Language
Country/Area
No result found
El secreto de la previsión meteorológica global: ¿cómo utilizar las supercomputadoras más potentes para calcular el tiempo futuro?
Con el avance de la tecnología, la precisión de los pronósticos meteorológicos ha logrado avances revolucionarios. La predicción meteorológica numérica (NWP) utiliza modelos matemáticos para describir la atmósfera y los océanos para predecir el clima futuro basándose en las condiciones climáticas actuales. Aunque los primeros intentos se remontan a la década de 1920, no fue hasta la llegada de las simulaciones por computadora en la década de 1950 que la predicción numérica del tiempo fue capaz de producir resultados realistas.
Los meteorólogos utilizan estos datos para inicializar modelos y luego aplican ecuaciones básicas de dinámica de fluidos atmosféricos y termodinámica para predecir el clima durante los próximos días. Aunque el rendimiento actual de las supercomputadoras continúa mejorando, la precisión de las predicciones de los modelos meteorológicos numéricos todavía está limitada a un rango de unos seis días. Los factores que afectan la precisión del pronóstico incluyen la densidad y la calidad de los datos de observación utilizados como entrada del pronóstico, así como las imperfecciones en el modelo mismo.En todo el mundo se ejecutan varios modelos de pronóstico, desde globales hasta regionales, utilizando como entrada observaciones meteorológicas actuales de radiosondas, satélites meteorológicos y otros sistemas de observación.
Incluso con supercomputadoras más potentes, la capacidad de pronóstico de los modelos de pronóstico numérico está limitada a un rango de aproximadamente seis días.
Para mejorar la precisión de los pronósticos, los meteorólogos han desarrollado técnicas de posprocesamiento como las estadísticas de salida del modelo (MOS) para mejorar el manejo de errores en los pronósticos numéricos. Estas técnicas ayudan a los meteorólogos a mitigar los efectos del comportamiento caótico, ampliando la precisión del pronóstico a muchas áreas, especialmente la predicción de trayectorias de ciclones tropicales y la calidad del aire.
Historia de la predicción numérica del tiempo
La historia de la predicción numérica del tiempo se remonta a la década de 1920, cuando el meteorólogo Lewis Fry Richardson intentó crear pronósticos atmosféricos utilizando tediosos cálculos manuales. No fue hasta 1950 que el uso generalizado de computadoras redujo significativamente el tiempo de cálculo para las predicciones. Ese año se utilizó por primera vez el ordenador ENIAC para producir previsiones meteorológicas basadas en ecuaciones simplificadas, marcando un periodo pionero en la previsión numérica.
En 1954, el equipo de Carl-Gustav Rossby en el Instituto Meteorológico e Hidrológico Sueco había utilizado el mismo modelo para generar con éxito los primeros pronósticos meteorológicos prácticos. En 1955, la predicción numérica del tiempo en los Estados Unidos comenzó a funcionar bajo la Unidad Conjunta de Predicción Numérica del Tiempo (JNWPU), lo que marca la participación activa de los Estados Unidos en la predicción numérica del tiempo.
En 1956, Norman Phillips desarrolló el primer modelo climático exitoso capaz de representar de manera realista los patrones mensuales y estacionales de la troposfera.
A medida que ha aumentado la potencia informática, también ha aumentado el tamaño de los conjuntos de datos iniciales y se han desarrollado nuevos modelos atmosféricos para aprovechar al máximo estos recursos informáticos. Estos avances han permitido a los meteorólogos predecir con mayor precisión el cambio climático y sus efectos, aunque aún quedan desafíos por resolver. Por ejemplo, los modelos aún no funcionan bien en procesos que ocurren en áreas limitadas, como los incendios forestales.
Proceso de inicialización y cálculo
En la previsión meteorológica numérica, la inicialización es el proceso de introducir datos de observación en el modelo para generar el estado inicial. Los principales insumos provienen de observaciones de los servicios meteorológicos nacionales, incluidas radiosondas lanzadas desde globos meteorológicos y satélites meteorológicos. Estos datos se procesan y se convierten en valores utilizables para los algoritmos matemáticos del modelo, que luego se utilizan para predecir el clima futuro.
Los datos de observación se recogen de diversas maneras, incluso desde globos meteorológicos que se elevan a la estratosfera y desde satélites meteorológicos.
Además del proceso de inicialización, el procesamiento de estas observaciones requiere una potencia de cálculo significativa. Los modelos meteorológicos modernos se basan en una serie de ecuaciones matemáticas para predecir las condiciones climáticas futuras. La mayoría de estas ecuaciones son ecuaciones diferenciales parciales no lineales y, por lo tanto, no se pueden resolver con exactitud y a menudo se utilizan métodos numéricos para obtener soluciones aproximadas. Además, los diferentes modelos utilizan diferentes métodos de solución, que pueden incluir métodos de diferencias finitas o métodos espectrales.
Posprocesamiento y predicción integrada
Incluso después del procesamiento, las predicciones numéricas nunca son perfectas, por lo que se han desarrollado estadísticas de salida del modelo (MOS) para corregir las predicciones. Estos modelos estadísticos se ajustan en función de los campos tridimensionales generados por modelos numéricos, observaciones de superficie y condiciones climáticas en lugares específicos. Pueden corregir los efectos de las partículas y los sesgos del modelo, lo que hace que las predicciones sean más precisas.
Desde la década de 1990, los pronósticos de conjunto se han utilizado ampliamente para cuantificar la incertidumbre de los pronósticos, ayudando a los meteorólogos a evaluar la confianza de los pronósticos y extender el período de validez de los mismos.
Este enfoque evalúa la incertidumbre mediante el análisis de múltiples predicciones, ya sea de diferentes parametrizaciones físicas del mismo modelo o de diferentes condiciones iniciales. Esto no sólo mejora la precisión de los pronósticos meteorológicos, sino que también promueve una investigación más profunda sobre el impacto del cambio climático.
Si bien nuestras capacidades predictivas están mejorando con el avance de la tecnología, aún quedan muchos desafíos. ¿Podremos encontrar en el futuro un mejor equilibrio entre la precisión predictiva y el cambio climático?
