29 de junio de 2023
Los modelos meteorológicos son simulaciones informáticas de la atmósfera para la investigación y la previsión meteorológica.
La predicción del tiempo es difícil. Para hacer previsiones precisas, 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 una previsión precisa? Los meteorólogos recopilan observaciones meteorológicas sobre la temperatura, la presión del aire, la humedad, la precipitación, la velocidad del viento y más, de estaciones meteorológicas, satélites meteorológicos y globos meteorológicos de todo el mundo. Como las condiciones meteorológicas cambian 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 tantos datos que 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.
Las últimas noticias + conocimientos de IA
Descubra ideas y noticias de expertos sobre IA, nube y mucho más en el boletín semanal Think.
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 previsión 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 pueda realizar predicciones sobre el estado futuro de la atmósfera, primero necesita disponer de los datos meteorológicos actuales de la región que va a describir el modelo. Por lo general, los modelos meteorológicos son de dos tipos: los modelos locales, que se centran en un lugar concreto, y los modelos globales, que pretenden ofrecer previsiones meteorológicas precisas de 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 periódicamente, en lapsos de tiempo regulares y recurrentes.
Los datos de estas condiciones iniciales se agrupan 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 las 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 la cuadrícula, el programa informático ejecuta un modelo para generar una previsión numérica para esa ubicación, y el proceso se repite para cada punto de la cuadrícula hasta que se hayan realizado los 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 computacional1.
Incluso los modelos de previsión más simples utilizan ecuaciones matemáticas complejas, y cuantos más datos utiliza un modelo, mayor potencia de procesamiento requiere. Los modelos de previsión más sofisticados y precisos del mundo, como el Centro Europeo de Previsión a Medio Plazo (CEPMPM) o el de Actualización Rápida de Alta Resolución (HRRR) utilizado por la NOAA, se ejecutan en superordenadores capaces de realizar 12 cuatrillones de cálculos por segundo2. Sin embargo, los modelos de previsión más simples, con menos puntos de datos, requieren menos potencia de procesamiento y no requieren su ejecución en superordenadores3
.El clima es lo que se conoce como un sistema caótico; involucra tantas variables interrelacionadas que pequeñas variaciones en las condiciones iniciales, como 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 dificulta predecir su comportamiento a largo plazo.
Debido al número de variables e incógnitas involucradas en un sistema meteorológico, los meteorólogos a menudo dependen de lo que se llama "previsión de conjunto". En las previsiones 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 una previsión probabilística del clima futuro4.
Los meteorólogos utilizan muchos modelos diferentes para prever el tiempo, a menudo según lo que esperan pronosticar exactamente. Un modelo local que abarca una región específica proporciona información muy diferente a la de un modelo global que abarca la Tierra. Cada modelo meteorológico implica elegir qué datos incluir, qué ecuaciones matemáticas crearán las mejores simulaciones de los fenómenos atmosféricos y cómo priorizar los tipos de previsión que son más importantes.
Ningún modelo puede prever cada evento meteorológico con alta precisión. En su lugar, los meteorólogos eligen lo que quieren prever 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 tres días), a medio plazo (de 3 a 15 días) o a largo plazo (de 10 días a 2 años), 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 1000 km en la atmósfera, porque estos datos de mesoescala producen previsiones a corto plazo más precisas. Para una previsión 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 Global de Predicción (GFS) del Servicio Meteorológico Nacional y el modelo del Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF), conocidos más comúnmente como Modelo Americano y Modelo Europeo, respectivamente.
El GFS se actualiza cuatro veces al día y preve hasta dieciséis días. El ECMWF se actualiza solo dos veces al día y genera una previsión a diez días, pero tiene una resolución más alta que el GFS e históricamente ha generado previsiones más precisas.
Otro modelo de previsión muy conocido es el Modelo de Mesoescala de Norteamérica (NAM), un modelo regional de corto alcance que cubre toda Norteamérica y genera previsiones con 61 horas de antelación. El NAM se basa en el modelo Weather Research and Forecasting (WRF), un modelo de previsión de código abierto que también alimenta dos modelos muy utilizados por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA): el modelo de actualización rápida (RR o RAP) y el 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 previsiones precisas que se centran en cosas diferentes, incorporan datos diferentes y calculan con diferentes ecuaciones matemáticas para producir el mejor tipo de precisión deseada. Cada uno tiene sus propias fortalezas y sus limitaciones.