Predicción Meteorológica
La predicción meteorológica moderna se basa en modelos numéricos computacionales que utilizan ecuaciones matemáticas complejas para simular el comportamiento de la atmósfera. La predicción meteorológica numérica hace referencia a los sistemas que usan datos meteorológicos actuales para alimentar complejos modelos físico-matemáticos de la atmósfera para predecir la evolución meteorológica. Estos sistemas representan la herramienta fundamental para generar pronósticos, previsiones o predicciones meteorológicas que orientan desde la planificación agrícola hasta la navegación aérea y marítima.
La terminología técnica distingue entre diferentes tipos de productos meteorológicos. Las predicciones se refieren a estimaciones científicas basadas en modelos matemáticos sobre el estado futuro de la atmósfera.
- Previsiones constituyen interpretaciones procesadas de las predicciones numéricas, adaptadas para usuarios específicos.
- Pronósticos representan comunicaciones públicas de las condiciones meteorológicas esperadas, expresadas en lenguaje comprensible para el público general.
Esta distinción técnica refleja el proceso de transformación desde el cálculo numérico hasta la información meteorológica final.
Los modelos de predicción meteorológica procesan enormes cantidades de datos atmosféricos mediante algoritmos matemáticos que resuelven las ecuaciones fundamentales de la física atmosférica. Estos modelos requieren condiciones iniciales precisas obtenidas de observaciones globales: estaciones meteorológicas terrestres, buques, boyas oceánicas, radiosondeos, aeronaves comerciales y satélites meteorológicos. Los supercomputadores procesan estos datos aplicando las leyes de conservación de masa, momento y energía para calcular la evolución temporal de variables como presión, temperatura, humedad y viento.
Modelo Europeo ECMWF
El modelo europeo ECMWF representa el estándar mundial en predicción meteorológica.
El Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (CEPMPM, o ECMWF por sus siglas en inglés European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) es una organización intergubernamental independiente integrada por 21 Estados miembros europeos y 13 Estados asociados. Se basa en tres sitios: Shinfield Park, Reading, Reino Unido; Bologna, Italia; y Bonn, Alemania. La dirección web oficial es www.ecmwf.int, donde se accede tanto a productos de investigación como operacionales.
Las características técnicas del ECMWF lo posicionan como líder mundial. Es tanto un instituto de investigación como un servicio operacional 24/7, produciendo predicciones meteorológicas numéricas globales y otros datos para sus Estados miembros y cooperantes, así como para la comunidad más amplia. El Centro cuenta con una de las instalaciones de supercomputación y archivos de datos meteorológicos más grandes del mundo. Las previsiones de medio plazo consisten en una previsión única (HRES) y su conjunto (ENS) que juntos proporcionan información detallada sobre la evolución del tiempo hasta 15 días por delante. Las previsiones se ejecutan desde condiciones iniciales válidas a las 00 y 12 UTC.
Pros de ECMWF:
Las ventajas del modelo ECMWF incluyen superior precisión y resolución avanzada. El modelo del Centro Europeo para Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECMWF) es ampliamente reconocido como uno de los modelos de predicción numérica del tiempo más avanzados del mundo. Utiliza algoritmos sofisticados y técnicas de asimilación de datos de alta resolución. La resolución espacial del modelo HRES alcanza aproximadamente 9 kilómetros, permitiendo representar fenómenos meteorológicos de escala sinóptica y mesoescala con notable precisión. El sistema de conjuntos (ENS) proporciona evaluación probabilística de la incertidumbre en las predicciones.
Contras de ECMWF:
Los inconvenientes del ECMWF se relacionan con limitaciones de acceso y coste. El acceso completo a los productos del ECMWF requiere licencias comerciales costosas, limitando su disponibilidad para usuarios no institucionales. La complejidad computacional implica mayor tiempo de procesamiento comparado con modelos más simples. La interpretación de productos probabilísticos del ENS requiere conocimientos técnicos avanzados. Además, algunos productos específicos tienen disponibilidad limitada para países no miembros de la organización.
Modelo Americano GFS
El modelo americano GFS constituye la alternativa global principal al ECMWF. El Global Forecast System, en castellano Sistema Global de Predicción, (más conocido por sus iniciales GFS) es un modelo numérico de predicción meteorológica creado y utilizado por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica estadounidense. El GFS es un modelo de pronóstico meteorológico de los Centros Nacionales de Predicción Ambiental (NCEP) que genera datos para docenas de variables atmosféricas y de suelo terrestre, incluyendo temperaturas, vientos, precipitación, humedad del suelo y concentración de ozono atmosférico. La dirección web oficial es www.weather.gov/ncep/ donde la NOAA proporciona acceso a los productos GFS. Para Europa podemos ver mapas de la zona en WXCharts o también en Wetterzentrale
Las características operacionales del GFS ofrecen accesibilidad global. El modelo GFS realiza sus modelizaciones en dos partes: la primera con mayor resolución, que llega hasta 192h (8 días), con mapas cada 6h y una segunda parte que presenta menor resolución, abarcando de 204 a 384h (16 días) con mapas cada 12h. Este modelo matemático se actualiza cuatro veces al día con predicciones que alcanzan los 16 días (384 horas). La resolución espacial actual del GFS es de aproximadamente 13 kilómetros, inferior al ECMWF pero suficiente para la mayoría de aplicaciones meteorológicas.
Pros modelo GFS:
Las ventajas del modelo GFS incluyen acceso libre y actualización frecuente. Todos los productos GFS son de dominio público, disponibles gratuitamente para cualquier usuario mundial. La actualización cada 6 horas (00, 06, 12, 18 UTC) proporciona información meteorológica más frecuente que muchos modelos competidores. La cobertura temporal de 16 días supera el horizonte de 15 días del ECMWF. El formato de datos estándar facilita la integración en sistemas automáticos de procesamiento. La documentación técnica completa permite implementación en aplicaciones especializadas.
Contras modelo GFS:
Los inconvenientes del GFS se centran en precisión y resolución limitadas. La precisión general del GFS es estadísticamente inferior al ECMWF, especialmente en predicciones de medio plazo (5-10 días). La resolución espacial de 13 km limita la representación de fenómenos meteorológicos locales y orográficos. El modelo presenta dificultades específicas en la predicción de sistemas tropicales y patrones de bloqueo atmosférico. Las técnicas de asimilación de datos son menos avanzadas que las empleadas por el ECMWF. La representación de procesos físicos atmosféricos es menos sofisticada en algunos aspectos críticos.
La base científica de ambos modelos se fundamenta en ecuaciones hidrodinámicas primitivas que describen el movimiento de fluidos geofísicos en la atmósfera terrestre. Estas ecuaciones incluyen la conservación de momento (ecuaciones de Navier-Stokes), conservación de masa (ecuación de continuidad), conservación de energía (primera ley de la termodinámica), y la ecuación de estado de gases ideales. Los modelos discretizan estas ecuaciones mediante métodos numéricos de diferencias finitas, elementos finitos o métodos espectrales, creando mallas tridimensionales que cubren toda la atmósfera global.
Los procesos de parametrización representan fenómenos no resueltos explícitamente por la resolución espacial del modelo. La radiación solar y terrestre se parametriza mediante esquemas de transferencia radiativa que calculan el calentamiento y enfriamiento atmosférico. La convección húmeda se representa mediante esquemas que simulan la formación de nubes y precipitación convectiva. Los procesos de capa límite planetaria parametrizan la turbulencia y el intercambio de calor, humedad y momento cerca de la superficie. La microfísica de nubes modela la formación, evolución y precipitación de partículas de agua y hielo.
La asimilación de datos constituye el proceso crítico para establecer condiciones iniciales precisas. Los sistemas modernos emplean técnicas variacional 4D-Var o filtros de Kalman que combinan observaciones diversas con predicciones previas del modelo, ponderando cada fuente según su precisión estimada. Este proceso corrige sistemáticamente las predicciones del modelo utilizando observaciones reales, mejorando continuamente la representación del estado atmosférico. La calidad de la asimilación de datos determina significativamente la precisión de las predicciones subsiguientes.
La fiabilidad de los modelos meteorológicos varía significativamente según el horizonte temporal. Los modelos se diseñan para ser muy precisos en las previsiones a corto plazo (hasta tres días), a medio plazo (de 3 a 15 días) o a largo plazo (de 10 días a 2 años), y cada tipo requiere diferentes opciones. Las predicciones deterministas tienen una fiabilidad aceptable en los 2-3 primeros días, siendo necesario recurrir a técnicas probabilísticas para predicciones a medio plazo.
- Corto plazo (1-3 días) presenta la máxima fiabilidad predictiva. Durante este período, tanto ECMWF como GFS alcanzan precisiones superiores al 85-90% para variables sinópticas principales como presión, temperatura y patrones de precipitación. Las predicciones de temperatura superficial mantienen errores medios inferiores a 2-3°C. Los patrones de presión y sistemas frontales se predicen con elevada confianza. Sin embargo, la predicción cuantitativa de precipitación (QPF) presenta mayor incertidumbre, especialmente para eventos convectivos localizados.
- Medio plazo (4-10 días) muestra degradación progresiva de la precisión. Su precisión disminuye con el tiempo, y las predicciones a largo plazo (más allá de una semana) pueden ser menos confiables. La fiabilidad decrece aproximadamente 10-15% por día adicional de predicción. Los patrones sinópticos generales mantienen valor predictivo, pero los detalles locales se vuelven menos confiables. Las predicciones probabilísticas mediante sistemas de conjuntos proporcionan información más útil que las predicciones deterministas únicas. El ECMWF generalmente supera al GFS en precisión durante este horizonte temporal.
- Largo plazo (11-15 días y más) requiere enfoques estadísticos y probabilísticos especializados. Las predicciones deterministas pierden habilidad predictiva significativa, siendo necesarias técnicas estadísticas de postproceso. Los modelos proporcionan tendencias generales más que predicciones específicas. La utilidad se centra en identificar anomalías climáticas potenciales y patrones de circulación atmosférica a gran escala. Para generar predicciones a medio plazo, entre 3 y 5 días, AEMET postprocesa y utiliza las salidas del Sistema global de Predicción por Conjuntos (Ensemble Prediction System, EPS), del Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio (CEPPM).
Los horizontes temporales específicos se definen operacionalmente según las capacidades predictivas de los modelos y las necesidades de los usuarios. El muy corto plazo abarca 0-12 horas, útil para avisos de fenómenos severos y operaciones aeroportuarias. El corto plazo cubre 12 horas-3 días, apropiado para planificación agrícola y actividades al aire libre. El medio plazo se extiende de 3-10 días, relevante para logística y preparación ante eventos meteorológicos. El largo plazo meteorológico abarca 10 días-1 mes, orientado hacia tendencias climáticas. El muy largo plazo excede el mes, entrando en el dominio de la predicción climática estacional.
Las limitaciones intrínsecas de los modelos meteorológicos se derivan de la naturaleza caótica de la atmósfera. El efecto mariposa establece que pequeñas incertidumbres en las condiciones iniciales pueden amplificarse exponencialmente, limitando la predictibilidad teórica a aproximadamente dos semanas. Las observaciones atmosféricas contienen errores instrumentales que se propagan a través del sistema de predicción. La resolución espacial limitada impide la representación explícita de fenómenos de pequeña escala que pueden influir significativamente en la evolución atmosférica.
Los desarrollos futuros en modelización meteorológica se centran en múltiples frentes tecnológicos. El análisis meteorológico con inteligencia artificial y el aprendizaje automático se aplican al postproceso estadístico de predicciones y corrección de sesgos sistemáticos. El aumento de la resolución espacial y temporal continúa como tendencia fundamental, permitiendo representar más explícitamente los procesos atmosféricos. La integración de modelos acoplados océano-atmósfera proporciona predicciones más consistentes físicamente y permite aplicaciones en escalas temporales desde días hasta décadas.
Glosario de términos de modelos meteorológicos
Modelos principales:
- ECMWF: European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, modelo europeo
- GFS: Global Forecast System, modelo americano de la NOAA
- HRES: High Resolution deterministic forecast del ECMWF
- ENS: Ensemble System del ECMWF para predicciones probabilísticas
- NCEP: National Centers for Environmental Prediction, operador del GFS
Terminología técnica:
- Predicción: Estimación científica basada en modelos matemáticos
- Previsión: Interpretación procesada de predicciones numéricas
- Pronóstico: Comunicación pública de condiciones meteorológicas esperadas
- PNT: Predicción Numérica del Tiempo
- Modelo determinista: Predicción única basada en condiciones iniciales específicas
- Modelo probabilístico: Conjunto de predicciones que evalúa incertidumbre
Procesos fundamentales:
- Asimilación de datos: Combinación de observaciones con predicciones previas
- Parametrización: Representación de procesos no resueltos explícitamente
- 4D-Var: Técnica variacional de asimilación de datos en cuatro dimensiones
- Resolución espacial: Distancia mínima entre puntos de cálculo del modelo
- Resolución temporal: Intervalo de tiempo entre cálculos del modelo
Escalas temporales de predicción:
- Muy corto plazo: 0-12 horas, fenómenos severos inmediatos
- Corto plazo: 12 horas-3 días, fiabilidad máxima >85%
- Medio plazo: 3-10 días, degradación progresiva de precisión
- Largo plazo: 10 días-1 mes, tendencias generales
- Muy largo plazo: >1 mes, predicción climática estacional
Parámetros de evaluación:
- Fiabilidad: Correspondencia entre predicciones y observaciones
- Precisión: Grado de exactitud en valores específicos
- Sesgo: Error sistemático del modelo
- RMSE: Error cuadrático medio, métrica estándar de precisión
- Skill score: Medida de habilidad predictiva comparada con climatología
