La predicción probabilística del tiempo a través de los ensembles

Por Jose A. Garcia-Moya Zapata

Los modelos matemáticos que se usan para la predicción del tiempo han mejorado notablemente en los últimos 30 años. La fiabilidad con la que estos modelos son capaces de predecir la situación atmosférica con varios días de antelación es ahora para 6 o 7 días igual que la que tenían hace 35 años para 2 o 3 días.

Sin embargo esta mejora ha llevado a los usuarios de estos modelos, principalmente los predictores de los servicios meteorológicos, a fijarse cada vez más en detalles de la predicción más que en la situación meteorológica general. En particular, el viento en superficie y las precipitaciones intensas son los aspectos más demandados de los modelos numéricos hoy en día.

En este proceso se ha descubierto que los resultados de estas predicciones son altamente dependientes de detalles a muy alta resolución de la atmósfera y, en algunos casos, altamente impredecibles. Esto es debido principalmente a la naturaleza caótica del sistema atmosférico.

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La solución encontrada por los meteorólogos para disminuir el efecto de estas incertidumbres en los resultados de la predicción se basa en el método conocido con el nombre de “predicción por conjuntos” (“Ensemble Prediction System”, EPS, es su equivalente en inglés). Se trata entonces de integrar no una única versión del modelo matemático de predicción del tiempo sino un conjunto de ellas, todas ligeramente diferentes, para así tratar de incluir entre ellas la verdadera evolución de la atmósfera (véase figura debajo).

Entonces cuando se integra una única versión del modelo matemático se obtiene un valor de la predicción de cada parámetro y para cada lugar, por ejemplo la precipitación mañana en Madrid. Entonces hablamos de una predicción determinista.

Cuando se integra un EPS, es decir, un conjunto de modelos matemáticos en condiciones ligeramente diferentes, se obtiene un conjunto de valores de la predicción de cada parámetro en cada lugar. A partir de este conjunto de valores se obtiene una predicción probabilística, por ejemplo la probabilidad de que la precipitación mañana en Madrid sea mayor de 40 litros por metro cuadrado.

Este nuevo método nos permite tener en cuenta la incertidumbre de la situación meteorológica en la predicción y, de alguna manera, predecir no solo el valor de las variables sino la fiabilidad esperada de las predicciones.

En la figura inferior puede verse el resultado del EPS del Centro Europeo para un día cualquiera.

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Cada uno de los pequeños mapas es el resultado de una integración de dicho modelo, todas ellas igualmente probables. Con estos valores puede construirse mapas como el siguiente:

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Este mapa representa la probabilidad de que la precipitación supere el umbral de 1 litro por metro cuadrado en 24 horas.

La Agencia Estatal de Meteorología dispone también de un sistema de predicción por conjuntos con 20 miembros, específicamente diseñado para predicciones detalladas en alta resolución y basado en el modelo de mesoescala Harmonie.

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Es de señalar que en el futuro cercano todas las predicciones se harán partiendo de un EPS y no de una única integración de un modelo matemático de predicción del tiempo.

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