En esta nueva entrada del blog, queremos finalizar la serie Meteorología para principiantes con esta cuarta parte. En esta serie, hemos analizado globalmente cómo observar el tiempo de forma local y de forma general, además de mencionar los principales tipos de sistemas meteorológicos existentes y los tipos de nubes que llevan asociados. Esta vez, y para finalizar esta serie, queremos iniciaros en la consulta de modelos meteorológicos. Es decir, veremos en qué consiste un modelo meteorológico y cómo usarlo de manera sencilla.
Predecir el tiempo
La predicción meteorológica tiene sus orígenes en la propia observación. A partir de la observación, se intuyen ciertos patrones que se van repitiendo, pero realmente es la necesidad de saber, la curiosidad y la pasión por esta ciencia la que ha hecho que tengamos grandísimos avances a nivel de predicción del tiempo. Antiguamente no existían los ordenadores, de manera que la predicción meteorológica se basaba simplemente en algún tipo de creencia (normalmente de carácter religioso o divino) o en algún tipo de evento astronómico periódico. Con los avances actuales, tenemos una gran cantidad de información sobre predicción muy valiosa y, en general, fiable.
En Meteorología para principiantes (III) habíamos mencionado que, según los tipos de nubes que observemos, se puede intuir qué tiempo va a hacer en las próximas horas. Esta información resulta, en muchas ocasiones, insuficiente para saber qué está ocurriendo en la atmósfera. Los modelos numéricos de predicción del tiempo ayudan a desvelar los procesos físicos que ocurren en el aire.
Un modelo numérico de predicción del tiempo consiste en un conjunto de ecuaciones físico-matemáticas conectadas entre sí y simplificadas que se resuelven mediante el cálculo numérico realizado por potentes superordenadores. Debido a que las ecuaciones que rigen la física atmosférica están simplificadas, la solución acaba siendo una aproximación a la realidad. Además, existen varias fuentes de error procedentes de dicha simplificación, errores de tipo observacional, errores de tipo computacional, etc…, que hacen que los modelos meteorológicos no sean perfectos.
Un detalle importante que debemos remarcar es que las ecuaciones que rigen la física atmosférica son no lineales y caóticas, es decir, que su solución no se puede obtener a través de cálculos hechos a mano, si no que se necesitan ordenadores muy potentes para resolverlas. El hecho de que sean caóticas tiene que ver con la naturaleza de dicho sistema de ecuaciones. Un pequeño error en las condiciones en las que se inicializa (o ejecuta) el modelo provoca que, a medida que el tiempo de simulación aumenta, dicho error se vea amplificado notablemente.
Saca el predictor que llevas dentro
¡Es hora de sacar el predictor que llevas dentro! En esta sección, te explicamos de manera breve qué tipos de modelos numéricos de predicción existen y cómo utilizarlos.
Modelos de predicción globales
Este tipo de modelos resuelven las ecuaciones físico-matemáticas de la atmósfera para toda la Tierra. Es decir, se basan los cálculos dividiendo el planeta en pequeños trozos y dividiendo el tiempo en pequeños intervalos. Esta división del espacio y del tiempo se denomina discretización. Cada porción de espacio y de tiempo utilizados para los cálculos se denomina resolución del modelo y para este tipo de modelos, no se pone ningún tipo de límite a nivel espacial. Es decir, todos los trozos de planeta están conectados entre sí. Un ejemplo de modelo de predicción global es el Global Forecast System (GFS) desarrollado por el Centro Nacional de Predicción Ambiental (NCEP en inglés).
Para comenzar, te recomendamos que consultes variables que resulten sencillas de entender. Por ejemplo, para principiantes, se pueden consultar los campos de temperatura, precipitación, presión y viento para diversas regiones del globo. Estos campos son muy útiles para ver de manera general qué tipos de sistemas meteorológicos están evolucionando y cómo pueden afectar a nuestra región.
Además de estos dos modelos, existe una versión alternativa que utiliza la predicción probabilística. Los modelos de predicción del tiempo son caóticos y una pequeña variación en las condiciones iniciales provoca grandes cambios en la atmósfera a largo plazo. Esto genera incertidumbre en las predicciones y la mejor manera de abordar la incertidumbre es construir campos de probabilidad de las variables meteorológicas (probabilidad de precipitación, viento, presión, temperatura por encima de un determinado umbral…). Tanto GFS como CEPPM usan predicciones probabilísticas para dar calidad a los pronósticos.
Modelos de predicción regionales
La diferencia entre un modelo de predicción global y uno regional se basa en la manera en que éste último está construido. Este tipo de modelos resuelven las ecuaciones de la física atmosférica en una región limitada del espacio mientras que los modelos de predicción globales resuelven el sistema de ecuaciones para toda la Tierra.
La ventaja que ofrecen este tipo de modelos es que se puede ver de manera ampliada la evolución de la atmósfera para una determinada región. Además, permiten simular determinados tipos de sistemas meteorológicos que los modelos globales no simulan correctamente, como por ejemplo, las tormentas. Este tipo de modelos se denominan también de mesoescala.
En meteorología, la mesoescala trata de clasificar los diferentes sistemas meteorológicos (tormentas, frentes, bajas presiones, altas presiones,…) que se desarrollan y que tienen una longitud de entre 10-1000 km. En Meteoclim hemos desarrollado nuestro propio modelo meteorológico a 1 km de resolución para diversas regiones de la Península Ibérica.
Con este análisis queremos concluir esta serie de entradas de Meteorología para principiantes. Esperamos que os haya sido de utilidad y que en el futuro estas entradas os sirvan también de guía de consulta básica rápida. ¡Nos vemos en la próxima entrada del blog!
