Il meteo a misura di città

a La richiesta di istituire un servizio meteo nazionale che riunisca gli oltre venti servizi e agenzie che attualmente stilano previsioni del tempo in Italia, giunta a gran voce dagli esperti riunitisi a inizio novembre nel secondo festival della meteorologia di Rovereto, non nasce solo per spirito corporativo. Secondo la Banca Mondiale infatti investire seriamente in questo campo potrebbe portare a guadagni annui stimati globalmente in 30 miliardi di dollari per la produttività e in 2 miliardi per mancate perdite. Le statistiche infatti mostrano come i disastri naturali legati agli eventi atmosferici sono aumentati a dismisura dal 1975 ad oggi (con un picco attorno al 2002) e in poco più di 40 anni hanno causato perdite per 2400 miliardi di dollari. Oltre alla protezione civile sono molti d'altra parte i settori interessati all'accuratezza delle previsioni meteo e spaziano dall'agricoltura alla navigazione aerea, dal turismo alla gestione dei trasporti e così via. «Uno particolar- mente importante riguarda la produzione energetica», spiega Alberto Troccoli, visiting professor all'East Anglia University di Norwich “perché il mercato per determinare il prezzo di acquisto riconosciuto al produttore si basa su previsioni meteo continue che possono essere richieste anche solo con un arco temporale di cinque minuti”. Ad essere interessate da queste previsioni lampo sono soprattutto le fonti di energia rinnovabile, come l'eolico o il solare, fortemente influenzate da repentini mutamenti atmosferici, ma non soltanto, perché è la produzione totale di energia in un dato momento che finisce per definire il valore delle transazioni. Inoltre bisogna tenere conto anche di eventi nel breve, medio e lungo periodo, perché se un uragano può causare il blocco operativo di una piattaforma petrolifera, i cambiamenti climatici possono determinare mutamenti nella richiesta di energia. «Nei prossimi 10 anni - spiega Troccoli - ci sarà un miglioramento delle previsioni grazie soprattutto all'utilizzo dei big data, allo sviluppo dei modelli matematici e all'aumento della potenza computazionale, oltre che allo sfruttamento del crowdsourcing, cioè alla raccolta di dati da parte dei cittadini, che per esempio possono avere una piccola stazione meteo o usare lo smartphone per contribuire a segnalare se piove o grandina in un dato punto geolocalizzato. In quest'ultimo campo però i meteorologi dovranno lavorare molto per capire come utilizzare all'interno del modello di previsione una quantità di dati molto vasta, in cui spesso però la qualità del dato è bassa, perché magari chi lo raccoglie non sa esattamente come utilizzare ca ha lavorato moltissimo”. Alcune stime indicano che nel 2050 il 70% della popolazione mondiale vivrà nei centri urbani (l'anno scorso era il 54%) e quindi è chiaro che sarà fondamentale sapere che tempo fa soprattutto all'interno delle grandi metropoli. «L'isola di calore generata da edifici, impianti di climatizzazione, industrie, traffico ed altre attività cittadine influenzano in maniera significativa il meteo», spiega Lorenzo Giovannini, ricercatore dell'Università di Trento «perché anzitutto determinano un innalzamento della temperatura rispetto alle aree verdi. Ecco perché negli ultimi anni si stanno sviluppando tecniche di mitigazione di questo effetto, con l'aumento di vegetazione anche sui palazzi». Per questo Giovannini vincendo un bando finanziato dalla Fondazione Cassa di Risparmio di Trento e Rovereto ha sviluppato il modello sperimentale Com4Cast, che permette, primo caso in Italia, di ottenere previsioni aggiornate due volte al giorno della temperatura nelle province di Trento e Rovereto con una risoluzione pari a 100 metri. «La ricerca propone un modello originale che tiene conto di densità urbana, altezza e materiali degli edifici, aree verdi, e così via», spiega Giovannini «e in prospettiva questo approccio potrebbe essere fondamentale non solo per gestire riscaldamento e raffrescamento nelle città, con conseguenze su consumi e salute dei cittadini, soprattutto con i caldi estivi, ma addirittura fare nascere previsioni personalizzate, sulla base ad esempio di un tragitto calcolato sulle mappe web».