Cómo funcionan los modelos numéricos de predicción meteorológica
Tabla de contenido
Los modelos numéricos de predicción meteorológica convierten las leyes físicas de la atmósfera en cálculos realizados sobre una enorme cantidad de puntos de una malla tridimensional. Gracias a ellos podemos estimar la evolución futura de presión, temperatura, humedad, viento, nubosidad y precipitación.
1. La atmósfera como sistema físico #
La atmósfera obedece leyes de conservación de masa, cantidad de movimiento y energía, además de relaciones termodinámicas y procesos radiativos.
Una representación simplificada de la conservación de masa es la ecuación de continuidad:
$$ \frac{D\rho}{Dt}+\rho\nabla\cdot\vec{v}=0 $$donde \(\rho\) es la densidad y \(\vec{v}\) la velocidad del aire.
A estas ecuaciones se añaden gravedad, rotación terrestre, transferencia de calor, humedad y cambios de fase del agua.
2. De la atmósfera real a una malla #
Un modelo divide la atmósfera en celdas horizontales y niveles verticales. En cada punto se calculan variables como temperatura, presión, viento y humedad.
Cuanto más fina sea la malla, más detalles puede representar, pero también aumenta enormemente el coste computacional.
3. Condiciones iniciales #
Un modelo necesita saber cómo está la atmósfera al comienzo de la predicción. Esa información procede de estaciones de superficie, radiosondeos, satélites, aviones, boyas y otras observaciones.
Mediante asimilación de datos, los sistemas combinan observaciones con una estimación previa para construir un estado inicial físicamente coherente.
4. Parametrizaciones #
No todos los fenómenos pueden resolverse directamente en la malla. Procesos como convección profunda, turbulencia, microfísica de nubes o determinados intercambios de superficie deben representarse mediante parametrizaciones.
Esto es una fuente importante de incertidumbre: dos modelos pueden representar el mismo proceso de manera diferente y producir resultados distintos.
5. Resolución y orografía #
La resolución horizontal es especialmente importante en regiones montañosas y costeras. Un modelo de baja resolución puede suavizar una cordillera y representar una costa de manera demasiado simplificada.
En Cantabria, pequeñas diferencias de relieve pueden cambiar precipitación, viento y nubosidad. Por eso la predicción local suele requerir modelos de mayor resolución y, aun así, interpretación humana.
6. ¿Por qué falla una predicción? #
La atmósfera es caótica y sensible a pequeñas diferencias en el estado inicial. Además, existen errores de observación, aproximaciones físicas y limitaciones de resolución.
El error crece normalmente con el tiempo, aunque no de forma uniforme. Por eso una predicción a cinco días puede ser útil para el patrón general y, sin embargo, tener incertidumbre considerable en la lluvia exacta de una localidad.
7. Ensembles: predecir la incertidumbre #
Los sistemas de predicción por conjuntos ejecutan muchas simulaciones con pequeñas variaciones en las condiciones iniciales o en determinados parámetros.
Si la mayoría de los miembros muestran una situación similar, aumenta la confianza. Si se dispersan mucho, la incertidumbre es mayor.
8. Modelo no significa pronóstico automático #
Un modelo produce una representación numérica. El pronóstico final requiere interpretar varios modelos, ensembles, observaciones recientes y conocimiento de los procesos locales.