Temporali, Meteo POP sviluppa Storm Tracker per seguirne evoluzione e intensità

Il software realizzato da Meteo POP – RMA APS analizza le celle temporalesche attraverso diversi parametri e stima la probabilità di fenomeni come grandine, downburst e strutture supercellulari

Seguire lo sviluppo di un temporale, valutarne gli spostamenti e individuare le condizioni potenzialmente favorevoli ai fenomeni più intensi. È l'obiettivo di Storm Tracker, il nuovo software progettato e sviluppato da Meteo POP – RMA APS.

Il sistema utilizza un'analisi multiparametrica e confronta nel tempo i dati relativi alle singole celle temporalesche, elaborando informazioni su direzione, velocità, intensità e possibile traiettoria.

Gli algoritmi consentono inoltre di ottenere una classificazione probabilistica del potenziale associato a grandine, downburst e supercelle.

Secondo Meteo POP, le prime sperimentazioni durante i recenti temporali nel Nord Italia avrebbero già fornito indicazioni utili per verificare e affinare il funzionamento del software.

 

Ha scritto Meteo POP - Rete Meteo Amatori.

Un temporale non è una semplice area di pioggia intensa, ma una struttura atmosferica dinamica che può nascere, intensificarsi, cambiare direzione, fondersi con altre celle oppure dissiparsi in pochi minuti.

Da questa necessità nasce Storm Tracker, il software ideato e realizzato da Meteo POP – RMA APS per seguire l’attività temporalesca sul territorio italiano e analizzarne in modo automatico le caratteristiche.

Il sistema individua le celle convettive e confronta i dati disponibili tra aggiornamenti successivi, calcolandone direzione, velocità di spostamento, variazione di intensità, persistenza e possibile traiettoria.

Il cuore del software, però, è rappresentato dalle elaborazioni matematiche che avvengono dietro la visualizzazione finale.

Un sistema basato su più parametri

Storm Tracker non attribuisce un rischio sulla base di un singolo dato.

Il software mette in relazione contemporaneamente numerosi parametri atmosferici, tra cui quelli legati all’instabilità, all’energia disponibile per la convezione, all’umidità, alle correnti discendenti e alla variazione del vento con la quota.

Ogni parametro viene analizzato attraverso valori, intervalli, soglie e coefficienti di peso.

Gli algoritmi confrontano quindi le diverse variabili e producono indicatori sintetici capaci di descrivere quanto l’ambiente atmosferico sia favorevole a determinati fenomeni.

In termini semplificati, il software non ragiona secondo una logica del tipo “parametro alto uguale fenomeno severo”, ma attraverso una combinazione matematica di più condizioni.

Una forte instabilità, ad esempio, può assumere un significato molto diverso a seconda del wind shear, dell’umidità, della struttura verticale dell’atmosfera e dell’evoluzione stessa della cella.

Grandine, downburst e supercelle

Per la grandine, Storm Tracker valuta la capacità potenziale del temporale di sostenere forti correnti ascensionali e mette questo dato in relazione con le condizioni termodinamiche presenti nell’atmosfera.

Per il downburst, invece, vengono considerate soprattutto le condizioni favorevoli alla formazione di intense correnti discendenti e alla loro successiva accelerazione verso il suolo.

Più complessa è l’analisi delle supercelle.

Una supercella è un temporale organizzato caratterizzato dalla presenza di una corrente ascensionale rotante e persistente. Per individuarne il potenziale, il software analizza contemporaneamente la persistenza della cella, il suo movimento, la variazione del vento con la quota e altri parametri dinamici favorevoli alla rotazione.

Particolare attenzione viene riservata anche agli eventuali scostamenti della traiettoria della cella rispetto al flusso atmosferico prevalente, uno degli elementi che possono risultare significativi nell’analisi di temporali organizzati.

Il risultato finale è una classificazione probabilistica, ottenuta attraverso il confronto e la pesatura dei diversi segnali.

Il temporale viene seguito nel tempo

Un altro elemento centrale dello Storm Tracker è il confronto temporale.

Gli algoritmi non analizzano soltanto la situazione presente, ma confrontano una cella con quella individuata negli aggiornamenti precedenti.

Il sistema calcola gli spostamenti geografici tra due posizioni successive, la distanza percorsa e il tempo trascorso, ottenendo così una stima del vettore di movimento.

Da questi dati è possibile ricavare velocità e direzione e proiettare la traiettoria della cella nel breve periodo.

Allo stesso tempo viene analizzata la variazione dei parametri associati al temporale per comprendere se il fenomeno stia rafforzandosi, mantenendosi stabile oppure indebolendosi.

È quindi l’interazione fra geometria, calcolo temporale e analisi atmosferica a permettere allo Storm Tracker di trasformare una sequenza di dati in una lettura dinamica del fenomeno.

Andrea Pardini: «Il vero lavoro è trasformare i dati in una logica»

A lavorare direttamente sul codice è stato anche Andrea Pardini, presidente di Meteo POP – RMA APS e sviluppatore software, che ha seguito la progettazione degli algoritmi e della logica di elaborazione.

«La parte più interessante dello Storm Tracker è quella che l’utente non vede. Dietro a un indicatore apparentemente semplice ci sono numerosi calcoli, confronti tra variabili, soglie, coefficienti e verifiche sulla loro evoluzione nel tempo.»

Pardini sottolinea come uno degli aspetti più complessi sia stato proprio stabilire il rapporto tra i diversi parametri.

«Avere molti dati non significa automaticamente avere una buona analisi. Il punto è capire quanto deve pesare ciascuna variabile e soprattutto come cambia il suo significato quando viene combinata con le altre. Un valore elevato di instabilità da solo dice poco: deve essere messo in relazione con il vento alle varie quote, con l’umidità, con la struttura della cella e con la sua evoluzione.»
Il software utilizza quindi una logica multiparametrica.

«Nel codice abbiamo costruito una serie di condizioni matematiche che assegnano punteggi e pesi differenti. Il risultato viene poi normalizzato e trasformato in un’indicazione probabilistica. Questo permette al sistema di distinguere situazioni apparentemente simili ma meteorologicamente molto diverse.»

Anche il tracking è stato sviluppato con lo stesso principio.

«Il temporale non viene considerato come un punto fermo sulla mappa. Il software deve capire dove si trovava prima, dove si trova adesso, quanto si è spostato, con quale velocità e se nel frattempo si è intensificato. Sono calcoli geometrici e temporali che vengono continuamente aggiornati.»

Le prime conferme durante i temporali al Nord Italia

Proprio nei giorni caratterizzati da una forte attività temporalesca sulle regioni settentrionali, Meteo POP ha potuto confrontare direttamente le elaborazioni dello Storm Tracker con l’evoluzione reale dei fenomeni.

In uno degli episodi più significativi, il sistema ha riconosciuto fin dalle prime fasi una struttura con caratteristiche compatibili con una supercella, evidenziandone rapidamente il grado di organizzazione e il potenziale di severità.

Nelle fasi successive, quel sistema temporalesco ha poi prodotto fenomeni intensi e diversi danni sul territorio, fornendo a Meteo POP un importante riscontro sulla capacità degli algoritmi di intercettare precocemente le configurazioni più pericolose.

«Per noi questo è stato un passaggio molto importante – spiega Pardini – perché il vero banco di prova di un software del genere è il confronto con gli eventi reali. Vedere che il sistema aveva riconosciuto già nelle prime fasi una struttura supercellulare, poi effettivamente associata a fenomeni severi, ci ha dato una conferma concreta sulla bontà della logica sviluppata e ci offre nuovi dati per affinare ulteriormente gli algoritmi.»

Un progetto sviluppato internamente da Meteo POP

Storm Tracker è stato progettato e sviluppato direttamente da Meteo POP – RMA APS e rappresenta uno dei progetti tecnologici dell’associazione dedicati allo studio dei fenomeni atmosferici intensi.

Il sistema continuerà a essere affinato attraverso l’analisi dei casi reali e il confronto tra le elaborazioni degli algoritmi e i fenomeni osservati.
L’obiettivo è rendere sempre più efficace la capacità del software di leggere rapidamente una situazione temporalesca complessa, trasformando numerosi dati meteorologici in una rappresentazione sintetica dell’evoluzione e del potenziale di severità di ogni cella.