Utente:MeteoHub/Sandbox

Meteodrome è un sistema automatizzato di raccolta, comparazione e misurazione del livello di accuratezza delle previsioni meteo.

Il suo funzionamento, è interamente gestito da un software implementato, a partire dal 2017 dalla start-up italiana Coelotec srl, sebbene la prima versione dell'algoritmo risalga al 2013.

Lo Scopo

Scopo di Meteodrome, tra gli altri, è quello di individuare, a livello statistico, i punti di forza e di debolezza delle previsioni emesse da diverse fonti disponibili (siti web, centri di calcolo, modelli matematici).

Il livello di precisione statistica delle fonti, viene inoltre messo in diretta relazione con fattori di primaria importanza come l'area geografica monitorata, il parametro meteo e la scadenza della previsione.

Nello specifico, Meteodrome si prefigge di rispondere a determinate domande:

• Quale fonte previsionale F, tra quelle monitorate, è la più precisa a livello statistico, sulla base di uno storico di dati cumulati nel tempo e disponibili in un Database?
• Quale di esse lo è, per esempio, nel prevedere i valori futuri del Parametro Meteo P (temperatura, umidità, precipitazione etc), nella coordinata spaziale C (Località o Coordinata geografica), allo scadere di un periodo di tempo T?
• Come sfruttare i suddetti dati statistici di cui si dispone, per migliorare il livello di precisione delle previsioni meteo?

Misurazione del livello di accuratezza delle previsioni

Il processo di misurazione del livello di accuratezza delle previsioni meteo da parte di Meteodrome è sostanzialmente suddiviso nelle seguenti fasi:

1. Raccolta Previsioni: il sistema Meteodrome, acquisisce i dati delle previsioni meteo dalle fonti disponibili (siti meteo, database, modelli, dati in formato .json, .xml, etc.).
2. Comparazione: le previsioni raccolte vengono riorganizzate in un database interno al sistema e raggruppate in base alla località (o area geografica, o coordinata geografica), la scadenza (a 8 ore, 24 ore, 72 ore etc.) e il parametro meteo (temperatura, pressione, umidità etc.).
3. Monitoraggio Stato del Tempo Corrente: a periodicità costante (ogni 1,3,6... ore), il sistema raccoglie i parametri meteo di riferimento (PR), ovvero il dato sullo stato del tempo corrente, rilevato in tempo reale nelle località monitorate.
4. Matching: il sistema incrocia i parametri meteo previsionali (PP) e quelli di riferimento (PR), mettendoli a confronto.
5. Rating: il sistema attribuisce ad ogni singola previsione di ogni singola fonte, un rating. Il rating è un giudizio che esprime il livello di accuratezza della previsione. Tale livello di accuratezza è proporzionale alla vicinanza tra il parametro di previsione e quello di riferimento (ovvero tra la previsione emessa dalla fonte e le reali condizioni atmosferiche rilevate a scadenza nella località di previsione).

Sistemi di Calcolo del Rating

L'attuale versione di Meteodrome suddivide i parametri meteo in numerici e descrittivi.

Parametri Meteo Numerici

I parametri meteo numerici sono per loro natura facilmente quantificabili poiché espressi numericamente; si pensi alla temperatura dell'aria, alla pressione atmosferica o all'umidità.

Ebbene, il livello di accuratezza di una previsione espressa in forma numerica (es: temperatura), viene misurato in base alla sua vicinanza al parametro meteo di riferimento. E poiché il rating è espresso in forma percentuale, avremo un rapporto di proporzionalità inversa tra la suddetta vicinanza dei due parametri e il rating. In sostanza, più la previsione si avvicina al riscontro oggettivo (parametro di riferimento), più la percentuale di rating è elevata.

Sarà dunque necessario calcolare per prima cosa il Valore Assoluto dello Scarto tra il Parametro Meteo di Previsione (PP) e quello di Riferimento (PR) nel seguente modo:

$SC=|PP-PR|$

... In modo da ottenere la vicinanza tra i due parametri meteo di previsione (PP) e di riferimento (PR). In sostanza possiamo definire questa vicinanza o scarto assoluto (SC) come un valore numerico che esprime l'entità dell'errore previsionale.

Per procedere al calcolo del rating è inoltre necessario stabilire arbitrariamente un livello di tolleranza (LT) rispetto all'errore previsionale, oltre il quale il coefficiente del rating diventa negativo.

Avremo così la seguente formula per il calcolo del Coefficiente di Rating (CR):

$CR=1-{|PP-PR| \over LT}$

Esempio:

Supponiamo che, per quanto riguarda il parametro Temperatura, l'indice di tolleranza sia fissato in 5 gradi centigradi. Supponiamo inoltre che la Temperatura prevista sia di 10°C e quella corretta, rilevata a scadenza alla coordinata geografica di riferimento, sia di 14°C. In questo caso il rating verrebbe calcolato nel seguente modo:

PP = 10; PR = 14; LT = 5 (Rating) = 0.2

$1-{|10-14| \over 5}=0.2$

Esempio 2:

PP = 14.5; PR = 15; LT = 5 (Rating) = 0.9

$1-{|14.5-15| \over 5}=0.9$

Esempio 3:

PP = -3; PR = 5; LT = 5 (Rating) = -0.6

$1-{|-3-5| \over 5}=-0.6$

N.B. In quest'ultimo esempio il rating assegnato alla previsione è negativo in quanto il margine di errore ha superato il livello di tolleranza.

Parametri Meteo Descrittivi

I parametri meteo descrittivi sono quelli che descrivono le condizioni atmosferiche in forma non numerica. Classico esempio di parametro descrittivo e dato dallo Stato del Tempo specificamente connesso alla fenomenologia, alla visibilità e alla copertura del cielo rilevate in una data area del territorio.

Il parametro descrittivo è il risultato diretto dei parametri meteo numerici. Se per esempio siamo in presenza di una visibilità ridotta da 1 a 5 km (Parametro Numerico), allora si parla di Foschia (Parametro Descrittivo). Analogamente, dalla percentuale di copertura nuvolosa (Parametro numerico) può dipendere un stato del tempo descrittivo come "Poco Nuvoloso" o "Parzialmente Nuvoloso".

Limiti della comparazione dei parametri descrittivi

Per quanto possa essere sofisticato l'attuale algoritmo di Meteodrome che elabora un rating sulla base del livello di compatibilità dei diversi parametri meteo descrittivi, esisterà sempre un margine di discrezionalità nel valutare la vicinanza tra due parametri di questo tipo. E' chiaro che Poco Nuvoloso e Quasi Sereno, sono due stati del tempo molto affini tra loro che attualmente vengono valutati dall'apposito algoritmo del sistema con un rating piuttosto alto.

Tuttavia, proprio per rendere il procedimento di calcolo del rating sempre più oggettivo, Meteodrome ha da tempo avviato un progressivo abbandono di questo sistema di calcolo del livello di accuratezza delle previsioni meteo, a favore di un confronto sempre più stringente dei parametri meteo numerici.