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Modelos meteorológicos: amados, odiados y, muchas veces, incomprendidos

Los modelos meteorológicos son ampliamente utilizados por las personas, a través de sitios web o aplicaciones de teléfono. Se han convertido en la mejor herramienta para planificar el trabajo al aire libre, las vacaciones, o estar alertas antes posibles condiciones adversas. Pero, ¿será que todo mundo los entiende realmente?

Pronóstico de los vientos asociados al huracán Ian en la costa Este de Estados Unidos, obtenido a través de Meteored.cl para el 30 de septiembre de 2022.

Hace apenas un siglo, la meteorología era una ciencia de observación, pero no de predicción. Con instrumentos que se volvían cada vez más sofisticados, los meteorólogos conocían muy bien el estado actual del tiempo.

Pero la posibilidad de desarrollar pronósticos de unas cuantas horas o días aún era parte de la ciencia ficción. Hubo muchos intentos - la mayoría fallidos - que le dieron muy mala publicidad a la meteorología.

Sin embargo, hoy, todos podemos abrir el teléfono, visitar el sitio de Meteored y ¡vualá!: se despliega un pronóstico bastante certero para los siguientes días en cualquier localidad del mundo. Cualquier persona puede saber en menos de un minuto, que se debe preparar para una tormenta o un huracán, o que hay que protegerse de unos días de mucho calor.

¿Cómo sucedió este cambio tan radical en apenas 100 años?

Midiendo la atmósfera

En teoría, predecir variables meteorológicas como el viento o la temperatura no debería ser algo tan complejo de hacer. Existen ecuaciones de pronóstico conocidas que pueden determinar y proyectar estas variables en el tiempo. ¿Cuál es el problema entonces?

Primero, las observaciones. Incluso en el día de hoy, la medición de las variables meteorológicas en la atmósfera sigue siendo escasa y concentradas en zonas continentales. Esto tienes varios motivos, desde económicos hasta geográficos.

En un día ordinario, los modelos meteorológicos deben tomar toda la información disponible para comenzar a simular la atmósfera. El problema es que hay grandes áreas desprovistas de información, como los océanos, el Amazonas, las zonas polares y África septentrional.

Densidad de la red de observación en superficie, a las 06 UTC del 18/09/2017. Cada punto corresponde a una observación meteorológica del tipo METAR, SYNOP o SHIP. En total, se contabilizaron 103.910 mediciones. Fuente: ECWMF.

Esto hace muy difícil los cálculos meteorológicos, puesto que para que las ecuaciones funcionen, necesitamos distancias muy pequeñas entre cada observación.

Sin embargo, en los últimos 100 años, se han incrementado las observaciones de manera exponencial. Es más, desde la década de 1980, existen múltiples satélites que observan nuestro planeta día y noche, entregando información muy detallada de vientos, temperatura de agua de mar, humedad, precipitación, y más. Esto ha venido a suplir la falta de información antes mencionadas.

Todo este cúmulo de observaciones, tanto en superficie como desde el espacio, le dieron un empujón gigante a la idea de pronosticar... ¡Y ahí nos encontramos con el segundo problema!

Capacidad de cómputo: a correr el modelo

Para que los modelos sean realistas y también útiles, se requiere que simulen varias horas y días en el futuro, en grandes áreas del planeta (como mínimo, países completos), con una resolución que sea suficientemente adecuada y lo suficientemente rápido como para que esté disponible casi de inmediato.

Esto significa que tenemos que calcular las ecuaciones de la atmósfera en cada punto posible dentro de esta área de pronóstico, y no solo en superficie, sino que en toda la atmósfera. Si esto lo hiciéramos a mano, ¡nos volveríamos locos!

Pero el desarrollo tecnológico trajo consigo la posibilidad de hacer estos cálculos de manera cada vez más rápida a través de computadores y supercomputadores. A la vez, permitió incrementar el número de puntos donde está disponible un pronóstico, lo que aumentó la resolución de los mismos.

Los grandes centros de predicción meteorológica utilizan supercomputadores para hacer más rápidos los cálculos.

Por ejemplo, el European Centre for Medium Range Weather Forecast (ECMWF), posee un supercomputador en la ciudad de Bolonia, Italia. Allí, el modelo "corre" 4 veces al día y pronostica los próximos 7 días. En cada corrida, el modelo toma toda la información meteorológica disponible, la procesa, y luego se la entrega al supercomputador para hacer los cálculos de las ecuaciones que gobiernan la atmósfera.

Correr el modelo toma tan solo unas horas en la actualidad, pero hace 30 o 40 años, podía tomar días, lo que hacía virtualmente imposible su utilización en tiempo real.

La revolución silenciosa

A pesar de todo esto, los pronósticos fallan. Esto es una realidad. Pero en defensa de los meteorólogos y sus modelos —cada vez más sofisticados—, los errores han disminuido notablemente en los últimos 50 años.

Para saber cuánto han mejorado los pronósticos, los investigadores tomaron las predicciones realizadas por diferentes modelos, y calcularon que tan buenos son con el pasar de los años, descubriendo que todos estos han mejorado notoriamente, alcanzando un máximo de habilidad ahora. Esto quiere decir que los modelos hoy son mejores que nunca antes.

La revolución silenciosa es el término acuñado por un grupo de investigadores al mejoramiento continuo y casi desapercibido de los modelos meteorológicos a lo largo de las últimas décadas

La falta de observaciones en el Hemisferio Sur generaba que los pronósticos fueran peores que los del Hemisferio Norte. Pero esa diferencia prácticamente ha desaparecido en la última década. Además, los pronósticos de 3 días (línea celeste) alcanzan una habilidad de casi 99%, mientras que los pronósticos a 7 días (línea roja), todavía no alcanzan el 80% pero aún así son bastante aceptables.

Habilidad de los modelos globales para predecir la altura geopotencial en 500 hPa a través de los años. Fuente: Bauer et al. 2015.

El origen de los errores de los modelos es conocido. Primero, las observaciones, si bien son cada vez más frecuentes y detalladas, todavía no cubren el 100% del planeta, lo que conlleva a incertidumbres importantes.

Otro problema igual de grave son algunas interacciones entre la atmósfera, la superficie y el océano, que deben ser parametrizadas. Este concepto, la parametrización, significa que hay ciertos procesos importantes en los cuales no conocemos una ecuación exacta para su cálculo.

La topografía es un factor que juega en contra de la predicción meteorológica en regiones de terreno altamente complejo.

Finalmente, un factor que afecta especialmente a Chile es la topografía, puesto que tampoco está perfectamente representada en los modelos, lo que genera problemas en la predicción de zonas con terreno altamente complejo.

Sin embargo, es muy probable que el desarrollo tecnológico, las nuevas investigaciones, las nuevas mediciones, entre otros, hagan incrementar el grado de acierto de los pronósticos aún más en las próximas décadas.