Meteo e Previsioni meteo 16gg_Valpelline

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Modelli meteo 16gg_Valpelline ad alta risoluzione WRF,CFS,WWW3 per eolico, fotovoltaico, protezione civile. Il modello per le previsioni meteo 16 giorni 16gg_Valpelline è aggiornato regolarmente secondo una cadenza atipica. Inoltre sono disponibili previsioni meteo 16 giorni 16gg_Valpelline per 7000 comuni italiani e 8000 location nel mondo Previsioni meteo 16gg_Valpelline meteo 16gg_Valpelline meteo 16 giorni 16gg_Valpelline
I modelli fisico matematici che siamo abituati a consultare giornalmente, risolvono l’equazione dell’atmosfera attraverso complessi sistemi di equazioni differenziali. Vista la difficoltà intrinseca di queste equazioni e la mancanza di un metodo matematico per risolvere esattamente, molti aspetti vengono parametrizzati e quindi semplificati. Il risultato finale, tuttavia, è univoco e per questo motivo si definisce “deterministico” , ovvero la soluzione è determinata in partenza dall’equazione che i calcolatori andranno a risolvere.

I modelli climatologici: 

I modelli climatologici come il nostro CFS, invece, partono da un approccio sensibilmente diverso e, di conseguenza, anche le mappe vanno interpretate in maniera differente. Oltre alla parte deterministica, entra in campo la statistica in una duplice veste.

In primo luogo tutte le mappe di anomalia, siano esse di precipitazione o di temperatura, sono riferite ai “valori medi” climatologici attesi per quel periodo, nel nostro caso le pentadi . Ciò significa che prima di tutto bisogna conoscere la normalità climatica, ed in seguito applicare la correzione suggerita dalle mappe. Facciamo un esempio concreto: se le precipitazioni previste sul Mezzogiorno della nostra penisola sono molto inferiori alle medie, ovvero anomalia decisamente negativa, nel cuore dell’estate, ciò si tradurrà in una previsione di siccità con assenza totale, o quasi, di piogge. Questo perché le medie precipitative di Luglio e Agosto sono molto basse già in partenza. La stessa anomalia negativa di precipitazioni, per lo stesso periodo dell’anno, ma lungo l’Arco Alpino, assume tutt’altro significato. La normalità climatica, infatti, prevede frequenti temporali sui nostri rilievi, per questo motivo un’anomalia negativa non implica affatto assenza di precipitazioni, ma semplicemente minore instabilità rispetto alla norma. Temporali e rovesci, quindi, saranno comunque possibili.

 

Un discorso analogo si può fare per le temperature: una pentade con anomalie termiche positive, non significa affatto anticiclone africano e canicola insopportabile, ma semplicemente un periodo stabile e soleggiato. Una regola d’oro per interpretare i modelli climatologici è non limitarsi ad analizzare una singola pentade, ma ad inquadrare un periodo temporale più ampio, per meglio rendersi conto della linea di tendenza delineata. E’ proprio questa la parola chiave quando si parla di modelli climatologici: linea di tendenza. Non stiamo osservando una previsione di precipitazioni e temperature, bensì uno scostamento dalla media su un periodo di 5 giorni e, proprio per questo motivo, le informazioni che possiamo trarre sono per forza di cose generiche e disegnano uno scenario medio, non un bollettino meteorologico.

 

Un altro aspetto fondamentale per approcciare in maniera corretta il modello CFS, sta nell’assiduità con la quale vanno consultate le carte. Non ci si può limitare, infatti, ad una singola occhiata per una pentade distante 30 o 45 giorni. Così come seguiamo gli aggiornamenti dei modelli “deterministici” così anche i modelli climatologici hanno un’inizializzazione che determina gli outputs finali. E qui entra in gioco la statistica, per la seconda volta. Come già accennato, anche i modelli climatologici hanno un’inizializzazione, che però non si limita ad un istante preciso, bensì viene dilatata ad una finestra di un mese. Ciò significa che i vari scenari delineati dal modello “genitore” GFS-ENS vengono raccolti per un mese. Attraverso sofisticati algoritmi messi appunto da Datameteo appositamente per il modello climatologico CFS, vengono ricavate delle linee giuda entro le quali, da un punto di vista statistico, si ha la massima probabilità che ricada la soluzione. 

In parole povere, sappiamo che il modello GFS-ENS propone diverse soluzioni, in gergo chiamate spaghetti, che differiscono anche sensibilmente tra di loro. Tutta questa mole di dati viene raccolta per un mese e filtrata statisticamente. In questo modo siamo in grado di ricavare quale sono i valori massimi e minimi attesi, oltre ai valori medi più probabili. Su queste fondamenta “statistiche” viene accoppiato un modello oceanico, fondamentale quando si parla di climatologia e non di meteorologia, ed “il gioco è fatto”. Proprio per quanto appena spiegato è utilissimo seguire le varie uscite del modello, per poter apprezzare se le linee di tendenza mostrate vengono confermate col passare dei run o meno, in modo da avere sempre il polso della situazione.

A completare il quadro, oltre alle mappe, Datameteo vi fornisce dei riepiloghi puntuali, molto intuitivi e veloci da consultare. Per ogni regione italiana e per ogni pentade, vi è indicazione delle anomalie termiche, pluviometriche ed igrometriche attese. In particolare scostamenti maggiori di 3°C rispetto alla media determinano un'anomalia termica, scostamenti maggiori al 15% nelle piogge fanno scattare l'anomalia precipitativa, mentre scostamenti superiori al 50% implicano anomalie igrometriche.

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