Domanda sugli spaghi

[paxo]

Qualcuno potrebbe spiegarmi in modo semplice le differenze tra il run operativo (spago verde) e la media (spago bianco).
Lo spago bianco credo di aver capito cosa sia, una media di tutti gli spaghi. Lo spago verde invece come esce fuori? Perché è quello che viene preso più in considerazione tra tutti gli spaghi e come mai (soprattutto nel medio-lungo termine) può risultare molto differente dalla media?

[Tarcii]

Lo "spago verde" non è altro che la previsione del run ufficiale, di solito accoppiata ad un run di controllo, magari blu scuro e più "spesso". Questi sono gli spaghi che lavorano con condizioni iniziali del modello non modificate. Gli altri spaghi invece presentano delle perturbazioni utili a correggere, compensare o simulare eventuali errori nelle condizioni iniziali, frutto delle rilevazioni, in modo che si possa poi stimare e compensare il cosiddetto "effetto farfalla", per cui da un piccolo errore nelle condizioni iniziali di previsione possono svilupparsi enormi errori dopo diversi passaggi iterativi di calcolo dei modelli deterministici. Può capitare che lo spago ufficiale e quello di controllo restituiscano previsioni simili quindi, usando gli stessi dati, mentre a volte, ma non sempre, possono essere più affidabili della media a medio-lungo termine perché non utilizzano dati perturbati, ma non è detto che avvenga sempre. A volte anche pochi cluster di spaghi differenti dalla maggior parte per una certa zona mostrano la previsione corretta.

Spero di non aver scritto informazioni incomplete, nel caso scrivete pure, c'è sempre da capire qualcosa.

[Calibre]

Immagino ti riferisca agli spaghi di Wetter. Parlando di GFS:
Lo spago bianco è quello che dici tu, la media fra i 30 spaghi perturbati + il controllo + l'ufficiale (quindi 32)
Lo spago verde è lo spago "ufficiale", ossia l'algoritmo del modello che corre sui dati iniziali presi al suolo, in quota, e nei vari strati verticali intermedi, a seconda di quanto è fitta la griglia di calcolo.

Viene preso maggiormente in considerazione proprio in virtù del fatto che essendo la previsione vera e propria compiuta dall'algoritmo, dovrebbe essere quella più accurata. Mentre questo è quasi sicuramente vero sul breve termine, orientativamente fino alle 96h, non lo è più sul medio e lungo termine.

La ragione non è di immediata comprensione, ma siccome l'ufficiale lavora su:
1) una griglia più fitta rispetto agli spaghi perturbati
2) condizioni iniziali "vere", ossia non modificate leggermente alla fonte (e da qui la nomenclatura "perturbations")
3) lettura orografica, e quindi interazione atmosfera-suolo, più accurata
allora si capisce che è ragionevole aspettarsi un'accuratezza maggiore su distanze di previsione brevi.

Tuttavia neanche l'ufficiale è privo di errori, che diventano via via più grandi o notevoli man mano che la distanza temporale dall'istante 0 aumenta. Questo comporta che sul lungo termine sia più significativa una media degli scenari piuttosto che lo scenario singolo, per avere un'idea di massima su isoterme, geopotenziali, e via dicendo, questo poichè la propagazione degli errori potrebbe far discostare notevolmente lo scenario proposto dall'ufficiale dallo scenario reale che si andrà poi a verificare.


P.S: scusami se sono stato un po' contorto, ho letto solo dopo che desideravi una spiegazione semplice, spero comunque di essere comprensibile

[paxo]

Grazie per le risposte @Tarcii e @Calibre. Questi spaghi perturbati quindi se non ho capito male non influenzano in alcun modo lo spago verde? Se è così non capisco il loro scopo. Cioè, lo spago verde va per conto suo e loro vanno per conto loro, quindi quant'è che risultano utili questi altri spaghi e in che modo correggono gli errori dello spago verde?

[burian br]

Grazie per le risposte @Tarcii e @Calibre. Questi spaghi perturbati quindi se non ho capito male non influenzano in alcun modo lo spago verde? Se è così non capisco il loro scopo. Cioè, lo spago verde va per conto suo e loro vanno per conto loro, quindi quant'è che risultano utili questi altri spaghi e in che modo correggono gli errori dello spago verde?

Risultano utili in quanto offrono soluzioni differenti modificando leggermente le condizioni iniziali.
Lo spago ufficiale è quello che usa i dati tratti dalle stazioni meteorologiche, dai radiosondaggi, ecc., quindi direttamente dalla fonte, però questi dati non bastano per rendere più "sicura" la previsione: per farlo servirebbe conoscere lo stato fisico di ogni molecola d'aria in ogni parte del globo. I dati meteorologici sono già di per sè, dunque, un'approssimazione fisica di quegli stati su macroscala, inoltre tengono conto di condizioni "puntiformi" se così vogliamo dire, in quanto una temperatura rilevata in un aeroporto resta pur sempre una rilevazione rappresentativa strettamente di quell'area, così come un radiosondaggio è rappresentativo delle condizioni di una sottilissima colonna che non è niente rispetto all'intera massa dell'atmosfera, e così via.

Le perturbations (gli altri spaghi) cercando di introdurre dunque una variabilità in questi dati, per verificare come cambierebbe la previsione.


Nel lungo termine lo scopo è vedere quanto divergono questi scenari per piccole variazioni dello stato iniziale, così da valutare quanto siano simili o viceversa diversi tra loro e formulare così una previsione leggermente più probabile di quella del singolo spago.


Per farti un esempio: è come se in 5 cervelloni risolvessero un problema di fisica, ognuno usa condizioni iniziali simili ma di cui non si può essere sicuri al 100%, verificando come cambiano le soluzioni così da avere un'idea di quel che potrebbe succedere.

[Calibre]

Aggiungo all'ottimo post di @burian_br, l'origine degli spaghi perturbati sta proprio dietro alla conoscenza dell'effetto farfalla e della propagazione degli errori, che faranno, a meno di casi fortuiti, differire sistematicamente la previsione puntuale dell'algoritmo (spago "ufficiale") dalla reanalisi e cioè dallo scenario che si verifica nella realtà, in maniera sempre maggiore man mano che ci allontaniamo dall'istante 0 ossia dall'istante in cui parte la previsione, il run.

Per cui, entrando nella statistica, il fatto di generare tot spaghi perturbati ti permette di avere vari parametri che sono utili per capire quanto una previsione sia aleatoria o incerta: media, deviazione standard, quantili, etc.
Senza addentrarsi nella spiegazione di ogni parametro statistico, capiamo che il nocciolo della questione sta proprio nel capire quanto una previsione "media" sia affidabile, e per valutarla utilizziamo proprio gli spaghi perturbati.

[burian br]

Aggiungo all'ottimo post di @burian_br, l'origine degli spaghi perturbati sta proprio dietro alla conoscenza dell'effetto farfalla e della propagazione degli errori, che faranno, a meno di casi fortuiti, differire sistematicamente la previsione puntuale dell'algoritmo (spago "ufficiale") dalla reanalisi e cioè dallo scenario che si verifica nella realtà, in maniera sempre maggiore man mano che ci allontaniamo dall'istante 0 ossia dall'istante in cui parte la previsione, il run.

Per cui, entrando nella statistica, il fatto di generare tot spaghi perturbati ti permette di avere vari parametri che sono utili per capire quanto una previsione sia aleatoria o incerta: media, deviazione standard, quantili, etc.
Senza addentrarsi nella spiegazione di ogni parametro statistico, capiamo che il nocciolo della questione sta proprio nel capire quanto una previsione "media" sia affidabile, e per valutarla utilizziamo proprio gli spaghi perturbati.

Qui però ci addentriamo, a mio parere, nei limiti del determinismo: quantili, medie, e deviazioni standard, però tutte riferite agli scenari visti dal modello deterministico, scenari che nella realtà potrebbero essere letteralmente invenzioni. Per farmi capire, è come vedere qualcosa lontano nel deserto: magari esiste davvero, magari è un miraggio. Quel che io sto vedendo dunque, e cercando di valutare, in realtà potrebbe non esistere e dunque lo sforzo che io sto compiendo essere inutile.

Ma questo è un altro argomento, affascinante ma fuori tema.


PS: Dovresti scrivere di più nel forum Calibre, sempre un piacere leggerti!

[Calibre]

Qui però ci addentriamo, a mio parere, nei limiti del determinismo: quantili, medie, e deviazioni standard, però tutte riferite agli scenari visti dal modello deterministico, scenari che nella realtà potrebbero essere letteralmente invenzioni. Per farmi capire, è come vedere qualcosa lontano nel deserto: magari esiste davvero, magari è un miraggio. Quel che io sto vedendo dunque, e cercando di valutare, in realtà potrebbe non esistere e dunque lo sforzo che io sto compiendo essere inutile.

Ma questo è un altro argomento, affascinante ma fuori tema.


PS: Dovresti scrivere di più nel forum Calibre, sempre un piacere leggerti!

Hai ragione, sono chiaramente valutazioni virtuali, ma possono dare un'idea di massima sulla solidità della previsione se, ad esempio, valutando l'aspetto termico, avremo una deviazione standard di 2° anzichè una di 3°.
Nulla però vieta che la stessa deviazione aumenti da un run a quello successivo nonostante il range previsionale diminuisca, passando ad esempio da 168h a 156h. Per cui adatto il tuo paragone sull'effetto miraggio


Ah guarda, io sono lo speculare dell'orso: vado in letargo in tutte le stagioni e mi risveglio d'inverno comunque ti ringrazio, e contraccambio l'apprezzamento!

[burian br]

Hai ragione, sono chiaramente valutazioni virtuali, ma possono dare un'idea di massima sulla solidità della previsione se, ad esempio, valutando l'aspetto termico, avremo una deviazione standard di 2° anzichè una di 3°.
Nulla però vieta che la stessa deviazione aumenti da un run a quello successivo nonostante il range previsionale diminuisca, passando ad esempio da 168h a 156h. Per cui adatto il tuo paragone sull'effetto miraggio

Mi viene in mente il meme di Spider Man che punta Spider Man o di Obama che dà una medaglia ad Obama, perchè praticamente si valuta la solidità della previsione del modello sulla base di altre previsioni del modello.
Ovviamente è un metodo valido, ci mancherebbe, io sono il suo primo fruitore, però il suo limite è l'autoreferenzialità.

Ah guarda, io sono lo speculare dell'orso: vado in letargo in tutte le stagioni e mi risveglio d'inverno comunque ti ringrazio, e contraccambio l'apprezzamento!

Quindi sei come l'Orso siberiano.

[Brivido]

Lo spago verde è la previsione che viene prodotta dal modello meteorologico ogni giorno.

Lo spago bianco è la media delle previsioni di tutti i run giornalieri. Questo run viene utilizzato per ottenere una visione generale della situazione meteorologica futura.