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Servizio meteorologico nazionale in Italia …finalmente ci siamo?

Anche in Italia è arrivato il momento di iniziare a centralizzare i servizi meteorologici condensando i dati meteorologici in un'unica identità il servizio meteo nazionale con la politica dell'Open Data. Siamo quindi alle prime fasi propedeutiche per l’avvio dell’Agenzia Italia Meteo (AIM) istituita con l’articolo 51 della legge di Bilancio 2018. Si parte quindi da MISTRAL: così è stato denominato il progetto Meteo Italia Supercomputing portal finanziato dal programma dell'UE CEF per la raccolta e distribuzione dei dati meteorologici nazionali.

Esempi virtuosi di servizi meteorologici nazionali possiamo identificarli in moltissimi paesi nel mondo, a partire dalla vicina Francia per arrivare ad un efficientissimo servizio  meteo delle Filippine, il PAGASA. Gli Stati Uniti dal canto loro hanno fatto storia in merito alla centralizzazione ed erogazione dei dati nazionali e internazionali, con NOAA e NASA che da qualche decennio ormai erogano in modalità gratuita aperta a tutti (open data) i dati meteorologici raccolti , i modelli previsionali (GFS) e le reanalisi (MERRA CFSR), etc.

In Europa la situazione è frammentata , il centro di Reading ECMWF ha negli ultimi anni nel perimetro del progetto Copernicus sta aprendo sempre più la strada per l'utlizzo e l'erogazione dei dati in formati standard e open. Analizzando lo stato dell'arte dei paesi membri è interessante segnalare che soltanto l'Italia (sino ad oggi) e la Grecia non sono dotati di un servizio meteorologico nazionale civile. In Italia, nonostante il tentativo con il Servizio Meteo Nazionale Distribuito avviato sulla carta con il D.L. 11 di giugno 1998 n.180 poi interrotto e riavviato successivamente ma senza ottenere un reale risultato operativo, l'Aeronautica Militare ha sempre svolto questo ruolo tramite il COMet (Centro Operativo per la Meteorologia) coordinando le attività meteorologiche in sinergia con le varie ARPA e DPC.

Datameteo  partecipa al Hackathon MISTRAL 2019 al tavolo Meteo Provider per la costituzione del portale nazionale degli Open data meteorologici

All'Hackathon Mistral 2019 svoltosi al Politecnico di Milano nel Laboratorio Fantoli presso il Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale, Datameteo ha partecipato al tavolo Provider Meteo.
L’incontro durato l'intera giornata del 30 maggio 2019 ha coinvolto molti stakeholder suddivisi in tavoli tematici: media, trasporti, agricoltura, assicurazioni, energia, sport ed eventi, provider meteo, ricerca, istituzioni.

Ogni partecipante selezionato ha potuto confrontarsi ed esprimere le proprie necessità e desideri con lo scopo di fornire al coordinamento MISTRAL il più ampio feedback rispetto all'utilizzo e all'impiego dei dati meteorologici.
Un lavoro scandito da più argomentazioni suddivise in sessioni di discussioni nelle quali ogni tavolo in 40 minuti aveva modo di raccogliere i pareri di tutti i partecipanti e condensare in una slide il risultato della discussione.

“Ho registrato un forte interessamento “ spiega Gabriele Ghibaudo di Datameteo “al tavolo con i colleghi provider, ogni argomento ci ha stimolato e la discussione è stata molto costruttiva. La risultante maggiormente dibattuta è stata l’assoluta e stringente necessità di poter finalmente disporre di un servizio coordinato di raccolta dati con garanzia di validazione , standardizzazione ed elevata fruibilità dei formati output. Se da una parte per i provider meteo l’istituzione di un servizio dati nazionale potrebbe essere visto come un motivo di esclusione per molti servizi che attualmente erogano al mercato, dall’altra la lungimiranza e la sensibilità dei rappresentanti al tavolo ha evidenziato che solo con una miglior interoperabilità dei servizi meteorologici regionali e  l’adozione di standard internazionali si può incrementare il livello dei servizi a valore aggiunto che ogni provider genera”

Le previsioni meteo , i dati osservati e le problematiche di settore… una sfida per il futuro

Durante la giornata è emerso chiaramente che i dati meteorologici, siano essi osservati o previsti, impattano in modo rilevante su tutti gli ambiti di mercato coinvolti nell’Hackathon. Per il settore assicurativo per esempio è fondamentale che i dati siano disponibili e validati in modo che possano assumere un valore legale ed essere impiegati sia nel processo di liquidabilità danni, assunzione e pricing polizze.  Il comparto Energia che vantava al tavolo alcuni dei massimi rappresentanti nazionali in ambito del comparto  di riferimento, ha evidenziato l’importanza strategica di un servizio di rilevamento dati capillare , validato e ha specificato la necessità di integrare un maggior numero di sensori di radiazione solare sul territorio a favore del monitoraggio della produzione di energia rinnovabile fotovoltaica.

La vision rispetto al progetto Open Data meteo Nazionale by Datameteo.com®

Datameteo in  linea con gli altri partecipanti al tavolo dei Provider Meteo, ha voluto accentuare la necessità di guardare oltre i confini. Senza dover andare fuori dall’Europa, alcuni degli stati membri da anni sono dotati si un sistema di raccolta coordinata dei dati ed erogazione tramite tecnologie e standard ad altissima capacità con elevata fruibilità dei flussi da parte di qualsiasi utente più o meno esperto.

Il vero valore di un dato meteorologico sta anche nella sua distribuzione.
Riteniamo obsoleti e fuori luogo alcune metodologie ad oggi ancora presenti sul territorio ove è necessario attendere giorni per poter ricevere via email un flusso dati di qualche stazione meteo.
Alcuni paesi esteri non solo distribuiscono in formato open data i dato meteorologico osservato dalle strumentazioni che gli enti locali hanno disseminato sul territorio (stazioni meteo, webcam, radar meteorologici, profili verticali, boe, etc) ma erogano anche i loro modelli meteorologici previsionali . Disporre di un modello previsionale nazionale open data costituisce un punto di partenza a cui anche i provider meteo potrebbero attingere per creare servizi a valore aggiunto oltre che impiegarlo per aumentare la capacità dei singoli algoritmi basati su meteo di  Multimodel Ensemble Forecasting.