Predicción meteorológica numérica

Los modelos numéricos de predicción meteorológica dividen la atmósfera terrestre en una cuadrícula tridimensional. Las observaciones meteorológicas actuales, como la temperatura, la humedad, la velocidad del viento y la presión, seintroducen en estas cuadrículas. 

Mediante un proceso denominado asimilación de datos, estas observaciones se combinan con las previsiones anteriores del modelo para establecer las condiciones iniciales. A continuación, los modelos aplican ecuaciones basadas en la física y la dinámica de fluidos para calcular cómo cambiarán las condiciones atmosféricas a lo largo del tiempo en cada punto de la cuadrícula.

Estos complejos cálculos se realizan en potentes superordenadores. Los modelos NWP varían en escala, desde modelos globales -el Sistema de Predicción Global o el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo- que cubren todo el planeta, hasta modelos regionales -el Modelo de Investigación y Predicción Meteorológica- que se centran en áreas específicas. 

Estos modelos son herramientas esenciales para meteorólogos e investigadores, ya que contribuyen a mejorar la precisión de las previsiones meteorológicas para aplicaciones como la aviación, la preparación ante catástrofes y los estudios climáticos.

De la previsión tradicional al NWP

Aunque la NWP ha transformado la previsión moderna, no ha sustituido por completo a los métodos antiguos. La previsión tradicional se basaba en técnicas empíricas, como el reconocimiento de patrones en formaciones nubosas , sistemas de presión o gráficos meteorológicos históricos. 

Estos enfoques siguen siendo valiosos para las predicciones localizadas a corto plazo. Sin embargo, la NWP se ha convertido en la base de las previsiones a gran escala y a largo plazo porque utiliza la física y la dinámica de fluidos para proporcionar una base más objetiva y científica a las predicciones.

Retos y limitaciones del PNT

A pesar de sus puntos fuertes, la PNT se enfrenta a varios retos importantes que limitan su precisión. El primero es que los datos iniciales utilizados en los modelos nunca son perfectos, ya que ninguna red de observación puede captar todos los detalles de la atmósfera. 

Como la atmósfera es un sistema caótico, incluso los errores más pequeños en las condiciones de partida pueden crecer con el tiempo, lo que reduce la fiabilidad de las previsiones a largo plazo. Los modelos también deben simplificar muchos procesos a pequeña escala, como la formación de nubes, las tormentas eléctricas y los efectos del terreno, porque son difíciles de representar con precisión. 

Por último, incluso con la potencia de los superordenadores modernos, existen límites prácticos a la precisión de la malla del modelo, lo que afecta a la capacidad de predecir fenómenos meteorológicos muy localizados.

Cómo se interpretan y utilizan las previsiones

Elaborar una previsión implica mucho más que ejecutar un modelo. Los meteorólogos suelen recurrir a la predicción por conjuntos, en la que un modelo se ejecuta varias veces con condiciones iniciales ligeramente diferentes. 

De este modo se obtiene una gama de posibles resultados y se ayuda a cuantificar la incertidumbre de la previsión. A continuación, se aplican técnicas de postprocesamiento para refinar los resultados brutos del modelo, corrigiendo los sesgos sistemáticos e incorporando la experiencia local. 

Los resultados se comunican de forma que la incertidumbre quede clara para el público, por ejemplo presentando un 30% de probabilidades de lluvia en lugar de un resultado único y absoluto.

Tipos de modelos NWP

Los modelos NWP pueden clasificarse tanto por su escala como por su escala temporal. Los modelos globales, como GFS y ECMWF, proporcionan previsiones amplias y de menor resolución para todo el planeta. Los modelos regionales, como el WRF o el AROME, se centran en zonas más pequeñas con mayor resolución, lo que los hace más adecuados para predecir fenómenos locales como tormentas o nevadas. 

Algunos modelos también se especializan por intervalos de tiempo. Los modelos de predicción inmediata ofrecen previsiones a muy corto plazo, de hasta seis horas, los modelos de alcance medio suelen abarcar de tres a siete días, y los modelos de largo alcance o estacionales ofrecen perspectivas que se extienden semanas o meses en el futuro.

Entender las previsiones

La predicción numérica del tiempo ha revolucionado la forma de comprender y prever los cambios atmosféricos. Al combinar la física, las matemáticas y la potencia de cálculo, la NWP proporciona una base mucho más precisa para la predicción moderna que los métodos tradicionales por sí solos. Al mismo tiempo, retos como los datos incompletos, las simplificaciones de los modelos y la naturaleza caótica de la atmósfera nos recuerdan que la predicción meteorológica siempre conllevará incertidumbre.

A pesar de estas limitaciones, el NWP sigue mejorando a medida que avanza la tecnología, ofreciendo previsiones cada vez más precisas y fiables que desempeñan un papel fundamental en la toma de decisiones cotidianas y en la planificación a largo plazo.