Freddo: Cassardo (UniTo), previsioni a 3 o 6 mesi sono le meno affidabili

Roma – “Le previsioni stagionali sono un prodotto che usa un approccio di tipo statistico per valutare la probabilità che emerga un segnale comune dalle varie simulazioni che compongono l’insieme delle corse (effettuate partendo per ciascuna da una condizione iniziale lievemente diversa dalle altre). Andando a vedere l’affidabilità nel tempo delle previsioni, si nota una regolare decrescita all’aumentare del tempo di previsione, e le previsioni a 3 o 6 mesi sono tra le meno affidabili”. Lo ha spiegato Cludio Cassardo, meteorologo dell’Università di Torino a comento di uno studio, pubblicato da alcuni ricercatori cinesi secondo il quale stiamo per affrontare l’inverno più caldo mai registrato.
“Oltre a guardare i prodotti relativi agli insiemi composti da varie corse di un singolo modello, come lo è questa mappa cinese – ha spiegato Cassardo – può essere utile guardare anche prodotti analoghi simili ma calcolati da altri centri meteorologici. In Europa, ad esempio, abbiamo l’ECMWF (e altri ancora). Il commento della mappa del ricercatore cinese mostra indubbiamente una fascia di temperature più alte della norma proprio in Cina, ma anche tra Canada e USA centrosettentrionali, in Africa e in sud America (con l’evidente lingua calda sul Pacifico tropicale tipica di El Nino)”. “Le mappe prodotte da altri modelli – ha aggiunto – per esempio quella prodotta da ECMWF e relativa allo stesso periodo dic23-feb24, mostra una situazione un po’ diversa, soprattutto tra Cina e India (mentre le altre aree calde sopraccitate, in linea di massima, sono abbastanza confermate, incluso El Nino)”.
“Due ulteriori note – ha aggiunto – : sulla mappa cinese, l’Europa e l’Italia si colloca tra +0,2 e -0,4 °C e invece sulla mappa ECMWF (+1/+2 °C): direi una bella differenza! Il fatto che due prodotti simili di due enti diversi, fatti con modelli diversi, portino a risultati diversi, sinceramente mi fa vedere come poco affidabile il risultato, paradossalmente anche nelle aree in cui il segnale è comune (potrebbe essere casuale). Se la tecnica funzionasse, anche usando modelli diversi dovrei trovare segnali simili, o quanto meno omologhi. A differenza di molti miei colleghi, che sono quasi dei “credenti” su questo tipo di prodotti, io li guardo con curiosità, ma continuo a non riporvi troppa fiducia, almeno per il momento. Vedremo se, con le nuove tecniche di intelligenza artificiale, si riuscirà ad arrivare a prodotti meno “ballerini”… ma credo che ci vorrà ancora molto tempo”.(30Science.com)