MODELOS

La previsión del tiempo ha mejorado en los últimos años gracias al trabajo de muchos científicos diseñando y mejorando los métodos. Actualmente, para saber el tiempo que hará, es decir, para realizar un pronóstico meteorológico se utilizan modelos matemáticos muy complejos. Estos modelos han permitido mejorar cada vez más la calidad de las predicciones.

Un poco de historia: Los modelos son relativamente recientes en el mundo de la ciencia. La base teórica de estos modelos fue planteada por el meteorólogo noruego Bjerknes en 1904. Pero no fue hasta 1922 que se utilizaron para hacer una predicción del tiempo. Fue Richardson en el sur de Alemania. La primera predicción realizada mediante ordenador fue en 1950. A finales de los 60 ya habría modelos de predicción numérica operativos. Y en los  80 la potencia de los ordenadores permitió la aparición de diversos modelos en centros Universitarios.

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Fuente: www.antonemdin.com/folio/comic_art_cartoons/weather_forecasting

Tipos de modelos meteorológicos

Según su "física":

Modelos deterministas: aquellos donde los parámetros, los datos iniciales y los procesos que suceden en el modelo se consideran conocidos con certidumbre, de manera que la previsión resultante es única. Dicho en otras palabras, los modelos resuelven ecuaciones de la física que describen el comportamiento atmosférico. Las predicciones deterministas tienen una fiabilidad aceptable en los 2-3 primeros días, siendo necesario recurrir a técnicas probabilísticas para predicciones a medio plazo.

Modelos probabilísticos o estocásticos: describen la variación aleatoria de las variables e incorporan métodos estadísticos y probabilísticos en la descripción de las predicciones futuras. 

Según el horizonte temporal:

La predicción se puede hacer para mañana, para el próximo verano o para de aquí unos años.

-Nowcasting, para un tiempo muy próximo, entre 1 y 3 horas.

-A muy corto plazo, que es dentro de las próximas 3-12 horas.

-A corto plazo que es entre las próximas 12 y 72 horas.

-A medio plazo, entre días y semanas

-A largo plazo, entre meses y años. A estos últimos modelos se les llama modelos estacionales (meses) o climáticos (años).

Según la escala:

-Modelos meteorológicos sinópticos

-Modelos meteorológicos de mesoescala

SuperOrdenadores

Sala con potentes ordenadores

determinista

Predicción numérica determinista para Barcelona por los días 9 a 13 de julio de 2010, de diferentes variables meteorológicas. (Fuente: Wetterzentrale)

prob

Probabilidad de superación del umbral de 0.5 mm en 24 horas para un día determinado en la España Peninsular y Baleares a partir de la aplicación de un método estadístico alimentado con las salidas de un modelo determinista

temporal

Predicción a 12h hecha a las 0h del día 27 de julio de 2010, utilizando el modelo MM5 con una resolución de 36 km. (Fuente: SMC)

Modelos hidrológicos

Los modelos hidrológicos se clasifican según sean para estimar el caudal a partir de la precipitación (ejecutados en tiempo real) o bien si son para conocer los recursos hídricos de una cuenca. Según el modelo y los objetivos es necesario conocer, además de las propiedades de la cuenca, la humedad del aire y del suelo, la evaporación y la evapotranspiración.

Principalmente hay dos tipos de modelos: 

-Los modelos distribuidos: incorporan de manera más precisa la variabilidad espacial de las diferentes variables y reproducen más fielmente los procesos que tienen lugar dentro de la cuenca. Los modelos distribuidos con base física describen con gran detalle los procesos hidrológicos de la cuenca, donde se plantean las ecuaciones características de los diferentes procesos e integrando las salidas de los diferentes procesos de cada celda con las vecinas. Así, deriva en modelos muy complejos que requieren una gran cantidad de información.

-Los modelos agregados: tratan la cuenca como si fuera una sola entidad con una única entrada de lluvia, y el caudal de salida se reproduce a partir de una dinámica global del sistema. Existen multitud de modelos agregados, generalmente basados en el concepto de histograma unitario HU, que se puede integrar dentro de la teoría de sistemas que asume que la cuenca es un sistema línea, causativo e invariante en el tiempo, donde solo una parte de la lluvia efectiva produce escorrentía, afectada por los procesos de evaporación, retención e infiltración que se recogen dentro de la función de pérdidas o función de producción.

Si quieres saber más visita:

 

modelohidro

Representación esquemática de un modelo hidrológico distribuido

ribs

Modelo hidrológico distribuido RIBS (pico de caudal)

esquema models

Esquema del funcionamiento para hacer la previsión: Se adquieren los datos, se procesan en los ordenadores los modelos globales. A partir de estos se hace un downscaling  y salen los modelos de mesoescala. Para finalizar se interpretan y se hace la previsión

 

¿QUIERES SABER CÓMO FUNCIONA UN MODELO?

La ejecución de un modelo puede explicarse, de forma muy resumida, en estas fases:

  1. Recogida de datos de la atmósfera mediante la utilización de radiosondas, en todo el mundo, y, particularmente, en nuestro caso, en el Hemisferio Norte. Se dispone así de datos de presión, temperatura, humedad y viento para diferentes niveles de la atmósfera, aproximadamente a la misma hora (00:00 TMG y 12:00 TMG) y en puntos dispersos. Utilizando los modelos adecuados se elabora una malla a fin de disponer de una distribución homogénea de semejante información.
  2. A estos datos se les añade la información procedente de superficie, de los satélites meteorológicos, radar e incluso redes de detección de rayos. Se está en condiciones entonces de construir los modelos que representen lo mejor posible la situación meteorológica real así como de disponer de los análisis meteorológicos.
  3. Esta información denominada ‘First guess’ se utiliza para inicializar los modelos de previsión, usualmente modelos físicos, a fin de obtener los datos de presión, temperatura, humedad y viento en el tiempo t+Δt, donde Δt puede ser 6, 12, 24, 48, 72 horas o más, si bien la fiabilidad disminuye considerablemente a partir de este último intervalo.

Paralelamente se obtiene información derivada, como puede ser el campo de precipitación, la vorticidad u otras variables meteorológicas.