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Desde la década de 1920 hasta hoy: ¿Cómo ha cambiado drásticamente la predicción numérica del tiempo en 60 años?
La predicción numérica del tiempo (NWP) utiliza modelos matemáticos para simular la atmósfera y los océanos para predecir el tiempo basándose en las condiciones climáticas actuales. La técnica se exploró por primera vez en la década de 1920, pero no fue hasta la llegada de las simulaciones por computadora en la década de 1950 que los pronósticos meteorológicos numéricos comenzaron a producir resultados confiables. Hoy en día, los países ejecutan múltiples modelos de pronóstico globales y regionales utilizando las últimas observaciones meteorológicas recibidas de detectores meteorológicos, satélites meteorológicos y otros sistemas de observación.
“Los modelos matemáticos se basan en los mismos principios físicos y son capaces de generar predicciones climáticas a corto o largo plazo y se utilizan ampliamente para comprender y predecir el cambio climático”.
A medida que avanzan los modelos regionales, las predicciones de las trayectorias de los ciclones tropicales y los pronósticos de la calidad del aire también han mejorado significativamente. Sin embargo, los modelos climáticos no funcionan bien cuando se tratan procesos que ocurren en áreas relativamente concentradas, como los incendios forestales. La actual tecnología de predicción numérica del tiempo está respaldada por las supercomputadoras más potentes del mundo actual. Incluso con el aumento del poder computacional de las supercomputadoras, los modelos de pronóstico numérico todavía sólo pueden predecir con precisión hasta unos seis días.
"Los factores que afectan la precisión de las predicciones numéricas incluyen la densidad y la calidad de los datos de observación utilizados para la previsión, así como las deficiencias de los propios modelos numéricos".
Con la mejora de la tecnología de observación, el proceso de inicialización del modelo se vuelve cada vez más crítico. La predicción numérica del tiempo actual no solo requiere introducir datos de observación en el modelo para generar las condiciones iniciales, sino que también requiere el uso de métodos de asimilación de datos y análisis objetivos para el control de calidad, extrayendo valores útiles de datos de observación irregulares como punto de partida de la predicción. .
El paso del tiempo ha traído consigo el avance de los modelos meteorológicos. Desde el primer pronóstico meteorológico de seis horas de Richardson utilizando cálculos manuales en 1922 hasta el primer pronóstico meteorológico de ENIAC basado en ecuaciones atmosféricas simplificadas generadas por computadoras en 1950, la historia de los modelos meteorológicos numéricos La previsión ha avanzado mucho con el rápido desarrollo de la potencia informática.
"En 1956, Norman Phillips desarrolló un modelo matemático que podía representar de manera realista las variaciones mensuales y estacionales en la troposfera interior".
Desde una perspectiva histórica, la investigación y el desarrollo entre los años 1950 y 1980 condujeron a mejoras significativas, junto con pronósticos integrados a partir de los años 1990, con el fin de abordar las incertidumbres en el sistema climático. Poco a poco estamos empezando a utilizar pronósticos de conjunto para aumentar la confianza en nuestros pronósticos y hacer predicciones más significativas sobre el futuro.
Actualmente, los modelos numéricos de predicción meteorológica se basan en la introducción precisa de las condiciones iniciales y utilizan ecuaciones de dinámica de fluidos y termodinámica para predecir las condiciones meteorológicas futuras. Sin embargo, estas ecuaciones son inherentemente caóticas, de modo que incluso pequeños errores iniciales pueden afectar los resultados de la predicción de manera exponencialmente creciente, lo que plantea un desafío para las predicciones a largo plazo.
"Incluso con datos específicos y un modelo perfecto, el comportamiento caótico limita los pronósticos precisos a unos 14 días".
Para procesos meteorológicos de pequeña escala o excesivamente complejos, el proceso de parametrización en el modelo juega un papel importante. Esto permite conectar los procesos a las variables resueltas por el modelo sin tener que mostrar específicamente sus procesos físicos. A medida que avanza la tecnología, la precisión y la utilidad de los pronósticos meteorológicos numéricos han aumentado gradualmente, y esto se ha ampliado en varios modelos de predicción climática.
En el desarrollo de modelos de pronóstico, un desafío adicional es cómo abordar el problema de las estadísticas de salida del modelo (MOS). Este proceso surgió precisamente para abordar las imperfecciones en los resultados de los modelos meteorológicos numéricos al combinar observaciones de sensores y condiciones climáticas para realizar ajustes en los pronósticos. Sin embargo, es posible que los resultados de estos modelos no capturen completamente los cambios en las condiciones del terreno, lo que hace que los métodos estadísticos sean particularmente importantes.
“Los métodos de pronóstico de conjunto implican el análisis de múltiples pronósticos utilizando diferentes parametrizaciones físicas o condiciones iniciales variables”.
Ante un clima cambiante y desafíos crecientes, las demandas de datos y el desarrollo de tecnología para la predicción numérica del tiempo continúan avanzando rápidamente. ¿Cómo afrontarán los pronósticos futuros los fenómenos meteorológicos más extremos, las interacciones entre el océano y la atmósfera y los impactos ecológicos más amplios? ¿Miremos hacia el futuro y pensemos en el futuro de la tecnología predictiva a lo largo del tiempo?
