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Ma cosa sono e come funzionano (se funzionano) le previsioni stagionali?

Tutti le usano, nessuno lo sa. Il problema è che non funzionano.  Ma chi le fa, allora è un impostore? No, tutt’altro, si tratta di serie istituzioni scientifiche che lavorano su uno dei temi più all’avanguardia delle scienze atmosferiche. La possibilità di prevedere le anomalie climatiche su un orizzonte stagionale (3-6 mesi) ha infatti enormi implicazioni economiche nei settori dell’agricoltura, dell’energia e del turismo. Il fatto è che la scienza va avanti per piccoli passi, con verifiche e adeguamenti continui, lungi dall’irritante paradigma corrente del “tutto e subito”. Le previsioni stagionali muovono da pochi anni i loro primi passi. Sono essenzialmente delle informazioni per ora destinate agli addetti ai lavori, che - grazie a Internet - sono però consultabili da chiunque, il che è una bella cosa. Ma è ovvio che un prodotto sperimentale debba fornire risultati solo sperimentali. Chi li pubblica sui giornali non fa buona informazione, nuoce alla scienza climatologica e ovviamente agli utenti, che si sentiranno traditi dagli inevitabili insuccessi.

E’ un po’ come se qualcuno pubblicasse su Internet i propri esami del sangue, e chiunque, men che medico, si dilettasse, in base ai valori dei globuli rossi o del colesterolo, a diagnosticare di quale malattia soffre il malcapitato e quanti mesi gli rimangono di vita senza nemmeno averlo visto in faccia (o verificare che le analisi siano state eseguite senza errori). Poco più che pettegolezzi climatologici.

Su cosa sono basate le previsioni stagionali?

Semplificando, la possibilità di effettuare previsioni del tempo stagionali risiede nella capacità dell'oceano di influenzare l'atmosfera attraverso lo stoccaggio di energia solare che nell’acqua ha tempi di permanenza assai più lunghi di quelli tipici dell’aria. E’ come dire che le correnti atmosferiche hanno poca memoria energetica (giorni), mentre quelle oceaniche l’hanno assai più lunga (mesi-anni). Poiché la distribuzione della temperatura media delle acque oceaniche superficiali (SST, sea surface temperature) non è costante nel tempo e nello spazio ma mostra anomalie, è logico supporre che queste anomalie di lunga durata possano influenzare la configurazione barica atmosferica attraverso lo scambio energetico acqua-aria, e che tali configurazioni governino poi l’assetto del tempo su regioni anche molto distanti dalle zone oceaniche dove hanno avuto origine (teleconnessioni). Se dunque si riesce a conoscere lo stato termico degli oceani globali, diviene possibile ottenere informazioni di massima sul comportamento dell’atmosfera nei mesi successivi. Dal momento che si considerano processi complessi a scala globale, è necessario accoppiare potenti modelli di simulazione numerica dell’oceano e dell’atmosfera. Il livello di dettaglio e la probabilità di successo di queste previsioni sono ancora assai ridotti anche a causa della natura turbolenta (e quindi caotica) del sistema, che viene in qualche modo messa sotto controllo usando tecniche probabilistiche (modelli di ensemble), cioè creando una sorta di “nuvola” di scenari, solo leggermente differenti tra loro, che vengono analizzati in chiave statistica, permettendo di scegliere quello che mostra maggiori probabilità di verificarsi.

Risultati ancora incerti

Esistono ancora enormi margini di incertezza nell’affidabilità e nell’interpretazione delle previsioni stagionali disponibili per uso operativo. Questo vuol dire che, mentre la comunità scientifica lavora per migliorare i risultati (e ci vorranno probabilmente degli anni perché essi siano statisticamente applicabili alle attività  quotidiane, come scegliere dove andare in vacanza), coloro che eventualmente hanno accesso ai tali dati, sappiano usarli con cautela e con il buon senso suggerito dall’applicazione del metodo scientifico, come del resto suggerisce per esempio l’ECMWF: “Presently, monthly forecasting is still an experimental programme in which forecasting skill is being evaluated. Given this framework, it is important that any potential user of monthly forecasting is cautious.”

Un eccellente lavoro che fa il punto sull’argomento è quello recentemente apparso sulla rivista francese “La Météorologie” (n.41 – maggio 2003) a firma di Michel Déqué di Météo France, dal titolo: La prévision numérique à l’échelle saisonnière: que sait-on faire et que peut-on espérer? Il punto di domanda alla fine del titolo riassume tutte le incertezze del problema, che pur promettente sul lungo periodo, deve oggi essere trattato assolutamente ad esclusivo livello sperimentale.

Chi fa previsione stagionale?

In Europa leader del settore è il Centro Europeo per la Previsione Meteorologica a Medio termine di Reading (UK), che ha iniziato un programma di previsioni stagionali globali del quale tuttavia sono presentati su Internet i soli risultati per le zone tropicali. I dati di previsione alle latitudini più elevate, Europa compresa, non sono resi disponibili, se non dietro la stipula di accordi specifici. Ciò rientra nella politica del centro europeo, sempre assai avaro di informazioni operative verso il pubblico, ma tutto sommato, in questo caso evita ulteriori confusioni. Un ampio progetto di valutazione e di verifica delle previsioni stagionali è stato promosso dal centro stesso sotto l’acronimo DEMETER (Development of a European Multimodel Ensemble system for seasonal to inTERannual prediction)

Altra fonte, invece completa per tutti i continenti, e dalla quale spesso derivano le informazioni date in pasto ai media, è l’IRI (International Research Institute for Climate Prediction)  , un’agenzia cooperativa tra NOAA e Columbia University collocata presso il Lamont-Doherty Earth Observatory di Palisades, nello stato di New York.

Vediamo qualche test

Per convincerci della cautela con la quale ci si deve accostare a questo soggetto, esaminiamo alcuni esempi concreti:

La primavera 2003 e l’inizio dell’estate sono stati periodi eccezionalmente asciutti e caldi sul nord Italia: maggio e giugno hanno toccato il record assoluto di temperatura media mensile registrata in oltre 200 anni, maggio ha visto una piovosità inferiore del 50% rispetto alla  normale, anomalia assai significativa per un mese che nelle regioni prealpine presenta il minor coefficiente di variazione (cioè è raro che maggio sia un mese asciutto).

Una tal sequenza di anomalie di carattere secolare è un segnale climaticamente molto forte, che non dovrebbe sfuggire a una previsione stagionale.

Se invece guardiamo alle uscite del modello IRI per l’Europa emesse nel marzo 2003 per il trimestre successivo (Aprile-Maggio-Giugno 2003), vediamo che né per le precipitazioni né per le temperature  viene prospettata la benché minima anomalia e lo stesso avviene per l’emissione di aprile relativa alla previsione per il trimestre Maggio-Giugno-Luglio (precipitazioni e temperature)

Anche ammesso che i risultati dei modelli fossero affidabili, vediamo come il mondo dell’informazione non preparato a divulgare con correttezza i temi scientifici, è in grado di stravolgere qualsiasi messaggio: la previsione di precipitazione per il periodo Luglio-Agosto-Settembre, emessa nel giugno 2003, non mostra infatti alcuna anomalia sull’Italia, ma il titolo de “Il Corriere della Sera” del 22 giugno 2003 era perentorio: “In Italia ci sarà siccità fino a ottobre”. Almeno avessero usato il condizionale…

La previsione di temperatura per lo stesso periodo suggerirebbe invece un periodo più caldo della norma, ma come abbiamo visto, inutile per il momento costruirci sopra più di tante fantasie, potrebbe verificarsi come no.

Inutile rimarcare che l’IRI è un istituto scientificamente corretto: esso mette a disposizione l’informazione così com’è, e anzi, lascia pure in linea tutto l’archivio storico delle previsioni emesse nei mesi precedenti in modo che i vari studiosi in giro per il mondo possano far giungere le loro osservazioni e aiutare a correggere le imperfezioni del modello.

Cautela, senso critico e senso di responsabilità dovrebbero invece essere d’ispirazione a chi, per mettersi in evidenza, non fa altro che creare disorientamento e gettare discredito su una scienza estremamente complessa e da fare, e da spiegare.

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