Una visita a “La Meca” de la predicción numérica

A la entrada del Centro Europeo, una curiosa “tradición” ha hecho acumular patitos de goma, que ahora se han institucionalizado como mascota del centro.

A la entrada del Centro Europeo, una curiosa “tradición” ha hecho acumular patitos de goma, que ahora se han institucionalizado como mascota del centro.

Delia Gutiérrez y Carlos Santos
Meteorólogos de AEMET

El Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo es una organización intergubernamental formada actualmente por 34 estados miembros o colaboradores (33 europeos y Marruecos), con sede en Reading (Reino Unido). Fue fundado en 1975 con el objetivo de sumar recursos para producir mejores datos climatológicos y pronósticos a medio plazo. Se trata de un centro tanto de investigación como de servicios operativos de predicción numérica. Sus productos y recursos de supercomputación están a disposición de los servicios meteorológicos de los estados miembros, y también facilita servicios comerciales para todo el mundo.

Facilitar formación a los científicos de los países miembros y colaboradores es también una actividad esencial de la organización. La formación se orienta a la predicción numérica y al uso de los citados servicios de supercomputación del centro, así como de los productos elaborados. En este caso, hemos asistido a un curso de “formación para formadores” sobre el uso e interpretación de los productos del Centro Europeo.

02 bienvenida

Bienvenida al curso en los paneles a la entrada del Centro.

En el centro trabajan unas 300 personas de más de 30 países, en un ambiente de colaboración, cosmopolita y acogedor, que enseguida resulta contagioso. Quizá tenga que ver con el sonoro y entusiasta “Good morniinngg” con el que saluda cada mañana Kelly (la recepcionista) a todo el que entra por la puerta. Al curso asistíamos 22 alumnos, de 13 países, y 14 profesores, empleados del centro europeo, de al menos 8 países. Se oye hablar “euroenglish” con casi todos los acentos posibles, y se entienden todos, porque hay ganas y un trabajo en común.

Todos los viernes, la plantilla del centro se reúne en la “Weather Room” para discutir los eventos e incidencias más significativos de la semana pasada y las previsiones. A la derecha, Ervin Zsoter (Hungría), dando el "briefing" en el Weather Room.

Todos los viernes, la plantilla del centro se reúne en la “Weather Room” para discutir los eventos e incidencias más significativos de la semana pasada y las previsiones. A la derecha, Ervin Zsoter (Hungría), dando el “briefing” en el Weather Room.

El centro europeo corre dos veces al día un modelo numérico de ámbito global que es muchas veces reconocido como “el mejor modelo del mundo”. En una institución de tan excelentes resultados, naturalmente, los empleados tienen a su disposición una mesa de ping-pong, un gimnasio y otras facilidades para practicar deporte durante su jornada laboral. En ese ambiente abierto y flexible parece que el rendimiento no puede sino crecer.

Comparativa de resultados de la predicción de altura geopotencial en 500hPa en los últimos días por distintos modelos de ámbito global. El modelo del Centro Europeo, en rojo, tiende a permanecer en general en la mejor posición.

Comparativa de resultados de la predicción de altura geopotencial en 500hPa en los últimos días por distintos modelos de ámbito global. El modelo del Centro Europeo, en rojo, tiende a permanecer en general en la mejor posición.

Este modelo tiene actualmente una resolución horizontal de 16 Km. y un alcance temporal de 10 días, pero muy pronto va a pasar a 9 Km. (¡sin precedentes para modelos globales!) y va a incluir otras mejoras como una malla octaédrica en vez de cúbica, para que la resolución sea más uniforme en todo el globo.

A la izquierda, malla del modelo operativo actual, y a la derecha la malla octaédrica del nuevo modelo. Cortesía: Peter Bechtold, ECMWF.

A la izquierda, malla del modelo operativo actual, y a la derecha la malla octaédrica del nuevo modelo. Cortesía: Peter Bechtold, ECMWF.

Pero el Sistema Integrado de Predicción, IFS (Integrated Forecasting System), del Centro Europeo no es sólo el modelo global de alta resolución (HRES). El sistema consta de distintas componentes y elementos:

La componente de modelización de la circulación atmosférica incluye, además del modelo HRES, otros elementos como la predicción por conjuntos a medio plazo (hasta 15 días) y extendida (hasta un mes), la asimilación de datos 4DVAR y el ensemble de asimilación de datos EDA, la predicción estacional y por último las re-predicciones, que son la base de la climatología del modelo (a partir de la cual podemos obtener indicadores del carácter extremo de un valor previsto como el Extreme Forecast Index, EFI, o del Shift of Tail, SOT).

Además de esta componente atmosférica, el sistema IFS incluye una componente de modelización de la circulación oceánica, una componente de modelización del oleaje, y una componente de reanálisis atmosférico y de oleaje, que es de enorme interés para el análisis del clima.

La visita al centro de supercomputación nos ha permitido conocer de cerca el sistema de dos supercomputadores que sostiene toda la ingente capacidad de cálculo que el IFS requiere. Cada supercomputador consta de más de 8000 computadores conectados. Actualmente se encuentran en las posiciones 47 y 48 del ranking mundial de computación. También hemos visto el sistema de archivo Meteorological Archival and Retrieval System (MARS), el mayor archivo meteorológico del mundo, que almacena unos 200 petabytes en la actualidad, y crece unos 90 terabytes cada día. Era impactante ver a los robots desplazarse con velocidad y precisión para localizar las cintas, respondiendo a las solicitudes de los usuarios, “¿entendéis ahora que vuestras peticiones de datos tarden un poquito?”, nos preguntaba Xavi, nuestro guía, uno de los españoles empleados en el Centro.

El curso ha incidido muy especialmente en el uso e interpretación de los productos del sistema de predicción por conjuntos, Ensemble Prediction System, ENS. La razón por la que este sistema es ya imprescindible es que sabemos con certeza que, por mucho que mejoren los modelos numéricos del tiempo, las predicciones meteorológicas siempre van a llevar inherente un factor de incertidumbre. Esto es así, en primer lugar, porque la atmósfera es un sistema físico de los denominados caóticos, es decir, cualquier cambio, por pequeño que sea, en las condiciones iniciales del sistema, se amplifica en el tiempo, llevando a resultados completamente diferentes. Por tanto, como no es posible determinar el estado inicial de la atmósfera con una precisión absoluta (hasta el aleteo de una mariposa lo perturba…), contamos con una fuente de incertidumbre inexorable. A esta se suma una segunda fuente de error, como es la propia limitación de los modelos numéricos que, por muy buenos que sean, solo pueden hacer una simulación aproximada del complejo sistema de procesos atmosféricos.

Conjunto de procesos físicos que un modelo numérico del tiempo debe parametrizar. Fuente: Peter Bechtold, ECMWF.

Conjunto de procesos físicos que un modelo numérico del tiempo debe parametrizar. Fuente: Peter Bechtold, ECMWF.

Por tanto, puesto que las predicciones llevan una incertidumbre inherente, la predicción moderna consiste no sólo en dar un pronóstico (una única predicción determinista), sino en cuantificar esta incertidumbre. El sistema de predicción por conjuntos es la herramienta para estimar el margen de error de nuestra predicción.

Consiste en un conjunto de 51 miembros que calculan predicciones a partir de condiciones iniciales perturbadas. Estos 51 modelos tienen una resolución menor que el HRES, pues, de lo contrario, las necesidades computacionales serían insostenibles. Actualmente estos 51 modelos corren 2 veces al día, con un alcance de hasta 15 días, y una resolución horizontal de 32 Km. hasta el décimo día de alcance, y de 64 Km. para los últimos 5 días.

Próximamente, igual que aumentará la resolución horizontal del HRES, los 51 miembros del ENS pasarán a tener una resolución de 18 Km. para todos los alcances (hasta 15 días). El resultado del ENS es que, en lugar de tener una predicción, tenemos 51, que nos muestran un abanico de escenarios atmosféricos plausibles. Cuando la dispersión de los pronósticos es pequeña, y es razonablemente consistente con la determinista de mayor resolución, entonces sabemos que la predecibilidad es grande. En cambio, una gran dispersión de los resultados nos indicará que la incertidumbre es muy alta, y una inconsistencia con el modelo determinista de mayor resolución nos indica que la resolución juega un papel crítico y por tanto podemos mirar el ENS con precaución. La proporción de miembros del ensemble que prevé unas condiciones determinadas, indica la probabilidad de que ocurra.

Predicciones de temperatura para Londres en dos episodios de distinta predecibilidad. Predicciones de los 51 miembros en rojo y negro, valores observados en azul. Cuando la dispersión es mayor, hay más incertidumbre en el pronóstico. Fuente: David Richardson, ECMWF.

Predicciones de temperatura para Londres en dos episodios de distinta predecibilidad. Predicciones de los 51 miembros en rojo y negro, valores observados en azul. Cuando la dispersión es mayor, hay más incertidumbre en el pronóstico. Fuente: David Richardson, ECMWF.

Los 51 resultados del ENS se pueden mostrar uno a uno (51 “sellos”), pero normalmente se trabaja con una variedad de productos derivados: escenarios agrupados (“clusters” o “grupos”, y “supergrupos”), mapas de probabilidad (por ejemplo, los mapas de probabilidad de precipitación de AEMET), meteogramas, media del ensemble y dispersión, índice EFI (Extreme Forecast Index), etc.

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Verificación de resultados de la predicción de geopotencial en 5000hPa para Europa por los 51 miembros del ENS (líneas negras), por la media de los 51 miembros (línea azul) y por el modelo de alta resolución (línea roja). La media del ensemble es claramente mejor que el HRES a partir del cuarto o quinto día. Fuente: David Richardson, ECMWF.

En esta situación, parece evidente que las predicciones modernas deben abandonar el lenguaje determinista para pasar a informar de cuáles son los escenarios posibles y cuáles son las probabilidades, pues de este modo aumenta el valor relativo del uso del sistema predictivo y se facilita al usuario la posibilidad de tomar mejores decisiones. Durante el curso hemos podido comprobar la utilidad de este tipo de información mediante juegos en los que hemos tomado decisiones y hemos “invertido” el capital que se nos ha facilitado (¡en moneda ficticia!) en función de la información sobre la probabilidad de que un cierto riesgo meteorológico ocurriera.

La apacible ciudad de Reading alberga uno de esos lugares donde el prodigio de la inteligencia y el conocimiento se suma al de la colaboración y el entendimiento para dar los mejores resultados, en beneficio de todos. Los científicos del tiempo han conseguido una atmósfera de trabajo multicultural, abierta y creativa (y suficientemente financiada), que algún viento debería extender por todo el continente. ¡Que aprenda Europa del Centro Europeo!

Centro de Reading. El Centro Europeo se encuentra lejos de este punto, en una zona residencial de las afueras.

Centro de Reading. El Centro Europeo se encuentra lejos de este punto, en una zona residencial de las afueras.

 

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