Curso de Mapas (2)

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Curso de Mapas (2)
« en: Lunes 15 Septiembre 2003 20:31:37 pm »
Vamos a seguir con algunas otras caractersticas generales de los mapas meteorolgicos.  No hay duda que la parte ms interesante de este curso va a llegar cuando hablemos de su interpretacin y utilidad, pero estas cuestiones previas, que bastantes ya conocen, son importantes y bastante tiles antes de atacar las otras.  



MAPAS DE ANALISIS Y MAPAS PREVISTOS

Las observaciones efectuadas con instrumentos en diferentes puntos de la tierra tanto desde el suelo como desde globos sonda, aviones, satlites etc. permiten preparar mapas de los valores reales de las variables observadas en un momento dado (pasando por alto que las medidas nunca son totalmente exactas y pueden llevar asociados errores de observacin). Estos mapas meteorolgicos se llaman Anlisis y ese trmino vendr normalmente indicado en el mapa. Son mapas que describen lo que hay, los valores  de presin, temperatura etc. observados (casi siempre a las 00 Z o las 12 Z que son las horas en que por convenios internacionales se realizan mayor nmero de observaciones simultneas) Los dems mapas son mapas previstos, predicciones de lo que habr



MODELOS DE PREDICCION

Hasta no hace muchos aos los meteorlogos efectuaban los anlisis manualmente mediante interpolacin de los datos de observacin con ayuda de algunas otras nociones. Las predicciones se basaban sobre todo en mtodos empricos y en la experiencia. Su fiabilidad era muy escasa para ms de 48 horas.

La introduccin de los modelos numricos ejecutados por ordenador proporcion para la prediccin del tiempo un avance como el que supuso usar automviles en lugar de caballos o an mayor. Un ordenador de alta capacidad analiza las observaciones de manera mucho ms rpida y perfecta que la mente humana e integrando muchos ms datos (de satlites, aviones de lnea, etc) mediante procesos que se denominan de asimilacin de datos. En las zonas donde existan vacos de datos o muy pocas observaciones, se utilizan los valores previstos por el modelo anteriormente. Las tcnicas actuales permiten rellenar estos huecos y obtener una malla o rejilla continua en la horizontal y vertical de puntos con valores.

Pero las variables meteorolgicas no son independientes entre si: Estn relacionadas por las ecuaciones dinmicas de la atmsfera. Los modelos deben de recalcular los valores de las variables (presin, temperatura, etc..) para evitar inconsistencia, ruido, errores inherentes a la medida, etc y as balancear y cuadrar los valores de las variables en los puntos de la malla. Este proceso se le denomina inicializacin y el resultado final es el verdadero mapa de anlisis o de partida de prediccin del modelo. Las variables medidas originalmente han sido transformadas y retocadaspara permitir que el modelo pueda activarse y evitar problemas que haran inservibles sus resultados. Por eso a veces puede suceder que midamos con nuestros instrumentos la temperatura o la presin y nos encontremos con cierta desilusin que hay diferencias entre lo que hemos observado en nuestra estacin y el valor final que el anlisis del modelo le da en esa zona..

Cuando el anlisis est listo los modelos efectan en poco tiempo millones de operaciones para calcular la evolucin de las variables atmosfricas de acuerdo a ecuaciones de la fsica atmosfrica y diversos mtodos matemticos.

Todo el sistema fsico-matemtico-informtico se suele denominar de forma abreviada modelo de prediccin, aunque en realidad el modelo propiamente dicho slo sera la parte ms matemtica. En este curso no tenemos tiempo para seguir hablando sobre los modelos de prediccin y sus diferentes tipos y caractersticas, pero si que nos interesa distinguir entre lo que es un modelo, como sistema de prediccin, y lo que es un mapa de ese modelo. Los modelos trabajan adjudicando un valor inicial a cada variable en una malla como hemos dicho. Despus el modelo calcula el nuevo valor que tendr la variable al cabo de diferentes perodos (los alcances de la prediccin). El resultado sern los nuevos valores para cada punto de la malla con mayor o menor densidad de puntos dependiendo de las caractersticas del modelo.

Supongamos que un modelo ha calculado los valores de la presin a nivel del mar en la zona de Europa para el alcance H + 24. A partir de esos datos puede trazarse un mapa con isobaras de cinco en cinco milibares, o de cuatro en cuatro, o representar la distribucin de la presin mediante colores o con otros procedimientos. El mapa no es el modelo, es una representacin grfica de los resultados del modelo. Por eso en el ejemplo del primer da veamos un mapa del portal alemn Wetter Zentrale correspondiente al modelo del ECMWF que es un centro meteorolgico europeo de prediccin a plazo medio que est en Inglaterra. Wetter Zentrale no tiene un modelo suyo pero puede aprovechar los datos del modelo ECMWF para preparar una representacin grfica particular.



EJEMPLOS PRACTICOS

En la primera parte de este captulo habamos utilizado como ejemplo el modelo ECMWF de la seccin de modelos de Meteored. Alli no se puede encontrar ningn anlisis ya que el Centro Europeo de Prediccin (ECMWF) no distribuye sus anlisis por Internet. Pero vayamos ahora al segundo modelo de la seccin, el HIRLAM del INM. Pinchando all nos encontramos una tabla con muchas opciones (direccin: https://www.tiempo.com/principal/hirlam.asp ) Podra haberla copiado debajo de ste prrafo, pero quiz sea ms til (y menos complicado para mi) abrir otra ventana en vuestro ordenador y mirar la tabla al mismo tiempo que este texto. Vamos a  referirnos a ella y a sus mapas durante un rato.

La tabla est dividida en dos partes. La mitad superior corresponde a mapas del modelo HIRLAM con inicializacin a las 00 horas segn se indica en la lnea con fondo azul. Cada columna est encabezada por el alcance de la prediccin, el tiempo en horas que transcurre desde la hora del anlisis hasta la hora de validez del mapa. La primera columna corresponde al alcance temporal 00 H lo que significa que todos los mapas de esa columna son anlisis, mapas basados en datos observados. Si pinchamos por ejemplo en la primera opcin obtendremos el Anlisis de Superficie-Presin a nivel del mar a las 00 horas UTC (la hora UTC es la misma que la hora Z, o sea tiempo medio de Greenwich).

La mitad inferior de la tabla, a partir de la segunda lnea en azul, ofrece mapas de las mismas variables y perodos pero con inicializacin a las 12 horas. La primera columna (00 H) corresponde igual que antes a los anlisis. Si pinchamos en la primera opcin de esta parte de la tabla (debajo de la segunda lnea azul) obtendremos el Anlisis de Presin a nivel del mar, pero esta vez  de las 12 UTC (12 + 00 H = 12).  

 Los mapas de todas las dems columnas son mapas previstos.. Si por ejemplo pinchamos en la tercera fila de la tabla y en la columna encabezada por 24 H obtendremos el mapa previsto de temperaturas en superficie 24 horas despus del anlisis (H + 24 se suele indicar abreviadamente), es decir los valores previstos de temperatura en superficie para las 00 UTC del da siguiente al del anlisis.

Dos cosas importantes y bastante lgicas:

1) Un mapa previsto es ms fiable cuanto ms corto sea su alcance. Las predicciones de los modelos no son perfectas (los motivos se han comentado a menudo, por ejemplo en la RAM y en el foro de Meteored) y su fiabilidad disminuye cuanto ms tiempo transcurra desde el anlisis inicial.

2) Toda prediccin depende del anlisis inicial de partida del modelo. Por eso debemos elegir mapas previstos correspondientes al anlisis ms reciente. El modelo HIRLAM por ejemplo tiene dos pasadas diarias principales (primera y segunda parte de la tabla), a las 00 y 12 Z. Supongamos que son las 16 UTC (las seis de la tarde en Espaa) de hoy da 15. Queremos comprobar si ya se han publicado las predicciones correspondientes al anlisis de las 12 UTC. Para ello pinchamos en un mapa cualquiera de la mitad inferior de la tabla de Meteored. Si el mapa que obtenemos corresponde al anlisis de las 12 del da 14, es que todava no han salido las predicciones del da 15 (en el HIRLAM-INM se publican unas 4-5 horas despus del anlisis). Entonces es preferible utilizar la mitad superior de la tabla (Anlisis de las 00 UTC del da 15) o esperar hasta que salgan las de las 12 UTC.



CAMPOS BASICOS Y DERIVADOS

La distribucin de las variables que un modelo calcula de acuerdo al procedimiento mencionado antes, tales como presin, temperatura o viento suelen llamarse campos bsicos. A partir de esos resultados pueden calcularse o predecirse otras variables como por ejemplo la precipitacin, que se mide de acuerdo al tiempo (lluvia recogida en 3 horas, 12 horas etc.) o la cobertura nubosa que es tridimensional y depende de las nubosidad existentes a diferentes altitudes o tambin otras variables complicadas como las advecciones de temperaturas o vorticidad etc.. Esas variables calculadas a partir de otras constituyen campos derivados. Fijaros por ejemplo en la tabla del HIRLAM que cuando pedimos mapas de precipitacin no hay anlisis (alcance 00), ya que tiene poco sentido medir la lluvia instantnea

En este cursillo creo que lo ms oportuno es centrarnos sobre todo en los principales campos bsicos, a saber, mapas de superficie y de los diferentes niveles de presin (850, 500 ,  ...hPa) donde se pueden representar el geopotencial o altura del nivel de presin, viento, humedad y temperatura.  A estos campos le llamaremos, a partir de ahora, campos bsicos del modelo.



PREDICCION POR CONJUNTOS, ENS, Y SPAGHETTIS

A pesar de que vamos a centrarnos en los mapas meteorolgicos ms clsicos no est de ms mencionar algo sobre mapas producidos mediante un sistema de prediccin que est empezando a popularizarse. Una de las razones por la que las predicciones de los modelos no son perfectas, y a partir de 5-6 das de alcance temporal muy poco fiables, se debe a las propias limitaciones del anlisis. Es imposible definir con suficiente exactitud el estado actual de la atmsfera mediante observaciones que nunca son perfectas.

Los sistemas de prediccin por conjuntos (en ingls sistemas Ensemble, abreviado ENS) ejecutan un modelo de prediccin repetidamente pero cada vez introduciendo pequeas variaciones aleatorias en las condiciones iniciales o de partida del modelo. Se obtienen as resultados diferentes para cada una y en base a la menor o mayor dispersin del conjunto tendremos una especie de prediccin probabilstica y tambin una cierta medida de la predecibilidad de la atmsfera.

Veamos por ejemplo el apartado ENS de la seccin de modelos de Meteored (https://www.tiempo.com/principal/ENS.asp ) Corresponde al sistema por conjuntos del modelo americano MRF. Si pinchamos en 500 hPa Geopot. Spaghetti y en el alcance 24 h. obtenemos un mapa como ste:



Tenemos representadas las isohipsas de 552 y 576 decmetros geopotenciales para el nivel de 500 hectopascales (Isohipsas es el nombre que reciben las isolneas de geopotencial. La de 516 no aparece aunque se mencione en la etiqueta ya que cae fuera del mapa. Ya aparecer a medida que el otoo y el invierno se aproximen) Cada lnea de color representa una prediccin distinta para cada una de las diferentes condiciones iniciales. En este mapa para un alcance de 24 horas todas esas lneas son bastante coincidentes para  las dos isohipsas, slo hay pequeos desacuerdos. Podemos concluir que con muy alta probabilidad esa ser la disposicin real de las isohipsas de 552 y 576 gpdm al da siguiente. Pero  sugiero que miris lo que va pasndoles  a esos spaghettis a medida que aumenta el alcance de la prediccin a 48, 72, 96 horas etc.

Para el prximo da nos esperan los mapas ms veteranos de la meteorologa: los de superficie y en primer lugar el viejo y familiar mapa de isobaras que ya habamos empezado a comentar el otro da. Tambin trataremos sobre algunos otros tipos de representacin, como las que suelen utilizarse para el viento y para unos elementos que suelen incluirse en los mapas de superficie: los frentes.

Saludos,  ;)
Arcimis

Desconectado Tartessos

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Re:Curso de Mapas (2)
« Respuesta #1 en: Lunes 15 Septiembre 2003 20:41:19 pm »
Gracias Arcimis por la leccin, aunque los espaguetis siguen siendo complejos para m, salvo los de la dieta italiana...
 ;)
Haga el tiempo que haga, siempre habr alguien al que no le guste.

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Re:Curso de Mapas (2)
« Respuesta #2 en: Lunes 15 Septiembre 2003 23:29:45 pm »
Gracias arcimis.....iremos haciendo ejercicios para aclaranos mejor de lo espuesto
Saludos
Paz Verde

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Re:Curso de Mapas (2)
« Respuesta #3 en: Lunes 15 Septiembre 2003 23:53:52 pm »
Gracias Arcimis por el curso. Cuando acabe confo en poder entender algo ms toda esa informacin que se nos da en los mapas, y que siempre paso de puntillas.

Saludos :)

Nieva implacablemente sobre los pramos de mi memoria.
Cuando amanezca, ser ya siempre invierno.
(Julio Llamazares)

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Re:Curso de Mapas (2)
« Respuesta #4 en: Martes 16 Septiembre 2003 01:12:07 am »
Muchas gracias Arcimis  :D :) :) :)........chapeau

Saludos.
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Re:Curso de Mapas (2)
« Respuesta #5 en: Martes 16 Septiembre 2003 08:49:50 am »
Muchas gracias Arcimis, muy interesante hoy tambin. Yo como Tartessos, lo de los espaguetis son un poco complejos de entender, pero bueno, todo se andar.

clarillo

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Re:Curso de Mapas (2)
« Respuesta #6 en: Martes 16 Septiembre 2003 09:50:39 am »
No s si estas preguntas se han de hacer ahora o ms adelante pero se me ocurren algunas:

Se hacen mapas a alturas distintas de las de 500 y 850 hPa?
Por qu son tan interesantes los mapas a 500 y 850 hPa y no otros a otras alturas distintas?

Gracias por el curso que es muy interesante.
Un saludo.



Desconectado Arcimis

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Re:Curso de Mapas (2)
« Respuesta #7 en: Martes 16 Septiembre 2003 12:39:10 pm »
Hola y gracias de nuevo por los animos.

Si mirais el primer capitulo propuse un cierto orden en el programa. Los dos primeros capitulos han sido de temas generales y hay algunos ejemplos de diferentes tipos de mapas. A partir de ahora no meteremos mas en las caracteristicas, interpretacion y uso de cada tipo de mapas. Que me perdonen los impacientes pero todo dentro del orden propuesto: primero los mapas de superficie y luego los de altura (850, 500 hPa etc.), o sea que dentro de dos o tres semanas estamos con ellos.

Los spaghetis son productos de es nueva tecmica de prediccion por conjuntos. Tambien podemos volver algo sobre ello al final pero yo creo que el interes mas prioritario a partir del proximo dia es centrarnos sonbre los mapas mas clasicos y eso ya va a dar mucho juego.

ufronito

  • Visitante
Re:Curso de Mapas (2)
« Respuesta #8 en: Martes 16 Septiembre 2003 12:45:52 pm »
Anoche me costaba seguir el hilo.Hoy lo veo todo ms claro.

Saludos

Desconectado Bomarzo

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Re:Curso de Mapas (2)
« Respuesta #9 en: Martes 16 Septiembre 2003 12:58:55 pm »
...Es que la noche te confunde , Ufronito... ;D ;D ;D.
A mi me ha pasado lo mismo, anoche comenc a leerlo y lo dej porque no me concentraba. Esta maana me lo he ledo todo . Muy clarito como siempre, Arcimis.

Saludos.
"A menudo me he tenido que comer mis palabras y he descubierto que eran una dieta equilibrada"

Winston Churchill.

Almansa, E de Albacete, 700 msnm.

Desconectado meteoviso

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Re:Curso de Mapas (2)
« Respuesta #10 en: Martes 16 Septiembre 2003 13:02:22 pm »
Enhorabuena Armicis por este excelente curso de mapas que estas realizando y que estoy seguro que te debe tomar bastante tiempo, creo que hablo en nombre de una gran parte de los foreros al afirmar que nos estas ayudando mucho a interpretar los diversos mapas meteorologicos,ya estoy deseando que llegue el prximo lunes.

Saludos
El Viso del Alcor ( Sevilla), a 150mts sobre el nivel del mar, frente a la vega del Guadalquivir

Desconectado Colega

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Re:Curso de Mapas (2)
« Respuesta #11 en: Martes 16 Septiembre 2003 13:21:55 pm »
Enhorabuena, nos estas dando unas lecciones perfectas, para poder entender un poquito mas la meteo.

un saludo
La vida es bella. C.Real, capital.