L‘idea più sbagliata che ci si possa fare di una macchina è pensare che abbia un’anima. No, non si possono umanizzare le macchine; i modelli meteorologici non vanno in confusione, non sono esseri pensanti, non decidono e non cambiano idea. Sono macchine che eseguono un programma, ovvero un comando che gli è stato impartito. I computer fondamentalmente sono stupidi: fanno solo quello che gli dici di fare, ma lo fanno infinitamente più veloce di quanto noi saremmo in grado di fare. I modelli meteorologici simulano lo stato futuro dell’atmosfera partendo dalle leggi della Fisica, che sono quelle, sempre, ma mostrano scenari con probabilità. Dire che i modelli sbagliano porta a banalizzare e delegittimare il metodo scientifico.
Il vero errore, quando si parla di previsioni, è pretendere delle risposte nette da un sistema che per sua natura invece è incerto e non lineare. Il problema non sono i modelli, ma l’idea che debbano sempre fornire una risposta unica e perentoria, decidendo con giorni di anticipo cosa succederà. Una corsa deterministica a molti giorni di distanza non è una previsione, ma una delle possibilità; mostrarlo come certezza crea aspettative e quindi delusioni. Per questo i progressi nella capacità di calcolo non sono stati indirizzati ad allungare i tempi di una previsione, ma a far correre diversi run paralleli allo scopo di limare i margini di errore e migliorare il segnale probabilistico, quindi la qualità sul breve termine.
L’atmosfera non segue un filo narrativo lineare, spesso è vicina a una soglia ma basta poco per far pendere l’evoluzione da una parte o dall’altra. Perché per sua natura, l’atmosfera contiene una frazione che sfugge ai calcoli della Fisica e che si chiama “componente caotica“. Maggiore è questa frazione e minore è la validità delle soluzioni calcolate dal modello, quindi minore sarà la stabilità del modello e, di conseguenza, minore sarà anche la probabilità di uno scenario o di una serie di scenari. E, guarda caso, questo accade più di frequente proprio in caso di eventi meteorologici perturbati e/o turbolenti, caratterizzati dall’intervento di masse d’aria fredda. Per questo i run possono cambiare anche in modo marcato, soprattutto se si guarda il solo run deterministico. Per questo occorre individuare il segnale medio di tutte le corse calcolate dal modello, non di una sola (magari quella che ci garba di più…). Per questo bisogna capire quanto questo scenario medio sia probabile capacitandosi di quanto divergono gli scenari che costituiscono il segnale medio Non è un indovinare, quello lo fanno i chiromanti e non certo utilizzando strumenti scientifici, ma è leggere le probabilità e capire quanto il sistema è stabile oppure no.
La delusione ci può stare quando poi le cose non vanno nel modo sperato (fermo restando che la speranza non è contemplata nel metodo scientifico), ma è soprattutto l’aspettativa che è sbagliata. La delusione nasce proprio dal divario tra l’aspettativa (esempio voglio la neve) e la realtà probabilistica (che è appunto una probabilità non una certezza).
Le mappe possono deludere ma non ingannano. Quando una previsione non è chiara, non è confusione, è bassa probabilità, è la componente caotica che entra a gamba tesa sulle soluzioni matematiche. E l’incertezza non è un nemico, ma fa parte proprio del metodo scientifico. Se la si conosce bene, altrimenti si può fare anche dell’altro nella vita….
Prof. Francesco Nucera – adattamento Luca Angelini