Ha ancora senso predire le stagionali in base agli indici di TLC ?

[cavaz]

Come ha scritto Giuseppe (Porano) le analisi stagionali sono una parte sperimentale della meteorologia, sinceramente non ricordo che 10 anni fa fossero così affidabili . La meteorologia in se è anch’essa una scienza ancora in fase di studio e in rapida evoluzione, probabilmente non conosciamo nemmeno un centesimo dei fenomeni meteorologici e soprattutto delle teleconnessioni.
Vero è che negli ultimissimi anni il caos sembra ulteriormente aumentato e le cause di questo sono in fase di studio (amplificazione artica? Shift stagionale?) e sono riconducibili comunque al GW. Credo sia assolutamente opportuno continuare a studiare questi meccanismi anche se magari ad ora i risultati possono essere altalenanti, magari tra 10 o 20 anni davvero riusciremo ad avere previsioni più precise sulla base di TLC più aggiornate.
P.s. Non perché ne faccio parte ma comunque le stagionali del CTS si sono rivelate spesso corrette, basti vedere l’ultima estate. Personalmente mi sto anche dedicando allo studio di previsioni mensili, sempre su base tlc e devo dire che i risultati sono molto buoni

[Porano444]

Giuseppe la questione è che avevamo un quadro teleconnettivo stabile. O meglio, per un lungo periodo, abbiamo avuto un comportamento delle forzanti lineare. Pensavamo di aver capito e abbiamo costruito correlazioni forti. Che poi di fatto sono crollate con l'avvento di un nuovo quadro configurativo e di un nuovo bilancio termico.
La scienza osserva e poi scrive le regole più o meno precise.
Se non hai campionatura sufficiente manca il quid della Scienza Galileiana

[Dream Designer]

Giuseppe la questione è che avevamo un quadro teleconnettivo stabile. O meglio, per un lungo periodo, abbiamo avuto un comportamento delle forzanti lineare. Pensavamo di aver capito e abbiamo costruito correlazioni forti. Che poi di fatto sono crollate con l'avvento di un nuovo quadro configurativo e di un nuovo bilancio termico.
La scienza osserva e poi scrive le regole più o meno precise.
Se non hai campionatura sufficiente manca il quid della Scienza Galileiana Immagine

Era esattamente quello che pensavo.



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[Angelo_81]

La risposta non la conosce nessuno, è valido sia lo scetticismo di chi ha risposto "no" sia la fiducia di chi ha risposto "si".
Secondo me ci sono due problemi di carattere generale:
1. Quanti indici sono descrittivi e quanti predittivi? Quanti meteo appassionati guardano la previsione della NAO (ad esempio positiva in inverno) e sentenziano disgrazie se abitano al NW o speranze se abitano sull'Adriatico? Salvo poi rendersi conto che quell'indice altro non è che un numero estrapolato dai run di GFS, mutevoli come è logico che siano? Quindi se in alcuni casi la descrittività (NAO ad esempio) o la predittibilità (ciclo solare ad esempio) sono chiari, in altri il discorso è più sfumato.
2. Finché non si comprende a fondo la fisica che c'è dietro, le correlazioni statistiche non servono a nulla. Posso correlare quello che voglio con risultati sorprendentemente buoni, ma in fase predittiva tutto ciò vale 0. Sono pronto a scommettere che c'è una buona correlazione (sto sparando a caso) tra la vendita di materassi in provincia di Terni e l'inverno a Bari. Questa è un'iperbole evidentemente.

Quindi tra 20 anni le previsioni stagionali saranno senz'altro migliori perché migliore sarà la comprensione dei meccanismi fisici, chimici, termodinamici che stanno dietro a fenomeni a macro scala, non perché avremo statistiche più lunghe, non perché troveremo correlazioni "geniali" che fino ad oggi c'erano sfuggite. Con una base predittiva più solida, ci saranno post processing in grado di compiere un bel salto in avanti nel migliorare le performance delle previsioni stagionali, esattamente come oggi avviene per le previsioni deterministiche a breve / medio termine.

[sponsi]

La risposta non la conosce nessuno, è valido sia lo scetticismo di chi ha risposto "no" sia la fiducia di chi ha risposto "si".
Secondo me ci sono due problemi di carattere generale:
1. Quanti indici sono descrittivi e quanti predittivi? Quanti meteo appassionati guardano la previsione della NAO (ad esempio positiva in inverno) e sentenziano disgrazie se abitano al NW o speranze se abitano sull'Adriatico? Salvo poi rendersi conto che quell'indice altro non è che un numero estrapolato dai run di GFS, mutevoli come è logico che siano? Quindi se in alcuni casi la descrittività (NAO ad esempio) o la predittibilità (ciclo solare ad esempio) sono chiari, in altri il discorso è più sfumato.
2. Finché non si comprende a fondo la fisica che c'è dietro, le correlazioni statistiche non servono a nulla. Posso correlare quello che voglio con risultati sorprendentemente buoni, ma in fase predittiva tutto ciò vale 0. Sono pronto a scommettere che c'è una buona correlazione (sto sparando a caso) tra la vendita di materassi in provincia di Terni e l'inverno a Bari. Questa è un'iperbole evidentemente.

Quindi tra 20 anni le previsioni stagionali saranno senz'altro migliori perché migliore sarà la comprensione dei meccanismi fisici, chimici, termodinamici che stanno dietro a fenomeni a macro scala, non perché avremo statistiche più lunghe, non perché troveremo correlazioni "geniali" che fino ad oggi c'erano sfuggite. Con una base predittiva più solida, ci saranno post processing in grado di compiere un bel salto in avanti nel migliorare le performance delle previsioni stagionali, esattamente come oggi avviene per le previsioni deterministiche a breve / medio termine.

Leggerti e' davvero emozionante

[Alessandro1985]

La risposta non la conosce nessuno, è valido sia lo scetticismo di chi ha risposto "no" sia la fiducia di chi ha risposto "si".
Secondo me ci sono due problemi di carattere generale:
1. Quanti indici sono descrittivi e quanti predittivi? Quanti meteo appassionati guardano la previsione della NAO (ad esempio positiva in inverno) e sentenziano disgrazie se abitano al NW o speranze se abitano sull'Adriatico? Salvo poi rendersi conto che quell'indice altro non è che un numero estrapolato dai run di GFS, mutevoli come è logico che siano? Quindi se in alcuni casi la descrittività (NAO ad esempio) o la predittibilità (ciclo solare ad esempio) sono chiari, in altri il discorso è più sfumato.
2. Finché non si comprende a fondo la fisica che c'è dietro, le correlazioni statistiche non servono a nulla. Posso correlare quello che voglio con risultati sorprendentemente buoni, ma in fase predittiva tutto ciò vale 0. Sono pronto a scommettere che c'è una buona correlazione (sto sparando a caso) tra la vendita di materassi in provincia di Terni e l'inverno a Bari. Questa è un'iperbole evidentemente.

Quindi tra 20 anni le previsioni stagionali saranno senz'altro migliori perché migliore sarà la comprensione dei meccanismi fisici, chimici, termodinamici che stanno dietro a fenomeni a macro scala, non perché avremo statistiche più lunghe, non perché troveremo correlazioni "geniali" che fino ad oggi c'erano sfuggite. Con una base predittiva più solida, ci saranno post processing in grado di compiere un bel salto in avanti nel migliorare le performance delle previsioni stagionali, esattamente come oggi avviene per le previsioni deterministiche a breve / medio termine.

certo
ma quelli che dicono no dovrebbero argomentare un pò meglio perché in fin dei conti le tlc non sono tarocchi ma elementi che vengono determinati da meccanismi fisici (di cui non si ha certamente ancora una cognizione completa ne a livello individuale ne tantomeno a livello di interrelazioni) che rappresentano basi essenziali su cui costruire il futuro
quindi andando molto terra terra, se mi dici che conoscere il segno della pdo non serve a granché mi devi spiegare cosa intendi
su quale scala temporale e geografica ti stai focalizzando?
inoltre è evidente che un elemento estrapolato e isolato risulta per forza di cose poco significativo
perché al di là del + o - è necessario sapere la distribuzione geografica delle anomalie, l'intensità delle stesse, a che fase ipo, npm o enso si associa
e tutto questo senza nemmeno considerare le correlazioni con le altre tlc che sussistono durante quella data fase
insomma semplificare a volte aiuta ma molte altre volte può risultare solamente dannoso
quante volte leggiamo post del tipo: con questo quello e quell'altro doveva andare così e invece è andato colà
come dire prendiamo un pò di sale, di pepe, di timo e maggiorana e mi aspetto che debba venire fuori necessariamente questo risultato
ovvio è, come già ben detto da chi mi ha preceduto in questo td, che in un contesto di profondo mutamento del bilancio che determina gli assetti circolatori risulta difficile prendere dei riferimenti perché è necessario giungere a un riequilibrio che assuma una stabilità relativa pluridecennale per verificare i nuovi assetti
ma al di là di questo la prima cosa che dev'essere chiara, e mi pare che spesso ancora non lo sia, è su che focus temporali e geografici si applica la lettura di questi parametri

[Alessandro1985]

poi è evidente che il dubbio debba essere sempre primario in fase di comprensione e non debba riguardare solo le corrleazioni ma persino i meccanismi fisici
quante volte si costruisce un modello che sembra perfettamente solido e inattaccabile salvo rendersi conto, magari anche molto molto tempo dopo, che questa solidità riguarda solo il rigido e stretto ambito in cui è sempre stata applicata e che basta l'avvento di un tassello imprevisto per far crollare tutto come un castello di carte
ecco perché a tutt'oggi è legittimo il dubbio anche per quanto riguarda i meccanismi di riscaldamento e raffreddamento globali senza conoscere a fondo il valore e persino il numero delle forzanti che ne sono coinvolte
poi fortunatamente ci sono tanti ottimisti che pensano siano sufficienti pochissimi decenni di dati e studi climatici per avere un quadro completo anche in fase di ricostruzione del paleoclima
beati loro
chiuso ot

[Angelo_81]

Leggerti e' davvero emozionante

Eh che cacchio, come direbbe Bart Simpson, grazie ma non esageriamo!

Condivido quanto scritto dal buon Alessandro dopo di me, in ogni caso sono assolutamente convinto, magari sbagliando clamorosamente, che le TLC siano solo un mezzo in attesa che arrivi "qualcosa di meglio". Questo qualcosa di meglio è un modello che funzioni decentemente bene, perché decentemente buona sarà la nostra conoscenza del meccanismo climatico, inteso come unicum, non come un pezzo qua e un pezzo là. Poi se a risultati deterministici "buonini" applico la magia della statistica (in realtà la statistica è ampiamente superata, diciamo dell'intelligenza artificiale) allora le TLC possono rientrare in gioco per migliorare puntualmente le performance dei modelli.

Allo stato dell'arte attuale, il problema è così complesso che analiticamente non ne veniamo a capo, allora prendiamo effetti macroscopici (TLC) e proviamo ad abbozzare qualcosa. Che in fin dei conti è esattamente quello che si è fatto nel comprendere l'universo, ancora oggi non sappiamo quale sia la "vera fisica" anche se manifestazioni macro come l'attrazione gravitazionale sono indiscutibili.
Così il segnale ENSO sulle precipitazioni in Perù o in Australia è indiscutibile, ma sulle temperature a Gaiole in Chianti, alziamo le mani.

[Copernicus64]

La risposta non la conosce nessuno, è valido sia lo scetticismo di chi ha risposto "no" sia la fiducia di chi ha risposto "si".
Secondo me ci sono due problemi di carattere generale:
1. Quanti indici sono descrittivi e quanti predittivi? Quanti meteo appassionati guardano la previsione della NAO (ad esempio positiva in inverno) e sentenziano disgrazie se abitano al NW o speranze se abitano sull'Adriatico? Salvo poi rendersi conto che quell'indice altro non è che un numero estrapolato dai run di GFS, mutevoli come è logico che siano? Quindi se in alcuni casi la descrittività (NAO ad esempio) o la predittibilità (ciclo solare ad esempio) sono chiari, in altri il discorso è più sfumato.
2. Finché non si comprende a fondo la fisica che c'è dietro, le correlazioni statistiche non servono a nulla. Posso correlare quello che voglio con risultati sorprendentemente buoni, ma in fase predittiva tutto ciò vale 0. Sono pronto a scommettere che c'è una buona correlazione (sto sparando a caso) tra la vendita di materassi in provincia di Terni e l'inverno a Bari. Questa è un'iperbole evidentemente.

Quindi tra 20 anni le previsioni stagionali saranno senz'altro migliori perché migliore sarà la comprensione dei meccanismi fisici, chimici, termodinamici che stanno dietro a fenomeni a macro scala, non perché avremo statistiche più lunghe, non perché troveremo correlazioni "geniali" che fino ad oggi c'erano sfuggite. Con una base predittiva più solida, ci saranno post processing in grado di compiere un bel salto in avanti nel migliorare le performance delle previsioni stagionali, esattamente come oggi avviene per le previsioni deterministiche a breve / medio termine.

Questo è un vecchio pregiudizio. Ovvero quello di pensare che se non ci sono delle basi fisiche allora la correlazione non predice nulla. Se una certa variabile è correlata ad un altra e per decenni lo è stata, allora non si capisce il motivo per cui non debba essere anche una buona variabile predittiva. Naturalmente la correlazione deve avere dei lag ma questo è ovvio. Non è che un fenomeno fisico se non è ancora stato adeguatamente spiegato non esiste in natura.

Questo è il motivo per cui le previsioni empiriche stagionali sono di gran lunga migliori di quelle basate sull'evoluzione fisica del sistema atmosferico, enormemente complessa, le cui incertezze aumentano esponenzialmente con la distanza temporale.
Naturalmente una correlazione può essere vera entro determinati limiti di un sistema. Questa è la difficoltà di fare buone previsioni oggi. Missione difficile ma non impossibile, altrimenti farei altro.

[Kou]

Ma i TLC (domando….eehh…) non possono essere influenzati da un tot tempo da un change climatico avvenuto, ad esempio, per cui l'affidabilita' e scesa a causa di una caotizzazione degli stessi?