NO dejar de ler esto :
http://tethys.acamet.org/num02/articles/art0205esp.htmÓs pongo unos extractos , apenas como aperitivo
, pero ya teneis una idea de lo que va
Saludos
La atmósfera es un fluido y por tanto pueden usarse las ecuaciones fundamentales de la dinámica de fluidos para resolver el problema de la evolución de los fenómenos meteorológicos en la atmósfera terrestre, es decir, para resolver el problema de la predicción del tiempo. Puesto que las citadas ecuaciones de la dinámica de fluidos son ecuaciones diferenciales en derivadas parciales (EDP) que no tienen solución exacta deben resolverse por métodos numéricos.
De esta manera, desde un punto de vista puramente matemático, el problema de la predicción del tiempo es "un problema de valores iniciales". Por tanto, una de las claves para obtener una buena solución aproximada del sistema de EDP que rigen los movimientos atmosféricos es obtener una buena descripción de las condiciones iniciales en al atmósfera, o sea, tener un conocimiento lo más exacto posible de la situación meteorológica en el instante inicial, o sea, "ahora". Para ello, como veremos con más detalle posteriormente, necesitamos reunir las observaciones meteorológicas realizadas en todo el mundo.
Podemos entonces afirmar que cada una de los aumentos significativos en la potencia de cálculo de los ordenadores ha llevado aparejada una mejora en los resultados de los modelos numéricos de predicción del tiempo que se integraban en ellos. Sin embargo, esta correspondencia está llegando a su fin, los modelos numéricos han alcanzado un grado de desarrollo tal que nuevas mejoras deben basarse en nuevas investigaciones y no ya meramente en el aumento de la potencia del ordenador en el que se integran los modelos o en el aumento de su resolución horizontal.
Como ya hemos dicho antes el sistema de EDP sobre el que se formulan los modelos numéricos no es más que una simplificación de las ecuaciones que rigen la dinámica de fluidos particularizadas para el fluido atmosférico. La Dinámica de la Atmósfera consiste en el estudio de los movimientos que tienen lugar en el seno de la atmósfera terrestre y de los procesos de intercambio de energía que tienen lugar en ella. En esta formulación se desprecian las fuerzas moleculares y se tienen en cuenta las fuerzas del gradiente de presión, de Coriolis, la gravitatoria y la de rozamiento.
Estas ecuaciones en derivadas parciales se discretizan para que puedan resolverse numéricamente ya que no tienen solución exacta. En el proceso de discretización debe elegirse una rejilla espacial en la que se representan los valores de las variables del modelo y en ella misma se resuelven las ecuaciones obteniéndose así valores de las variables meteorológicas para un instante futuro en todos los nodos de la rejilla de integración.
También hay que tener en cuenta aquellos procesos que se producen en al atmósfera y cuya escala espacial y temporal es mucho menor que la resolución en la que hemos formulado nuestro modelo. Estos procesos que son muy importantes se introducen en los modelos a través de los esquemas de parametrizaciones físiscas que intentan contabilizar los efectos de estos procesos en las variables del modelo.
El aumento de la resolución horizontal y vertical de los modelos numéricos operativos ha sido constante en el últimos 20 años. Es evidente que a medida que se aumenta la resolución horizontal de un modelo se mejora la representación que de la orografía de la superficie de la Tierra tiene el modelo. Como el efecto de la orografía es muy importante en la atmósfera, los resultados de los modelos numéricos mejoran notablemente a medida que se pasa de resoluciones de 100 Km a 50, o a 20 e incluso a 10 Km.
Estas rejillas son tridimensionales (dos dimensiones horizontales y una vertical) de manera que en cada nodo debemos calcular los valores de las variables del modelo, de sus derivadas parciales discretizadas y de las fuerzas que intervienen en las ecuaciones del modelo. Como resultado obtenemos en los nodos los valores de las variables básicas del modelo (temperatura, humedad específica y componentes del viento) y de las variables derivadas (precipitación, nubosidad, etc.) previstas para un tiempo futuro.
Estas rejillas son tridimensionales (dos dimensiones horizontales y una vertical) de manera que en cada nodo debemos calcular los valores de las variables del modelo, de sus derivadas parciales discretizadas y de las fuerzas que intervienen en las ecuaciones del modelo. Como resultado obtenemos en los nodos los valores de las variables básicas del modelo (temperatura, humedad específica y componentes del viento) y de las variables derivadas (precipitación, nubosidad, etc.) previstas para un tiempo futuro.
La escala de los fenómenos que se incluyen en un modelo numérico está directamente relacionada con la escala de la rejilla de integración. Es evidente que no puede pensarse que un modelo integrado en una rejilla con resolución de 100 Km (cuyos nodos representan cuadrados de 10.000 Km^2) pueda representar mínimamente los efectos de una nube de tipo Cumulonimbo que cubre un área de unos 10 Km^2.
Existen en la atmósfera multitud de fenómenos cuyos efectos sobre las variables atmosféricas son muy importantes y cuya escala típica es mucho menor que la resolución de los modelos numéricos típicos. Para poder tener en cuenta los efectos de estos fenómenos debemos establecer alguna hipótesis sobre su funcionamiento de manera que a través de ella puedan incluirse en los modelos.
Los principales procesos que se incluyen en los modelos numéricos son:
Radiación. Se trata de tener en cuenta los
Convección. Cuando una columna atmosférica
Intercambio atmósfera superficie del suelo. Se trata de
Turbulencia. Se trata de
Condensación a gran escala. Se trata de
Frenado por ondas gravitatorias. Se trata de
Ya señalamos al principio que matemáticamente hablando el problema de la predicción numérica del tiempo era un "problema de valores iniciales", es decir,
En términos meteorológicos, el problema de los valores iniciales significa conocer los valores de todas las variables del modelo en todos los puntos de la rejilla de integración en el instante inicial de tiempo. A eso se le llama análisis meteorológico, y consiste en calcular a partir de las observaciones meteorológicas que se hacen en todo el mundo el análisis de los campos meteorológicos.
Modernamente el proceso de análisis meteorológico se conoce con el nombre de "asimilación de datos" ya que no solo consiste en una análisis de los campos sino en conocer la manera de "asimilar" las observaciones obtenidas al "estado del modelo".
Es evidente que la irregular distribución espacial de las observaciones complica mucho el proceso de asimilación de las mismas. El hecho de que sobre gran parte del área de integración del modelo no haya casi ninguna observación hace que se considere que la incertidumbre en las condiciones iniciales es la mayor fuente de error de los modelos numéricos de predicción del tiempo a corto y medio plazo.
Por otra parte no solo existe un tipo de observaciones, hay observaciones de superficie (llamadas synop), de altura (temp), observaciones desde satélites meterológicos (satob), desde aviones comerciales (airep), etc., de manera que la variedad de factores a tener en cuenta complica de manera natural los métodos de asimilación de datos y hace que sea un campo en el que todavía queda mucho camino por recorrer.
5.- Productos derivados de los modelos numéricos.
El resultado de los modelos numéricos de predicción del tiempo son las variables del modelos y algunas derivadas de ellas en los nodos de la rejilla de integración y en cada paso de tiempo hasta completar el total de la predicción planteada. De esta manera si nuestro modelo tiene un paso de tiempo de tres minutos lo que podemos obtener son todas las variables del modelo en todos los nodos de la rejilla de integración y cada tres minutos de tiempo.
A partir de estos datos puede obtenerse cualquier tipo de producto que necesitemos para la predicción del tiempo. Como las variables meteorológicas no varían demasiado en tres minutos lo normal es tomar los valores cada media hora o una hora.
Otro producto muy típico son los llamados "meteogramas", se trata de la serie temporal de una o varias variables del modelo obtenidas para un punto particular de la rejilla de integración, por ejemplo, para una ciudad determinada. Normalmente se representan variables meteorológicas junto al suelo (viento, temperatura, humedad relativa, nubosidad, precipitación, etc.).
Estos productos suelen ser muy útiles para usuarios no especializados en meteorología ya que presentan directamente en un lugar la información necesaria para deducir el tiempo que va a hacer en las siguientes 48 horas.
Debido a la irregular distribución de los observatorios meteorológicos sobre la Tierra las condiciones iniciales para cualquier predicción presentan una incertidumbre muy grande. Se acepta que esta incertidumbre es la principal fuente de error en las predicciones a corto y medio plazo realizadas con modelos numéricos.
Además la atmósfera presenta una conducta caótica según la teoría desarrollada por Lorenz en 1962. Por lo tanto, ambos condicionantes hacen que tengamos que introducir un nuevo concepto en la predicción del tiempo. Se trata de "la predictabilidad de la atmósfera", es decir la capacidad de la atmósfera de ser predicha. Esto depende fundamentalmente de la situación concreta que se tiene como condición inicial.
Para intentar evitar los problemas inherentes a la incertidumbre en las condiciones iniciales se introdujo la técnica de la "predicción por conjuntos" (EPS o Ensemble Prediction System). Esta técnica consiste en obtener una serie de estados iniciales que son básicamente el obtenido de la asimilación de datos pero perturbado en las zonas que son más sensibles para la predicción sobre el área de interés. Obtenemos así un abanico de condiciones iniciales, todas igualmente probables, e integramos el modelos tantas veces como condiciones iniciales distintas hemos generado.
En ECMWF es pionero en el desarrollo y uso operativo de esta técnica. Actualmente se realizan predicciones con un conjunto de 50 condiciones iniciales distintas. A partir de los resultados de las predicciones se obtienen distribuciones de probabilidad de ocurrencia de fenómenos en distintas zonas del área de integración (en este caso de toda la Tierra puesto que el modelo es global).
Esta técnica es la más usada actualmente para las predicciones del tiempo a medio plazo, o sea, para más allá de cuatro días. Los modelos numéricos de predicción del tiempo han mejorado enormemente durante los últimos 20 años y se han convertido en una herramienta fundamental para la predicción del tiempo. Hoy en día no se concibe un centro de predicción operativo que no maneje los resultados de varios modelos numéricos para su trabajo rutinario.
Sin embargo, los modelos numéricos distan mucho todavía de ser suficientemente buenos como para poder realizar predicciones automáticamente a partir de ellos. Se necesita más investigación para seguir mejorando sus resultados.
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