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Modelos computerizados
El proceso comienza con mediciones de los elementos que hacen al estado del tiempo, o sea la recolección de información relevante. Este vasto conjunto de informaciones es procesado en los centros de pronóstico, ingresando todas estas mediciones a modelos computarizados de pronóstico. El resultado que producen los complejos programas de software que se procesan en poderosas supercomputadoras es, en realidad, el ingrediente singular más importante de un pronóstico del tiempo, tal como nosotros lo conocemos. Este proceso se llama Predicción Numérica del Tiempo. Por definición, el pronóstico numérico (también llamado pronóstico matemático, pronóstico dinámico o pronóstico físico), es la integración de las ecuaciones que gobiernan la hidrodinámica por métodos numéricos sujetos a condiciones iniciales especificadas. (La hidrodinámica es el estudio del movimiento de los fluidos).
Estos centros de modelado tienen supercomputadoras muy poderosas que han sido programadas con ecuaciones que describen las interacciones entre la temperatura, el viento (horizontal y vertical) y la presión, así como también con ecuaciones para el transporte de vapor de agua, la formación de nubes y las precipitaciones, la absorción y reflexión de radiación solar, la absorción y emisión de radiación infrarroja (calor).
Las observaciones no pueden introducirse directamente en modelos numéricos, por lo que deben ser pasadas a través de un esquema de asimilación, que las maneja de manera óptima, tomando en cuenta las características de sus errores, la consistencia con otras observaciones y el estado del modelo.
En los últimos años, el desarrollo de nuevos enfoques en la asimilación de datos permite que se haga un mejor uso de los datos provenientes de observaciones, a través de mejoras en la representación de errores en los modelos y la evolución de observaciones a través del tiempo. Las aproximaciones numéricas son fundamentales para casi todos los esquemas dinámicos de predicción del tiempo ya que la complejidad y falta de linealidad de las ecuaciones hidrodinámicas no permiten soluciones exactas de las ecuaciones continuas.
Las bases del pronóstico moderno fueron fundadas por científicos, desde fines del siglo XVII y hasta el siglo XIX. Entre otros, Newton y Boyle, anunciaron las reglas básicas que controlan la expansión y contracción del aire cuando se enfría o calienta, la ley de la conservación de la masa y la energía y la fuerza ejercida por el aire cuando se mueve. Para fines del siglo XIX, los pronosticadores comenzaron a seguir el curso de las áreas de alta y baja presión, en su movimiento hacia el este a través de las latitudes medias; el método de la persistencia gobernaba el pronóstico del tiempo en esa época, asumiendo que una tormenta, por ejemplo, que se movía en cierta dirección y a cierta velocidad, continuaría a la misma velocidad y en la misma dirección, permitiéndose al pronosticador predecir el tiempo de este modo.
Este era un método primitivo de pronóstico porque, como es de imaginar, la persistencia no caracteriza al comportamiento atmosférico durante mucho tiempo.
Para fines de la primera década del siglo XX, una revelación climática hecha en Noruega introdujo los conceptos de sistemas frontales y áreas de baja áreas de baja presión. L.F. Richardson, un matemático británico, soñaba con miles de personas haciendo las adiciones y sustracciones necesarias para resolver las ecuaciones de movimiento, las cuales ofrecerían un modo matemático para predecir el tiempo.
El sueño se volvió realidad cuando en la década de 1950 se hicieron los primeros pronósticos computarizados en la Universidad de Princeton. Las computadoras han tenido una evolución asombrosa y los modelos computarizados no son otra cosa que simulaciones numéricas de la atmósfera. No hay solamente un modelo, una simulación única de la atmósfera; de hecho, los modelos difieren de un país a otro.
De modo que, hoy en día y en todo el mundo, hay supercomputadoras que procesan modelos matemáticos de la física de la atmósfera, calculando sus estados futuros como un conjunto de valores en una malla tridimensional. (Un conjunto de puntos distribuidos ordenadamente sobre el cual se analizan y predicen variables específicas). Se han elaborado mallas horizontales y verticales de varias formas, cada una con características particulares, para ser usadas en la predicción numérica del tiempo. El avance de un estado al siguiente es llamado el “paso del tiempo” y la espacio entre los puntos de la cuadrícula se llama el “largo de malla” o “resolución espacial”.
En resumen, las observaciones desde satélites, aeronaves y globos meteorológicos (los cuales se lanzan tradicionalmente dos veces al día, a las 00:00 y las 12: 00 de la hora de Greenwich) así como los informes de las estaciones terrestres que se recogen cada hora en muchas ubicaciones, sumados a los informes más frecuentes enviados por las estaciones automáticas, son el conjunto de datos que se utilizan para determinar las condiciones iniciales. Este material, luego de pasar por el mencionado proceso de asimilación de datos (que significa que las observaciones son reformateadas para ser reconocidas por una computadora), es ingresado en la computadora. El modelo resuelve cientos de miles de ecuaciones, rebana y corta el material en porciones manejables y luego produce un pronóstico, el cual puede después ser corregido por el pronosticador humano antes de ser convertido en un producto para uso de las personas. La información y los pronósticos se archivan también para ser usados en investigación y para validar la exactitud de las predicciones del modelo.
En realidad, los modelos pueden cometer errores grandes; X, decodificado por el modelo como otra Y, puede llevar a inexactitudes bastante importantes. Un ejemplo son los llamados “boguscanes”, huracanes falsos originados por modelos demasiado ansiosos en generar un ciclón tropical a partir de una elemento inofensivo.
Antes de ser mejorados en el año 2001, era típico que los modelos tuvieran grandes problemas para manejar las masas de aire frío llanas. La mayoría de estos errores se corrigen antes o enseguida después de ser emitidos; este problema se puede resolver evitando desnaturalizar y siendo fiel a lo que el modelo muestra, y aplicando métodos estadísticos para validar la información. Las influencias locales no pueden ser tomadas en cuenta en los modelos computarizados. Por esa razón, la elaboración de ecuaciones de Estadísticas de Resultado del Modelo (ERM) para pueblos y ciudades es fundamental para identificar y explicar la persistencia de los desvíos. Lleva muchos años de acumulación de experiencia para construir una base de datos ERM. Las ERM sirven para “corregir” los errores de los modelos, pero también es cierto que las estadísticas no pueden manejar bien fenómenos inesperados. Por ejemplo, en el caso en que los mejores modelos esperen que una nevada inusual afecte a Montevideo, Uruguay, las ecuaciones ERM van a indicar probablemente que eso no va a suceder. Es entonces cuando el pronosticador se vuelve una pieza fundamental de este rompecabezas. Los “Pronósticos en Conjunto” ayudan a los meteorólogos a elevar su tasa de acierto, porque permiten a los pronosticadores decidir si la predicción de la computadora puede ser confiable o no. El pronosticador procesa el mismo pronóstico varias veces, pero con diferencias pequeñas en las condiciones iniciales.
En un mapa, cada línea representa un pronóstico (“diagramas espagueti”). Cuando las líneas de diferentes pronósticos siguen una trayectoria casi idéntica, el meteorólogo hallará que el pronóstico es probablemente confiable; si las líneas están más esparcidas, pero la mayoría sigue un patrón similar, los pronosticadores tienen un nivel moderado de confianza en el pronóstico. En cambio, si las líneas aparecen enredadas en el mapa, como en un plato de espaguet, los meteorólogos saben que el resultado del pronóstico no es confiable.
Prácticamente todos los países del mundo tienen su propio servicio meteorológico nacional, pero no muchos tienen modelos meteorológicos globales completos, concentrados en una sola ubicación donde hay supercomputadoras. Las supercomputadoras son una inversión muy importante en tecnología, ya que las mejores cuestan muchos millones de euros. En realidad, hay seis centros de este tipo en el mundo, donde se produce la información: el Centro Meteorológico Nacional de EE.UU, el Servicio Ambiental Atmosférico de Canadá, la Oficina Meteorológica del Reino Unido, la Oficina Australiana de Meteorología, la Agencia Meteorológica Japonesa y el Centro Europeo para los Pronósticos Meteorológicos de Mediano Alcance, ubicado en Inglaterra.
La mayoría de los centros importantes de predicción usan uno o dos modelos de corto alcance, cada uno con una extensión de 48 horas, es decir, emiten un pronóstico para las próximas 28 horas y un modelo de mayor alcance que pronostica a un plazo de entre 10 y 15 días.
La principal virtud del modelo computarizado es que muestra donde se ubican las grandes perturbaciones o sistemas meteorológicos a gran escala. Estos fenómenos a gran escala guían a aquellos de escala menor, tales como los frentes, las áreas de baja y alta presión, las depresiones o vaguadas y las dorsales de alta presión a nivel más alto, áreas de concentración de humedad y bandas de vientos en altitud dentro de la corriente en chorro. No sustituye al talento humano, y aquí entramos en el tercer paso del proceso de la elaboración de un pronóstico del tiempo, como ya mencionamos: la labor del pronosticador.
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