“Probabile”… “Sarà variabile”… “Potrebbe far qualcosa”…
Provate a intraprendere la professione del meteorologo e quando risponderete con una delle frasi su scritte l’interlocutore vi guarderà in maniera stranita, se non addirittura elencherà tutti i lavori possibili che potreste fare per guadagnarsi da vivere con dignità (questi sono i casi in cui vi andrebbe bene).
Concentriamoci però sulla parola “probabile”: è una scusa per lasciarsi un largo margine di errore (se effettivamente piove avete “azzeccato” altrimenti dato che l’evento era da ritenersi probabile non avete alcuna colpa) oppure è un modo di dire che lascia dietro di se larghe valutazioni scientifiche?
I modelli di previsione del tempo oggi diventano sempre più precisi, sebbene sia noto che questi avranno comunque un livello di impredicibilità intrinseco a lungo termine e che molti difetti non potranno mai essere eliminati. Basta imparare qualche tecnica di lettura e diventa un gioco da ragazzi poter fare una minima analisi della situazione del tempo futuro.
Ma cosa accade se si chiede una previsione a livello professionale? Mettetevi nei panni di un meteorologo, un professionista magari, dalla cui previsione dipende il suo stipendio: sarete ancora vaghi o ci penserete due volte prima di emettere un bollettino?
Bisogna sapere che la previsione finale viene elaborata basandosi su almeno tre fattori: il/i modello/i matematico utilizzato/i, l’esperienza, l’affidabilità delle due precedenti (non penserete che soltanto i modelli debbano essere affidabili vero?). Il modello è la base da cui partire; l’esperienza rappresenta il modo personale di approcciarsi alle previsioni, nonchè il lato “emotivo – culturale” del previsore; l’affidabilità è infine il livello di professionalità che caratterizza la previsione.
Soffermiamoci sull’affidabilità e traduciamola in termini fisico – matematici: quando un modello diventa affidabile? Potremmo dire quando la probabilità di prevedere correttamente una situazione fisica è alta. Quando un previsore diventa affidabile? Forse quando la percentuale di previsioni correttamente realizzate è alta (escludiamo naturalmente per ipotesi che il meteorologo sia un amante del gioco d’azzardo e che non elargisca responsi a caso).
In queste due nostre definizioni abbiamo quindi considerato il lato statistico della bellissima arte della previsione del tempo: siamo consci che nè il modello nè l’essere umano sono perfetti e quindi deve essere consentito un margine di probabilità per le previsioni errate. Lo sappiamo tutti che capita anche ai migliori meteorologi di sbagliare una previsione e con ciò non significa che non siano professionisti. Non lo sarebbero se la percentuale di previsioni sbagliate fossero abbastanza basse. Ma non dilunghiamoci troppo sui meteoman…
Pensiamo ai modelli matematici e alla nostra possibile interpretazione. Alla domanda “domani piove?” cosa dovremmo rispondere? Sarebbe molto professionale, lavorando su un solo modello, effettuare questo procedimento:
- cercare tutti gli eventi sinottici simili alla situazione in esame;
- suddividere gli output modellistici in “tempo sereno” (ovvero risposta NO) e in “tempo perturbato” (risposta SI);
- calcolare la probabilità che il tempo sia “sereno” / “perturbato” data la previsione “sereno” / “perturbato”;
- calcolare la probabilità che il modello dia tempo “perturbato” / “sereno” data la previsione sereno / perturbato;
- confrontare le suddette probabilità.
Vi sono naturalmente delle tecniche statistiche per quantificare e prendere decisioni in base ai risultati.
Dopo un’analisi del genere, estendibile a qualsiasi fenomeno fisico, potremmo elaborare una previsione, anzi l’incipit della previsione. Sicuramente l’analisi del modello andrebbe affiancata ad analisi dei termosondaggi e delle immagini da satellite, le quali possono e devono rinforzare il responso finale. Purtroppo siamo abituati a pensare che le icone che leggiamo sulle mappe meteorologiche dei vai meteoman rappresentino effettivamente quello che dovrebbe essere il tempo previsto e naturalmente ci “arrabbiamo” se poi piove e invece ci avevano assicurato una giornata di sole. Tutt’altro, come abbiamo visto: se notiamo l’iconcina del sole per esempio su Milano dobbiamo leggere “vi è una certa probabilità che il tempo sia soleggiato sulla città di Milano”. Poi che questa percentuale sia del 99% o del 5% è un altro discorso ma penso che ben pochi rimarrebbero ad ascoltare o controllare una previsione troppo … ricca di numeri!