Primavera 2022 - Considerazioni, Modelli, Previsioni

[gibo]

Originariamente Scritto da RG62

Perfetto.

Quindi, il modello è il risultato di un'equazione e dall'interpretazione di tale modello faccio delle previsioni. Ma se queste previsioni hanno un'incertezza del 100%, dovrò rivedere l'equazione che mi produce il modello, o no?

Ad esempio, noi facciamo dei modelli di dispersione degli inquinanti che possono fuoriuscire, che so, da un inceneritore.
I calcoli vengono elaborati sullo storico dei venti di quella zona (direzione, intensità, stagionalità), orografia del sito oltre alle caratteristiche chimico-fisiche dei principali inquinanti indagati.

Bene, la previsione è poi validata dai risultati chimici i quali confermano che, per dire, in primavera gli inquinanti si depositano principalmente a NE dell'inceneritore, a circa 3 km dallo stesso, che in estate si concentrano a W, a 1 km dalla sorgente ecc. ecc.

Se il mio modello mi dicesse che gli inquinanti in primavera si trovano tutti a S ed invece li trovo tutti a N, direi che c'è qualcosa che non va in quel modello (e quindi nell'equazione) perchè mi ha fatto sbagliare completamente la previsione.


Però, ripeto, forse nella meteorologia le incognite e le equazioni saranno molto più complesse.

Ma dai, se i GM servissero per non pisciare controvento saremmo tutti meteorologi.

[Norbertone]

Reading serale : l est che avanza ma l occidente vincerà..

Ogni riferimento è puramente casuale

[Marco Muratori ERM]

Originariamente Scritto da Norbertone

Reading serale : l est che avanza ma l occidente vincerà..

Ogni riferimento è puramente casuale

Sarebbero carte spettacolari nel long. Un po' come stamattina. Difetto primario, oltre 192h, quindi così come le vediamo non si proporranno mai*. Difetto secondario, carte del genere le abbiamo inseguite per tutto l'inverno e sarebbe una beffa assurda averle ora quando la primavera (leggi Atlantico) con le sue temperature miti è ormai li che bussa alla porta.

* Se anche per assurdo la struttura venisse confermata, statisticamente parlando, pur non negando l'evoluzione, il minimo non si troverà mai all'atto pratico nella stessa posizione che si vede a 192h magari sarebbe più basso, più alto, più a est o più a ovest, più profondo, meno profondo, più lento, più evolutivo ecc.ecc.....

[Marco Muratori ERM]

Come dicevo sarebbero (condizionale assolutamente d'obbligo, anzi....) ancora moooolto buone. Ci sarebbe anche una prefazione il giorno prima (che non posto).

Peccato davvero che non andrà con ogni probabilità così.

[cicciod]

Originariamente Scritto da RG62

Perfetto.

Quindi, il modello è il risultato di un'equazione e dall'interpretazione di tale modello faccio delle previsioni. Ma se queste previsioni hanno un'incertezza del 100%, dovrò rivedere l'equazione che mi produce il modello, o no?

no.

so, guardando gli spaghetti e confrontandolo con le emissioni degli altri modelli, che quel RUN è poco probabile.

non ci faccio una previsione sopra o almeno non di quello che dice il RUN

capito adesso?
tu non puoi prendere dei numeretti per oro colato
devi sapere se quei numeretti hanno il 5 o il 50 o il 95% di realizzarsi

[sanpei]

Comunque aumentano le probabilità di un inizio primavera freddo, molto più freddo di quanto siamo abituati negli ultimi tempi, tanto per fare un'altro favore all'invasore....

[RG62]

Originariamente Scritto da cicciod

no.

so, guardando gli spaghetti e confrontandolo con le emissioni degli altri modelli, che quel RUN è poco probabile.

non ci faccio una previsione sopra o almeno non di quello che dice il RUN

capito adesso?
tu non puoi prendere dei numeretti per oro colato
devi sapere se quei numeretti hanno il 5 o il 50 o il 95% di realizzarsi

Purtroppo non riesco a capire...


Non capisco perchè possa emergere un run che dice 100 e quello dopo che dice 0. Come dite voi: "Gfs o Pinco Pallo ha tolto tutto"...

Non riesco a capire come un modello possa dare dei numeri che abbiano il 5 o il 50 o il 95% di realizzarsi...

E' una variabilità, a mio modesto modo di vedere, ingestibile e quindi inutile.


Voi stessi dite: "E' inutile guardare le carte a XY ore", perfetto. Allora perchè le fanno? Se eventualmente ci azzeccassero, sarebbe solo una botta di ****...

[Peval]

Originariamente Scritto da RG62

Purtroppo non riesco a capire...


Non capisco perchè possa emergere un run che dice 100 e quello dopo che dice 0. Come dite voi: "Gfs o Pinco Pallo ha tolto tutto"...

Non riesco a capire come un modello possa dare dei numeri che abbiano il 5 o il 50 o il 95% di realizzarsi...

E' una variabilità, a mio modesto modo di vedere, ingestibile e quindi inutile.


Voi stessi dite: "E' inutile guardare le carte a XY ore", perfetto. Allora perchè le fanno? Se eventualmente ci azzeccassero, sarebbe solo una botta di ****...

Perché confondi il caos deterministico con la teoria della probabilitá

[RG62]

Originariamente Scritto da Peval

Perché confondi il caos deterministico con la teoria della probabilitá

Probabile

[Peval]

comunque, provo a chiarire:

modello probabilistico: modello per cui non si conoscono le leggi della fisica che lo descrivono e non si puó "tradurre" in un sistema di equazioni. Esempi, il lancio di una moneta, incidenti stradali, studi epidemiologici. In questi casi il fenomeno non si puó ad oggi descrivere con un sistema di equazioni, per cui il modo di "modellarlo" é osservare ripetutamente il fenomeno, osservarne la distribuzione statistica e creare un modello statistico/probabilistico che ne riproduca il comportamento. In questo caso l'errore di previsione é associato al fatto che parliamo appunto di un modello probabilistico, che contiene intrinsecamente un errore dovuto al fatto che alla base del modello vi é una distribuzione di probabilitá e non un'equazione deterministica.

Modello deterministico non caotico: si conoscono le equazioni della fisica che descrivono un fenomeno non caotico. Esempi: legge oraria di un moto uniformemente accelerato, il pendolo, l'oscillatore armonico. In questo caso date le condizioni iniziali possiamo predire con certezza lo stato finale del sistema dopo un certo tempo. L'eventuale incertezza nelle condizioni iniziali non costituisce piú di tanto un problema perché evolve anch'essa secondo le leggi del modello. Esempio: se io conosco la posizione di un pendono all'istante t=0 che é x+- delta x lo stato dopo 2 ore sará x(t=+2h) +- delta x(t=+2 h).

Modello di un fenomeno deterministico ma caotico: si conoscono le leggi che lo descrivono ma essendo il fenomeno caotico la sensibilitá alle condizioni iniziali fa si che l'errore nell'incertezza dello stato iniziale cresce esponenzialmente al passare del tempo. Avró dunque una previsione/descrizione accurata del fenomeno fino ad un certo tempo, dopo di che l'affidabilitá della previsione diminuisce sempre di piu fino a diventare inutile dopo un tot di tempo. Esempio lampante: l'atmosfera, ma anche il doppio pendolo, le code in autostrada etc... etc...