Quanto sono precise davvero le previsioni di Meteo Gesualdo? Per rispondere abbiamo deciso di non affidarci alle impressioni, alle giornate ricordate meglio o a qualche previsione scelta a posteriori: abbiamo preso un mese intero di dati e confrontato ciò che il sistema aveva previsto con quello che è stato successivamente osservato e validato.

Il periodo analizzato va dal 16 agosto al 16 settembre 2026 e comprende 15.046 confronti tra previsione e validazione, riferiti a 620 ore meteorologiche distinte.

Il numero dei confronti è molto più alto delle ore analizzate perché la stessa ora può essere prevista più volte, a differenti distanze temporali: per esempio 12, 24, 48 o 72 ore prima. Questo ci permette non soltanto di verificare se una previsione è risultata corretta, ma anche di capire come cambia l'affidabilità quando aumenta l'anticipo.

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Tre modi diversi di misurare una previsione

Prima di guardare i numeri è fondamentale chiarire una cosa: dire semplicemente che una previsione è "giusta" o "sbagliata" può essere troppo semplicistico.

Meteo Gesualdo utilizza infatti diverse classificazioni dello stato del cielo e dei fenomeni meteorologici. Due condizioni possono essere differenti abbastanza da essere considerate un errore nella verifica più severa, pur descrivendo comunque una situazione atmosferica molto simile.

Per questo abbiamo letto i risultati su tre livelli differenti.

Tipo di confronto	Risultato
Stato meteorologico esatto	49,46%
Stato esatto o molto vicino	80,93%
Famiglia meteorologica corretta	98,41%

Il 49,46% non significa che una previsione su due sia completamente sbagliata

Il dato più severo è quello della corrispondenza esatta dello stato meteorologico principale.

Su 15.046 confronti, il sistema ha scelto esattamente la stessa classificazione successivamente validata in 7.441 casi, pari al 49,46%.

Questa verifica però non concede alcun margine.

Se Meteo Gesualdo prevede, per esempio, nubi sparse e durante la validazione viene osservato parzialmente nuvoloso, il risultato viene registrato come errore.

Ed è corretto che sia così: sono due classificazioni differenti e, se vogliamo misurare la capacità del sistema di scegliere esattamente la condizione prevista, non possiamo considerarle equivalenti.

Ma meteorologicamente questo errore è molto diverso dal prevedere sereno e ritrovarsi invece con pioggia o temporale.

Quando consideriamo anche gli errori molto vicini si arriva all'80,93%

Per comprendere meglio questa differenza abbiamo effettuato anche un secondo confronto.

Abbiamo considerato come previsione molto vicina quella in cui lo stato previsto è corretto oppure differisce di una sola classe adiacente nella classificazione del cielo.

Per esempio:

• sereno → nubi sparse;
• nubi sparse → parzialmente nuvoloso;
• parzialmente nuvoloso → nuvoloso;
• nuvoloso → coperto.

Con questa lettura, la percentuale sale al 80,93%.

È importante precisare che questo non è il criterio ufficiale con cui il Learning dichiara corretta una previsione: è una misura aggiuntiva utilizzata in questa analisi per distinguere un errore meteorologicamente piccolo da uno molto più importante.

La famiglia meteorologica è stata centrata nel 98,41% dei casi

Il terzo livello riguarda invece la famiglia meteorologica generale.

Il sistema non deve soltanto scegliere un'etichetta precisa: prima deve comprendere quale tipo di situazione atmosferica sta affrontando.

Condizioni come nubi sparse e parzialmente nuvoloso, pur essendo classificate separatamente, appartengono alla stessa situazione generale del cielo e della nuvolosità.

Allo stesso modo, una differenza interna a una famiglia è molto meno grave rispetto a confondere completamente il tipo di fenomeno, per esempio prevedendo una normale situazione del cielo quando si verifica invece una precipitazione.

Nel periodo analizzato Meteo Gesualdo ha individuato correttamente la famiglia meteorologica nel 98,41% dei confronti.

Questo dato permette di leggere correttamente anche il 49,46% precedente:

• nel 49,46% dei casi viene centrata esattamente la classificazione finale;
• nell'80,93% dei casi la previsione è esatta oppure differisce soltanto di una classe vicina del cielo;
• nel 98,41% dei casi viene comunque individuato correttamente il tipo generale di situazione meteorologica.

In altre parole, gran parte degli errori non deriva dal mancato riconoscimento della situazione atmosferica, ma dalla scelta della classe precisa all'interno di una situazione molto simile.

Una precisazione importante sul 98,41%

Anche questo numero deve essere letto con attenzione.

Il mese analizzato è stato fortemente dominato da situazioni appartenenti alla famiglia del cielo: nei dati troviamo 14.811 confronti relativi al cielo, contro 142 relativi alla pioggia e 93 ai temporali.

Questo significa che il 98,41% rappresenta correttamente il campione analizzato, ma non deve essere interpretato come la garanzia che qualsiasi fenomeno meteorologico venga riconosciuto nel 98% dei casi.

In particolare, le situazioni realmente piovose o temporalesche presenti nel mese sono state poche e non costituiscono ancora un campione abbastanza ampio per ricavare una percentuale affidabile specifica per le precipitazioni.

È proprio per questo che preferiamo pubblicare separatamente le diverse metriche invece di sintetizzare tutto in un unico numero.

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Quanto cambia la precisione con l'anticipo?

Una previsione effettuata poche ore prima dell'evento non può essere confrontata allo stesso modo con una previsione emessa quattro o cinque giorni prima.

Abbiamo quindi suddiviso i 15.046 confronti in base alle ore di anticipo.

Anticipo	Confronti	Stato esatto	Esatto o molto vicino	Errore medio temperatura
0–24 ore	5.143	51,55%	86,97%	1,33 °C
25–48 ore	2.732	53,92%	84,30%	1,45 °C
49–72 ore	2.796	50,93%	80,87%	1,52 °C
73–96 ore	2.767	42,61%	72,21%	1,69 °C
97–120 ore	1.608	44,40%	71,02%	1,69 °C

Il risultato mostra abbastanza chiaramente un comportamento atteso: all'aumentare della distanza temporale cresce l'incertezza.

Entro le prime 72 ore, la previsione esatta o distante al massimo una classe rimane attorno o sopra l'80%.

Tra il quarto e il quinto giorno questa percentuale scende invece poco sopra il 70%.

Anche l'errore sulla temperatura aumenta progressivamente: da circa 1,33 °C nelle prime 24 ore fino a circa 1,69 °C tra quattro e cinque giorni.

La temperatura: errore medio di 1,49 °C

Lo stato meteorologico è soltanto una parte della previsione.

Il Learning confronta anche diversi valori numerici previsti con quelli effettivamente osservati dalla stazione.

Sull'intero periodo e considerando tutti gli anticipi, l'errore assoluto medio della temperatura è stato di 1,49 °C.

Questo significa che, mediamente, la temperatura prevista si è discostata da quella osservata di circa un grado e mezzo, indipendentemente dal fatto che l'errore fosse verso l'alto o verso il basso.

Gli errori medi delle principali grandezze

Grandezza	Errore assoluto medio
Temperatura	1,49 °C
Umidità relativa	9,47 punti percentuali
Pressione atmosferica	2,67 hPa
Velocità del vento	3,75 km/h
Raffiche	6,94 km/h
Punto di rugiada	2,36 °C
Direzione del vento	37,75°
Radiazione solare	63,77 W/m²
Indice UV	0,98

Per alcune grandezze, come direzione del vento, radiazione solare e indice UV, il confronto è disponibile soltanto nelle righe per le quali erano presenti sia il valore previsto sia quello osservato.

La confidence dice davvero qualcosa sull'affidabilità?

Ogni previsione di Meteo Gesualdo può essere accompagnata da un livello di confidence, cioè da un'indicazione di quanto il sistema considera solida la propria scelta.

Un dato interessante emerso dall'analisi è che questa confidence non sembra essere soltanto un valore teorico: all'aumentare della confidence aumenta nettamente anche la percentuale di stati meteorologici centrati esattamente.

Confidence	Confronti	Stato esatto
Fino al 49%	1.722	25,38%
50–59%	4.204	35,01%
60–69%	4.195	42,57%
70–79%	3.260	69,66%
80–89%	1.515	87,92%
90–100%	150	95,33%

Il salto è evidente.

Quando la confidence rimane sotto il 50%, il primario esatto viene centrato nel 25,38% dei confronti.

Quando invece la confidence raggiunge almeno il 70%, la percentuale complessiva di stato esatto sale al 76,06%.

Con confidence pari o superiore all'80%, arriva all'88,59%.

E nella fascia più alta, tra 90 e 100%, il primario è risultato esatto nel 95,33% dei casi analizzati.

Questo è uno degli elementi più interessanti dell'intera verifica: il sistema sembra riuscire a riconoscere anche quando la propria previsione è più o meno affidabile.

Anche l'accordo tra le sorgenti conta

Meteo Gesualdo costruisce la previsione finale combinando più informazioni.

I dati interni consentono di verificare anche se le sorgenti coinvolte erano concordi nella scelta dello stato meteorologico principale.

Quando le sorgenti hanno indicato lo stesso primario, la previsione finale è risultata esatta nel 70,87% dei confronti.

Quando invece non erano concordi, la percentuale di corrispondenza esatta è scesa al 38,00%.

Anche in questo caso il risultato è intuitivo ma importante: quando segnali differenti convergono sulla stessa soluzione, la previsione tende a essere sensibilmente più affidabile.

Dove nasce gran parte degli errori?

Uno degli aspetti più interessanti dei dati è che molti errori riguardano condizioni del cielo molto vicine tra loro.

Distinguere con precisione tra:

• sereno;
• nubi sparse;
• parzialmente nuvoloso;
• nuvoloso;
• coperto;

è molto più difficile di quanto possa sembrare.

La copertura nuvolosa può cambiare rapidamente, può essere distribuita in maniera irregolare e può risultare differente anche a breve distanza.

Per il sistema di validazione, però, una classe diversa resta una classe diversa.

È proprio questa severità a spiegare perché la corrispondenza esatta si fermi al 49,46%, mentre la capacità di rimanere entro una condizione molto vicina arriva all'80,93% e quella di riconoscere la famiglia generale raggiunge il 98,41%.

Perché pubblichiamo anche gli errori?

Lo scopo di questa analisi non è dimostrare che Meteo Gesualdo "indovina sempre". Nessun sistema previsionale può farlo.

L'obiettivo è esattamente l'opposto: misurare in modo trasparente dove il sistema funziona, dove è incerto e dove deve ancora migliorare.

Per questo abbiamo scelto di pubblicare insieme:

• la percentuale più severa dello stato esatto;
• la percentuale delle previsioni molto vicine;
• la correttezza della famiglia meteorologica;
• gli errori sui valori fisici;
• il comportamento al crescere dell'anticipo;
• la relazione tra confidence e risultati reali.

Mostrare soltanto il valore migliore sarebbe poco utile. Mostrare soltanto il 49,46%, al contrario, darebbe un'immagine altrettanto distorta perché metterebbe sullo stesso piano una differenza minima nella copertura nuvolosa e un errore completo sul tipo di fenomeno.

Un mese è una fotografia, non una sentenza definitiva

Questi risultati descrivono esclusivamente il periodo compreso tra il 16 agosto e il 16 settembre 2026.

Un mese è abbastanza lungo per raccogliere migliaia di confronti e iniziare a osservare comportamenti interessanti, ma non contiene necessariamente tutte le condizioni meteorologiche possibili.

Nel campione, per esempio, le situazioni di cielo hanno avuto un peso molto maggiore rispetto agli episodi di pioggia e temporale.

Per questo i risultati non devono essere letti come valori immutabili.

Cambieranno con le stagioni, con l'arrivo di fenomeni differenti e con l'aumento progressivo dello storico disponibile.

La verifica continuerà

Il vantaggio del sistema di Learning di Meteo Gesualdo è che ogni nuova previsione può diventare, una volta raggiunta l'ora prevista e completata la validazione, un nuovo dato con cui misurare il sistema.

Questo permette di trasformare la verifica dell'affidabilità in un processo continuo.

Nei prossimi mesi sarà quindi possibile confrontare periodi differenti e capire se la precisione:

• rimane stabile;
• migliora con l'aumento dello storico;
• cambia tra una stagione e l'altra;
• varia in presenza di fenomeni meteorologici più complessi.

In sintesi

• 15.046 confronti previsione-validazione analizzati;
• 620 ore target distinte;
• 49,46% di corrispondenza esatta dello stato meteorologico;
• 80,93% di previsioni esatte o molto vicine;
• 98,41% di famiglia meteorologica correttamente identificata;
• 1,49 °C di errore assoluto medio sulla temperatura;
• entro 72 ore, circa 8 previsioni su 10 risultano esatte o distanti al massimo una classe del cielo;
• con confidence pari o superiore all'80%, il primario esatto viene centrato nell'88,59% dei confronti;
• quando la confidence raggiunge il 90–100%, la percentuale sale al 95,33%.

Il risultato più importante non è quindi un singolo numero. I dati mostrano un sistema che riesce nella grande maggioranza dei casi a riconoscere correttamente il tipo generale di situazione meteorologica, mentre la difficoltà maggiore rimane scegliere con precisione la singola classe, soprattutto quando le condizioni del cielo sono molto simili tra loro.

Ed è proprio misurando questi errori, invece di nasconderli, che Meteo Gesualdo può continuare a migliorare.