(TEMPOITALIA.IT) Quando guardiamo una previsione meteo a 2-3 giorni, spesso i principali modelli numerici tendono a mostrare scenari molto simili, praticamente del tutto sovrapponibili. Col passare dei giorni, però, questo fatto cambia radicalmente.
Dopo circa una settimana iniziano frequentemente a divergere, talvolta anche in maniera molto netta. Una corsa vede l’anticiclone africano, un’altra una saccatura atlantica, una terza la possibilità di temporali occasionali. È un esempio, ma succede molto di frequente. Questo non accade perché i modelli “sbagliano” o “toppano” (che brutti termini!), ma perché entrano in gioco i limiti fisici della prevedibilità atmosferica.
Ci spieghi meglio queste divergenze
L’atmosfera è un sistema caotico. Facciamo un approfondimento. Piccolissime differenze nelle condizioni iniziali possono amplificarsi in maniera esponenziale e produrre evoluzioni completamente diverse dopo alcuni giorni, per non parlare di due settimane. Questo concetto è alla base della teoria del caos sviluppata dal meteorologo Edward Lorenz, uno dei pionieri della meteorologia probabilistica.
In linea generale, quando un modello comincia a elaborare una previsione – e spesso si tratta di qualcosa che dura delle ore con miliardi di calcoli – deve conoscere lo stato dell’atmosfera in quel preciso istante: temperatura, pressione, umidità, vento, contenuto energetico degli oceani e moltissimi altri parametri. Più ci sono dati e migliore risulterà la previsione finale.
Ma allora quali sono i problemi?
Si possono intuire. Ad esempio, non esistono osservazioni in ogni punto del pianeta. È facile capire che molte zone oceaniche sono scarsamente campionate, o forse proprio per nulla. Ma non è tutto. In fisica ogni strumento di misura contiene un piccolo margine di errore. Un minuscolo errore iniziale potrebbe avere conseguenze decisamente importanti nel lungo termine. Di conseguenza, lo “stato iniziale” dell’atmosfera non è mai conosciuto alla perfezione: ci saranno sempre dei margini di incertezza.
Perché i primi giorni funzionano bene?
Nei primi 2-5 giorni questi piccoli errori restano contenuti. Le grandi manovre atmosferiche, nei limiti intrinseci, mantengono una certa coerenza. Un esempio semplice. Se oggi una perturbazione si trova al largo dell’Irlanda e si muove verso est, è relativamente facile prevedere che tra due giorni raggiungerà la Francia, a un’ora più a un’ora meno. Le leggi della fisica che governano il movimento delle masse d’aria sono ben note, così come la loro velocità e i loro spostamenti.
Per questo motivo le previsioni a breve termine hanno oggi un’affidabilità estremamente elevata, a patto che non si voglia conoscere con precisione l’ora in cui pioverà nel proprio condominio. Sapere se piove o no è un conto, ma sapere se fra cinque giorni casa propria sarà investita da un temporale è ancora un limite intrinseco.
È vero che si tratta di una catena di errori?
Certo. Facciamo sempre degli esempi. Una depressione prevista 50 chilometri più a nord può cambiare tutto. Questo perché si modifica leggermente la posizione del fronte – e se ci pensate, 50 chilometri in confronto a un intero paese sono pochissimi. Di conseguenza varia la distribuzione delle precipitazioni; al tempo stesso, cambia il riscaldamento del suolo e la pressione locale. Questo effetto a catena, dopo una settimana, potrebbe far cambiare completamente una previsione.
Ma è vero che ci sono casi in cui la previsione è più affidabile?
Assolutamente sì. Forse non tutti sanno che prevedere alcune figure bariche è più facile di altre. Un forte anticiclone stabile può essere previsto con discreta affidabilità anche a 8-10 giorni. Tutto un altro discorso nel caso di atmosfera dinamica, con molte depressioni, temporali organizzati e ondulazioni del getto polare: ci possono essere variazioni importanti anche a distanza di soli tre giorni.
Un’ultima domanda: gli ensemble
Spesso se ne sente parlare. Per ovviare ai problemi di precisione, i centri meteo non utilizzano più soltanto una singola previsione deterministica. Vengono eseguite decine di simulazioni quasi identiche, chiamate ensemble. Nel sistema dell’ECMWF, ad esempio, il modello viene lanciato numerose volte – di solito una cinquantina – cambiando leggermente e volutamente alcuni dati iniziali. Se dopo 10 giorni tutte le simulazioni mostrano un anticiclone sull’Italia, la fiducia nella previsione è alta ed è lecito aspettarsi un periodo stabile e caldo. Se invece un terzo vede pioggia, il 50% sole e il 10% raffiche di vento, il quadro diventa molto confuso.
Esiste un limite fisico?
Secondo gran parte della letteratura scientifica, il limite teorico della previsione meteorologica deterministica si colloca intorno ai 10-14 giorni. Oltre quel periodo gli errori crescono talmente tanto da rendere impossibile stabilire anche solo se ci sarà un anticiclone oppure una lunga fase di maltempo. Attenzione, però: questo non significa che oltre due settimane non si possa prevedere nulla. Si possono ancora individuare scenari meteo di lunga durata. Ciò che diventa impossibile è stabilire con precisione se, ad esempio, a Bologna pioverà alle 15 del 17 Giugno oppure ci saranno 33°C e sole.
Credit: (TEMPOITALIA.IT)
- ECMWF – Chaos and Weather Prediction
- ECMWF – Introduction to Chaos, Predictability and Ensemble Forecasts
- Stanford Doerr School of Sustainability – Climate of Chaos: Why Warming Makes Weather Less Predictable (marzo 2026)
- Wikipedia – Numerical Weather Prediction
- NOAA – Lorenz’s View on the Predictability Limit of the Atmosphere
