La scienza delle previsioni del tempo cade al vaglio del pubblico ogni singolo giorno. Quando la previsione è corretta, raramente commentiamo, ma spesso siamo pronti a lamentarci quando la previsione è sbagliata. Riusciremo mai a ottenere una previsione perfetta che sia precisa all'ora?

Ci sono molti passaggi coinvolti nella preparazione di una previsione del tempo. Inizia la sua vita come una "istantanea" globale dell'atmosfera in un dato momento, mappato su una griglia tridimensionale di punti che attraversano l'intero globo e si estendono dalla superficie alla stratosfera (e talvolta più in alto).

Utilizzando un supercomputer e un sofisticato modello che descrive il comportamento dell'atmosfera con equazioni fisiche, questa istantanea viene poi fatta avanzare nel tempo, producendo molti terabyte di dati di previsione grezzi. Spetta quindi ai previsori umani interpretare i dati e trasformarli in una previsione significativa che viene trasmessa al pubblico.

Il se nel tempo

Prevedere il tempo è una grande sfida. Per iniziare, stiamo tentando di prevedere qualcosa che è intrinsecamente imprevedibile. L'atmosfera è un sistema caotico:un piccolo cambiamento nello stato dell'atmosfera in un luogo può avere notevoli conseguenze nel tempo altrove, che è stato paragonato da uno scienziato al cosiddetto effetto farfalla.

Qualsiasi errore che si sviluppa in una previsione crescerà rapidamente e causerà ulteriori errori su scala più ampia. E poiché dobbiamo fare molte supposizioni quando modelliamo l'atmosfera, diventa chiaro con quanta facilità si possano sviluppare errori di previsione. Per una previsione perfetta, avremmo bisogno di rimuovere ogni singolo errore.

L'abilità di previsione è migliorata. Le previsioni moderne sono sicuramente molto più affidabili di quanto non fossero prima dell'era dei supercomputer. Le prime previsioni pubblicate nel Regno Unito risalgono al 1861, quando l'ufficiale della Royal Navy e appassionato meteorologo Robert Fitzroy iniziò a pubblicare previsioni sul Times.

I suoi metodi consistevano nel disegnare carte meteorologiche usando osservazioni da un piccolo numero di luoghi e fare previsioni basate su come il tempo si evolveva in passato quando le carte erano simili. Ma le sue previsioni erano spesso sbagliate, e la stampa di solito era pronta a criticare.

Un grande balzo in avanti è stato fatto quando i supercomputer sono stati introdotti nella comunità delle previsioni negli anni '50. Il primo modello di computer era molto più semplice di quelli di oggi, prevedendo una sola variabile su una griglia con una spaziatura di oltre 750 km.

Questo lavoro ha aperto la strada alla previsione moderna, i cui principi si basano ancora sullo stesso approccio e sulla stessa matematica, sebbene i modelli odierni siano molto più complessi e prevedano molte più variabili.

Oggi, una previsione meteorologica consiste in genere in più esecuzioni di un modello meteorologico. I centri meteorologici operativi di solito eseguono un modello globale con una spaziatura della griglia di circa 10 km, il cui output viene passato a un modello a più alta risoluzione in esecuzione su un'area locale.

Per avere un'idea dell'incertezza nella previsione, molti centri meteorologici eseguono anche una serie di previsioni parallele, ciascuno con lievi modifiche apportate allo snapshot iniziale. Questi piccoli cambiamenti crescono durante la previsione e forniscono ai previsori una stima della probabilità che qualcosa accada, ad esempio la percentuale di possibilità che piova.

Il futuro delle previsioni

L'era dei supercomputer è stata cruciale nel consentire lo sviluppo della scienza delle previsioni del tempo (e in effetti delle previsioni del clima). I moderni supercomputer sono in grado di eseguire migliaia di trilioni di calcoli al secondo, e può memorizzare ed elaborare petabyte di dati. Il supercomputer Cray del Met Office del Regno Unito ha la potenza di elaborazione e l'archiviazione dei dati di circa un milione di smartphone Samsung Galaxy S9.

Ciò significa che abbiamo la potenza di elaborazione per eseguire i nostri modelli ad alta risoluzione e includere più variabili nelle nostre previsioni. Significa anche che possiamo elaborare più dati di input durante la generazione della nostra "istantanea" iniziale creare un'immagine più accurata dell'atmosfera con cui iniziare la previsione.

Questo progresso ha portato ad un aumento della capacità di previsione. Una precisa quantificazione di ciò è stata presentata in uno studio su Nature del 2015 di Peter Bauer, Alan Thorpe e Gilbert Brunet, descrivendo i progressi nelle previsioni del tempo come una "rivoluzione silenziosa".

Mostrano che l'accuratezza di una previsione a cinque giorni al giorno d'oggi è paragonabile a quella di una previsione a tre giorni circa 20 anni fa, e che ogni decennio, guadagniamo circa un giorno di abilità. Essenzialmente, le previsioni a tre giorni di oggi sono precise quanto le previsioni a due giorni di dieci anni fa.

Ma è probabile che questo aumento di abilità continui in futuro? Ciò dipende in parte dai progressi che possiamo fare con la tecnologia dei supercomputer. Supercomputer più veloci significano che possiamo eseguire i nostri modelli a una risoluzione più elevata e rappresentare ancora più processi atmosferici, in teoria portando a un ulteriore miglioramento della capacità di previsione.

Secondo la legge di Moore, la nostra potenza di calcolo è raddoppiata ogni due anni dagli anni '70. Però, questo sta rallentando di recente, quindi potrebbero essere necessari altri approcci per fare progressi futuri, come aumentare l'efficienza computazionale dei nostri modelli.

Quindi saremo mai in grado di prevedere il tempo con una precisione del 100%? In breve, no. Ci sono 2×10⁴⁴ (200, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000) molecole nell'atmosfera in movimento casuale:cercare di rappresentarle tutte sarebbe insondabile. La natura caotica del tempo significa che finché dobbiamo fare ipotesi sui processi nell'atmosfera, c'è sempre la possibilità che un modello sviluppi errori.

I progressi nella modellazione meteorologica possono migliorare queste rappresentazioni statistiche e consentirci di formulare ipotesi più realistiche, e supercomputer più veloci possono permetterci di aggiungere più dettagli o risoluzione ai nostri modelli meteorologici ma, al centro della previsione c'è un modello che richiederà sempre alcune ipotesi.

Però, fintanto che ci sarà una ricerca per migliorare questi presupposti, il futuro delle previsioni del tempo sembra luminoso. Quanto possiamo avvicinarci alla previsione perfetta, però, resta da vedere.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato su The Conversation. Leggi l'articolo originale.