Gran parte dei problemi presenti in natura sono legati al caos. Al momento la teoria della complessità ci dice che non esiste un sistema di calcolo numerico o algoritmico che fornisca la soluzione ottima ad una particolare nostra domanda. Esempi di domande sono: "quale sarà la temperatura massima di domani a Milano Linate ?" oppure "quale sarà l'altezza del geopotenziale a 500hPa alla mezzanotte sulla verticale di Roma Urbe ?".
A queste domande i sistemi numerici danno una risposta "ottimale" cioè un valore inserito all'interno di un range di valori con elevata probabilità di includere quello che effettivamente si realizzerà (tecnica dell'intervallo di confidenza). E questo è il primo problema, il problema del "primo step di griglia" poco dipendente dalla variabile tempo.
Tuttavia la complessità dei problemi legati ai sistemi caotici, aumenta esponenzialmente con la distanza temporale rispetto all'istante di inizializzazione. Per cui le risposte ottimali si trovano all'interno di intervalli di confidenza sempre più grandi. Fino a chè, aumentando ulteriolmente la distanza temporale, l'intervallo è talmente esteso che il grado "soggettivo di ottimalità" non è più soddisfatto. E' quello il momento in cui lo sperimentatore si deve accontentare di dare una rappresentazione simbolica o qualitativa, in senso lato, al risultato del suo esperimento. Non solo. Probabilmente esso si deve accontentare del fatto che questa sua rappresentazione simbolica sia soggetta ad una data probabilità che si verifichi l'evento e dunque deve "pagare" lo scotto che vi sia una probabilità opposta per cui si verifichi l'evento contrario.
Rifacendoci per esempio a quanto riportato nella mappa di anomalie qualitative mediate sul periodo dicembre-febbario prossimi riportate nel thread di mmg1, un'interpretazione quantitativa che potrei dare alle aree più scure è che una "alta probabilità" di "prime proiezioni" non sia superiore ad un valore di soglia, diciamo del 66%, accettando quindi implicitamente che esista un 33% di probabilità che si abbia NAO+ e SCAND+.
Questo esempio è anche esplicativo del fatto che un modello mentale soffre gli stessi problemi dei modelli numerici nei riguardi della distanza temporale dall'evento. Ma, senza nulla togliere al modello numerico che verrà sempre più perfezionato, il diverso approccio utilizzato nel presentare gli output di previsioni stagionali (o 0 o 1, sfumati con una ristrettissima classe di probabilità) lo rende al momento ottimale perchè tende a minimizzare il rischio di errore.
Ultima modifica di 4ecast; 07/10/2007 alle 11:49
I'm hoping you are reading this blog outside enjoying the wonderfulness of the weather wherever you may be.
Always looking at the sky
a solo un mese di distanza:
Lead 1 tmp2m
ancora sperimentale il risultato delle "stagionali" NASA GFDL NCAR CFS, visto le anomalie termiche settembrine:
ANOM2m_fcstMTH_equir.png
Basta analizzare una qualsiasi forecasting verification per rendersi conto dell'insufficienza dei risultati ottenuti dai modelli stagionali allo stato attuale.
Ad esempio, CFS inizializzato 1/11 con finestra previsionale invernale in riferimento all'area euro atlantica riporta questa pagella nella correlazione tra H500 prevista (media 15 membri ensemble) ed "effettiva":
g20150921_1017_24117_1.png
Se si analizza qualsiasi altro modello stagionale e/o qualsiasi altra finestra temporale di previsione, inizializzazione e/o variabile il risultato è sempre lo stesso, assoluta incorrelazione.
[B]Lorenzo Smeraldi : [/B]le migliori idee sono sempre quelle che vengono realizzate
Un plauso a chi ha riesumato questo bellissimo thread e un plauso ad Andrea C. rivolto a quanto nel quoting.
Mi permetto una piccola aggiunta.
L'analisi teleconnettiva (definita mentale - statistica in quanto poco standardizzabile) presuppone la conoscenza del funzionamento almeno delle principali forzanti oltre alla risultante delle loro interconnessioni "in remoto" (basate su tempistiche di emersione, forza, ecc) ovvero a distanza.
Quest'operazione corroborata e sostenuta da risultanze di natura statistica (correlazioni lineari più o meno significative tra tali elementi ed output quali geopotenziali, temperatura, ecc) risulta ancora complicata oggi da panorami circolatori poco coerenti con le campionature prese in esame attraverso una statistica trenta-quarantennale.
Ecco perché metto il segno sull'elemento mentale (che comprende tutto il bagaglio di conoscenze funzionali e di esperienza umana) preso a prestito dalla disamina di Corigliano.
Il coraggio nelle analisi tlc. odierne sta anche nel disattendere risultanze di natura statistica che in altri tempi avresti certamente assecondato....
~
Matteo
Scusate l intrusione, mio umile parere :
parlando di stagionali (e quindi elaborazioni numeriche come si spiega sopra) secondo me si sn fatti passi da gigante.
Ad un mese/mese e mezzo si intravede molto a livello generale.
Tipo le mensili del cnr fatte seriamente, con i dovuti raffronti ma poco considerate perché si cerca sempre la miracolosa previs a 3 mesi;...consapevoli cmq che gia in un mese/mese e mezzo ci possono essere molti imprevisti a sconquassare tutto! (SSW, Nam ecc...)
Secondo me quindi bisogna impiegare risorse nel migliorare quel mese /mese e mezzo senza spingersi oltre. ( a livello numerico ribadisco)
Inverno 2016?" Che l' HP si ammali di PRIAPISMO !!"
Cassano M: PET
“Mai discutere con un cretino..dopo 5 min non si capisce + chi sia tra i due”
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