Curso de Mapas (2)

 !!Que maravilla

Arcimis creo que deberías comercializar un libro sobre meteo jejeje

Archimis, fallo técnico quise decir GFS, jeje. Perdona.

Y gracias por la contestación.

Un saludete. Esperando con impaciencia otra entrega.

Muchas gracias Arcimis

Pero una cosa sobre los mapas espaguetti:

Cada línea de color representa una predicción distinta para cada una de las diferentes condiciones iniciales. En este mapa para un alcance de 24 horas todas esas líneas son bastante coincidentes para  las dos isohipsas, sólo hay pequeños “desacuerdos”.

¿me podrías decir cuáles son cada una de las condiciones iniciales? ¿se refieren a qué parámetros? ¿qué tienen en cuenta? ¿todas las condiciones están referidas a los datos de 552 y 576, o tres condiciones iniciales para 576 y cinco condiciones para los 552?

Bueno, no sé cosas mias; entiendo el fondo  y el propósito de esos mapas pero se me escapa ese detalle que nunca tuve claro.

Por cierto, a mi la pasada de las 12 siempre me pareció más fiable que las demás con diferencia; y se demostró sobre todo en la ola de frio de finales de enero de este año.

Un saludo y gracias otra vez

Excelentes explicaciones, Manolo

Enhorabuena por el curso con el que nos vas a deleitar

Saludos desde La Rioja

Vamos a ver Chimpun: Yo tengo mi modelo y todos los datos básicos para que funcione que son las observaciones de presión, temperatura, viento etc.  Con ellas y a base de interpolación y otros ajuste el modelo me prepara datos iniciales para una red de puntos regularmente espaciados. Después "corro" el modelo y me ofrece (entre otros resultados) los datos previstos en el nivel de 500 milibares para la misma red de puntos. Con esos resultados le pido que me traze exclusivamente las isohipsasde 576 y 552 interpolando. Podía haberle pedido que me trazase muchas más ya que tengo datos previstos de muchos puntos, pero solo quiero esas dos y le pido también que me las pinte en azul.

Ahora, como no me fio del resultado porque creo que los datos iniciales no eran del todo buenos, vuelvo a repetir el proceso, pero esta vez introduciendo ligeras variaciones artificiales en esos datos iniciales. De nuevo obtengo datos previstos y trazo las dos isohipsas, pero esta vez en color rojo.

Repito el proceso varias veces, cambiando en cada una un poquito los datos iniciales y asi voy obteniendo parejas de isohipsas de diferentes colores cada pareja. Al final todas las isohipsas de 576 forman un spaghetti y las de 552 otro. Si el periodo de prediccion no ha sido muy largo y la atmosfera es bastante "predecible" los spaghettis estarán más o menos compactos, pero a medida que avance el periodo de prediccion se irán deshilachando. Cuando se hayan abierto y entremezclado de manera un poco caótica lo que se deducirá es que ya no me puedo fiar ni un pelo de la predicción.
 

Ahora otra duda archimis que me entra.

Si en el caso de los Spaggetis, entonces cuando vamos a ellos y vemos que sus evoluciones ya son caóticas, quiere decir que el modelo por ejemplo a 500 hectopascales de ese mismo dia, no nos podremos fiar ni un pelo no?

Gracias y saludos..

Vaya curso que se está cascando el señor Arcimis   . Muy buena explicación de los spaguettis  

OK Manolo
Saludos

Si en el caso de los Spaggetis, entonces cuando vamos a ellos y vemos que sus evoluciones ya son caóticas, quiere decir que el modelo por ejemplo a 500 hectopascales de ese mismo dia, no nos podremos fiar ni un pelo no?

Bueno, en principio si pero con algunas salvedades. Puede que el modelo principal del MRF tenga mayor resolución, potencia y características más completas que el modelo que se usa para el sistema Ensemble y los spaghettis. Esto es normal que suceda porque el sistema Ensemble consume muchísima potencia de ordenador al tener que efectuar predicciones repetidas y es corriente que los centros de modelización corran ese sistema en una versión más sencilla que la del modelo principal (llamado determinista). En ese caso quizá ese modelo principal consiga algo más de fiabilidad, pero desde luego si la distribución de los spaghettis es caótica, la atmósfera es probablemente poco "predecible" para cualquier modelo.

Otra cosa que puede pasar es que la evolución de al menos una parte integrante de los spaghettis no sea tan caótica. Por ejemplo el 40% de las lineas se han deshilachado y se distribuyen en plan caótico, pero el 60% restante conservan una disposición similar. Entonces puede concluirse que hay todavía un porcentaje alto de probabilidad de que la evolución real sea como la de ese 60%.

Adelante Arcimis y cia, seguíd así, está muy bien planteado...  

Lo de los espaguetis es algo muy novedoso para mí, a lo mejor digo un disparate ( , ruego por tanto comprensión...  ) pero creo entender que una finalidad principal de estos mapas puede ser que a previsiones a 24, 48, 72,... horas se intente saber la fiabilidad y precisión de la previsión en cuestión (entiendo que una mayor divergencia de isohipsas del mismo valor, o "desacuerdos" debe ser sinónimo de menor predecibilidad de manera directamente proporcional) ¿¿¿Esto es así o no he dado en el blanco, alguien que lo tenga claro me lo puede indicar???

Si, creo que es mas o menos como dices Cumulogenitus, porque además los sistemas Ensemble tienen una utlidad que en el INM ya se usa rutinariamente para las predicciones a más de dos días: el enfoque probablístico de la prediccion.

Un ejemplo a grandes rasgos: El 50% de los miembros del Ensemble (o componentes de los sapguettis) muestran una cierta  disposición similar, el 30% otra y el 20% restante muy variada y dispersa. Se deduce que la evolución más probable es la del primer grupo y después la del segundo.

Eso se hace no sólo con los spaghettis sino con otros resultados de los sistema Ensemble. Por ejempo el 20% de los miembros predicen lluvia en tal sitio y todos los demás no. Pues lo más probable es que no llueva. Parece de Perogrullo, pero en realidad tienes una herramienta adecuada para evaluar mejor la probabilidad que si sólo tienes un modelo por bueno que sea.

Algunos foreros de Meteored emplean desde hace tiempo algo que podríamos llamar "el Ensemble del pobre" que es mirarse 7 o 8 modelos diferentes y comparar las predicciones. Si todos coinciden la probailidad de acierto aumenta. Si cada uno es de su padre y de su madre la cosa está difícil.

Enhorabuena por tu curso, Arcimis, una pregunta, has dicho "Es imposible definir con suficiente exactitud el estado actual de la atmósfera mediante observaciones que nunca son perfectas", ¿quiere decir eso que el día que lleguen a realizarse observaciones perfectas se podrá ser exacto en la predicción?,


Repito, enhorabuena por tu curso!

saludos,