L’alluvione che colpì Firenze il 4 novembre 1966 appartiene a quegli eventi che continuano a porre domande anche a distanza di decenni, perché comprendere come si sviluppò una catastrofe meteorologica significa anche interrogarsi su quanto sarebbe stato possibile riconoscerla in anticipo e su quali informazioni avrebbero potuto ricevere le autorità e la popolazione prima che i fiumi raggiungessero livelli critici. A questa domanda hanno provato a rispondere Valerio Capecchi e Roberto Buizza con uno studio pubblicato nel 2019 sul Journal of Geophysical Research: Atmospheres, nel quale la piena dell’Arno viene utilizzata come banco di prova per sistemi di previsione più evoluti di quelli disponibili all’epoca. I ricercatori hanno ricostruito l’episodio con previsioni d’insieme globali e con successive simulazioni regionali ad alta risoluzione, osservando non soltanto se i modelli riuscissero a produrre piogge intense, ma anche quanto fosse possibile localizzarle e stimarne la probabilità con diversi giorni di anticipo.
Che cosa significa rifare una previsione del passato
L’esperimento non consiste nel prendere una previsione realmente emessa nel 1966 e confrontarla con ciò che accadde, né nel sostenere che i meteorologi di allora disponessero delle stesse tecnologie moderne. Si tratta di una ricostruzione a posteriori, nella quale il caso storico viene simulato utilizzando un sistema numerico più avanzato, per valutare quante informazioni avrebbe potuto offrire un modello con capacità simili a quelle raggiunte negli anni dello studio. Gli autori hanno utilizzato l’ensemble globale dell’ECMWF, formato da più simulazioni che partono da condizioni atmosferiche leggermente differenti, e hanno innestato su di esso un ensemble del modello regionale WRF, con una griglia molto più fine.
La simulazione globale aveva una risoluzione orizzontale di circa 18 chilometri, mentre quella regionale arrivava a circa 3 chilometri, una differenza che consente di descrivere con maggiore dettaglio la distribuzione delle precipitazioni e i processi convettivi che possono svilupparsi sulle aree montuose e nei bacini circostanti. Una previsione d’insieme non cerca di fornire un unico esito come se l’atmosfera seguisse un percorso certo, ma mette a confronto una serie di scenari plausibili; se diversi membri indicano precipitazioni molto intense sulla stessa zona, il segnale di rischio acquista consistenza, mentre quando le simulazioni divergono diventa evidente che la posizione o l’intensità dell’evento sono ancora incerte.
Il segnale compare, ma non subito con la stessa chiarezza
Le prove effettuate mostrano che le simulazioni globali cominciavano a fornire informazioni utili sul potenziale dell’evento fino a circa tre giorni prima della fase più critica, ma a quelle scadenze il segnale era ancora meno preciso e la probabilità di superare le soglie di pioggia più elevate poteva risultare bassa o collocata lontano dall’area che avrebbe poi ricevuto gli accumuli maggiori. Avvicinandosi al 4 novembre, l’evoluzione prevista diventava più leggibile, anche se non tutte le partenze del modello restituivano la stessa distribuzione delle precipitazioni: alcune simulazioni individuavano meglio il settore interessato, altre spostavano i massimi o riducevano la quantità attesa. Questo comportamento è uno degli aspetti più importanti dello studio, perché mostra che una previsione utile non coincide sempre con l’individuazione perfetta del punto in cui cadrà la pioggia più intensa, ma può comunque segnalare in anticipo che una situazione potenzialmente pericolosa si sta organizzando.
Perché il modello regionale aggiunge dettagli
Quando le simulazioni globali sono state affiancate dal modello WRF a 3 chilometri, i ricercatori hanno osservato in alcune scadenze una rappresentazione più dettagliata dei massimi di precipitazione e della loro distribuzione, soprattutto considerando le soglie più elevate. La maggiore risoluzione permetteva di descrivere meglio le differenze tra aree vicine e di mettere in evidenza strutture pluviometriche legate alla convezione, aspetti che una griglia più ampia può attenuare o distribuire su superfici troppo estese. Il vantaggio, però, non era automatico in ogni simulazione e a ogni scadenza, perché il modello regionale dipendeva dalle condizioni fornite dall’ensemble globale e poteva ereditare gli errori nella posizione dei sistemi atmosferici. In alcune prove la previsione ad alta risoluzione migliorava il quadro, mentre in altre non correggeva lo spostamento dei massimi già presente nella simulazione globale; il valore aggiunto andava quindi valutato insieme ai tempi di previsione e alla configurazione atmosferica rappresentata.
La pioggia prevista era ancora troppo poca
Il limite più evidente emerso dalla ricostruzione riguarda la quantità di pioggia, che i modelli tendevano a sottostimare rispetto alle osservazioni. Il WRF migliorava alcune stime dei massimi e della distribuzione, ma non riusciva a eliminare la differenza tra gli accumuli simulati e quelli misurati; in alcune aree poteva anche sovrastimare le precipitazioni, mentre in altre continuava a produrne meno del necessario per riprodurre l’eccezionalità dell’evento. Per chi si occupa di previsione e protezione civile, questa distinzione è essenziale: riconoscere che il rischio di maltempo estremo sta aumentando non significa poter stabilire con precisione quanto pioverà su ogni bacino, quale torrente reagirà più rapidamente o quando una piena raggiungerà un centro abitato. I modelli possono sostenere una valutazione anticipata dello scenario, ma l’incertezza sui quantitativi impone di interpretare con cautela ogni singola stima e di seguire l’evoluzione delle simulazioni, delle osservazioni e delle condizioni idrologiche.
Il peso delle osservazioni mancanti
La ricostruzione del 1966 era condizionata da un sistema osservativo molto meno completo di quello moderno. All’epoca non erano disponibili le fitte reti di osservazioni satellitari che oggi contribuiscono a definire lo stato dell’atmosfera; di conseguenza, le condizioni iniziali utilizzate per avviare le simulazioni erano meno dettagliate e l’incertezza associata era maggiore. Gli autori hanno perciò adeguato le perturbazioni dell’ensemble, così che i diversi membri rappresentassero meglio la minore qualità dei dati di partenza. Il risultato ricorda che anche un modello molto sofisticato non può compensare completamente la mancanza di informazioni sull’atmosfera: la previsione dipende dalla qualità delle condizioni iniziali, dalla capacità del sistema di rappresentare i processi meteorologici e dal tempo che resta prima dell’evento. Lo studio segnala inoltre che l’impiego di analisi storiche più complete avrebbe potuto migliorare la ricostruzione.
Tre giorni: un’indicazione importante, non una garanzia
La conclusione più solida degli autori è circoscritta al caso studiato: per l’alluvione di Firenze del 1966, i modelli ensemble hanno fornito informazioni probabilistiche utili fino a circa tre giorni prima, mentre il modello regionale ad alta risoluzione ha aggiunto valore, nel breve termine, nella stima della distribuzione e dei massimi di pioggia. Nello stesso tempo, la sottostima degli accumuli e gli errori di localizzazione dimostrano che il segnale di rischio non equivaleva a una previsione perfetta dell’intensità e delle conseguenze al suolo.
Gli stessi ricercatori avvertono che si tratta di un singolo episodio e che per trarre conclusioni generali occorre analizzare molte altre alluvioni, perché ogni evento ha caratteristiche proprie e può mettere sotto pressione aspetti diversi dei sistemi previsionali. Il valore dello studio sta allora nel mostrare come i modelli possano offrire un margine di preparazione anche quando non riescono a descrivere ogni dettaglio, e nel ricordare che la previsione di una catastrofe non si misura soltanto dalla precisione di un numero, ma anche dalla capacità di riconoscere in anticipo un’evoluzione atmosferica potenzialmente pericolosa.
Vuoi ricevere le notifiche sulle nostre notizie più importanti?