{"id":298,"date":"2014-12-06T09:00:18","date_gmt":"2014-12-06T09:00:18","guid":{"rendered":"http:\/\/www.cagliarimeteo.it\/?p=298"},"modified":"2014-12-05T09:35:20","modified_gmt":"2014-12-05T09:35:20","slug":"previsioni-meteo-istruzioni-per-luso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cagliarimeteo.it\/?p=298","title":{"rendered":"Previsioni meteo, istruzioni per l’uso"},"content":{"rendered":"

\"neve\"<\/a><\/p>\n

Il calendario corre, l‘inverno incombe<\/strong>, a quanto pare anche dal punto di vista climatico, il mondo dei fruitori meteo si triplica fino al tutto esaurito e intanto le casse acustiche di diversi siti web, hanno gi\u00e0 iniziato a sparare alto, 20 mila watt di proclami, servendosi di mani che danno e poi tolgono, bocche che dicono e poi smentiscono, insomma la solita pantomima senza capo ne coda. Nel mezzo eccoci, siamo tutti noi, gli utenti delle previsioni meteorologiche<\/strong>, stritolati in un tunnel mediatico senza esclusione di colpi, storditi da ineguagliabili ingorghi di parole, presi in giro dai soliti balzelli d’interpretazione all’italiana. Ehi, fermi in attimo: presi in giro?\u00a0No, questo non \u00e8 accettabile.\u00a0<\/p>\n

Ecco allora che, a supporto dei pochi professionisti veramente abilitati (da lunghi e faticosi percorsi di studio), a gestire e divulgare previsioni meteorologiche, si affiancano realt\u00e0 amatoriali come Meteonetwork<\/strong>, nate dalla passione e con il nobile quanto difficile intento di far da interprete, di fare da anello di congiunzione tra il rigoroso mondo della scienza e quello pratico dell’uomo della strada. L’obiettivo e far capire come utilizzare al meglio le informazioni che ci pervengono dalle previsioni meteorologiche.<\/p>\n

Ma cos’\u00e8 una previsione meteo?<\/p>\n

All’inizio una previsione meteorologica si basava essenzialmente su metodi empirici; i detti popolari sono quel che rimane di quell’esperienza maturata da chi viveva e lavorava all’aperto e faceva suo quello che il tempo insegnava giorno dopo giorno. Ma questo poteva forse andar bene per una previsione di 2-3 ore, massimo mezza giornata. Che tempo fa tra 2 ore a Roma? Il tempo che fa adesso; legge della persistenza<\/strong>. Detta cos\u00ec ci azzecchiamo al 90%! Si, bene ma dopo? Ecco la necessita di progettare un modello che simuli l’andamento dei processi atmosferici secondo le leggi della Fisica. Nascono i modelli fisico-matematici.<\/strong><\/p>\n

L’iter che porta alla previsione meteorologica, intesa questa a varie scadenze, \u00e8 il prodotto finale di un lungo e complesso iter scientifico<\/strong> che utilizza le migliori conoscenze nei campi della Fisica,\"\"<\/p>\n

della Matematica, dell’Ingengneria, dell’Elettronica e dell’Informatica. E chi \u00e8 allora un Meteorologo?<\/strong>\u00a0Il grande Generale Andrea Baroni,<\/strong><\/a> recentemente scomparso, rispondeva pi\u00f9 o meno cos\u00ec: il Meteorologo \u00e8 un Fisico, quando studia i processi che avvengono nell’atmosfera, diventa un Matematico, quando li descrive con apposite equazioni, \u00e8 un Ingegnere quando progetta soluzioni per assolvere alle problematiche legate alla gestione e agli impatti dei fenomeni sul territorio, \u00e8 Informatico o un esperto di elettronica quando progetta e sviluppa software in grado di gestire i vastissimi database dei dati meteorologici mondiali. Un Meteorologo \u00e8 anche un divulgatore<\/strong>, aggiungiamo noi, capace di trasformare dati e numeri in concetti friubili a tutti.<\/p>\n

Vista cos\u00ec, sembrerebbe una squadra infallibile e invece a volte le previsioni sbagliano<\/strong>. Qualcuno la far\u00e0 corta dicendo che la Meteorologia \u00e8 una scienza inesatta, ma in verit\u00e0, anche questo \u00e8 sbagliato. La Meteorologia \u00e8 una scienza esatta, soggetta a procedimenti approssimati<\/strong>.<\/p>\n

Vi interesserebbe conoscere il tempo di domani alle 12 con una previsione emessa domani alle 12? Ovviamente no, ecco dunque che negli elaboratori si introducono approssimazioni<\/strong> negli algoritmi di calcolo per ridurre i tempi macchina. Vi interesserebbe conoscere il tempo di Rieti sapendo che i dati utilizzati sono quelli di Roma? Certamente no, eppure le stazioni meteorologiche che forniscono i dati iniziali possono essere distanti anche decine di chilometri. Vi interesserebbe conoscere la temperatura prevista sulla citt\u00e0 di Torino, se la griglia dei modelli ad area globale risolve le montagne alzando il capoluogo piemontese a quasi 1000 metri di quota? Tutto questo, come avrete certamente compreso, agisce quale variabile “x” sull’esito di una prognosi, La previsione nasce da processi esatti ma pu\u00f2<\/strong> (e sottolineiamo pu\u00f2)\u00a0diventare inesatta strada facendo<\/strong>,<\/p>\n

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E supponiamo allora che dette approssimazioni possano un giorno venir eliminate. La nostra previsione diventer\u00e0 finalmente perfetta? La risposta purtroppo \u00e8 ancora una volta no<\/strong>. Questo per una caratteristica tipica dell’atmosfera che chiameremo variabile “Y”, a causa della quale ogni precisissimo calcolo matematico sfugge. Questa \u00e8 la teoria del caos deterministico,<\/strong> ossia di quella caratteristica dell’atmosfera atta a sviluppare evoluzioni non lineari. Effetto domino, lo conoscete<\/strong>? Lo cap\u00ec quasi per caso un emerito scienziato, Edward Lorenz<\/strong>, il quale scopr\u00ec che facendo partire un primo modello fisico-matematico, per quanto semplificato, dai dati iniziali e un secondo modello a met\u00e0 dell’elaborazione del primo, quindi sempre con gli stessi dati iniziali, si otteneva un risultato finale completamente diverso tra i due. Egli scopr\u00ec che\u00a0partendo da un grande numero di atmosfere virtuali, le traiettorie sembrano accumularsi tutte su uno stesso oggetto a forma di farfalla, popolarizzato con il nome di\u00a0Attrattore di Lorenz.<\/strong><\/p>\n

Insomma non ci sono speranze di ottenere previsioni esatte? No, ma possiamo contare su uno strumento potentissimo di interpretazione, la probabilit\u00e0<\/strong>. Abbandoniamo l’abitudine a intendere una previsione come\u00a0deterministica<\/strong>, ovvero quello che \u00e8 previsto sar\u00e0 la realt\u00e0, e inforchiamo una chiave di lettura probabilistica, ovvero, quello che \u00e8 stato previsto per… \u00e8 probabile al…\u00a0<\/strong>Ad oggi la probabilit\u00e0 che una previsione sia corretta a 24 ore sono circa il 90%<\/strong>, il che\u00a0compensa di gran lunga i danni arrecati da quel modesto 10% errato. Questa percentuale scende all’80%<\/strong> per una previsione a due giorni e al 75%<\/strong> per una \u00a0atre giorni, dopodiche il decadimento prognostico evidenzia un limite da tenere in considerazione, poich\u00e8 scientificamente invalicabile.<\/p>\n

Per concludere<\/strong> allora, ecco alcuni importanti consigli per comprendere una previsione meteorologica:\"\"<\/p>\n