La previsión meteorológica es difícil. Para hacer pronósticos precisos, los meteorólogos utilizan datos meteorológicos del presente y del pasado para predecir el estado futuro de la atmósfera y su impacto en los patrones climáticos. Pero, ¿qué datos meteorológicos se necesitan para hacer un pronóstico preciso? Los metorólogos recopilan observaciones meteorológicas sobre la temperatura, la presión del aire, la humedad, las precipitaciones, la velocidad del viento y mucho más, desde estaciones meteorológicas, satélites y globos meteorológicos de todo el mundo. A medida que estas condiciones meteorológicas siguen cambiando con el tiempo, se genera una enorme cantidad de datos.
Convertir estos datos en una previsión meteorológica precisa requiere modelizar las interacciones entre miles o incluso millones de variables que están en constante estado de flujo, un cálculo que, en matemáticas, se conoce como "ecuación diferencial hidrodinámica". Estas ecuaciones matemáticas son tan complejas e implican tanta cantidad de datos, generalmente se ejecutan en superordenadores.
La previsión meteorológica basada en estas ecuaciones se denomina predicción numérica del tiempo, y los programas informáticos que los ejecutan se denominan modelos meteorológicos.
Los modelos meteorológicos son simulaciones informáticas de la atmósfera.
La atmósfera de la Tierra es una capa de aire de aproximadamente cien kilómetros de altura, en la que el aire, un fluido, se mueve de un lugar a otro como resultado de una compleja dinámica química, termodinámica y de fluidos. En teoría, estos flujos de aire se pueden calcular utilizando las leyes de la física y las matemáticas, si uno tiene suficientes datos, potencia computacional y una ecuación que pueda describir con precisión la interacción entre los diferentes elementos.
Estas son las tres partes integrales de cualquier modelo de pronóstico del tiempo: datos meteorológicos, potencia computacional y una ecuación matemática que simule las interacciones de diferentes condiciones climáticas en la atmósfera.
Para que un programa informático genere predicciones sobre el estado futuro de la atmósfera, primero necesita la entrada de datos meteorológicos actuales para la región que describirá el modelo. En general, los modelos meteorológicos vienen en dos tipos: modelos locales, centrados en una ubicación específica, y modelos globales, que tienen como objetivo proporcionar pronósticos precisos del clima en todo el planeta.
Ambos tipos de modelos utilizan un proceso similar; la diferencia es la escala. Las observaciones meteorológicas se realizan con estaciones meteorológicas, globos meteorológicos, boyas, radares, satélites meteorológicos, etc., y se recogen datos sobre precipitaciones y tormentas, velocidad y dirección del viento, temperatura y presión del aire, etc. Estos datos iniciales, tomados de una instantánea de tiempo, se denominan "condiciones iniciales" del modelo. Estos datos iniciales se actualizan de forma periódica, en lapsos de tiempo regulares y recurrentes.
Los datos de estas condiciones iniciales están dispuestos en una cuadrícula, un conjunto tridimensional de puntos que cubren la región del modelo y se extienden hacia arriba en la atmósfera. Los puntos de la cuadrícula no son los puntos donde se realizaron observaciones meteorológicas; más bien, son un conjunto de ubicaciones generadas por ordenador, espacialmente equidistantes y que se ejecutan en direcciones horizontales y verticales. En cada punto de cuadrícula, el programa informático ejecuta un modelo para generar una previsión numérica para esa ubicación, y el proceso se repite para cada punto de cuadrícula hasta que se hayan realizado cálculos para toda la cuadrícula.
A partir de estas condiciones iniciales, el modelo puede avanzar gradualmente en el tiempo para comenzar a predecir los flujos de la atmósfera y las condiciones meteorológicas que pueden resultar.
El número de puntos de cuadrícula y el espacio entre cada punto de cuadrícula afectan a la precisión del modelo de previsión: un modelo con un alto número de puntos de cuadrícula se denomina "alta resolución" y tiene una precisión mejorada, pero las cuadrículas de alta resolución también requieren mayor potencia computacional.1
Incluso los modelos de pronóstico más simples hacen uso de ecuaciones matemáticas complicadas, y cuantos más datos use un modelo, más potencia computacional requerirá. Los modelos de previsión más sofisticados y precisos del mundo, al igual que el ECMWF o la actualización rápida de alta resolución (HRRR) utilizada por NOAA se ejecutan en superordenadores capaces de realizar 12 billones por segundo.2 Pero los modelos meteorológicos más simples con menos puntos de datos necesitan menos potencia informática y no necesitan ejecutarse en superordenadores.3
El clima es lo que se conoce como un sistema caótico: debido a que involucra tantas variables interrelacionadas, las pequeñas variaciones en las condiciones iniciales (por ejemplo, la diferencia entre una velocidad del viento medida a 4 mph y 4.2 mph) pueden multiplicarse rápidamente y tener grandes efectos en el resto del sistema, lo que hace que sus comportamientos sean difíciles de pronosticar con el tiempo.
Debido al número de variables e incógnitas involucradas en un sistema meteorológico, los meteorólogos a menudo dependen de lo que se llama "pronóstico de conjunto". En los pronósticos de conjunto, se realizan varias ejecuciones de modelos, cada una con diferentes parámetros, para tener en cuenta las incertidumbres. El conjunto completo de estas previsiones se puede utilizar para modelar la gama de posibles estados futuros de la atmósfera y proporcionar un pronóstico probabilístico del clima futuro.4
Los meteorólogos utilizan muchos modelos diferentes para predecir el tiempo, a menudo en función de lo que esperan pronosticar exactamente. Un modelo local ejecutado sobre una región específica proporciona información muy diferente a un modelo global que abarca la Tierra. Cada modelo meteorológico incluye opciones sobre qué datos incluir, qué ecuaciones matemáticas crearán las mejores simulaciones de fenómenos atmosféricos y cómo priorizar qué tipos de pronósticos son más importantes.
Ningún modelo puede pronosticar cada evento meteorológico con alta precisión. En su lugar, los meteorólogos eligen lo que quieren pronosticar y diseñan el modelo para que tenga una gran precisión para ese tipo de resultado. Un tipo de exactitud puede venir a costa de otros tipos. Por ejemplo, los modelos se diseñan para ser muy precisos en las previsiones a corto plazo (hasta 3 días), a medio plazo (de 3 a 15 días) o a largo plazo (de 10 días a 2 años), y cada tipo requiere selecciones diferentes. Un meteorólogo que busque una previsión a corto plazo puede optar por utilizar un modelo de mesoescala, que incorpora datos meteorológicos recogidos en puntos situados a una altura de hasta 1.000 km en la atmósfera, porque estos datos de mesoescala producen previsiones a corto plazo más precisas. Para un pronóstico a largo plazo más confiable, un meteorólogo podría preferir un modelo a no mesoescala, uno que excluya las observaciones meteorológicas de la atmósfera de gran altitud.
Los meteorólogos siempre buscan mejorar los modelos meteorológicos existentes y podrían crear nuevos modelos informáticos para la investigación y previsión del tiempo. Dado que las ecuaciones matemáticas del modelo están pensadas para ser simulaciones de la atmósfera, los meteorólogos prueban y ajustan algoritmos para ver cuáles dan como resultado la previsión meteorológica más precisa. Algunas de estas fórmulas son de código abierto y otras son de propiedad.
Los dos modelos globales más conocidos son el modelo del Sistema de Pronóstico Global (GFS) del Servicio Meteorológico Nacional y el modelo del Centro Europeo de Pronóstico Meteorológico a Plazo Medio (ECMWF), conocidos más comúnmente como Modelo Americano y Modelo Europeo, respectivamente.
El GFS se actualiza cuatro veces al día y pronostica hasta dieciséis días. El ECMWF se actualiza sólo dos veces al día y genera un pronóstico a 10 días, pero tiene una resolución más alta que el GFS e históricamente ha generado previsiones más precisas.
Otro modelo de pronóstico muy conocido es el Modelo de Mesoescala de América del Norte (NAM), un modelo regional de corto alcance que cubre toda América del Norte y genera pronósticos con 61 horas de antelación. NAM se basa en el modelo Weather Research and Forecasting (WRF), un modelo de pronóstico de código abierto que también impulsa dos modelos ampliamente utilizados administrados por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA): el modelo Rapid Refresh (RR o RAP) y el Actualización rápida de alta resolución (HRRR).
Hay otros modelos meteorológicos: el modelo del Centro Meteorológico Canadiense (CMC), el modelo de la Oficina Meteorológica del Reino Unido, el modelo del Servicio Meteorológico Alemán (DWD), el modelo de la Oficina Australiana de Meteorología (BoM) y muchos más. Cada modelo diferente está diseñado para realizar pronósticos precisos que se centran en cosas diferentes, incorporan datos diferentes y calculan con diferentes ecuaciones matemáticas para producir el mejor tipo de precisión deseado. Cada uno tiene sus propias fortalezas y sus limitaciones.
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Notas a pie de página
1 Modelos meteorológicos, Administración Nacional Oceánica y Atmosférica, 18 de mayo de 2023. (enlace externo a ibm.com)
2 Charlotte Hu, los potentes superordenadores de previsión meteorológica de NOA están ahora en línea, Popular Science, 30 de junio de 2022. (enlace externo a ibm.com)
3 Steve Brenner, ¿Cuáles son los requisitos de hardware y software del modelo meteorológico WRF - ARW?, Research Gate, 2015. (enlace externo a ibm.com)
4 Acerca de los modelos, National Weather Service. (enlace externo a ibm.com).