Questa primavera, L'IRI ha implementato una nuova metodologia per le nostre previsioni stagionali di temperatura e precipitazioni in tutto il mondo. Abbiamo chiesto a Simon Mason, Andrew Robertson e Tony Barnston, tre dei nostri esperti climatologi che guidano lo sviluppo e la personalizzazione delle previsioni dell'IRI, per rispondere ad alcune domande fondamentali sulla nuova previsione.

Perché c'è una nuova previsione?

Simon Mason:Quando l'IRI ha iniziato a fare previsioni negli anni '90, ha utilizzato modelli climatici che rappresentavano solo l'atmosfera. Erano disponibili modelli più sofisticati che includevano gli oceani, ma questi modelli non potrebbero facilmente generare più di una breve cronologia di previsioni (chiamate "hindcast" - vedi barra laterale) a causa della scarsa disponibilità di dati per gli oceani. Avevamo bisogno dei dati di questi retroscena per coprire un periodo di tempo più lungo per sviluppare una valutazione accurata di come funzionano questi modelli e quali correzioni potrebbero essere necessarie per produrre una previsione affidabile. Due decenni dopo, questi "modelli accoppiati" - quelli che includono l'oceano e l'atmosfera - possono ora generare una sufficiente storia di retroscena. Anche i modelli hanno subito miglioramenti, e sono ora abitualmente utilizzati nelle operazioni dalla maggior parte dei centri di previsione globali, compreso il progetto North American Multi-Model Ensemble (NMME) di NOAA.

Andrew Robertson:Fino a qualche anno fa, i dati provenienti da un insieme di modelli di previsione accoppiati non erano facilmente e liberamente accessibili in tempo reale, sia a causa delle restrizioni della politica dei dati nei vari centri di previsione globali, così come la mancanza di un'infrastruttura dati coordinata per condividere i dati. Per la prima volta, Il progetto NMME di NOAA ha realizzato in tempo reale e retrospettiva fino a nove modelli accoppiati di istituzioni statunitensi (NCEP, NASA, GFDL, NCAR, COLA/University of Miami) e Environment and Climate Change Canada disponibili gratuitamente attraverso la Data Library dell'IRI. Ciò rende semplice per noi ora basare le nostre previsioni sull'output di questi modelli NMME. E, a causa della diminuzione dei finanziamenti, L'IRI non era più in grado di eseguire internamente i vecchi modelli climatici globali atmosferici come in precedenza.

SM:Anche se l'IRI non ha più i fondi per gestire internamente i modelli climatici, siamo in grado di impostare un sistema di previsione completamente automatizzato che sfrutta le previsioni del modello accoppiato dal progetto NMME, nonché la ventennale esperienza che l'IRI ha nella generazione di previsioni da tali sistemi.

Il metodo di creazione della previsione è cambiato, e ciò influenzerebbe il modo in cui la previsione può o dovrebbe essere utilizzata?

SM:Ci sono due categorie di cambiamenti nella metodologia delle nuove previsioni:stiamo usando nuovi modelli climatici, e stiamo utilizzando nuovi metodi per trasformare questi risultati del modello in previsioni affidabili.

I nuovi modelli climatici rappresentano i sistemi climatici meglio di quelli vecchi, ma i principi di base su come funzionano quei modelli sono invariati – o, se preferisci, la base fisica per fare le previsioni stagionali rimane la stessa. La nuova metodologia di previsione è progettata per apportare correzioni ai modelli climatici in base alla loro capacità di prevedere con precisione gli anni precedenti. Stiamo anche producendo informazioni con più dettagli spaziali rispetto a prima.

In linea di principio non dovrebbe esserci alcun motivo per modificare come o quando vengono utilizzate le nuove previsioni, perché sia ​​nella nuova metodologia che nella vecchia, le previsioni sono state fatte per essere prese al valore nominale - cioè, le probabilità dovrebbero dare un'indicazione affidabile di come sarà la stagione.

AR:Per coloro che desiderano maggiori informazioni sulla nostra nuova metodologia, abbiamo messo insieme una pagina qui.

Possiamo fare confronti con le vecchie previsioni? Ad esempio, confrontando le previsioni degli anni di eventi moderati di El Niño con le previsioni di quest'anno?

SM:Per essere chiari, non c'è stato alcun cambiamento nel modo in cui i prodotti previsionali di El Niño e La Niña (o ENSO) sono cambiati, solo le nostre previsioni di pioggia e temperatura sono state modificate. Ma, in termini di confronto tra le previsioni di pioggia e temperatura, come ho detto nella domanda precedente sul fatto che la previsione possa ancora essere utilizzata allo stesso modo, le previsioni sono da intendersi per valore nominale. Quindi, se quest'anno la previsione indica una probabilità maggiore rispetto agli anni precedenti, allora questo riflette una maggiore fiducia.

Ma ciò che non possiamo concludere è che l'impatto sarà probabilmente più forte. Per esempio, se c'è una probabilità del 60% di precipitazioni superiori alla norma durante le condizioni moderate di El Nino nel nostro nuovo sistema, e solo una probabilità del 50% in condizioni simili con il vecchio sistema, allora siamo davvero più fiduciosi che si verificheranno precipitazioni superiori alla norma; ma non è valido concludere che pensiamo che ci saranno più precipitazioni rispetto agli anni precedenti con condizioni moderate di El Nino.

Tony Barnston:È vero che i nostri materiali di previsione ENSO non sono cambiati. Ma le previsioni dell'ENSO (infatti, previsioni dell'intero campo di temperatura della superficie del mare) utilizzate nel processo di elaborazione delle previsioni climatiche sono ora cambiate, e probabilmente per il meglio, poiché si basano sui circa otto modelli accoppiati all'avanguardia anziché su tre soli modelli, uno dei quali era statistico e uno dei quali era un modello dinamico semplificato che copriva solo l'Oceano Pacifico tropicale. Così, solo uno dei modelli di previsione della temperatura della superficie del mare era all'avanguardia, mentre ora lo sono tutti.

Perché le previsioni sembrano diverse?

AR:I nuovi modelli funzionano a una risoluzione spaziale più elevata. Hanno una risoluzione di circa 1 grado di latitudine-longitudine (cioè circa 100 km), rispetto a circa 2,8 gradi per quelli vecchi (cioè circa 300 km), quindi stiamo fornendo le previsioni con una risoluzione di 1 grado, rispetto ai 2,5 gradi precedenti.

Quali sono le implicazioni della risoluzione più elevata per un utente?

AR:La risoluzione migliorata può o meno tradursi in più abilità su scale più piccole. Abbiamo notato che le mappe di previsione a volte sembrano più rumorose su piccola scala, e l'utente dovrebbe esserne consapevole. Stiamo cercando di migliorare il nostro metodo di calibrazione post-elaborazione per ridurre il rumore.

Ciò influisce su eventuali prodotti IRI diversi dallo standard, previsioni stagionali basate sul tercile?

S.M.:Sì. La nuova metodologia di previsione si inserisce in alcuni dei nostri prodotti di previsione delle precipitazioni e della temperatura. Questi includono le previsioni stagionali nell'IFRC Maproom e nella Flexible Forecast Maproom.

È più preciso della vecchia previsione?

AR:La risposta a questa domanda non è così semplice come potrebbe sembrare. Ci sono molte misure di capacità di previsione, e il vecchio e il nuovo sistema sono diversi, il che li rende difficili da confrontare direttamente. Ci aspettiamo che il nuovo sistema sia almeno altrettanto valido perché si basa su una nuova generazione di modelli e metodi di inizializzazione delle previsioni. Stiamo verificando completamente il nuovo sistema per fornire una risposta il più completa possibile a questa domanda.

TB:Ad eccezione delle temperature sopra la norma, il nuovo output di previsione ha più aree che non sono la previsione climatica (cioè, aree più colorate sulle mappe; i modelli "hanno più da dire") rispetto al vecchio output di previsione, e questa maggiore sensibilità riflette presumibilmente una maggiore precisione, ma la conferma di ciò arriverà con la nostra verifica ora in corso. Per quanto riguarda le probabilità di temperatura sopra la norma, stiamo indagando se le nuove previsioni sottostimano l'inclinazione verso il sopra-normale a causa della possibile inadeguata sensibilità dei modelli agli aumenti di CO2.

Mentre stavi sviluppando le nuove previsioni, le esigenze/input degli utenti hanno avuto un ruolo?

SM:La domanda più importante e più difficile!

Ci sono molte ragioni per cui l'IRI ha iniziato a fare previsioni stagionali alla fine degli anni '90. In parte era una risposta a El Niño 1997/98, che avrebbe dovuto avere importanti impatti in tutto il mondo. Anche se sono passati solo 20 anni, a quel tempo c'erano pochissimi paesi e centri che producevano informazioni sulle previsioni stagionali, il che forse mostra fino a che punto siamo arrivati ​​negli ultimi due decenni. In quella fase la comunità climatica aveva una scarsa consapevolezza dei potenziali utenti delle previsioni stagionali, ma potremmo almeno consigliare molti dei servizi meteorologici nazionali, che possono avere i propri canali di comunicazione. Così, durante la fine degli anni '90 e l'inizio degli anni 2000 il nostro principale canale di diffusione è stato quello di tentare di informare i governi tramite questi servizi meteorologici. Inoltre, quando i paesi ei centri climatici regionali e globali hanno iniziato a produrre le proprie previsioni, volevamo fornire un buon esempio che potesse essere emulato e adattato a seconda dei casi.

Però, poiché la Divisione di ricerca sulle applicazioni dell'IRI (come veniva chiamata allora) e la più ampia comunità dei servizi climatici hanno iniziato a sviluppare esperienza nell'identificazione e nel lavoro con le comunità di utenti, le nostre previsioni sono diventate interessanti per una fascia di utenti in espansione. In alcuni casi abbiamo lavorato direttamente con tali comunità per sviluppare insieme informazioni sulle previsioni stagionali personalizzate. Queste informazioni personalizzate sono presentate in Maprooms progettate su misura, esempi di questi includono quelli per la Federazione Internazionale delle Società di Croce Rossa e Mezzaluna Rossa (IFRC) e il Programma Alimentare Mondiale (WFP).

Quando le nuove previsioni sono state ridisegnate, abbiamo preso in considerazione gli input di alcuni dei nostri principali partner, come l'IFRC e il WFP, e anche da alcuni dei tanti servizi meteorologici nel mondo che consultano i nostri prodotti. Certo, tutti hanno richiesto livelli di certezza più elevati nelle previsioni (che si traduce in colori sempre più profondi sulle mappe), e l'utilizzo dei modelli climatici all'avanguardia dovrebbe aiutare a raggiungere tale obiettivo. Molti utenti hanno anche richiesto informazioni spaziali più dettagliate, che abbiamo affrontato anche nella nuova previsione, sebbene per alcune applicazioni, in particolare quelle che si occupano di inondazioni, meno informazioni spaziali possano fornire informazioni di migliore qualità. In tali casi, è necessaria la personalizzazione delle previsioni:lo sviluppo di prodotti personalizzati come quelli in alcune delle nostre Maproom. Speriamo di lavorare con i nostri partner e altri potenziali utenti per esplorare ciò che funziona meglio per loro.

Ogni volta che facciamo una previsione non pensiamo a come specifici utenti risponderanno alle informazioni. Infatti, è importante non farlo, perché altrimenti finiamo per coprire la previsione. È importante che il previsore comunichi cosa (s) pensa che accadrà, piuttosto che pensare a come influenzare le risposte degli utenti. Mantenendo un atteggiamento così distaccato, però, è una questione molto diversa da quella di come comunicare una previsione in modo che faciliti le decisioni degli utenti. Tale interazione è importante per garantire che la previsione sia chiaramente compresa e fornisca informazioni pertinenti.

Questa storia è stata ripubblicata per gentile concessione dell'Earth Institute, Columbia University:blogs.ei.columbia.edu/ .