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Nelle previsioni probabilistiche il futuro della Meteorologia

Esempio di dominio di integrazione

Accanto agli usuali sistemi di previsione meteorologica deterministici, negli ultimi decenni hanno visto un notevole sviluppo i sistemi di previsione probabilistica.

Determinare l’affidabilità dei modelli numerici attraverso il grado d’incertezza nella stima dei parametri idro-meteorologici considerati, è tra gli obiettivi più impegnativi della comunità scientifica dei previsori. Il sistema Cosmo-Leps è il prodotto messo a punto dal Servizio IdroMeteo di Arpa Emilia-Romagna.

La previsione meteorologica è basata sul supporto oggettivo fornito dai modelli numerici, che integrano le equazioni alla base dei moti e dei processi atmosferici partendo da una condizione iniziale che va stimata.

Nonostante il notevole impegno di risorse e l’avanzata tecnologia osservativa disponibile, la stima della condizione iniziale (analisi) è, come sappiamo, affetta da errori. Se a questi errori si sommano altri fattori, insiti nella metodologia numerica stessa, è evidente che il carattere caotico del sistema atmosfera può proiettare l’errore dell’analisi in una errata valutazione dell’evoluzione del “tempo”.


Tale comportamento caotico dell’atmosfera può essere espresso come segue: piccole differenze dello stato atmosferico a un certo istante di tempo (quali quelle causate dal noto “battito di ali di una farfalla”) producono variazioni nell’evoluzione temporale del sistema che, nel giro di pochi giorni, possono completamente stravolgere la struttura dei campi meteorologici e dei parametri ad essi associati e che caratterizzano il tempo locale. Gli errori ineliminabili nella determinazione della condizione iniziale e nella formulazione del modello sopra citati posso essere considerati le nostre “farfalle”.

Pertanto, accanto agli usuali sistemi di previsione meteorologica “deterministici”, cioè che forniscono la “migliore” previsione dello stato futuro dell’atmosfera, hanno visto un notevole sviluppo i sistemi di previsione probabilistica.

Da un esame della letteratura nel settore meteorologico previsionale appare evidente l’interesse che, sin dall’epoca pionieristica, i previsori hanno sempre manifestato relativamente alla possibilità di associare un grado di incertezza, o probabilità, alle previsioni meteorologiche (Murphy, 1998). In particolare, un grande sviluppo si è registrato nel campo delle previsioni probabilistiche di “Ensemble”.
 

Mappe di probabilità, primo esempio

L’approccio di ensemble si basa sull’ipotesi di poter fornire al modello un set di condizioni iniziali considerabili equiprobabili che, nell’insieme, tengano conto dei possibili errori introdotti in fase di analisi. Il modello, integrato più volte partendo dalle differenti condizioni iniziali, produce differenti scenari evolutivi tra i quali, si spera, lo scenario più ricorrente sia associato a quella che sarà la reale evoluzione dell’atmosfera e quindi del tempo. I sistemi di previsione di ensemble consistono quindi di un insieme di previsioni fornite dal modello meteorologico e capaci di descrivere lo spettro delle possibilità per l’evoluzione dello stato atmosferico. Lo scopo di tali sistemi è duplice: fornire una previsione in termini di possibili scenari futuri (da affiancare allo scenario “più probabile” costituito dalla previsione deterministica) e attribuire alla previsione nel suo complesso un grado di incertezza variabile di giorno in giorno in funzione della diversa predicibilità delle varie situazioni meteorologiche.Il miglioramento della previsione quantitativa della precipitazione (QPF) è senza dubbio uno degli obiettivi prioritari per chi si occupa di previsioni numeriche del tempo visto l’impatto della precipitazione stessa sulla società e sulle attività in genere. In particolare, una buona previsione degli eventi di precipitazione intensa è indispensabile per dare un supporto adeguato al sistema di Protezione Civile per ciò che concerne tutte le attività di prevenzione e contenimento del danno. L’applicazione di metodologie di ensemble alla QPF consente di attribuire alla previsione un grado di incertezza/probabilità che sia operativamente utilizzabile durante la gestione di situazioni di allerta dal punto di vista meteo-idrologico.

Presso il Centro meteorologico europeo di Reading (ECMWF) è operativo da diversi anni (Molteni et al., 1996) l’Ensemble Prediction System (EPS), che rappresenta appunto la realizzazione di un sistema modellistico in grado di fornire indicazioni oggettive sul grado di incertezza associato alla previsione numerica operativa. Accanto alla “normale” corsa del modello, integrata a partire dalla condizione iniziale stimata come la migliore e che dà vita al cosiddetto control run, altre 50 integrazioni vengono effettuate a partire da condizioni iniziali leggermente diverse. L’insieme delle condizioni iniziali viene selezionato in modo da rappresentare le possibili piccole differenze che porterebbero ad un’evoluzione della previsione significativamente diversa dal quella di controllo. I 51 elementi che compongono l’EPS dovrebbero quindi descrivere ad ogni istante l’intervallo all’interno del quale la previsione deterministica può variare; la dispersione degli elementi del l’ensemble, che rappresenta una misura del suo intervallo di variazione, viene denominata spread. L’EPS è stato costruito per le previsioni a medio termine (3-10 giorni) e il suo spread è ottimizzato per il periodo compreso tra il quinto ed il settimo giorno di previsione. I modelli numerici sono di per sé molto onerosi per ciò che riguarda le risorse di calcolo necessarie ed un sistema di ensemble lo è ovviamente molto di più, in quanto il modello va integrato tante volte quante sono le differenti condizioni iniziali. Questo limita la possibilità di avvalersi di un’alta risoluzione spaziale. L’EPS fornisce previsioni con una risoluzione pari a circa 80 km, il che lo rende inadatto per la previsione di parametri superficiali a scala locale, come può essere la previsione quantitativa di precipitazione in una zona ad orografia complessa come le regioni italiane. Tuttavia questo approccio può risultare indispensabile anche in associazione con la modellistica ad alta risoluzione dopo il terzo giorno di previsione, quando l’accuratezza del modello meteorologico cala sensibilmente. Per utilizzare l’approccio di ensemble anche in caso sia necessaria un’alta risoluzione spazio-temporale (dell’ordine di qualche chilometro ed alcune ore) è però necessario ricorrere ad alcuni compromessi. In questo ambito Arpa-Sim ha sviluppato COSMO-LEPS (COSMO-Limited-area ensemble prediction system) un sistema di previsioni di ensemble ad alta risoluzione e ad area limitata. Tale sistema consiste di 10 integrazioni del modello meteorologico operativo presso Arpa-Sim, il modello non-idrostatico Lokal Modell (LM) sviluppato dal consorzio COSMO (COnsortium for Small-scale MOdelling) di cui fanno parte Italia, Germania, Svizzera, Grecia e Polonia. Le integrazioni, che coprono l’intera area COSMO hanno una risoluzione spaziale di 10 km e si estendono per 5 giorni (120 ore). COSMO-LEPS è stato sviluppato in modo da combinare e ottimizzare l’utilizzo del contenuto informativo derivante dall’EPS prodotto al Centro europeo da una parte e la capacità di dettagliare l’informazione su piccola scala tipica dei modelli ad area limitata quali Lokal Modell (LM) dall’altra. Nella figura in alto a sinistra il dominio di integrazione di COSMO-LEPS (area blu) e area su cui viene effettuata la Cluster analysis (cornice rossa).

 


Mappe di probabilità, secondo esempio

L’accoppiamento dell’EPS con LM, che viene integrato partendo da condizioni iniziali ed al contorno estratte dall’EPS con una metodologia sviluppata ad hoc (Molteni et al., 2001, Marsigli et al., 2001) fornisce una previsione probabilistica di precipitazione ad alta risoluzione spaziale in corrispondenza degli scenari evolutivi “più rappresentativi” prodotti dal sistema di ensemble. Questa metodologia di costruzione di un sistema di ensemble ad area limitata viene classificata come downscaling dell’ensemble globale. La metodologia può essere riassunta brevemente come segue:1) Ogni giorno vengono raggruppate le uscite operative di due EPS consecutivi, quelli partiti alle 00 e alle 12 GMT del giorno stesso. I due EPS constano di 51 elementi ciascuno, per un totale di 102 elementi;2) Viene applicata una procedura detta di Cluster analysis agli elementi in questione. Tale procedura è uno strumento di analisi statistica multivariata, che permette di suddividere gli elementi considerati in una serie di gruppi (clusters). La suddivisione viene fatta in base alla somiglianza degli elementi, in modo che i gruppi che si ottengono siano costituiti da elementi il più possibile simili tra loro e dissimili dagli elementi degli altri gruppi. In questo modo gli elementi dell’ensemble (dei due EPS, in questo caso) si trovano ad essere suddivisi in gruppi che corrispondono a previsioni di situazioni meteorologiche diverse. La somiglianza tra gli elementi viene stabilita prendendo in considerazione solo alcuni parametri meteorologici, che nel caso specifico sono: altezza del geopotenziale, le due componenti orizzontali del vento ed umidità specifica ai livelli corrispondenti ad una pressione di 500, 850 e 925 hPa. Tale scelta è stata effettuata perché le situazioni meteorologicamente diverse che si vogliono individuare devono tenere conto della situazione sinottica e della distribuzione dell’umidità nella parte medio-bassa dell’atmosfera. Il numero di gruppi è fissato a priori ed è pari a 10;3) Per ogni gruppo (cluster) viene selezionato un elemento che ne diviene il rappresentante (elemento rappresentativo o representative member, RM);4) Ciascuno dei 10 elementi rappresentativi fornisce le condizioni iniziali ed al contorno per un’integrazione del modello ad area limitata LM;5) Le 10 integrazioni costituiscono un ensemble ad area limitata di 10 elementi, avente una risoluzione spaziale orizzontale di 10 km.1COSMO-LEPS viene integrato quotidianamente a partire dalle 12 GMT presso ECMWF, che fornisce il supporto per la gestione del sistema. Il sistema viene però gestito in remoto da parte di Arpa-Sim stessa, mentre le risorse di calcolo presso ECMWF, che rendono possibile l’integrazione di COSMO-LEPS, vengono messe a disposizione dai paesi COSMO che sono anche membri di ECMWF. Il sistema è in fase di sperimentazione regolare (quasi-operativa) da novembre 2002. La sperimentazione regolare consente una valutazione statisticamente significativa della qualità del sistema e permette di definire in modo oggettivo alcuni aspetti legati alla metodologia sviluppata relativa alla selezione degli elementi rappresentativi dell’EPS. I prodotti di COSMO-LEPS vengono distribuiti regolarmente ai partners di COSMO, alla Protezione Civile e ad alcuni Servizi meteorologici regionali italiani; inoltre sono disponibili per i paesi membri di ECMWF interessati. Questa disseminazione si è rivelata molto utile per una valutazione del sistema in tempo reale da parte dei revisori di detti servizi meteorologici.

A titolo di esempio nella seconda sono rappresentate le mappe di probabilità, ottenute dall’integrazione di COSMO-LEPS inizializzato alle 12 GMT del 5 novembre 2003, di superamento della soglia di 50 mm di precipitazione in 24 ore relative alle giornate del 7 (pannello di sinistra) e dell’8 novembre 2003 (pannello di destra) quando sono state registrate precipitazioni molto intense sull’Emilia-Romagna. Il superamento della soglia di 50 mm, effettivamente osservato su quell’area viene dato con tre giorni di anticipo e viene mantenuto per i due giorni consecutivi. Gli altri casi alluvionali studiati hanno in comune l’aspetto positivo di includere il possibile scenario alluvionale tra gli scenari previsti dal sistema, con probabilità di accadimento alte nei casi di alta predicibilità del fenomeno (ad esempio l’alluvione del Piemonte del 1994) e probabilità basse nei casi in cui al fenomeno fosse associata una bassa predicibilità.

Esempio di meteogramma prodotto dal COSMO-LEPS

Un importante caso alluvionale si è verificato sul Nord Italia nel novembre del 2002, legato alle intense precipitazioni registrate in Piemonte nei giorni 14-16 Novembre. In particolare, valori superiori a 100 mm in 24 ore sono stati osservati nel Nord del Piemonte, sulle Alpi centrali e sulla Liguria. Nella terza figura sono mostrate le mappe di probabilità di COSMO-LEPS per l’evento in questione, in cui valori di probabilità superiori al 50% sono assegnati alla probabilità che la precipitazione superi i 50 ed in alcune aree anche i 100 mm in 24 ore. Tale previsione è stata emessa 4 giorni prima del verificarsi dell’evento. L’utilità del sistema di previsione COSMO-LEPS può essere meglio compresa se si paragonano queste mappe di probabilità con quelle prodotte dal sistema di previsioni di ensemble di ECMWF, operativo su tutto il globo ma con una risoluzione spaziale orizzontale di 80 km. Nella riga inferiore della stessa figura è stata riportata la mappa relativa al superamento della soglia di precipitazione di 50 mm in 24 ore (la mappa relativa ai 100 mm non mostra alcun segnale e non è stata riportata) dove si vede che quasi non c’è segnale dell’evento.

Nell'ultima figura è mostrato, sempre a titolo di esempio, uno dei prodotti di COSMO-LEPS, il meteogramma sulla stazione di Bologna. Questo prodotto permette di visualizzare in modo semplice e integrato la previsione dei principali parametri superficiali di interesse meteorologico in una particolare località geografica. Infatti esso mostra l’andamento temporale previsto per temperatura a 2 metri, precipitazione e vento a 10 metri da parte dei 10 elementi di COSMO-LEPS sul punto considerato. A ciascuna linea è associabile una probabilità, che si ricava dalla procedura di Cluster analysis descritta, indicativa della probabilità di accadimento di ciascuno scenario. In diversi centri e istituti di ricerca, tra cui Arpa-Sim stesso, si sta esplorando la possibilità di realizzare una catena modellistica meteo-idrologica per formulare le diverse previsioni idrologiche relative ai diversi scenari definiti da COSMO-LEPS, con associata una valutazione della probabilità di accadimento di ognuno di essi.
 

Tratto da un articolo di Tiziana Paccagnella, Chiara Marsigli, Andrea Montani, Stefano Ribaldi, AER, N°2/2005.