Quanto ci fidiamo delle previsioni meteo? – Critica al modello

Un orso polare denutrito, conseguenza del cambiamento climatico – @Green Peace

Quanto ci fidiamo delle previsioni meteo?

Ultimamente la questione clima, conseguentemente all’arrivo della pandemia, è stata tralasciata. Forse, le numerose foto di Venezia dalle acque limpide, città senza smog, miglioramenti dei parametri climatici sventolati come (unico) aspetto positivo dell’emergenza ci hanno abbagliato. La questione clima non è assolutamente chiusa – vedi ultima riforma Bolsonaro e sua politica. E noi di Mangiatori siamo qui per riportarla all’attenzione pubblica.

Molti di voi, quasi ogni giorno, guarderanno le previsioni meteo; soprattutto in questo periodo di ritorno, seppur limitato, alla vacanza: domani piove e tira vento oppure c’è un sole che spacca le pietre. Sicuramente avrete notato come a fianco a tali previsioni viene indicato un valore. Quel valore è l’indice di affidabilità della previsione, che di solito si attesa verso un buon 90%. Seppur questo valore sia estremamente alto, non sempre – come ben sapete – la previsione si verifica. Ed ecco che ci si trova con infradito e costume nel bel mezzo di un diluvio tropicale, degno della stagione monsonica africana.

Questi modelli quotidiani, o perlomeno i concetti che ne sono alla base, vengono utilizzati dagli scienziati per prevedere condizioni climatiche future. Tali modelli si basano, ovviamente – non è stata ancora inventata la macchina del tempo -, su misurazioni di dati valori, come il livello di precipitazione medio, in epoche passate. Più un dato modello si avvicina alla variazione di tali valori, più il suo tasso di errore si abbassa. Costruire modelli che siano realmente efficienti nella predizioni di condizioni climatiche di futuri lontani decine di anni è assai difficile.

Quello che è emerso in un recente studio, pubblicato dalla rivista scientifica Nature, ha un po’ dell’incredibile. Sembra, infatti, che le previsioni di alcune variabili, tra cui la temperatura, siano soggette ad errori non molto trascurabili. Nello studio si legge come modelli più grossolani, ovvero quelli ad oggi ancora utilizzati, siano molto lontani nel ricalcare gli eventi metereologici passati, e quindi assai poco predittivi delle condizioni future. Come, quindi, esperti del settore possano asserire – o almeno come vengono riportate dai giornalisti tali asserzioni (clicca qui) – con assoluta certezza la variazione climatica nel 2050 è un mistero. Possono al più constatare un andamento assolutamente probabile degli indicatori principali.

Immagine ricavata dallo studio – @Nature

Diamo un’occhiata a quest’immagine. Nelle figure denominate come a, c ed e vengono misurate alcune variabili, come il NAO – North Atlantic Oscillation – o il AMV – Atlantic Multi-decadal Variability –, in un periodo di tempo che va dal 1960 al 2005. Con una linea rossa viene indicato l’andamento predetto da un modello “grossolano”, mentre con la linea nera vengono indicati i dati raccolti in tempo reale anno per anno. Non considerando l’errore intrinseco ad ogni misurazione, ponendolo quindi pari a zero, possiamo notare che a livello locale ci sia un’incredibile variabilità tra il dato teorico (modello) ed il dato reale (misurazione). Inoltre, nemmeno l’andamento complessivo delle curve risulta essere molto affine. Questo perché nel modello utilizzato si pongono alcune variabili come costanti; assunzione che aumenta notevolmente l’errore sul modello teorico.

Tale problema viene risolto in parte, come indicato nelle figure b, d ed f, attraverso alcuni trucchi matematici che parametrizzano in modo molto più efficiente le variabili precedentemente assunte come costanti. Come si può notare, l’andamento generale, pur avendo qualche discrepanza, risulta essere più affine a quello reale, segno che il modello inizia ad essere più accurato. Rimane, però, una grande variabilità sul singolo dato, con oscillazioni delle misurazioni non assolutamente predette dal modello. Questo effetto non è unicamente imputabile ad un’imperfezione del sistema predittivo, come invece si può largamente assumere nel precedente, ma è figlio di alcuni eventi dalla natura poco prevedibile. Parliamo principalmente di eruzioni vulcaniche, cambiamenti in composizione dei gas atmosferici – questi sono associati all’eventuale presenza di inquinanti antropici -, diversi periodi di esposizione alla luce solare, precipitazioni, etc.

Alla luce di questo cito testualmente:

“Sembra che i modelli sottostimino l’entità della variabilità, misurata in un lasso di tempo pluridecennale, della temperatura”

Il secondo modello, apparentemente più corretto, quindi, sottostima i valori dei parametri predetti. Tale affermazione è avvalorata dall’analisi del rapporto segnale-rumore. Quando un dato valore viene misurato, oltre all’errore sistematico dell’apparecchio utilizzato, si devono considerare quei fenomeni che danno origine a rumore di fondo; cioè, eventi che disturbano in una certa misura l’acquisizione del segnale. Quanto questi fenomeni non permettono una misurazione esatta ed accurata viene stimato dal rapporto S/N – signal-noise. Più grande risulta questo rapporto, meglio il dato è stato acquisito. Nei modelli attuali, anche in quello matematicamente corretto, tale grandezza risulta essere ancora troppo piccola – parliamo di valori tra il 4 ed il 10. Non siamo ancora arrivati ad avere dei risultati soddisfacenti. Quando leggete quel 90% di affidabilità, sappiate quello che in realtà significa ed attribuitegli il giusto valore.

Ormai da tempo, come si può notare nei miei articoli passati, sto conducendo una battaglia contro la, come la chiamo io, “scienza semplificata”; ed oggi mi rivolgo ancora una volta a voi lettori. Parlare di scienza senza entrare troppo nei tecnicismi è assai arduo, ma si corre facilmente il rischio di semplificare troppo la questione, sconfinando nella distorsione della notizia scientifica. Ciò che ognuno di noi dovrebbe fare è un po’ di sana critica, che non sconfini però nell’anti-scienza, il male dell’ignoranza.

Sull’Autore

Classe '98, nato a Roma ed ex giocatore di pallacanestro. A breve una laurea in Chimica presso l'Università di Padova. Appassionato di tutto ciò che incuriosisce e desideroso di proporlo in forma scritta. Da qui la passione per il racconto e l'informazione giornalistica.

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