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Interpretazione del grafico "spaghetti" (Metodo ENSEMBLE)

Un modello matematico di previsione meteorologica si basa sulle misure di una serie di parametri (temperatura, pressione, umidità ecc.), effettuate simultaneamente a livello globale (ore 00 e 12 UTC, ora del meridiano di Greenwich), che poi vengono utilizzate in formule, così detti algoritmi, per calcolarne l’evoluzione futura. Trattandosi di simulazioni e semplificazioni, il calcolo può essere affetto da una serie di imprecisioni, che rendono la prognosi incerta. Una tecnica che consente di valutare l’attendibilità della proiezione modellistica è il così detto metodo ENSEMBLE (ENS), che consiste nell’introdurre, nel valore iniziale misurato, delle perturbazioni (variazioni ponderate), ovvero apportare delle piccole differenze rispetto al dato effettivamente misurato. Il modello viene quindi rilanciato più volte con valori iniziali ogni volta leggermente modificati. Il risultato è un ventaglio di possibili evoluzioni.
La rappresentazione di queste possibili evoluzioni avviene attraverso dei grafici, chiamati “spaghetti”. Il grafico proposto nel bollettino “Termo-igrometrico” rappresenta il possibile andamento della temperatura nella libera atmosfera alla quota di circa 1450 m. La linea rossa rappresenta la media storica, ovvero il valore “normale” che ci si dovrebbe attendere, la linea verde chiaro in grassetto la proiezione del modello operativo (OP nel grafico), ovvero quello ottenuto con l’inserimento iniziale dei dati effettivamente misurati, e ogni ulteriore singola linea rappresenta un insieme di possibili risultati ottenuti introducendo le piccole “perturbazioni” iniziali; la linea nera rappresenta la media di tutti i possibili scenari.

grafico_neve_spaghetti.jpg


Quando le linee risultano molto ravvicinate significa che il modello ha una buona attendibilità, poiché, introducendo delle modeste variazioni al dato iniziale, la prognosi non diverge in maniera significativa. Quando invece le diverse linee, rappresentanti ognuna una diversa previsione modellistica e quindi un diverso possibile scenario, risultano lontane tra di loro significa che la proiezione modellistica ha una bassa attendibilità, poiché è sufficiente una piccola variazione iniziale a determinare prognosi molto diverse.
Generalmente, tanto più ci si allontana dal punto di partenza, cioè dal momento della misura dei dati iniziali, tanto più i possibili scenari tendono a divergere. In altre parole il modello tende ad essere meno attendibile mano a mano che ci si spinge in avanti nel tempo con la previsione.
Il grafico proposto rappresenta i risultati dal modello GFS (Global Forecast System) elaborato con i dati misurati alle ore 00 UTC; fonte del grafico http://www.wetterzentrale.de.

Ultimo aggiornamento

07-12-2022 17:24

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