Una previsione singola, talvolta chiamata run "deterministico", parte da un'unica miglior stima dell'atmosfera attuale e la proietta una sola volta nel futuro. Il problema è che l'atmosfera è caotica: minuscoli errori inevitabili in quella fotografia iniziale, molto più piccoli di quanto qualsiasi strumento potrebbe mai misurare, crescono nel tempo e possono cambiare completamente il risultato entro il settimo o decimo giorno. Questo è il celebre "effetto farfalla". Un singolo run mostra quindi solo un possibile futuro tra molti altri ugualmente plausibili. Una previsione di ensemble risolve il problema eseguendo lo stesso modello decine di volte, ogni volta con un punto di partenza leggermente diverso ma altrettanto realistico, per campionare la gamma di futuri che l'atmosfera potrebbe effettivamente prendere.
Come si creano gli ensemble
Due tipi di perturbazioni costruiscono un ensemble. Primo, le condizioni iniziali vengono modificate leggermente entro il margine di incertezza noto delle osservazioni che alimentano il modello, producendo molte atmosfere di partenza leggermente diverse ma altrettanto valide. Secondo, le perturbazioni stocastiche della fisica fanno variare il modo in cui il modello rappresenta processi troppo piccoli per essere calcolati direttamente, come singole nuvole o turbolenza, poiché questi vengono approssimati e non risolti con esattezza. L'ensemble di ECMWF, chiamato ENS, esegue 50 membri perturbati più una run di controllo non perturbata, fino a 15 giorni. Il GEFS della NOAA, l'ensemble del GFS, esegue circa 30 membri. L'AIFS di ECMWF, basato sull'intelligenza artificiale, è così economico da calcolare che il proprio ensemble può essere generato rapidamente con hardware molto inferiore, rendendo i grandi ensemble più accessibili che mai. Alcuni previsori vanno oltre e costruiscono ensemble multi-modello, mescolando membri di modelli di diversi centri nazionali in un unico gruppo più ampio.
Come interpretare un ensemble
La visualizzazione classica è lo "spaghetti plot": una linea per membro, tutte sovrapposte per la stessa variabile, come l'altezza geopotenziale a 500 hPa o la temperatura a 850 hPa. Quando le linee si raggruppano strettamente, i membri concordano e la fiducia è alta; quando si aprono ampiamente a ventaglio, il futuro dell'atmosfera è realmente incerto in quel punto, per quanto convincente possa apparire una singola linea. La media d'ensemble, la media di tutti i membri, è più levigata di qualsiasi run individuale e spesso è un buon numero singolo da citare, ma può fondere due scenari distinti e ugualmente probabili in un valore medio ingannevole, quindi non va mai letta da sola. Le percentuali sono di solito il riassunto più utile: se 35 membri su 50 mostrano pioggia misurabile in una località, ciò corrisponde a circa il 70% di probabilità di pioggia in quel punto, né una certezza né un lancio di moneta. Come regola generale, la dispersione dell'ensemble è naturalmente ristretta a uno o due giorni di distanza e si amplia progressivamente nel corso della settimana; trattate quindi l'output del primo giorno come un controllo di coerenza e quello dell'ottavo o nono giorno come una guida alla gamma di possibilità piuttosto che come una risposta unica. Sulle pagine degli ensemble ECMWF, GFS e AIFS di ngmeteo.com, clicca su qualsiasi località per vedere esattamente questo ventaglio di previsioni membro per membro per temperatura e precipitazioni, l'immagine più onesta di ciò che un modello di previsione sa realmente sul futuro.