Circolazione atmosferica sull’Italia: un metodo per studiarla e valutare l’abilità dei modelli nel prevederla

La valutazione della performance dei modelli fisico-matematici di previsione del tempo riveste un ruolo importante nell’ambito delle attività di un centro meteorologico per almeno tre motivi: amministrativi, economici e scientifici.

Nel primo caso, l’obiettivo è giustificare, anche finanziariamente, la necessità di modificare o implementare il sistema di previsione. Il secondo, riguarda il contributo che una previsione corretta può dare dal punto di vista economico ad attività decisionali come, ad esempio, quelle legate al consumo energetico o all’agricoltura. Il terzo riguarda l’acquisizione, da parte dei meteorologi previsori, di informazioni oggettive inerenti l’abilità dei modelli operativi a prevedere le diverse variabili meteorologiche nel tempo e nello spazio, e quindi la possibilità di affrontare le previsioni quotidiane con un approccio critico.

I metodi classici di verifica si basano sul calcolo di diversi indici che confrontano in vario modo l’osservazione e la previsione: le “statistiche continue”, come l’errore medio (ME), l’errore medio assoluto (MAE), la radice dell’errore quadratico medio (RMSE), e le “statistiche categoriche”, come il Bias Score (BS), l’Equitable Threat Score (ETS) e tanti altri indici di accuratezza ed abilità, particolarmente indicati per le precipitazioni.

Da alcuni anni, il centro meteorologico Meteo Expert, affianca alla metodologia standard un sistema di analisi che permette non solo lo studio della circolazione atmosferica sull’Italia, le sue caratteristiche, i trend e le anomalie, ma anche la valutazione oggettiva dell’abilità dei modelli fisico-matematici a prevederne l’evoluzione.

Come? Identificando e classificando dodici “weather types” (da noi tradotti in “tipi di circolazione”, TC) mediante una rete neurale artificiale addestrata con cinque variabili meteorologiche, e costruendo un indice di qualità (IQ), basato sul calcolo dell’entità delle differenze tra le configurazioni osservate e quelle previste, ed espressione di quanto la previsione del modello si allontana dalla condizione di errore massimo possibile.

A ciascun tipo di circolazione è stato assegnato un nome, riferito alla caratteristica circolatoria prevalente.

TC9, Anticiclone di blocco

Fig. 1 – Distribuzione della pressione sul livello del mare associata a TC9 Anticiclone di blocco (A = alta pressione, B = bassa pressione)

La discretizzazione della circolazione atmosferica sinottica in dodici classi, ciascuna avente caratteristiche ben precise, ha reso possibile, ad esempio, quantificare la netta propensione alla persistenza del TC9 “Anticiclone di blocco” (Figura 1), il TC più frequente, tipico del semestre freddo, capace di una presenza costante per almeno una settimana, addirittura dodici giorni consecutivi tra il 7 e il 18 febbraio 2008.

TC9 “Anticiclone di blocco” è responsabile delle situazioni invernali che vedono tempo stabile e cielo limpido al Nord, venti intensi orientali, spesso di Bora, gelo e nevicate anche fino alle coste sulle regioni del Medio Adriatico e al Sud, come in occasione delle nevicate eccezionali tra il 17 e 18 gennaio 2017, che contribuirono, con le scosse di terremoto, alla tragedia di Rigopiano.

Fonte: Salento.it

TC9 “Anticiclone di blocco” con gli anni sta diventando sempre più una presenza importante anche in stagioni non propriamente sue, come la tarda primavera e l’estate, portando inaspettatamente piogge “fuori stagione” al Sud. Ne sono vistosi esempi l’estate 2018, con una presenza di TC9 mai riscontrata dal 2005, e la primavera 2020, con ben ventisette giorni di presenza, due settimane in più della media (in quasi un ventennio è capitato solo un’altra volta, nel 2011). I grafici che seguono (figura2) evidenziano tali anomalie.

Fig. 2 – Anomalia, rispetto al periodo 2005-2019, del numero di giorni di presenza di ciascun TC nell’estate 2018 e nella primavera 2020.

TC8, Scirocco

Fig. 3 – Distribuzione della pressione sul livello del mare associata a TC8 Scirocco (A = alta pressione, B = bassa pressione)

TC8 “Scirocco”(Figura 3) è invece frequente nelle stagioni intermedie ed è il principale responsabile (se il vento che porta il suo nome è forte e la Luna è piena) dell’acqua alta a Venezia. Molto spesso è preceduto da TC12 “Depressione Iberica” ed evolve in TC4 “Depressione Ligure”, il più piovoso e spesso responsabile di gravi episodi alluvionali tra Liguria e Piemonte. Questi tre TC “caldi”, cioè associati prevalentemente ad afflusso sull’Italia di aria mite e carica di umidità, insieme rappresentano le situazioni più critiche di maltempo prolungato e diffuso su gran parte dell’Italia.

Foto di Venezia di Luigi Brugnaro

TC8 “Scirocco”, il grande assente del 2017, è stato invece il vero protagonista del 2018 (vedi grafico dell’anomalia- Figura 4): già anomala presenza in inverno, durante il quale ha portato frequenti e abbondanti precipitazioni, favorito il pericoloso gelicidio dell’11 e 12 dicembre tra Liguria, Toscana ed Emilia, e generato anomalie termiche in gennaio, ha dominato la circolazione atmosferica con straordinaria persistenza durante il prolungato periodo di instabilità primaverile e del mese di giugno, per poi ripresentarsi con pieno vigore durante le fasi di maltempo estremo che colpirono l’Italia, purtroppo con numerose vittime, tra il 26 ottobre e il 5 novembre 2018.

Fig. 4 – Anomalia, rispetto al periodo 2005-2019, del numero di giorni di presenza di ciascun TC nel 2018 (dicembre 2017-novembre 2018).

Maltempo estremo, 30 ottobre 2018

TC11, Anticiclone Nordafricano

Fig. 5 – Configurazione del Geopotenziale a 500 hPa associata a TC11 Anticiclone Nordafricano (A = alta pressione, B = bassa pressione).

E cosa dire del TC11 “Anticiclone Nordafricano” (Figura 5), il TC più famoso e nominato dai media? Mentre in inverno, oltre a mantenere temperature non particolarmente rigide, favorisce la formazione di nebbie e l’accumulo di inquinanti, d’estate è il protagonista principale delle terribili ondate di calore che coinvolgono tutto il nostro Paese.

Image by Mirko Bozzato from Pixabay

TC3, Depressione Padana

Fig. 6 – Configurazione del Geopotenziale a 700 hPa associata a TC3 Depressione Padana (A = alta pressione, B = bassa pressione).

Durante l’estate, la pesante presenza di TC11 “Anticiclone Nordafricano” e degli altri TC anticiclonici è a volte interrotta da TC3 “Depressione Padana” (Figura 6), TC prettamente estivo, associato ad aria fresca in scorrimento prevalentemente sul Centronord dell’Italia, capace di scatenare fenomeni convettivi anche molto violenti, come, ad esempio, i temporali con numero record di fulmini sulla Lombardia orientale la sera del 2 luglio 2020, il distruttivo temporale a Verona del 23 agosto, gli intensi fenomeni al Nord e in Toscana del 3 agosto.

3 agosto 2020: cumulonembo in sviluppo sull’Alta Toscana, visto dall’Isola di Capraia. Foto di Laura Bertolani

L’analisi dei trend degli ultimi sedici anni (figura 7) rivela un graduale aumento della presenza di TC11 “Anticiclone Nordafricano” sia in inverno, a spese dei TC9 “Anticiclone di Blocco” e TC1 “Maestrale”(entrambi in aumento in primavera), sia durante l’estate, a spese del perturbato TC3 “Depressione Padana” e in concerto con gli altri TC anticiclonici, a dimostrazione della tendenza alla stabilizzazione del tempo e al graduale aumento della temperatura in queste due opposte stagioni.

Fig. 7 – Linee di tendenza lineare del numero di giorni di presenza di alcuni TC nella stagione invernale e in quella estiva dal 2005 al 2020

Ma i modelli fisico-matematici di previsione, riescono a prevedere bene la variabilità della circolazione atmosferica?

Per rispondere, analizziamo l’abilità di cinque modelli globali, sviluppati dai grandi centri internazionali di meteorologia, e dal loro ensemble MIX, creato da Meteo Expert.

L’indice di qualità (IQ), riportato nel grafico che segue (Figura 8), permette di visualizzare la performance dei modelli nell’anno dicembre 2018 – novembre 2019 per l’estensione temporale più ampia a disposizione (purtroppo sono disponibili dati fino al giorno 6 solo per due modelli). ECMWF e MIX sono stati i modelli più abili a prevedere la variabilità della circolazione atmosferica, sempre più distaccati dagli altri modelli al progredire del tempo di previsione e unici modelli con IQ > 90 % al giorno 3 (+96 ore di previsione). GEM è stato invece il modello con più difficoltà.

Fig. 8 – Indice di qualità (performance) della previsione del tipo di circolazione, formulata da cinque modelli globali e dal loro ensemble (MIX) da +24 ore (oggi) a +168 ore (6° giorno) di previsione per l’anno 2019 (dicembre 2018 – novembre 2019).

Nel 2019 tutti i modelli hanno commesso prevalentemente errori lievi. In particolare, né ECMWF né MIX hanno commesso errori severi nelle prime quarantotto ore di previsione (previsioni per “domani”) e sono stati gli unici a prevedere correttamente i tre quarti dei tipi di circolazione al quarto giorno di previsione. Dopo il terzo giorno, ECMWF ha commesso meno errori moderati e severi degli altri modelli.

In generale, i TC meglio previsti, sia nel brevissimo termine, sia nel più lungo termine, sono stati per tutti i modelli TC1 “Maestrale” e TC11 “Anticiclone nordafricano”, seguiti da TC8 “Scirocco” e TC9 “Anticiclone di blocco”. TC4, che corrisponde alla ciclogenesi sul Mar Ligure, è risultato invece il TC che più degli altri sembra aver messo in difficoltà i modelli.

La classificazione dei tipi di circolazione permette anche di studiare il comportamento dei modelli in situazioni diverse, e di scoprire, ad esempio, che GFS e ARPEGE nei mesi caldi tendono a prevedere troppe piogge convettive sui monti anche in occasione di TC a matrice anticiclonica come TC9 “Anticiclone di blocco”, TC10 “Anticiclone Afroiberico” e, addirittura, TC11 “Anticiclone Nordafricano”. GEM, invece, tende ad eccedere con le precipitazioni sinottiche da ottobre a marzo, associate a TC4 “Depressione Ligure” e TC8 “Scirocco”.

Correlando l’errore di previsione del tipo di circolazione con l’errore di previsione di alcune variabili meteorologiche è emerso che la qualità delle previsioni di temperatura, umidità e pioggia formulate da ECMWF e GEM dipende poco dalla qualità della previsione della circolazione atmosferica, mentre GFS e ARPEGE tendono a commettere errori importanti quando la previsione del tipo di TC è errata.

In conclusione, il “Weather Typing” di Meteo Expert si dimostra un utile strumento per molteplici aspetti, tra cui: studiare la circolazione atmosferica, i suoi trend e le sue anomalie, valutare l’abilità dei modelli a prevedere la variabilità della circolazione sinottica, identificare le situazioni dinamiche che vengono previste con maggior facilità e quelle con le quali i modelli incontrano difficoltà; per investigare relazioni tra TC e diverse variabili meteorologiche, come temperatura e precipitazioni e scoprire relazioni tra errore di previsione della circolazione atmosferica ed errore di previsione, ad esempio, di temperature e precipitazioni.

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