Un’introduzione ai modelli meteorologici e climatici

di Claudio Cassardo, Naima Vela e Valentina Andreoli.

La meteorologia ed il clima hanno assunto un ruolo sempre più importante nella vita quotidiana negli ultimi anni. A questo ha sicuramente contribuito il continuo sviluppo della ricerca scientifica, che ha reso disponibili strumenti numerici più accurati e sofisticati in grado di coadiuvare i previsori e gli scienziati nell’interpretazione del tempo meteorologico presente e futuro, e nella comprensione dei fattori che determinano il clima terrestre. Contemporaneamente, lo sviluppo quasi esponenziale del web, dei social network e di tutte le tecnologie di comunicazione moderne ha avuto l’effetto di inondare di prodotti il pubblico. Tuttavia, non è ancora cresciuta di pari passo la consapevolezza necessaria, da parte del pubblico, per sapersi districare nell’offerta eccessiva di prodotti, discriminando tra le informazioni utili e quelle accessorie, o talora anche dannose. Il problema principale risiede nell’incapacità, in generale, di sapere interpretare le potenzialità ed i limiti di tale informazione. Il presente articolo vuole essere una sorta di miniguida in tal senso che, partendo dalla letteratura più recente, si propone di dare una spiegazione minimale utile per valutare l’informazione meteorologica e climatica ormai onnipresente nel mondo di internet.

1. Meteorologia e clima: che confusione!

Non passa settimana che, parlando con la gente o sui media, non si senta affermare che fa freddo, o caldo, o piove troppo, o troppo poco, e che il clima è cambiato. Regna una gran confusione sull’uso dei termini meteorologia e climatologia, e dei concetti ad essi collegati, per cui è opportuno fare chiarezza fin dall’inizio sulla differenza tra meteorologia e climatologia. Meteorologia è una parola di origine greca (μετεωρολογικά, meteorologhica) coniata da Aristotele intorno al 340 a.C., usata come titolo di un suo libro che presenta osservazioni miste a speculazioni sull’origine dei fenomeni atmosferici e celesti. La parola greca μετέωρος (meteoros) indica infatti genericamente oggetti “alti nel cielo”, cioè situati tra l’atmosfera e le stelle fisse, mentre il suffisso λογία (loghìa) indica che è un trattato. Nelle epoche successive, il sostantivo meteorologia ha assunto il significato dell’insieme delle condizioni atmosferiche (quello che noi fisici chiamiamo lo stato del sistema), date ad esempio dai valori delle grandezze come temperatura, umidità, velocità e direzione del vento, precipitazione, ecc. osservate in un preciso istante ed in una determinata località. La parola clima, invece, deriva anch’essa dal greco (χλιμα) e significa inclinazione e tendenza, in quanto originariamente era collegata all’inclinazione dei raggi solari rispetto alla verticale e, per estrapolazione, agli effetti di questo fenomeno sulle temperature. Oggigiorno, il clima rappresenta la statistica condotta sul tempo meteorologico osservato in una data regione ed è riferito ad un intervallo di tempo che escluda le ciclicità più evidenti che caratterizzano le variazioni del tempo meteorologico. Le normative dell’Organizzazione Meteorologica Mondiale (WMO) hanno suggerito come intervallo di tempo un periodo di trent’anni, che rappresenta una sorta di compromesso tra la richiesta di un tempo molto lungo, che tenda a mediare il più possibile le fluttuazioni, ed il fatto che – soltanto da poco più di un secolo – sono disponibili serie di osservazioni meteorologiche complete che possano permettere la ricostruzione del clima. Spesso si sente dire che, parlando di meteorologia e clima, anche se l’oggetto di studio delle due discipline è lo stesso (l’atmosfera terrestre), sono le differenti scale temporali a differenziare le due discipline. Questo è in realtà solo parzialmente vero, in quanto il tempo meteorologico dipende prevalentemente dalle caratteristiche attuali dell’atmosfera (temperatura, umidità, vento, composizione, ecc.), alcune delle quali possono essere ipotizzate costanti o quasi nel breve periodo di una previsione meteorologica (alcuni giorni), mentre il clima risente anche di fattori esterni all’atmosfera (distanza Terra-Sole, deriva dei continenti, circolazione oceanica, la variazione dello stato della superficie terrestre, la composizione dell’atmosfera, ecc.) che, sui tempi lunghi del clima, possono variare anche in modo consistente, e le cui variazioni debbono quindi necessariamente essere tenute in considerazione.

2. Le simulazioni modellistiche in meteorologia

Il concetto di modello riveste oggi una grande importanza in tutte le discipline scientifiche, non solo nella fisica. Il significato originario di modello è quello di riproduzione materiale di un sistema fisico a una determinata scala di riduzione o espansione. Un modello matematico è costituito generalmente da una o più equazioni in cui le singole variabili rappresentano le proprietà dei singoli elementi del sistema reale in studio. In questa prospettiva, il sistema reale può essere scomposto in processi e interazioni fondamentali che possono essere descritte da singole equazioni che vengono inserite nel modello. In questo modo, la previsione numerica del tempo può essere considerata come un’applicazione del metodo sperimentale galileiano (Pasini, 2005) e, a causa della complessità e dell’unicità dell’atmosfera terrestre, e quindi dell’impossibilità di condurre esperimenti reali, il computer può essere visto come un laboratorio virtuale. In esso, lo scienziato ha il controllo completo del sistema virtuale che simula quello reale, e può effettuare o ripetere esperimenti numerici, e modificare con estrema facilità gli elementi teorici del modello e le situazioni degli esperimenti stessi, per esempio cambiando i valori delle variabili.

Premesse queste considerazioni, si può affermare che la stessa dicotomia, di cui si è parlato prima, tra meteorologia e clima, la si ritrova pari pari nei modelli meteorologici e climatici. I modelli meteorologici standard sono sostanzialmente caratterizzati da un trattamento dinamico del solo sistema atmosferico, all’interno del più vasto sistema terrestre; questo significa che le loro equazioni riguardano solamente la dinamica dell’atmosfera, mentre l’interazione con gli altri sottosistemi viene normalmente fornita tramite forzanti e condizioni al contorno. Nei modelli climatici, invece, visti i tempi scala molto maggiori, è necessario simulare in modo esplicito non solo il sistema atmosferico, ma anche gli altri sistemi; per questo motivo, tali modelli vengono ora chiamati “modelli del sistema Terra”.

In ognuno dei due casi, è possibile sviluppare modelli numerici costituiti da uno o più sistemi accoppiati di equazioni differenziali. Le variabili di queste equazioni hanno una corrispondenza nel sistema reale in grandezze misurabili. Così, dando alcuni valori iniziali realistici a ciascuna variabile del modello e impostando le condizioni al contorno, si possono risolvere numericamente queste equazioni, ottenendo una stima dei parametri termodinamici e dinamici più rilevanti in atmosfera o nel sistema terrestre. Questo approccio fu utilizzato per la prima volta – con poco successo e grande fatica, visto che i calcolatori elettronici non esistevano ancora – da Richardson (1922), e successivamente ripreso da Charney et al. (1950). Il successo di questo ultimo tentativo aprì la strada all’uso del computer elettronico per le previsioni meteorologiche.

Un modello meteorologico è costituito da una serie di equazioni differenziali prognostiche per le principali variabili meteorologiche (velocità del vento, temperatura, umidità e pressione), che includono le equazioni della conservazione di quantità di moto, energia e acqua, e l’equazione di stato, alle quali si aggiungono delle equazioni semplificate che tengono conto di tutta una serie di fenomeni che avvengono a scale troppo piccole rispetto alla risoluzione del modello. Inoltre, con il continuo aumento della potenza dei computer, le equazioni utilizzate sono diventate via-via più complete nel tempo, ed anche la loro risoluzione è gradualmente aumentata. Solo per illustrare un esempio, nel 1979, anno in cui fu creato il Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine (ECMWF) a Reading, la risoluzione tipica delle uscite del primo modello era di circa 120 km, mentre attualmente si aggira sui 10 – 11 km. Un altro componente molto importante della catena previsionale modellistica che è notevolmente migliorata nel tempo è l’inizializzazione dei dati necessaria al modello per il suo funzionamento. Non c’è pertanto da stupirsi se, conseguentemente, l’errore quadratico medio tra i campi previsti e le osservazioni meteorologiche è diminuito progressivamente, con valori di correlazione che ormai arrivano al 95-97% per il terzo giorno di previsione (CSAEOS, 2008). Modelli come l’IFS (Integrated Forecasting System) che gira all’ECMWF, o il GFS (Global Forecasting System) sviluppato dal National Weather Service (NWS) della National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), sono chiamati globali, e sono noti in gergo come General (o Global) Circulation Models (GCM), in quanto “girano” sull’intero globo terrestre. La configurazione corrente dell’IFS è O1280L137, che corrisponde ad una distanza orizzontale tra punti griglia di 0.1° di risoluzione orizzontale in latitudine e longitudine (pari a circa 10 km alle nostre latitudini) e 137 livelli verticali. Questo significa che, sul globo, ci sono circa ottocentoottantotto milioni di punti griglia. Su ognuno di tali punti griglia vengono risolte tutte le equazioni ad ogni time step (normalmente di qualche secondo), le quali necessitano di dati di input che debbono essere forniti anch’essi su ogni punto griglia, a partire dalle osservazioni (ci sono meno di mille stazioni di radiosondaggio verticale che operano due volte al giorno, e qualche decina di migliaia di stazioni meteo che inviano regolarmente i loro dati alla rete meteorologica mondiale), con opportuni algoritmi interpolativi.

Non tutti i modelli meteorologici considerano l’intera atmosfera terrestre…

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Leggi l’articolo completo: Claudio Cassardo, Naima Vela e Valentina Andreoli, Un’introduzione ai modelli meteorologici e climatici, in Scienze e Ricerche n. 38, 1° ottobre 2016, pp. 34-39