Meteo e Previsioni meteo 16gg_Zlikha
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Dati 16gg_Zlikha e Previsioni meteo 16gg_Zlikha con aggiornata allerta meteo 16gg_Zlikha ed incendi.
Modelli meteo 16gg_Zlikha ad alta risoluzione WRF,CFS,WWW3 per eolico, fotovoltaico, protezione civile.
Il modello per le previsioni meteo 16 giorni 16gg_Zlikha è aggiornato regolarmente secondo una cadenza atipica.
Inoltre sono disponibili previsioni meteo 16 giorni 16gg_Zlikha per 7000 comuni italiani e 8000 location nel mondo
Previsioni meteo 16gg_Zlikha
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Per un utente non esperto una ricerca sui internet della previsione per la sua località preferita lo indirizza nella maggior parte dei casi su di una pagina di qualche portale meteo con le classiche previsioni automatiche.Queste, frutto dell'elaborazione di modelli meteorologici possono fornire una informazione automatizzata talvolta "ragionata" da settaggi modellistici che richiedono però ingenti risorse di calcolo e altre volte più sgrammaticata, con scenari di previsione altamente improbabili .
La domanda nasce quindi spontanea: "Cosa serve per far "ragionare" un modello meteorologico?"
La risposta parrebbe scontata e può essere riassunta molto banalmente nell'immagine sotto tratta da un video pubblicato da Datameteo con l'intento di spiegare meglio quale secondo noi è un approccio corretto e soprattutto globale ad una previsione meteorologica "ragionata". Non abbiamo usato sinora il vocabolo previsione corretta poichè è praticamente impossibile ottenere delle previsioni meteorologiche automatiche, con performances ottimali in ogni luogo,utilizzando solo la pura tecnologia dei modelli meteo.
Con dei buoni dati meteorologici posso quindi far ragionare meglio il modello a patto che le reti di rilevamento meteorologico elaborino dati congruenti e validabili. Ogni nazione ha quindi una sua struttura peculiare di stazioni meteorologiche che provvedono a diffondere in accordo con le policy stabilite dall'organismo internazionale (World Meteorological Organization) , tutti una serie di dati e rilevamenti atmosferici che sono poi la base dell'inizializzazione dello stato dell'atmosfera su cui sono calcolati i modelli meteorologici a scala globale. Gli americani rendono queste informazioni disponibili gratuitamente in rete attraverso il modello di previsione denominato GFS (Global Forecast Model) mentre il corsorzio europeo di Reading pubblica a pagamento il modello del centro di previsione ECMWF (European Centre for Medium Range Forecast).
Se gli americani hanno come politica quello del miglioramento delle loro emissioni attraverso un lavoro di cooperazione spesso gratuito
tra enti, università e privati, gli europei sviluppano il progetto in modo più corporativo in seno ai vari partecipanti.
L'Italia anche in questo caso fa vedere la parte peggiore di se stessa si presenta sulla scena internazionale frammentata e scientificamente rissosa.
Al di là però dei campanili cerchiamo di preservare, conservare e per quanto possibile migliorare le attuali reti osservative. Senza di esse una previsione attendibile è oggetto arduo e sarebbe quasi impossibile alimentare in modo corretto e continuo i modelli meteorologici a scala limitata i famosi LAM che promettono di svelare i segreti del tempo di qualsiasi località inserita nel dominio di calcolo del modello.
Promettono ma spesso non mantegono. Ad esempio in questi giorni sul Nord Ovest d'Italia quasi tutti i modelli a scala locale LAM dai più blasonati ai meno conosciuti, sovrastimano le minime termometriche da un minino di 2° sino a punte di 5°C. Stessi grossolani errori si sono verificati a macchia di leopardo nel corso delle ultime piogge alluvionali. Una attenta analisi dell'ammontare delle precipitazioni ha evidenziato svarioni da guinness dei primati un pò su tutti gli attori della meteorologia in Italia, Datameteo incluso.
Quindi a parte i proclami, i modelli non hanno funzionato bene? Possiamo annotare che fenomeni piovosui come quelli degli ultomi tempi molto più concentrati ed estremi mettono in difficoltà la memoria storica del nostro clima, non ancora abituata a queste nuove tendenze. In pratica il modello ragiona senza avere le idee chiare sugli scenari.
Quindi il filtrare con accuratezza, aggiornare frequentemente i dati atmosferici in ingresso e cercare di affinare ed ottimizzare le risorse di calcolo e gli schemi fisici dei modelli a scala limitata può ovviare in parte ai problemi sopra descritti. Riuscire a farlo con buoni risultati ed una copertura previsionale a livello nazionale è un obbiettivo a cui Datameteo sta alacremente lavorando.
Che percezione ha però l'utente non esperto dell'accuratezza delle previsioni ?
Siamo un pò tutti meteorologi pronti a sciorinare nomi numeri e simboli senza fare caso che questi cambiano radicalmente nel giro di poche ore o che hanno il valore di un proclama che viene aggiustato a seconda di come cambia il vento..In effetti è importante il senso di sicurezza che può alimentare una previsione: farà freddo, farà caldo, farà vento, farà molta pioggia?..Da questo poi può scaturire l'allerta che dovrebbe essere sempre ragionata sull' evento meteo e non sulla notizia. Quando un evento meteorologico giustamente diventa una notizia l'aspettativa del cronista e del lettore poco esperto sono sempre quelli di una massimalizzazione della causa ed effetto..
Se si avveral'allerta la tendenza è quella di si esaminare mai in profondità l'evento meteorologico cioè la causa ma si guarda con giusta apprensione all'effetto. Se la previsione non si avvera ci si trincera dietro: meglio un avviso in più che uno in meno. Difficile trovare un equilibrio..e non sta a noi indicarne uno.
Ci piacerebbe però raccontarvi come stiamo cercando di far ragionare a modo nostro i modelli meteorologici
Nell'immagine sopra potete vedere la comparazione della distribuzione di
ventosità comparata tra il dato dell'anemometro in r
osso e tre differenti settaggi di una ricostruzione del vento fatta facendo girare a ritroso quindi in modalità storica una particolare versione del modello meteorologico normalmente utilizzato per la previsione a scala locale. La morale oltre alle complesse sigle che rilevano la tipologia di ricostruzione del dato basato sui dati
americani (CFSR), europei (ERA), satellitari (MERRA) è che si possono raggiungere precisioni simili a quelle delle misure. Unendo poi i tre differenti approcci in uno unico tramite una tecnologia che si chiama
ENSEMBLE ( insieme ) è possibile addirittura affinare ancora il risultato. In questa direzione stiamo sperimentando un modello basato su questa tecnologia che pare
dare ottimi risultati ad una risoluzione che impegna capacità e tempi di calcolo economicamente sostenibili.
Come si è potuto capire la strada da percorrere per avere previsioni sempre più affidabili è quella di utilizzare al meglio le fonti che possono aiutarci a capire maggiormente lo stato caotico dell'atmosfera come ad esempio i
dati da satellite. Forse non tutti sanno che le immagini che venono trasmesse dal satellite meteorologico possono essere trasformate in dati sullo stato dell'atmosfera costantemente aggiornati da una buona risoluzione.
Con questa tecnologia Datameteo corregge ogni ora la previsione a breve termine di
temperatura dell'aria ,
radiazione solare,
nuvolosità per le prossime due ore. I risultati dimostrano le ottime performances riassunte anche nel grafico sopra che mostra in giallo la previsione di
temperatura dell'aria prevista dal modello con l'aiuto del
satellite confrontata con la
misura della stazione in
rosso.
Parametri come la
ventosità e l'ammontare delle
precipitazioni non sono convenientemente stimabili con il solo aiuto della fonte satellitare in quanto il responso su queste due variabili è ancora alquanto approssimativo. Per queste variabili può essere integrato un approccio tramite diverso ad esempio tramite l'integrazione dei segnali di
precipitazione provenienti dalle reti
radar-meteorologiche.
Datameteo oggi per determinati tipi di previsione a fine energetico ad esempio utilizza flussi di previsione aggiornati ogni
ora per le prossime due, tramite la piattaforma
Datameteo NOW con utilizzo anche di tecnologie di miglioramento della stessa previsione su punto tramite tecnologie di correlaizone statistica o neurale. Queste frontiere permettono di avere previsioni specifiche ad area limitata affidabili in qualsiasi
condizione climatica.
Stiamo ad oggi lavorando ad una
piattaforma globale di previsione ragionata secondo i canoni che abbiamo esposto sopra.L'affrontare una tale sfida comporta una serie infinita di problematiche, al fine di trovare il miglior assetto modellistico, sistemi di correzzione in relazione anche alle risorse e alle tempistiche di calcolo.
La Carta delle precipitazioni sopra riassume i risultati sinora raggiunti e valutabili gratuitamente sul portale attraverso queste immagini di qualità che riproducono con accuratezza la previsione meteorologica.Sul fronte delle previsioni meteorologiche automatiche ragionate Datameteo NOW da qualche mese aggiorna ogni ora per quella seguente le previsioni di ogni comune utilizzando questa tecnologia mista modello meteorologico, satellite, approccio statistico.I lavori sono in progress come i continui test e ampi spazi di miglioramento sono possibili ma saranno resi disponibili sull'intero dominio di calcolo solo dopo tutte le verifiche del caso.
Come abbiamo avuto modo di osservare anche all'utimo Meteo World Expo fiera tenica di settore a Bruxelles, l'uomo ,il professionista è ritornato elemento centrale rispetto alla tecnologia sia osservativa che previsionale. Le nuove frontiere della sensoristica meteorologica hanno raggiunto ormai dei gradi di complessità che è più conveniente affidare l'osservazione ad esperti occhi umani che a complicati algoritmi che ad esempio nel caso dei visibilimetri per la misura della visibilità registrano malfunzionamenti in caso di particolari condizioni di ghiaccio che schermano in modo anomalo il sensore..
Lo stesso dicasi per i modelli..L'intelligenza umana sempre al centro anche nel valutare una previsione..Vedremo poi se la prognosi dell'allerta della carta precipitazione indicata dalle piogge previste per Calabria Ionica, Sicilia Orientale, saranno state veritiere.