Modelos numéricos de pronóstico

Un modelo de pronóstico es un programa que resuelve de forma repetida las leyes de la física aplicadas a la atmósfera. Los errores del pronóstico se explican en buena parte por las aproximaciones de la grilla, del estado inicial y de las parametrizaciones, que se describen a continuación.

La grilla

La atmósfera es continua, pero un computador solo puede manejar un número finito de valores. El modelo la divide entonces en una grilla de cajas: la superficie se reparte en cuadros y cada cuadro se apila en varias capas de altura. Cada caja se denomina celda y guarda un único valor de cada variable, como la temperatura, la humedad, el viento y la presión.

El tamaño de la celda varía según el modelo y, como orden de magnitud general, va de unos pocos kilómetros a decenas de kilómetros en el plano horizontal. Todo lo que ocurre dentro de una celda se representa con un solo valor, lo cual origina una de las principales limitaciones del método.

El estado inicial

Calcular el futuro exige conocer el presente. El estado inicial es la descripción de la atmósfera en todas las celdas en el instante de partida. No existe una medición completa de ella, pues las observaciones son escasas, desiguales y proceden de muchas fuentes.

La asimilación de datos combina las observaciones disponibles con un pronóstico corto anterior del propio modelo y pondera cada elemento según su incertidumbre. Se obtiene así la mejor estimación posible del estado actual, que sigue siendo una estimación.

Avance en el tiempo

A partir del estado inicial, el modelo aplica ecuaciones que expresan la conservación de la masa, de la cantidad de movimiento y de la energía, junto con las leyes de los gases. Estas ecuaciones se resuelven por etapas, mediante pasos de tiempo cortos: con el estado en un instante se calcula el estado en el instante siguiente, y con ese resultado se calcula el que sigue.

Cada paso hereda los errores del anterior. Un pronóstico de varios días constituye así una cadena de muchos pasos a lo largo de la cual se arrastran el error inicial y los errores de cálculo.

Animación en tres pasos sobre una grilla de tres capas de celdas. En el primero, las observaciones alimentan el estado inicial del modelo. En el segundo, el campo avanza en el tiempo de celda en celda, un paso a la vez. En el tercero, una nube convectiva menor que una celda aparece dentro de ella y el modelo la representa solo mediante el valor medio de la celda. Datos ilustrativos.

Procesos menores que una celda

Algunos procesos son demasiado pequeños para la grilla, como la formación de gotas, la turbulencia, la radiación que atraviesa las nubes y las nubes convectivas individuales. El modelo los aproxima, en lugar de calcularlos directamente, con fórmulas que relacionan lo que ocurre dentro de una celda con los valores promedio de esta. Esa aproximación recibe el nombre de parametrización.

Toda parametrización es una simplificación y, por tanto, una fuente de error. Dos modelos con parametrizaciones distintas pueden producir pronósticos diferentes para la misma situación.

Dificultad de la lluvia convectiva tropical

La convección se produce cuando el aire cálido y húmedo cercano al suelo asciende, se enfría y forma nubes de gran desarrollo vertical y aguaceros. En el trópico es el principal origen de la lluvia; sobre tierra se concentra sobre todo en las tardes, mientras que sobre el océano el máximo suele ser nocturno o de madrugada.

Una nube convectiva mide por lo común uno o pocos kilómetros, menos que la celda de muchos modelos. El modelo percibe únicamente la celda completa y estima mediante una parametrización cuánta convección ocurre en promedio. Si la parametrización acierta el total pero no el lugar ni la hora, el aguacero simulado cae en otra parte. A ello se suma que el momento en que arranca la convección es muy sensible a pequeñas variaciones de la humedad y la temperatura cerca del suelo.

Las grillas más finas resuelven mejor las nubes de mayor tamaño, pero exigen mucho más cómputo y no eliminan la incertidumbre. En consecuencia, la lluvia es en general la variable más difícil de pronosticar, bastante más que la temperatura. Las consecuencias de esta incertidumbre sobre el pronóstico a varios días se tratan en la lección siguiente.