Predicción numérica del tiempo: definición y cómo funcionan sus modelos
Predicción numérica del tiempo: descubre cómo funcionan los modelos atmosféricos, sus ecuaciones, parámetros y superordenadores para generar previsiones meteorológicas más precisas.
La predicción numérica del tiempo es la forma en que se realizan las previsiones meteorológicas. Para ello se utilizan modelos informáticos de la atmósfera. Estos modelos describen las condiciones meteorológicas actuales y su evolución en el tiempo mediante ecuaciones. A partir de las condiciones meteorológicas actuales, las ecuaciones pueden resolverse o aproximarse para saber qué tiempo hará en un futuro próximo. Los parámetros físicos relevantes, como la presión, la temperatura, la dirección y la velocidad del viento, se toman como funciones del tiempo. Se modelizan con un sistema de ecuaciones diferenciales parciales. Se trata de un sistema dinámico que se resuelve numéricamente. La mayoría de estas ecuaciones se implementan utilizando FORTRAN. Las ecuaciones son aproximadas. Como el número de cálculos es enorme, suelen hacerlo los superordenadores, para terminar antes de que sea demasiado tarde.
Concepto básico y flujo de trabajo
En esencia, la predicción numérica del tiempo (PNT) traduce observaciones del estado actual de la atmósfera en un conjunto de valores iniciales y aplica las leyes físicas —representadas por ecuaciones— para proyectar cómo evolucionarán esos valores. El proceso operativo típico consta de varias etapas:
- Observación: recolección de datos por estaciones en superficie, radiosondas, satélites, radares, aviones y boyas.
- Asimilación de datos: combinación de observaciones con una estimación previa (análisis) para obtener unas condiciones iniciales coherentes.
- Discretización del dominio: la atmósfera se divide en una malla (grid) horizontal y vertical; cada celda contiene variables como temperatura, viento y humedad.
- Física parametrizada: procesos subgrid (por ejemplo, convección, microfísica de nubes, intercambio suelo-atmósfera) se representan mediante esquemas empíricos o teóricos.
- Integración numérica: las ecuaciones se resuelven paso a paso en el tiempo usando métodos numéricos (diferencias finitas, elementos espectrales, volúmenes finitos, etc.).
- Postprocesado y verificación: los campos de salida se transforman en productos útiles (mapas, alertas) y se evalúa la calidad del pronóstico mediante métricas de verificación.
Componentes principales de un modelo
- Ecuaciones dinámicas: conservación de masa, momento y energía; ecuaciones de Navier–Stokes en forma simplificada para la atmósfera.
- Parametrizaciones físicas: radiación, turbulencia, convección profunda y superficial, microfísica de nubes, interacción con la superficie terrestre y el océano.
- Condiciones de contorno: límites laterales (en modelos limitados), condiciones en la superficie y acoplamiento con modelos de océano o hielo marino cuando procede.
- Resolución espacial y temporal: la precisión del pronóstico depende en gran medida de la resolución; mayor resolución permite representar fenómenos locales pero exige más potencia de cálculo y pasos de tiempo más pequeños (por el criterio CFL).
Métodos numéricos y computación
Para resolver las ecuaciones se usan distintas técnicas numéricas. Algunos modelos emplean métodos espectrales (muy usados en centros globales), otros usan diferencias finitas o volúmenes finitos (habituales en modelos regionales y acoplados). Los requisitos computacionales son enormes: por eso las previsiones operativas se ejecutan en superordenadores, y muchas implementaciones de modelos están escritas en FORTRAN por su eficiencia numérica y tradición en la comunidad. No obstante, hoy hay soporte creciente para lenguajes modernos en tareas de preprocesado y postprocesado (por ejemplo, Python, C/C++).
Ensembles y previsión probabilística
Dado que el sistema atmosférico es caótico y las condiciones iniciales y las parametrizaciones son imperfectas, la PNT usa con frecuencia ensembles (conjuntos de ejecuciones con pequeñas variaciones en las condiciones iniciales o en la parametrización) para estimar la incertidumbre del pronóstico. A partir de esos conjuntos se obtienen probabilidades de eventos (por ejemplo, probabilidad de precipitación intensa) en lugar de un único pronóstico determinista.
Limitaciones y errores
Las principales fuentes de error son:
- Incertidumbre en las observaciones: especialmente en regiones con pocas mediciones (océanos, polos).
- Errores del análisis inicial: la asimilación no es perfecta y pequeñas desviaciones se amplifican con el tiempo.
- Parametrizaciones aproximadas: procesos subgrid complejos (convección, microfísica) no se resuelven explícitamente y su representación es aproximada.
- Limitaciones numéricas: dispersión y difusión numérica, errores de truncamiento y restricciones del paso temporal.
- Caos atmosférico: hay un horizonte de predictibilidad práctico —para la atmósfera sin acoplamiento, del orden de 7–14 días para detalles sinópticos— aunque algunas señales a mayor escala (modos climáticos) pueden ser predictibles a más largo plazo.
Escalas temporales y espaciales
Los modelos se diseñan para distintos horizontes y escalas:
- Corto plazo (horas-días): modelos mesoscalas de alta resolución para tormentas y vientos locales.
- Mediano plazo (hasta ~10–14 días): modelos globales que capturan la circulación planetaria.
- Predicción estacional y climática: modelos acoplados atmósfera–océano para proyecciones a meses o estaciones.
Verificación y mejora continua
Los centros meteorológicos verifican continuamente sus modelos con observaciones y usan métricas como el error cuadrático medio (RMSE), la correlación de anomalías o el índice de Brier para evaluar probabilidades. Esta retroalimentación permite mejorar parámetros, asimilación y esquemas físicos. Además, las adquisiciones de nuevas observaciones (satélites, radares), avances en asimilación de datos y mayor potencia de cálculo han incrementado la precisión de las previsiones en las últimas décadas.
Acoplamiento y aplicaciones
Los modelos operativos modernos suelen estar acoplados con sistemas de océano, hielo marino, suelo y química atmosférica para representar interacciones que afectan al tiempo y al clima. Sus aplicaciones incluyen previsiones meteorológicas, alertas de fenómenos extremos, aviación, agricultura, gestión de recursos hídricos y servicios de energía.
Tendencias y futuro
Las líneas de avance incluyen mayor resolución (resolución kilométrica), mejor asimilación de observaciones satelitales, parametrizaciones basadas en física más detallada o aprendizaje automático, y un uso más extendido de predicción probabilística. Todo ello requiere más datos, mejores modelos y más capacidad computacional, manteniendo el objetivo de ofrecer previsiones más fiables y útiles para la sociedad.
Predicción numérica del tiempo, utilizando el GFS
Idea básica
La atmósfera se modela como un fluido. La idea básica de la predicción numérica del tiempo es tomar una muestra del estado del fluido en un momento dado. Las ecuaciones de la dinámica de los fluidos y de la termodinámica pueden utilizarse entonces para estimar el estado del fluido en algún momento del futuro.
Predicción meteorológica local
Los resultados suelen ser demasiado imprecisos como para utilizarlos para predecir el tiempo en cualquier lugar. Por ello, los meteorólogos comprueban los valores y los comparan con los datos históricos. En otras palabras, utilizan los datos para ayudar a elaborar la previsión del tiempo.
El modelo estadístico de salida es un modelo estadístico desarrollado en los años 60 y 70. Utiliza el análisis de regresión para realizar una previsión totalmente automatizada. Con él, los datos históricos se analizan automáticamente. Una de sus aplicaciones se llama Direct Model Output. El MOS utiliza tanto datos históricos como modelos estadísticos. Las predicciones más allá de unas seis horas no son fiables.
Otro modelo muy conocido es el llamado Sistema de Previsión Global (GFS), gestionado por el servicio meteorológico estadounidense NOAA. Ofrece una previsión cuatro veces al día. Como la información es gratuita, el GFS se utiliza a menudo, sobre todo por las estaciones meteorológicas más pequeñas.
Conjuntos
La atmósfera es un sistema caótico. Un pequeño cambio de los valores de entrada no conduce necesariamente a un pequeño cambio de la salida. Esto se debe a las ecuaciones de dinámica de fluidos que intervienen. Estas ecuaciones involucradas se resuelven o se aproximan una vez con los parámetros que se observaron. A continuación, se hace varias veces más, con parámetros que se basan en los valores observados, pero que se han modificado ligeramente. Como la potencia de cálculo es limitada, la "resolución" de un modelo de este tipo es más gruesa. Una vez terminados todos los cálculos, se comparan entre sí. Los resultados calculados que son "similares" indican que el pronóstico es relativamente bueno. En algunos casos, esto significa que es posible predecir con exactitud el tiempo para un tiempo de unos diez días; en otros casos, una predicción incluso para unos pocos días puede ser difícil.
Páginas relacionadas
- Oficina Meteorológica
- Modelo de previsión de ciclones tropicales
Preguntas y respuestas
P: ¿Qué es la predicción meteorológica numérica?
R: La predicción meteorológica numérica es la forma en que se realizan las previsiones meteorológicas utilizando modelos informáticos de la atmósfera.
P: ¿Cómo describen estos modelos las condiciones meteorológicas actuales?
R: Estos modelos describen las condiciones meteorológicas actuales mediante ecuaciones que tienen en cuenta parámetros como la presión, la temperatura, la dirección y la velocidad del viento.
P: ¿Cómo se resuelven estas ecuaciones?
R: Estas ecuaciones se resuelven numéricamente utilizando un sistema dinámico de ecuaciones diferenciales parciales.
P: ¿Con qué lenguaje de programación se implementan estas ecuaciones?
R: La mayoría de estas ecuaciones se implementan utilizando FORTRAN.
P: ¿Por qué se utilizan superordenadores para resolver estas ecuaciones?
R: Se utilizan superordenadores porque el número de cálculos es enorme y deben terminarse rápidamente.
P: ¿Qué parámetros físicos se tienen en cuenta a la hora de modelizar el clima?
R: Al modelizar el tiempo se tienen en cuenta parámetros físicos como la presión, la temperatura, la dirección y la velocidad del viento.
P: ¿Puede esta modelización predecir el tiempo con exactitud?
R: Aunque la modelización no siempre es completamente exacta, sirve como herramienta útil para predecir los patrones meteorológicos en el futuro.
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