La fuerza de la unión: por qué usar varios modelos mejora los pronósticos climáticos

La predicción climática es cada vez más necesaria. Son muchas las actividades socioeconómicas que se benefician de saber, con meses de anticipación, el estado medio del clima para planificar sus actividades.

Los pronósticos climáticos también se utilizan para reducir el riesgo ante eventos extremos meteorológicos; y aunque la ocurrencia de eventos extremos es difícil de prever con tanta anticipación, conocer las condiciones medias del clima ayuda en la planificación.

Por ejemplo, es sabido que El Niño aumenta el riesgo de precipitaciones intensas en muchos países, incluido Chile, durante la temporada invernal. Por lo que, conocer su desarrollo con anticipación ayuda en la prevención de posibles desastres.

Pero la predicción climática no es tarea sencilla. Las incertidumbres son bastante mayores que las de los pronósticos del tiempo, por lo que se suelen emplear diversas técnicas para conocerlas y minimizarlas. Una de esas técnicas es el uso de ensambles multimodelo.

Ninguno en particular, todos juntos

La predicción climática difiere de la predicción del tiempo. Generalmente, sus resultados se expresan en términos de probabilidades respecto a una “normalidad” o mediante anomalías, para lo cual es necesario contar con un periodo de referencia. Al igual que en el pronóstico del tiempo, se utilizan modelos numéricos; sin embargo, cada uno puede presentar sesgos que influyen en los resultados probabilísticos o en la estimación de anomalías.

Por ejemplo, supongamos que un modelo estima que el promedio de temperatura de referencia en una región es de 20 °C. Si ese modelo pronostica 20.5 °C para el próximo trimestre, está pronosticando 0.5 °C por encima de lo normal.

Ahora, supongamos que otro modelo estima el promedio de referencia en 21 °C y también pronostica 20.5 °C para el próximo trimestre; en este caso, el modelo pronosticaría una anomalía negativa de -0.5 °C.

Para solventar este problema (que no es el único de la predicción climática), se sugiere utilizar varios modelos y promediarlos. De esta manera, se cancelarán los sesgos positivos y negativos que puedan presentar los modelos y se obtendrá una estimación más confiable.

Distintos centros de pronóstico emplean distintos conjuntos de modelos para estimar el promedio multimodelo. En algunos casos, se combinan modelos dinámicos (que resuelven las ecuaciones) y modelos estadísticos (basados en relaciones estadísticas del pasado); en otros casos, se calibran los modelos usando observaciones; y en otros, se usan máscaras que cubren áreas en que los modelos no han tenido habilidad para pronosticar en el pasado.

Usando promedios multimodelo para predecir El Niño

La componente oceánica de El Niño se pronostica en base a las anomalías de temperatura superficial del mar en la región Niño 3.4, en el medio del Pacífico ecuatorial. En la figura de arriba vemos las plumas de pronóstico obtenidas de distintos centros internacionales de pronóstico, mostrando la evolución de las anomalías de temperatura superficial del mar en la región Niño 3.4.