Perché le previsioni del tempo spesso sbagliano

Uno dei fattori più noti – e puntualmente presi in giro – della meteorologia è la tendenza, apparentemente ineludibile, a non azzeccare le previsioni: tempeste tropicali derubricate ad acquazzoni, blizzard (fortunatamente) meno dannosi del previsto, cieli che dovevano essere sereni e si scoprono piovosi. Perché il meteo, per quanto generalmente affidabile, sbaglia ancora così tanto?

Per capirlo occorre prima comprendere di cosa parliamo: il sistema si basa su più di undicimila stazioni di osservazione dislocate intorno al mondo che raccolgono su base oraria i dati di temperatura, velocità di venti e intensità di precipitazioni. Unendo questo materiale a quello raccolto da sonde aerostatiche, satelliti e strumentazioni poste su navi mercantili, i computer dell’aeronautica generano modelli predittivi basati anche sulle condizioni registrate in passato. I meteorologi, a quel punto, intervengono sui risultati, modificandoli all’occorrenza sulla base dei dati che arrivano in tempo reale.

Ne risultano predizioni che possono divergere fino a diventare opposte: per l’anno scorso, scrive l’Economist, il Dipartimento meteorologico indiano aveva previsto un periodo privo di precipitazioni, mentre Skymet, una società privata, aveva puntato su una piovosità nella media (il risultato reale era una via di mezzo: un calo di precipitazioni del 14% rispetto alla media). Legare un evento atmosferico a un luogo preciso è altresì difficile, anche perché gli strumenti che ne monitorano i segnali, come i termostati, sono ancora lungi dall’essere infallibili.

Eppure, nonostante tutto, le previsioni meteo sono in miglioramento costante. Le proiezioni sulle condizioni meteo a distanza di cinque giorni sono accurate come quelle dei due giorni erano decenni fa, e le previsioni degli uragani sbagliano in media di “appena” 161 km, contro 560 di un quarto di secolo fa. I meteorologi oggi dividono il pianeta in una griglia di blocchi bidimensionali di 13×13 km per fare le loro previsioni, e anche questo è un miglioramento netto in termini di precisione dei modelli utilizzati.