Forse è stato proprio l’annuncio della società nipponica, che sostiene trattarsi del “modello meteorologico migliore del mondo”, ha indotto altri due colossi meteo climatici (NOAA e centro Reading) ad apportare costanti significative migliorie nei ben noti modelli matematici GFS e ECMWF. Migliorie che, dati alla mano, pare stiano già dando ottimi risultati.
Perché Panasonic ha deciso di cimentarsi con le previsioni del tempo?
Può sembrare strano che una società specializzata in elettronica voglia cimentarsi nel mondo delle previsioni meteorologiche con lo sviluppo di un proprio modello matematico numerico. Ma ci sono almeno un paio di ragioni: la prima, prettamente economica, è che il business delle previsioni meteorologiche è cresciuto così tanto negli ultimi due decenni si stima che solo negli USA abbia generato un volume di denaro di circa 6 milioni di dollari.
Ma vi è anche un altro motivo: la Panasonic ha una filiale (Panasonic Avionics 2013) nata dal riassorbimento da parte della società giapponese di un’altra società denominata AirDat. Quest’ultima utilizza gli strumenti TMDAR installati nella maggior parte delle compagnie aeree statunitensi per raccogliere i dati (tra gli altri) meteorologici. E le osservazioni di questi strumenti sono la base previsionale del modello meteorologico di Panasonic (PWS).
Le sue caratteristiche tecniche
Per raggiungere un’elevata affidabilità previsionale, la piattaforma globale Meteo 4D della Panasonic utilizza un sistema ibrido di previsione globale con quattro variabili dimensionali migliorate. Ciò garantisce al modello una risoluzione di paesaggio di 13 km e 64 livelli verticali. Il modello è in grado di produrre quattro “run” giornalieri (00Z/06Z/12Z/18Z) per un range previsionale di 10 giorni. Si va dalle previsioni orarie sino a 240 ore, oltre diventano triorarie.
A proposito di affidabilità
Per vendere il prodotto, Panasonic afferma che il suo modello è il più preciso nel mercato. In particolare, sostiene di avere una “correlazione di anomalia” alla quota hPa 500 a più di 30 giorni pari a 0,926 contro 0,923 di ECMWF e 0.908 di GFS. Ovviamente si tratta di un’opinione dell’azienda costruttrice, perché se andiamo in giro per la rete possiamo trovare tantissime opinioni discordanti. E non potrebbe essere altrimenti se si parla di previsioni meteo.
