Predicción meteorológica numérica
La predicción meteorológica numérica ( NWP , por sus siglas en inglés ) utiliza modelos matemáticos de la atmósfera y los océanos para predecir el tiempo en función de las condiciones meteorológicas actuales. Aunque se intentó por primera vez en la década de 1920, no fue hasta el advenimiento de la simulación por computadora en la década de 1950 que las predicciones meteorológicas numéricas produjeron resultados realistas. Varios modelos de pronósticos globales y regionales se ejecutan en diferentes países del mundo, utilizando observaciones meteorológicas actuales transmitidas por radiosondas , satélites meteorológicos y otros sistemas de observación como datos de entrada.
Se pueden utilizar modelos matemáticos basados en los mismos principios físicos para generar predicciones meteorológicas a corto plazo o predicciones climáticas a más largo plazo; estos últimos se aplican ampliamente para comprender y proyectar el cambio climático . Las mejoras realizadas en los modelos regionales han permitido mejoras significativas en la trayectoria de los ciclones tropicales y los pronósticos de la calidad del aire ; sin embargo, los modelos atmosféricos funcionan mal en el manejo de procesos que ocurren en un área relativamente restringida, como los incendios forestales .
Manipular los vastos conjuntos de datos y realizar los complejos cálculos necesarios para la predicción meteorológica numérica moderna requiere algunas de las supercomputadoras más poderosas del mundo. Incluso con el poder cada vez mayor de las supercomputadoras, la capacidad de pronóstico de los modelos meteorológicos numéricos se extiende a solo unos seis días. Los factores que afectan la precisión de las predicciones numéricas incluyen la densidad y la calidad de las observaciones utilizadas como entrada para los pronósticos, junto con las deficiencias en los propios modelos numéricos. Se han desarrollado técnicas de posprocesamiento, como las estadísticas de salida del modelo (MOS), para mejorar el manejo de errores en las predicciones numéricas.
Un problema más fundamental radica en la naturaleza caótica de las ecuaciones diferenciales parciales que gobiernan la atmósfera. Es imposible resolver estas ecuaciones con exactitud y los pequeños errores crecen con el tiempo (duplicándose aproximadamente cada cinco días). La comprensión actual es que este comportamiento caótico limita los pronósticos precisos a aproximadamente 14 días, incluso con datos de entrada precisos y un modelo impecable. Además, las ecuaciones diferenciales parciales utilizadas en el modelo deben complementarse con parametrizaciones para radiación solar , procesos húmedos (nubes y precipitaciones ), intercambio de calor, suelo, vegetación, aguas superficiales y los efectos del terreno. En un esfuerzo por cuantificar la gran cantidad de incertidumbre inherente que queda en las predicciones numéricas, los pronósticos por conjuntos se han utilizado desde la década de 1990 para ayudar a medir la confianza en el pronóstico y obtener resultados útiles en un futuro más lejano de lo que sería posible de otro modo. Este enfoque analiza múltiples pronósticos creados con un modelo de pronóstico individual o múltiples modelos.
