Questo articolo tratterà vari aspetti dei modelli meteorologici, tra cui:

Cominciamo con un esempio. Domani alle 14:00 il modello meteorologico europeo ECMWF potrebbe prevedere un vento di 15 nodi da est sull'isola di Wight. Ci si potrebbe chiedere in primo luogo come viene calcolata tale previsione del vento e, più in generale, come funziona un modello meteorologico numerico. Inoltre un altro modello come il modello americano GFS potrebbe prevedere qualcosa di diverso, creando confusione per chiunque.

Questo articolo approfondirà come sono progettati i modelli meteorologici e come funzionano. Comprendendo questi concetti, il marinaio sarà in grado di interpretare meglio le previsioni meteorologiche numeriche e confrontare i diversi modelli, con l'obiettivo di prendere decisioni migliori e più sicure in mare.

I modelli meteorologici spesso producono previsioni diverse per la stessa località, il che può creare confusione per i marinai. Ad esempio, domani alle 14 il modello meteorologico europeo ( ECMWF ) potrebbe prevedere 15 nodi di vento da est sull'Isola di Wight, mentre il modello americano (GFS) prevede qualcosa di diverso. Ma come vengono generate queste previsioni e perché i modelli a volte non sono d’accordo?

Questo articolo esplora come sono progettati i modelli meteorologici numerici e come funzionano. Comprendendo questi concetti, i marinai possono interpretare meglio le previsioni, confrontare diversi modelli e prendere decisioni più sicure e informate in mare.

I modelli meteorologici sono un argomento complesso, quindi iniziamo con un semplice confronto. Le previsioni meteorologiche numeriche sono come " cuocere una torta ".

Analizziamo ora nel dettaglio questi quattro passaggi:

Per prevedere il tempo in futuro, devi prima conoscere il tempo attuale.
Questo è il punto di partenza e il modello meteorologico calcolerà il cambiamento da questo stato iniziale. In Meteorologia, questo punto di partenza è chiamato Condizioni Iniziali e può essere riassunto come un'istantanea dell'atmosfera attuale .

Conoscere lo stato dell’atmosfera oggi significa dover misurare tutti i parametri meteorologici, come la velocità del vento, la direzione del vento, la pressione, la temperatura e l’umidità. Questo deve essere fatto ovunque, in tutto il mondo, non solo in superficie ma anche in quota. Per questo compito complesso vengono utilizzati numerosi strumenti, tra cui stazioni terrestri, boe, navi, aerei, satelliti e molto altro, come mostrato nell'immagine seguente.

L'immagine qui sopra è impressionante, ma la realtà è che lo stato dell'atmosfera in un dato momento non può essere conosciuto perfettamente, sia a causa della mancanza di dati che dell'imprecisione degli strumenti meteorologici. La conclusione è che l’imprecisione delle condizioni iniziali è uno dei motivi per cui le previsioni meteorologiche numeriche non possono essere perfettamente accurate e le previsioni non possono essere corrette al 100% del tempo.

Quindi, riassumendo, non avendo le condizioni iniziali perfette, cioè gli ingredienti perfetti, non è possibile fare una previsione perfetta, cioè una torta perfetta.

Anche creare le condizioni iniziali è un processo complesso e diverse agenzie meteorologiche creano diverse condizioni iniziali per rappresentare la stessa atmosfera allo stesso tempo .
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Ad esempio, i due modelli meteorologici, GFS e ECMWF , anche se utilizzano molti degli stessi dati strumentali per creare condizioni iniziali, forniscono condizioni iniziali diverse. Questo è uno dei motivi per cui il GFS e ECMWF possono differire. Inoltre, come nota a margine, PredictWind utilizza queste due diverse condizioni iniziali per generare due diversi modelli proprietari:

Infine, le Condizioni Iniziali vengono generate quotidianamente in orari specifici utilizzando l'ora UTC. In genere, vengono indicati come 0 UTC o 12 UTC .

Le condizioni iniziali vengono quindi utilizzate per prevedere il tempo un po' più tardi, denominato passo temporale del modello , e questo può essere riassunto in un'unica equazione:

Questa equazione inizia al tempo uguale a 0, che è ora , cioè 0 UTC. La previsione del tempo, diciamo 1 minuto dopo, è il tempo delle Condizioni Iniziali più un termine F(A), che rappresenta la combinazione di tutti i tipi di forzante che possono verificarsi moltiplicata per l'intervallo temporale (ad esempio 1 minuto) per eguagliare il cambiamento del tempo durante questo minuto. Quindi, continuiamo per il minuto successivo e per il minuto successivo finché non otteniamo una previsione a 10 giorni.

Il paragrafo seguente discuterà la funzione F , che è l' equazione fisica che costituisce il cuore di un modello meteorologico.

L'atmosfera è troppo grande e complessa per essere simulata tutta in una volta, quindi gli scienziati la dividono in una griglia 3D. Immagina di tagliare l'atmosfera in piccoli cubi, come un gigantesco cubo di Rubik. Ogni cubo rappresenta un piccolo pezzo dell'atmosfera e il modello calcola cosa sta succedendo al suo interno.

Il cubo ha una lunghezza definita ed è la risoluzione del modello meteorologico. Può essere espresso in gradi o chilometri. Ad esempio, il modello ECMWF ha una risoluzione di 0,1° o 9 chilometri.

Il modello meteorologico utilizza equazioni matematiche per prevedere come cambierà ciascun cubo nel tempo. Queste equazioni si basano sulle leggi della fisica, come le leggi del movimento di Newton e le leggi della termodinamica. Queste equazioni sono presentate nell'immagine seguente.

Queste equazioni sono intimidatorie, ma sono essenziali poiché vengono utilizzate da tutti i modelli meteorologici. Non è necessario comprendere queste equazioni in dettaglio, ma una comprensione di base di alcuni termini può aiutare il lettore a non considerare un modello meteorologico come una scatola nera.

Di seguito abbiamo inserito due video e un articolo per il lettore interessato, ma sentiti libero di passare alla sezione 1c.

Il computer esegue la simulazione per ogni punto della griglia e per ogni passaggio temporale, calcolando così come si evolve l'atmosfera nel tempo ovunque sul globo. Questo processo viene ripetuto più e più volte, aggiornando la previsione per la fase temporale successiva fino al raggiungimento della durata totale della previsione (ad esempio 10 giorni per ECMWF ). L'output del modello è solitamente semplificato e distribuito ogni ora (anche se il timestep del modello è molto più breve, intorno a pochi minuti). Per eseguire questi modelli sono necessari computer molto grandi; vedere l'immagine qui sotto.

Il calcolo di una previsione meteorologica a 10 giorni richiede alcune ore, e questo è uno dei motivi per cui la previsione che utilizza le condizioni iniziali alle 0 GMT non è disponibile alle 0 GMT. In genere, sono necessarie alcune ore e la previsione GFS 0 GMT è disponibile alle 4:40 GMT, mentre per ECMWF , che ha una risoluzione più elevata, è successiva alle 7 GMT. Questo ritardo è dovuto anche al tempo necessario per generare i file delle condizioni iniziali, elaborare l'output e distribuire le previsioni a PredictWind o ad altre società meteorologiche.

PredictWind ha sviluppato uno strumento per identificare facilmente l'ora di aggiornamento del modello attuale e successivo in modo che il cliente sappia quanto tempo deve attendere per ottenere le previsioni più recenti.
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Per ulteriori informazioni sugli orari di aggiornamento del modello, vedere Orari di aggiornamento del modello (GMT)

L'output della previsione è distribuito in un formato chiamato GRIB (Gridded Binary), che è organizzato in termini di:

Di seguito è riportata una tabella riepilogativa per alcuni modelli :

PredictWind scarica gli output meteo da GFS ed ECMWF due volte al giorno (0 UTC e 12 GMT). I modelli vengono eseguiti anche alle 6 UTC e alle 18 UTC, ma le condizioni iniziali utilizzate in quegli orari hanno una risoluzione inferiore e non sono distribuite da PredictWind.

Nella prima sezione abbiamo presentato modelli globali che prevedono il tempo per il mondo intero. Questi modelli sono ottimi per prevedere modelli meteorologici di grandi dimensioni, come una grande magra che attraversa l’Oceano Atlantico e il vento associato.

Tuttavia, a causa della loro vasta scala, tali modelli non possono catturare modelli meteorologici localizzati come una brezza marina locale o l’accelerazione della velocità del vento tra due colline. Per risolvere questo problema sono stati sviluppati modelli regionali. Questi modelli regionali ingrandiscono un’area specifica, tipicamente un paese, e prevedono quest’area più piccola con una risoluzione più elevata che consente loro di catturare gli effetti locali.

Modelli regionali/mesoscala (risoluzione più elevata, previsioni a breve termine)

PredictWind ha sviluppato due modelli regionali chiamati PWG e PWE 1 km . Clicca qui per saperne di più su questi modelli.
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Questi modelli non si limitano a un paese specifico ma si concentrano sulle coste popolari per la vela in tutto il mondo. Le aree coperte includono tutte le coste degli Stati Uniti, dell'Europa, dell'Australia, della Nuova Zelanda e molto altro ancora.
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Per i dettagli, vedere Mappa di copertura mondiale di PredictWind per modello di previsione .

La mappa dei venti qui sotto si riferisce alla località: Newport, USA. La mappa utilizza la funzione schermo diviso (pulsante di attivazione/disattivazione evidenziato in rosso) che consente di posizionare un modello ( GFS 25km ) a sinistra e un altro modello ( PWG 1km ) a destra.
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PWG mostra chiaramente come il vento del nord interagisce con la terra e i canali d'acqua, mentre GFS non può fornire queste informazioni a causa della bassa risoluzione.

Ecco un fantastico video per saperne di più sulla risoluzione del modello:

Finora abbiamo discusso dei modelli meteorologici deterministici. Questi modelli prendono una serie di condizioni iniziali e forniscono una soluzione di previsione. Questo metodo è il più accurato e funziona bene nel breve e medio periodo, ovvero pochi giorni. Tuttavia, la precisione delle previsioni diminuisce con il tempo, quindi è possibile utilizzare un altro tipo di modello meteorologico chiamato "Insiemi".

Un modello meteorologico Ensemble adotta un approccio diverso. Invece di una previsione, esegue molte simulazioni leggermente diverse (chiamate membri dell'insieme), ciascuna con piccoli cambiamenti nelle condizioni iniziali e nella fisica (ad esempio, ECMWF ENS). Ciò aiuta a rivelare la gamma di possibili esiti meteorologici, rendendo le previsioni più affidabili, soprattutto per le previsioni a lungo termine e le condizioni meteorologiche estreme.
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Gli ensemble vengono utilizzati per monitorare gli uragani che sono molto difficili da prevedere. Ogni linea gialla sottostante è una traccia del centro dell'uragano per un membro dell'ensemble. Una trama del genere viene talvolta definita trama degli "spaghetti". Se le piste gialle sono raggruppate e strette, c'è una forte possibilità che l'uragano segua questa zona. Se le tracce gialle non sono raggruppate e divergono, c’è molta incertezza sulla traiettoria dell’uragano.
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PredictWind utilizza Ensemble per i percorsi meteorologici superiori a 10 giorni, che vanno oltre il modello deterministico ECMWF .

Se il percorso meteorologico si estende per più di 10 giorni, il calcolo del percorso meteorologico dopo 10 giorni verrà effettuato utilizzando un membro delle previsioni Ensemble. Ciò è utile, ad esempio, per una traversata atlantica che durerà più di 10 giorni. Il percorso ti porterà al punto finale nei Caraibi invece di terminare in mezzo all'oceano.

Per le previsioni a breve termine (fino a 36 ore), modelli ad alta risoluzione come PWG e PWE 1km di PredictWind o modelli locali come AROME, HRRR e NAM, insieme a modelli globali come ECMWF e GFS, forniscono informazioni dettagliate su vento e onde. Per la pianificazione a lungo termine (fino a 7-10 giorni), i modelli globali tra cui ECMWF , SPIRE, UKMO e i modelli propri di PredictWind aiutano a identificare le tendenze in via di sviluppo e a valutare la confidenza delle previsioni.

Offriamo più modelli perché non esiste un unico modello che sia sempre il più accurato. Le prestazioni possono variare a seconda della posizione e delle condizioni: a volte un modello offre prestazioni migliori, poi un altro prende il comando. Se tutti i modelli mostrano modelli simili, puoi avere maggiore fiducia nelle previsioni. Se differiscono ampiamente, è segno che c'è maggiore incertezza nella situazione.

È sempre meglio esaminare le mappe disponibili con la massima risoluzione: una risoluzione più elevata di solito significa una previsione più accurata. Può essere utile anche confrontare le previsioni con le stazioni di osservazione locali e i propri dati visivi/strumentali. Ad esempio, se PWG prevede 25 nodi da sud con pioggia, ed è esattamente quello che stai riscontrando, allora probabilmente sta facendo un buon lavoro e dovrebbe essere più affidabile a breve termine.

Puoi controllare le valutazioni di precisione del modello da un centro meteorologico nazionale qui:
👉Relazione tecnica di validazione del modello

Con solo 1-2 modelli, può essere difficile sapere di quale fidarsi, ma con l'accesso a un massimo di 9 modelli è più facile individuare il consenso e prendere decisioni più informate.

Per comprendere meglio cosa rappresenta ciascun modello, consulta questo articolo della guida:
👉 Terminologia del modello PredictWind

Durante il passaggio, ti consigliamo di aggiornare il tuo percorso meteorologico almeno due volte al giorno. Puoi anche monitorare le osservazioni dal vivo nella tua zona per vedere quale modello sta attualmente seguendo meglio le condizioni reali.

Dovresti controllare le previsioni almeno due volte al giorno. I modelli globali di PredictWind si aggiornano ogni 12 ore e alcuni modelli regionali si aggiornano più frequentemente. Per un elenco completo degli orari di aggiornamento, consulta questo articolo:
👉 Orari di aggiornamento previsioni (GMT)

Modelli di ensemble, come ECMWF ENS, aiutare a valutare l'incertezza e identificare possibili tendenze meteorologiche per la pianificazione a lungo termine oltre i 7-10 giorni. Se le condizioni del mare sono una preoccupazione primaria, i modelli di onde e oceani come WW3 (WaveWatch III) o RTOFS offrono previsioni dettagliate sull’altezza delle onde, sulle correnti oceaniche e sulle temperature della superficie del mare.
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Diversi parametri meteorologici chiave dovrebbero essere monitorati quando si pianifica un viaggio marittimo. La velocità e la direzione del vento sono cruciali, poiché influiscono sull’efficienza della navigazione, sul consumo di carburante e sulla stabilità della nave. L’altezza e il periodo delle onde determinano quanto sarà agitato il mare, mentre le correnti oceaniche e le maree influenzano la navigazione e l’efficienza del carburante. Tempeste e condizioni meteorologiche avverse, compresi cicloni e burrasche, possono comportare seri rischi, rendendo essenziale monitorarne lo sviluppo. Anche la visibilità e la nebbia sono fattori importanti, soprattutto quando si naviga attraverso corsi d'acqua congestionati o stretti.
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Quando si applicano i dati previsionali, è meglio confrontare più modelli per identificare tendenze e incoerenze. Le previsioni complessive dovrebbero essere utilizzate per valutare l’incertezza, in particolare per i viaggi a lunga distanza. Poiché le condizioni marine possono cambiare rapidamente, sono necessari aggiornamenti frequenti per garantire una navigazione sicura. La regolazione delle rotte e dei tempi in base al vento, alle onde e ai temporali previsti aiuta a ottimizzare sia la sicurezza che l'efficienza.
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Utilizzando i giusti modelli meteorologici e monitorando i parametri chiave, i marinai possono prendere decisioni informate, ridurre al minimo i rischi e garantire viaggi più fluidi ed efficienti.

Come abbiamo visto dall'inizio di questo articolo, la previsione numerica del tempo utilizza un insieme fisso di regole, ovvero le equazioni fisiche della meteorologia, per calcolare come cambia il tempo.
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Al giorno d’oggi, l’intelligenza artificiale (AI) sta conquistando il mondo e colpisce molti settori, comprese le previsioni meteorologiche. La previsione meteorologica dell'intelligenza artificiale utilizza un approccio completamente diverso rispetto alle previsioni meteorologiche numeriche.
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In un modello AI non ci sono equazioni fisiche o regole meteorologiche. Invece, il modello AI viene prima alimentato con molti dati meteorologici storici, che consentono al modello di imparare come prevedere il tempo. Questo potrebbe creare un po' di confusione, quindi prendiamo una semplice analogia per comprendere il concetto di base del modello meteorologico AI.

Prendiamo l'esempio di un vecchio pescatore che ogni giorno alle 5 del mattino lascia il molo per andare a pescare. Con tutta la sua esperienza in mare negli ultimi 40 anni, se una mattina lo incontri sul molo e gli chiedi se ci sarà vento oggi, potrebbe rispondere: "10 nodi da nord-est entro le 10 quando torno al molo, suppongo". Senza avere in mente alcun modello meteorologico numerico, confronta intuitivamente il tempo attuale con tutti i giorni simili vissuti in passato. In poche parole, la sua esperienza gli consente di fare una previsione basata esclusivamente sui dati storici vissuti.

Le previsioni meteorologiche basate sull'intelligenza artificiale sono un po' simili ma con alcune notevoli differenze di scala. I dati meteorologici storici sono costituiti da trilioni di punti dati e il modello AI è composto da milioni di parametri. Inoltre, il modello AI utilizza modelli spaziali nei dati osservati per proiettare le condizioni meteorologiche future. Spieghiamolo più in dettaglio ora.

ERA5 è un set di dati di rianalisi globale prodotto dal Centro europeo per le previsioni meteorologiche a medio termine ( ECMWF ). Fornisce dati orari sul meteo e sul clima dal 1950 ad oggi, coprendo l'intero pianeta con una risoluzione spaziale di circa 31 km. ERA5 combina osservazioni da satelliti, stazioni meteorologiche e boe con modelli numerici avanzati per ricostruire accuratamente le condizioni meteorologiche passate. Include variabili chiave come temperatura, velocità del vento, pressione atmosferica, precipitazioni e temperatura della superficie del mare.

Ciò che è importante capire è quanto sono grandi i dati ERA5. Stiamo parlando di 20 milioni di gigabyte . Ora vediamo come questo grande set di dati può essere utilizzato per addestrare il modello meteorologico AI in modo che possa prevedere il futuro.

I dati meteorologici sono generalmente rappresentati in una mappa meteorologica, che non è altro che un'immagine. Per questo motivo, il tipo di intelligenza artificiale utilizzata per le previsioni meteorologiche è la stessa dell’elaborazione delle immagini.

Un Vision Transformer (ViT) funziona suddividendo la mappa meteorologica in piccole porzioni, come tagliando una foto in pezzi di un puzzle. Ogni patch viene convertita in numeri e trattata come una parola in una frase. Un modello di trasformazione esamina quindi tutte le patch insieme, utilizzando l’attenzione per trovare relazioni tra aree distanti, come individuare una tempesta che si forma attraverso le regioni. Ciò aiuta i modelli di intelligenza artificiale a comprendere i modelli dei dati meteorologici in modo più accurato e rapido. I ViT analizzano l'intero quadro simultaneamente, il che li rende ottimi per la previsione di sistemi meteorologici complessi.

Di seguito è riportato il modo in cui un Vision Transformer prenderà un'immagine, la scomporrà in 9 token e utilizzerà i metodi di intelligenza artificiale richiamati per trovare alcuni modelli in un'immagine. Allo stesso modo, una mappa meteorologica potrebbe essere utilizzata per trovare modelli come un fronte freddo, una convergenza ciclonica per sistemi di basse profondità, ecc.

Il concetto chiave è che dobbiamo addestrare il modello utilizzando dati meteorologici storici. Solo quando il modello è addestrato possiamo utilizzarlo per prevedere nuovi dati meteorologici per prevedere il tempo di domani.

Per spiegare il meccanismo di addestramento, prendiamo una singola mappa meteorologica, che è la temperatura dell'aria il 1 gennaio 2000, alle 4 del mattino fornita dal set di dati ERA5, vedere l'immagine qui sotto: non rappresenta i dati reali ma viene fornita come aiuto visivo.

Utilizzando solo image4am, il modello AI farà una buona previsione se sarà in grado di generare la temperatura dell'aria 6 ore dopo, alle 10:00. Poiché il database ERA5 ha anche la mappa delle 10:00 nel suo database, il modello AI sarà in grado di confrontare le sue previsioni con l’immagine nel database e potenzialmente imparare dai suoi errori per migliorare e imparare.

All'inizio dell'addestramento del modello, al modello verrà data image4am e creerà la sua prima imageForecast10am, e la previsione sarà infatti davvero pessima . L'immagine della previsione potrebbe essere una mappa uniforme di 20°C in tutto il mondo o forse una mappa come quella qui sotto, che è leggermente migliore ma nemmeno vicina all'immagine della mappa reale delle 10:00 memorizzata nel database ERA5.

Anche se la prima previsione fatta per il modello AI dalle 4:00 alle 10:00 è pessima, il modello può confrontare ImageForecast10am con image10am memorizzata in ERA5. Il modello saprà dove la previsione era sbagliata e di quanto, ad es. un errore di temperatura di +2° su Londra. Conoscendo tutti quegli errori ovunque sulla mappa, il modello regolerà i suoi parametri per ridurre al minimo gli errori di temperatura.
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Quindi la stessa immagine Image4am verrà inserita nel modello un'altra volta e la previsione sarà leggermente migliore ma nel complesso comunque piuttosto negativa. I nuovi errori verranno calcolati nuovamente e i milioni di parametri verranno nuovamente leggermente modificati. Ripetendo questa operazione numerose volte, il modello affinerà i suoi parametri e migliorerà sempre di più. Ci ritroveremo con un modello addestrato, pronto per essere utilizzato per prevedere la temperatura dell'aria utilizzando nuovi dati, che oggi è una mappa della temperatura dell'aria in modo da poter generare una previsione accurata.

Ecco alcuni ulteriori punti rilevanti riguardanti i modelli meteorologici AI:

Per concludere, un modello meteorologico AI può essere immaginato come un pannello di controllo con milioni di manopole che possono essere regolate durante l’addestramento, quindi fa un buon lavoro di previsione dei set di dati storici. Tale pannello può essere visualizzato nella figura qui sotto.

Ora che abbiamo presentato i concetti fondamentali del modello meteorologico AI, diamo un'occhiata a quali modelli sono disponibili al momento all'inizio del 2025.

Ecco una tabella comparativa dei modelli di previsione meteorologica basati sull'intelligenza artificiale più popolari, tra cui Fengwu, GraphCast, FourCastNet e Pangu-Weather.

Una domanda che potresti farti è: i modelli meteorologici AI sono migliori dei modelli meteorologici numerici?

Questa è una domanda difficile a cui rispondere, quindi inseriamo di seguito la risposta fornita da Chat-GPT, che probabilmente è sbilanciata verso i modelli meteorologici AI. Quindi, lasciamo che sia il lettore a giudicare!

I modelli meteorologici basati sull’intelligenza artificiale stanno migliorando rapidamente, ma i tradizionali modelli di previsione numerica del tempo (NWP) presentano ancora vantaggi chiave in alcune aree:

Per concludere, PredictWind è sempre alla ricerca di innovazione e nuove tecnologie per fornire ai nostri utenti la migliore tecnologia meteorologica al mondo. Nel 2025, PredictWind aggiungerà modelli meteorologici AI alla sua offerta di modelli meteorologici numerici globali e regionali esistenti. Quindi rimanete sintonizzati per saperne di più!