SuperModel di iLMeteo: innovazioni per previsioni più accurate e trasparenti sulla grandine.

Ma l’innovazione non si ferma qui. È stata introdotta anche la componente dell’Ensemble probabilistico, che permette di analizzare le probabilità di traiettorie atmosferiche attraverso simulazioni di molteplici scenari perturbativi. Integrando modelli avanzati come AIFS (Artificial Intelligence Forecast System), il SuperModel riesce a offrire previsioni più accurate, basate su reti neurali e tecniche di machine learning che ottimizzano l’analisi della circolazione generale.

Inoltre, il post-processing MOS (Model Output Statistics) assicura una correzione delle previsioni in tempo reale, riducendo le discrepanze per temperatura e vento. Il nuovo sistema introduce anche previsioni del moto ondoso ad alta definizione, essenziali per attività sportive come il surf, con una risoluzione di 1 km che consente di simulare il comportamento delle onde vicino alla costa.

Affidabilità e Chiara Comunicazione dei Rischi Ambientali

Una delle novità più rilevanti è la misurazione dell’affidabilità delle previsioni, che viene espressa in percentuale. Questo valore, calcolato analizzando la coerenza tra diversi modelli, è fondamentale per garantire una maggiore trasparenza scientifica. Gli utenti possono identificare rapidamente il livello di affidabilità: un codice colore giallo indica affidabilità media, mentre il rosso avvisa di una bassa affidabilità, fornendo così una scala visiva per le situazioni di maggiore incertezza.

In concomitanza con questo sistema, viene introdotta una stima probabilistica del rischio di grandine. Espressa in forma percentuale, agevola l’identificazione delle aree più vulnerabili, permettendo agli utenti di prepararsi adeguatamente in caso di eventi meteorologici avversi.