Non sono facili le previsioni stagionali, e perfino il modello matematico al momento più sofisticato, il NCEP- CFS, che spinge le sue previsioni fino a quasi un anno, non riesce a comprendere in modo pieno quelle che sono le variazioni termiche sulla superficie della terraferma.
Invece, dalle verifiche, pare esserci un buon accordo per quello che riguarda le zone oceaniche.
Ma guardiamo nei dettagli come sono andate le previsioni CFS per la scorsa stagione invernale 2008-09.
La previsione di una debole Nina sono andate bene, così come quelle dell’individuazione di due vaste aree di anomalie positive sull’Oceano Pacifico, nonché in prossimità dell’Indonesia.
L’Atlantico Settentrionale è stato più caldo di quanto non fosse previsto dal modello, mentre le previsioni dell’Oceano Indiano sono andate bene.
Passiamo ora alla terraferma, qui i punti dolenti si evidenziano piuttosto bene, con scostamenti anche notevoli dalle previsioni del modello CFS.
Anzitutto, la grande anomalia termica siberiana: la Siberia centro orientale doveva essere più calda di un paio di gradi, rispetto alla norma, invece è risultata più fredda di oltre 2°C.
L’India è risultata assai più calda del dovuto, mentre molto calda è stata l’Africa centrale, circa 3°C oltre le medie, mentre sarebbe dovuta rimanere sotto la norma.
Forti anomalie positive anche sulla Russia settentrionale europea, e la Finlandia, per la verità previste, anche se non a questo livello, mentre l’Europa, che doveva sperimentare un Inverno molto caldo, ha invece avuto una stagione fredda sul suo lato occidentale.
Infine, il Nord America, che è stato molto freddo dall’Alaska fino alla costa nord orientale, e caldo sul Messico e la parte meridionale statunitense.
Per la verità, su questo Continente le previsioni stagionali sono andate piuttosto bene, seppur con anomalie previste meno vistose.
In definitiva, queste previsioni qualcosa riescono a cogliere, buona parte delle anomalie termiche sono state previste, ma, soprattutto sulla Terraferma, che poi è l’area che maggiormente ci interessa, spesso cadono in errori piuttosto accentuati.
Il che la dice lunga sulla difficoltà di questo genere di previsione, ancora sperimentali e poco affidabili.
