L'uragano Florence si sta dirigendo verso la costa degli Stati Uniti, proprio nel pieno della stagione degli uragani.

Gli uragani possono causare danni immensi a causa dei venti, onde e pioggia, per non parlare del caos mentre la popolazione generale si prepara per il maltempo.

Quest'ultimo sta diventando più rilevante, poiché il danno monetario dei disastri è in aumento. La crescente popolazione costiera e le infrastrutture, così come l'innalzamento del livello del mare, probabilmente contribuiscono a questo aumento dei costi dei danni.

Ciò rende ancora più imperativo fornire al pubblico previsioni tempestive e accurate, qualcosa a cui i ricercatori come noi stanno contribuendo attivamente.

Fare previsioni

Le previsioni degli uragani si sono tradizionalmente concentrate sulla previsione dell'andamento e dell'intensità di una tempesta. La traccia e le dimensioni della tempesta determinano quali aree possono essere colpite. Fare così, i previsori utilizzano modelli, essenzialmente programmi software, spesso eseguito su computer di grandi dimensioni.

Sfortunatamente, nessun singolo modello di previsione è costantemente migliore di altri modelli nel fare queste previsioni. A volte queste previsioni mostrano percorsi notevolmente diversi, divergendo di centinaia di miglia. Altri tempi, i modelli sono in stretto accordo. In alcuni casi, anche quando i modelli sono in stretto accordo, le piccole differenze in pista hanno differenze molto grandi in mareggiata, venti e altri fattori che influiscono sui danni e sulle evacuazioni.

Cosa c'è di più, diversi fattori empirici nei modelli di previsione sono determinati in condizioni di laboratorio o in esperimenti sul campo isolati. Ciò significa che potrebbero non rappresentare necessariamente completamente l'evento meteorologico attuale.

Così, i previsori utilizzano una raccolta di modelli per determinare una gamma probabile di tracce e intensità. Tali modelli includono il Global Forecast System del NOAA e i modelli globali del Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine.

Il Superensemble della FSU è stato sviluppato da un gruppo della nostra università, guidato dal meteorologo T.N. Krishnamurti, nei primi anni 2000. Il Superensemble combina l'output di una collezione di modelli, dando più peso ai modelli che hanno mostrato eventi meteorologici passati meglio previsti, tali eventi di cicloni tropicali atlantici.

La raccolta di modelli di un previsore può essere ampliata modificando i modelli e modificando leggermente le condizioni di partenza. Queste perturbazioni tentano di spiegare l'incertezza. I meteorologi non possono conoscere lo stato esatto dell'atmosfera e dell'oceano al momento dell'inizio del modello. Per esempio, i cicloni tropicali non sono osservati abbastanza bene da avere dettagli sufficienti su venti e pioggia. Per un altro esempio, la temperatura della superficie del mare è raffreddata dal passaggio di una tempesta, e se l'area rimane coperta da nuvole è molto meno probabile che queste acque più fredde vengano osservate dal satellite.

Miglioramento limitato

Nell'ultimo decennio, le previsioni del tracciato sono costantemente migliorate. Una pletora di osservazioni – dai satelliti, boe e aerei volati nella tempesta in via di sviluppo - consentono agli scienziati di comprendere meglio l'ambiente intorno a una tempesta, e a sua volta migliorare i loro modelli. Alcuni modelli sono migliorati fino al 40% per alcune tempeste.

Però, le previsioni di intensità sono migliorate poco negli ultimi decenni.

Ciò è in parte dovuto alla metrica scelta per descrivere l'intensità di un ciclone tropicale. L'intensità è spesso descritta in termini di velocità di picco del vento ad un'altezza di 10 metri sopra la superficie. Per misurarlo, i meteorologi operativi del National Hurricane Center di Miami guardano al massimo, velocità media del vento di un minuto osservata in un dato punto del ciclone tropicale.

Però, è estremamente difficile per un modello stimare la velocità massima del vento di un ciclone tropicale in un dato momento futuro. I modelli sono inesatti nelle loro descrizioni dell'intero stato dell'atmosfera e dell'oceano al momento dell'inizio del modello. Caratteristiche su piccola scala dei cicloni tropicali - come forti gradienti nelle precipitazioni, i venti di superficie e l'altezza delle onde all'interno e all'esterno dei cicloni tropicali non sono rilevati in modo così affidabile nei modelli di previsione.

Sia le caratteristiche atmosferiche che quelle oceaniche possono influenzare l'intensità delle tempeste. Gli scienziati ora pensano che migliori informazioni sull'oceano potrebbero offrire i maggiori vantaggi in termini di accuratezza delle previsioni. Di particolare interesse è l'energia immagazzinata nell'oceano superiore e come questa varia con le caratteristiche dell'oceano come i vortici. Le osservazioni attuali non sono sufficientemente efficaci nel posizionare i vortici oceanici nella posizione corretta, né sono efficaci nel catturare le dimensioni di questi vortici. Per le condizioni in cui l'atmosfera non limita fortemente la crescita degli uragani, queste informazioni oceaniche dovrebbero essere molto preziose.

Nel frattempo, i previsori perseguono metriche alternative e complementari, come le dimensioni dei cicloni tropicali.

Questo articolo è stato ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.