Prevedere il tempo a distanza di settimane rappresenta la frontiera più affascinante e complessa della meteorologia moderna. Le previsioni sub-stagionali e stagionali (S2S) si collocano in quella delicata zona di transizione tra la modellistica numerica deterministica e le proiezioni climatiche a lungo termine, dove le dinamiche dei tropici giocano un ruolo decisivo nel condizionare la circolazione atmosferica dell’intero pianeta. Tra i comunicatori e meteorologi previsori più seguiti e apprezzati a livello globale spicca Ben Noll, noto meteorologo e giornalista scientifico statunitense. Oggi firma di punta del team Climate and Environment de The Washington Post, Noll vanta un’importante esperienza operativa sul campo, avendo guidato per anni le previsioni climatiche stagionali e i modelli sulla siccità presso il NIWA (National Institute of Water and Atmospheric Research) in Nuova Zelanda.
Famosissimo sui social network (dove è seguito da decine di migliaia di follower su X e TikTok come @BenNollWeather), Noll è diventato un idolo per gli studenti dello stato di New York grazie ai suoi modelli matematici ultra-precisi dedicati alla Hudson Valley, capaci di prevedere con accuratezza chirurgica i famosi “Snow Days” (i giorni di chiusura delle scuole per tempeste di neve).
Riconosciuto per la sua straordinaria capacità di distillare dati complessi e mappe di probabilità in analisi immediate e accessibili a tutti, Ben Noll ci accompagna in questa intervista esclusiva per MeteoWeb attraverso i meccanismi dell’Oscillazione di Madden-Julian (MJO), l’impatto di El Niño Modoki sugli inverni europei, la rivoluzione imminente dell’Intelligenza Artificiale nelle previsioni S2S (con un focus sul nuovo sistema AIFS-SUBS di ECMWF) e il ruolo insostituibile del meteorologo umano nell’era dei supercalcolatori. Di seguito, il testo integrale delle domande e delle risposte.
Ben, il tuo lavoro pone grande enfasi sui driver tropicali. Dal punto di vista della previsione operativa, in che modo la propagazione delle fasi convettive dell’Oscillazione di Madden-Julian (MJO) influenza i treni d’onde di Rossby e i blocchi atmosferici nell’Emisfero Settentrionale e in Europa?
“I meteorologi che cercano indizi sui pattern atmosferici a diverse settimane di distanza conoscono bene l’Oscillazione di Madden-Julian (MJO), che descrive un impulso semi-regolare di pioggia e temporali che viaggia da ovest a est attorno ai tropici globali ogni 30-60 giorni. Sebbene si tratti di un driver meteo tropicale alla sua radice, le variazioni nei tropici non rimangono confinate lì. Ad esempio, un grande impulso di attività temporalesca nel Pacifico occidentale, associato all’arrivo dell’MJO e al conseguente rilascio di calore latente, può rinvigorire la corrente a getto subtropicale, con effetti a catena sul meteo negli Stati Uniti. Questi cambiamenti nel jet stream possono innescare grandi increspature atmosferiche chiamate onde di Rossby, che possono propagarsi verso gli USA, l’Atlantico e l’Europa. Man mano che l’MJO si sposta, cambia anche la risposta atmosferica globale. Per l’Emisfero Settentrionale, le fasi 7, 8 e 1 (associate allo spostamento dell’attività temporalesca anomala dal Pacifico verso le Americhe e l’Africa) tendono ad essere collegate a un aumento delle probabilità di blocchi atmosferici ad alta latitudine. Questi sistemi di alta pressione alle alte latitudini contribuiscono a incanalare l’aria più fredda verso le medie latitudini, come ad esempio attraverso l’Europa, aumentando le probabilità di eventi meteo invernali impattanti“.
Le previsioni sub-stagionali e stagionali (S2S) si collocano nella complessa finestra tra modellistica deterministica e proiezioni climatiche. Quale consideri la svolta più significativa nella modellistica S2S nell’ultimo decennio, e dove i sistemi ensemble incontrano ancora i principali ostacoli?
“Credo che ci troviamo proprio sulla soglia di un cambio di passo epocale nel campo delle previsioni sub-stagionali, poiché i modelli guidati dall’Intelligenza Artificiale stanno per irrompere sulla scena. Data la straordinaria accuratezza mostrata dai modelli meteorologici di IA fin dalle loro prime fasi, superando persino i migliori modelli basati sulla fisica, questi nuovi sistemi sub-stagionali potrebbero spingere regolarmente le previsioni attendibili a 3-4 settimane nel futuro (un esempio calzante è il sistema AIFS-SUBS di ECMWF). Tuttavia, anche con l’aumentare delle capacità dei modelli, i bias (gli errori sistematici) produrranno ancora previsioni imperfette: un esempio concreto è la difficoltà nel prevedere con esattezza la reale velocità con cui l’MJO si propaga lungo l’equatore”.
Gli impatti di ENSO sono ben documentati, ma le sue “varianti” – come El Niño Central Pacific (Modoki) rispetto agli eventi del Pacifico orientale – alterano la circolazione globale in modo differente. In che modo questi diversi pattern di anomalie termiche oceaniche spostano i ponti di teleconnessione verso l’Europa e il settore atlantico?
“Ho trascorso parte della mia carriera a fare previsioni per l’Europa, ma non tanto quanto per gli Stati Uniti e il Sud Pacifico, quindi la mia risposta sarà focalizzata sulle dinamiche principali. La differenza fondamentale tra un El Niño Modoki e un El Niño classico risiede nel punto in cui i pattern temporaleschi si stabiliscono nel Pacifico: il Modoki presenta una maggiore attività nel Pacifico centrale, mentre l’El Niño classico si concentra a est. Questi pattern nel Pacifico si “teleconnettono” con i regimi meteo negli Stati Uniti, nell’Atlantico e in Europa. L’El Niño del 2009-2010 è stato un eminente evento Modoki e ha mostrato marcate basse pressioni e abbondanti nevicate negli USA orientali. Quello stesso pattern di bassa pressione si è esteso attraverso l’Atlantico fino all’Europa, che in quell’anno ha vissuto un inverno particolarmente freddo e impattante“.
Sia su The Washington Post sia al NIWA, il tuo lavoro si concentra sul “comunicare il perché dietro al meteo”. Come riesci a bilanciare la distillazione di complessi ensemble e mappe di probabilità in articoli accessibili per il pubblico senza rinunciare alle sfumature fisiche e all’incertezza?
“Molti concetti meteo e climatici sono intrinsecamente complessi. Ma una delle sfide primarie di un comunicatore scientifico è ampliare la rete in modo che quei concetti diventino accessibili a quante più persone possibile. Ciò comporta l’utilizzo di un linguaggio più semplice, l’evitare acronimi complicati e il lasciare che siano le immagini e i prodotti grafici a parlare. Anche le analogie aiutano enormemente. Se qualcuno che sa poco o nulla di meteo o clima legge un mio post, il mio obiettivo è che sia in grado di comprenderlo e di andarsene avendo imparato un’informazione utile che prima non possedeva”.
Il ‘coupling’ interemisferico è una frontiera affascinante. In che modo le anomalie tropicali o i disturbi stratosferici in un emisfero si proiettano sui pattern d’onda globali influenzando il meteo nell’altro emisfero?
“Nel corso degli anni, specialmente durante il mio periodo in Nuova Zelanda, ho ricevuto spesso domande dai media del tipo: “Questa ondata di calore in Europa significa qualcosa per la nostra prossima estate in Nuova Zelanda?”. E la risposta è più complessa di un semplice sì o no. Questo perché non esistono confini nell’atmosfera. Nella mia esperienza, ciò che accade in un emisfero non garantisce un risultato identico nell’altro, ma il pianeta è strettamente legato da grandi driver climatici, specialmente El Niño e La Niña, le cui variazioni all’equatore alterano il comportamento delle correnti a getto, influenzando i pattern di alta e bassa pressione e il meteo che le persone vivono quotidianamente. È tutto collegato.”
Con l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning che stanno trasformando la previsione numerica del tempo, quali competenze umane – in particolare nell’interpretazione fisica e nella visualizzazione dati – ritieni rimarranno essenziali per i meteorologi nei prossimi anni?
“Fin da quando è iniziata la mia carriera nei primi anni 2010, il ruolo del meteorologo previsore è stato in costante evoluzione e non credo che questo processo si fermerà a breve. Un cambiamento che ha influenzato il processo di previsione in modo profondo è il continuo miglioramento dell’accuratezza dei modelli, tale per cui gli umani possono rimanere “fuori dal circuito” nei periodi di meteo tranquillo e lasciare che i modelli facciano il loro lavoro. Ma quando colpisce il meteo severo, credo che la presenza di un meteorologo esperto e fidato per informare la popolazione rimarrà fondamentale. Per quanto riguarda la direzione verso cui sta andando il settore, consiglio ai futuri studenti di meteorologia di considerare una specializzazione o un corso in informatica e programmazione: trasformare gli output dei modelli numerici in prodotti, servizi e approfondimenti operativi è una competenza altamente richiesta con l’aumentare dei Big Data. Allo stesso tempo, sarà forte la tentazione di delegare argomenti e responsabilità complesse all’Intelligenza Artificiale, ma questo potrebbe compromettere la propria capacità di apprendere. Sarà un vero e proprio atto di equilibrio per il futuro”.
I punti chiave dell’intervista a Ben Noll
- Il ruolo guida dell’MJO: Le fasi 7, 8 e 1 dell’Oscillazione di Madden-Julian sono i principali motori tropicali capaci di innescare blocchi ad alta latitudine e colate fredde verso l’Europa.
- La svolta dell’IA (AIFS-SUBS): L’ingresso dei modelli di Intelligenza Artificiale nell’ambito sub-stagionale permetterà di spingere le previsioni attendibili fino a 3-4 settimane di anticipo, pur dovendo affinare la gestione dei bias sui tropici.
- L’impatto di El Niño Modoki: Le anomalie concentrate nel Pacifico Centrale (come nel 2009-2010) generano teleconnessioni atlantiche ed europee marcate, favorendo inverni rigidi.
- Il fattore umano nel meteo severo: Nonostante l’automazione del meteo ordinario, l’interpretazione fisica, la comunicazione chiara e la gestione delle emergenze rimarranno un presidio umano insostituibile.
La meteorologia del futuro: tra algoritmi di IA e intuizione umana
Le riflessioni di Ben Noll offrono uno sguardo lucido e stimolante sulla profonda trasformazione che la meteorologia sta vivendo in questi anni. L’ingresso dei modelli di Intelligenza Artificiale, come il nuovo sistema AIFS-SUBS del centro meteo europeo ECMWF, si appresta a rivoluzionare la capacità di spingere le previsioni attendibili fino a un mese di anticipo, permettendo di decifrare con sempre maggiore accuratezza i segnali provenienti dalle dinamiche tropicali come l’MJO.
Tuttavia, come dimostra la straordinaria traiettoria di Ben Noll, capace di passare dall’analisi della siccità e dei modelli climatici stagionali al racconto giornalistico sul Washington Post, fino all’affettuosa previsione degli “Snow Days” per gli studenti americani, la tecnologia da sola non basta. Quando il meteo diventa estremo e impattante, l’esperienza del meteorologo umano, la sua capacità di interpretare la fisica dell’atmosfera e la trasparenza nella comunicazione del rischio rimarranno un presidio insostituibile per guidare la popolazione e difendere la cultura scientifica.