6/06/2011A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA) LEGGERE E CAPIRE LE PREVISIONI DEL TEMPO A.Raimondi, L.S....

6/06/2011 A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)

LEGGERE E CAPIRE LE PREVISIONI DEL TEMPO

A.Raimondi, L.S. Pacinotti-CA6/06/2011-Terminal Crociere Cagliari

Predicibilità: il battito d’ali di una farfalla in Brasile genera un tornado in Texas? (Lorenz E., 1992)


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.


[…] 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)


SENSIBILITÀ ALLE CONDIZIONI INIZIALI

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 ?


OSSERVAZIONI

UTENTI

Equazioni primitive

COMUNICAZIONE

Numerical Weather Prediction

http://www.meted.ucar.edu/nwp/model_structure/navmenu.php?tab=1&page=1.3.0



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

L'efficacia del modello può essere “misurata” comparando i dati finali con il risultato effettivo dell'evoluzione del fenomeno (?)

INPUT OUTPUT

MODELLO

IBM-NOAA supercomputers: 69,7*1018 operazioni al secondo 2,4*108 osservazioni globali giornaliere

180 milioni di dollari


Modelli ad area limitata (LAM)


2500 Km2



Pioverà aCagliari?



Rappresentazione dell’orografia


Vortici, turbolenze e altre difficoltà


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

L’input del modello: l’assimilazione


MODELLO


I satelliti meteo

Distribuzione geografica delle stazioni meteo terrestri6/06/2011 A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)

Distribuzione disomogenea delle stazioni all’interno di una maglia della griglia

Media delle temperaturemisurate all’interno del grid-box


Terra o acqua?


Interazione della radiazione con l’atmosfera e la superficie terrestre


Rappresentazione della superficie


Processi convettivi


PROCESSI CONVETTIVI

A. Raimondi UniTre Mogoro, 3/06/2011

PROCESSI SU PICCOLA SCALA


Conoscenza nonprecisa dellecondizioni iniziali

+ Errori delmodello + Natura caotica

dell’atmosfera

INCERTEZZA DELLA PREVISIONE


Piccole differenze nello stato iniziale dell’atmosfera possono evolversi in stati finali completamente diversiPer 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

Ensemble Prediction System (EPS)


Una rappresentazione dell’output dell’EPS: “spaghetti plot”



Previsione degli eventi meteo


Previsione delle conseguenze degli eventi meteo

A. Raimondi (L.S. Pacinotti-CA)

• 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)

Il processo comunicativo delle previsioni: ambiguità della terminologia

6/06/2011

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% ?

Capire gli eventi e capire la probabilità


.

Canale 527 dicembre 2008


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”

.


Il ruolo dei media

13/02/08

15/10/87

L’uragano Charley(agosto 2004)

No-name storm( marzo 1993)

1*1013 $ di danni; 300 morti; prevista con 5 giorni di anticipo

1,5*1013 $ di danni; 30 mortiprevisto con 28 ore di anticipo


http://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/9/9c/Storm_of_the_century_satellite.gif


NRC, 2006

Il processo comunicativo delle previsioni: l’uragano Charley


http://imageshack.us/photo/my-images/69/brezza.jpg/

NONAME STORM

Nubifragio a Capoterra (22 ottobre 2008)

1,1*107 euro di danni; 5 morti; previsto (?) con 22 ore di anticipo



www.sardegna-clima.it

Il processo comunicativo delle previsioni: il nubifragio di Capoterra


Il processo comunicativo delle previsioni: il nubifragio di Capoterra


http://ricerca.ismar.cnr.it/MODELLI/ONDE_MED_ITALIA/ONDE_MED_ITALIA.php


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


Conclusioni


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.itwww.meteoam.itwww.meteoalarm.euwww.meteociel.frwww.sardegna-clima.itwww.ismar.cnr.it

http://www.sar.sardegna.it/

http://www.meteoam.it/

http://www.meteoalarm.eu/

http://www.meteociel.fr/

http://www.sardegna-clima.it/

http://www.ismar.cnr.it/

GRAZIE!


…e i 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


Cambiamenti climatici

Global

Temperature

Change Exceeds . . .

1 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)

Se l’incertezza non è misurabile né controllabile, allora le previsioni hanno valore limitato e vanno inquadrate in tale contesto (Pielke, 2001)





?

?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)


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