella più frequente: da questo parametro è possibile (assieme ad altri dettagli) ricavare una possibile temperatura al suolo. Attenzione però: il gradiente termico tra la quota e il suolo non è sempre lo stesso, e varia in base alle caratteristiche della massa d’aria.
In conclusione, si può dire che gli Spaghi Ensemble sono uno strumento importante, che agevola l’inquadrare lo scenario più affidabile, ma non è del tutto sufficiente per poter elaborare una previsione dettagliata, sia per mancanza di informazioni aggiuntive, sia per le basse risoluzioni del modello, sia perchè la differenza in una previsione, fortunatamente, è ancora il previsore a farla.
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