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 meteorólogos recopilan observaciones meteorológicas sobre temperatura, presión del aire, humedad, precipitación, velocidad del viento y más, de estaciones meteorológicas, satélites meteorológicos y globos meteorológicos de todo el mundo. A medida que estas condiciones climáticas continúan cambiando con el tiempo, se genera una enorme cantidad de datos.
Convertir estos datos en un pronóstico meteorológico preciso requiere modelar las interacciones entre miles o incluso millones de variables que están en un estado de flujo constante, un cálculo que, en matemáticas, se conoce como “ecuación diferencial hidrodinámica”. Estas ecuaciones matemáticas son tan complejas e involucran tantos datos que generalmente se ejecutan en supercomputadoras.
El pronóstico del tiempo basado en estas ecuaciones se denomina predicción meteorológica numérica y los programas informáticos que las 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 sesenta millas 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 leyes de la física y las matemáticas, si uno tiene suficientes datos, potencia de cálculo 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 de cálculo y una ecuación matemática que simula 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. Generalmente, los modelos meteorológicos vienen en dos tipos: modelos locales, enfocados 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, radar, satélites meteorológicos y más, y se recopilan datos sobre precipitaciones y tormentas eléctricas, velocidad y dirección del viento, temperatura y presión del aire, y así sucesivamente. Estos datos iniciales, tomados de una instantánea del tiempo, se denominan las “condiciones iniciales” del modelo. Estos datos iniciales se actualizan periódicamente, en pasos regulares de tiempo 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 computadora, espacialmente equidistantes y que se ejecutan en direcciones horizontales y verticales. En cada punto de cuadrícula, el programa informático ejecuta una ejecución de modelo para generar una proyección numérica para esa ubicación, y el proceso se repite para cada punto de cuadrícula hasta que se hayan hecho cálculos para toda la cuadrícula.
A partir de estas condiciones iniciales, el modelo puede hacer pasos de tiempo incrementales para comenzar a predecir los flujos de la atmósfera y las condiciones climáticas que pueden resultar.
El número de puntos de cuadrícula y el espacio entre cada punto de cuadrícula afectan la precisión del modelo de proyección: un modelo con un alto número de puntos de cuadrícula también requiere "alta resolución" y mejora la precisión, pero las cuadrículas de alta resolución también requieren más potencia computacional.1
Incluso los modelos de proyección más simples utilizan ecuaciones matemáticas complicadas, y cuanto más datos use un modelo, más potencia informática requiere. Los modelos de proyección más sofisticados y precisos del mundo, como ECMWF o la actualización rápida de alta resolución (HRRR) utilizada por NOAAP en supercomputadoras que pueden realizar cálculos de 12 billones cada segundo.2 Pero los modelos meteorológicos más simples con menos puntos de datos necesitan menos potencia informática y no necesitan ejecutarse en supercomputadoras.3
El clima es lo que se conoce como un sistema caótico: porque involucra tantas variables interrelacionadas, pequeñas variaciones en las condiciones iniciales —digamos, la diferencia entre una velocidad del viento medida a 4mph versus 4.2mph—puede multiplicarse rápidamente y tener grandes efectos en el resto del sistema, haciendo que sus comportamientos sean difíciles de predecir a lo largo del tiempo.
Debido al número de variables y desconocidos involucrados en un sistema meteorológico, los meteorólogos a menudo dependen de lo que se denomina "pronóstico conjunto". En las previsiones de conjunto, se realizan múltiples ejecuciones del modelo, cada una con parámetros diferentes, 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 la previsión del tiempo, a menudo dependiendo de lo que esperan pronosticar. Un modelo local ejecutado sobre una región específica proporciona información muy diferente a un modelo global que abarca la Tierra. Cada modelo meteorológico implica 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 cambio, los meteorólogos toman decisiones sobre lo que quieren predecir y diseñan el modelo para tener una alta precisión para ese tipo de resultado. Un tipo de precisión puede producirse a expensas de otros tipos. Por ejemplo, los modelos están diseñados para tener una alta precisión para proyecciones de corto alcance (hasta 3 días antes), proyecciones de rango medio (3-15 días antes) o pronósticos de largo alcance (de 10 días a 2 años antes), y cada tipo requiere diferentes opciones. 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 obtener un pronóstico de largo alcance más confiable, un meteorólogo podría preferir un modelo no mesoscal que excluya las observaciones meteorológicas de la atmósfera de alta altitud.
Los meteorólogos siempre buscan mejorar los modelos meteorológicos existentes y podrían crear nuevos modelos informáticos para la investigación y predicción del tiempo. Debido a que las ecuaciones matemáticas del modelo están destinadas a ser simulaciones de la atmósfera, los meteorólogos prueban y ajustan algoritmos para ver cuáles resultan en la proyección meteorológica más precisa. Algunas de estas fórmulas son de código abierto y otras son propietarias.
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), conocido más comúnmente como Modelo Americano y Modelo Europeo.
El GFS se actualiza cuatro veces al día y prevé hasta dieciséis días. El ECMWF se actualiza sólo dos veces al día y genera un pronóstico de 10 días, pero tiene una resolución más alta que el GFS e históricamente ha generado pronósticos más precisos.
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 propias limitaciones.
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Notas de pie de página
1 Weather Models, Administración Nacional Oceánica y Atmosférica, 18 de mayo de 2023. (enlace reside ouside ibm.com)
2 Charlotte Hu, las nuevas y poderosas supercomputadoras de pronóstico del tiempo de la NOAA ya están en línea, Popular Science, 30 de junio de 2022. (enlace reside ouside ibm.com)
3 Steve Brenner, ¿Cuáles son los requisitos de hardware y software del modelo meteorológico WRF - ARW? , Research Gate, 2015. (enlace reside ouside ibm.com)
4 Acerca de Modelos, Servicio Meteorológico Nacional. (enlace externo a ibm.com)