Hay cierto anuncio por la televisión (de compresas, para mas señas), en el que una chica pregunta con cara sorprendida ¿por que se equivoca tanto el hombre del tiempo?, como si los pobre meteorólogos no pusieran interés en su trabajo, etc.

El problema es que tratamos todos los días con el tiempo. La gente lee en los periódicos que está calculados todos los eclipses posibles en varios miles de años, que están calculadas todas las trayectorias de numerosos cuerpos celestes con una precisión muy alta, etc. Luego, ¿como es posible que no puedan calcular si va a llover mañana o no?.

Las ecuaciones que rigen el tiempo en cualquier parte del mundo están perfectamente calculadas: son ecuaciones con variables tales como temperatura, presión atmosférica, humedad relativa del aire, velocidad del viento, etc. Todas estas variables se funden en un conjunto de ecuaciones mas o menos complejas y que con potentes ordenadores es factible resolver. Pero sigue habiendo un margen alto de errores en predicciones meteorológicas que vayan mas allá de unos pocos días. ¿Cual es la razón?.

La razón es que las ecuaciones que rigen el tiempo forman un sistema caótico. Un sistema de ecuaciones es caótico cuando una pequeña variación en las condiciones iniciales, produce un resultado totalmente diferente en la solución del problema. Para calcular el tiempo que hará mañana, necesitamos, evidentemente, saber como está el tiempo el día de hoy. La temperatura en este instante será un valor inicial que habrá que introducir en las ecuaciones para saber el tiempo que hará mañana.

Vamos a ver esto muy bien con un ejemplo muy sencillo:

Supongamos que tenemos el sistema de ecuaciones lineales en dos variables:

5x+7y=0.7
7x+10y=1

Si resolvemos este sistema de ecuaciones lineales, obtenemos las soluciones

x=0, y=0.1

Vamos a perturbar un poco el sistema, es decir, vamos a poner un sistema de ecuaciones que varíe muy poco respecto al anterior. El sistema es:

5x+7y=0.69
7x+10y=1.01

Hemos variado en 0.01 la suma de las dos ecuaciones con respecto a las ecuaciones originales. Es de esperar que una variación tan pequeña en las ecuaciones hará que la diferencia entre las soluciones sea también pequeña. Sin embargo, si resolvemos este último sistema de ecuaciones veremos que las soluciones son:

x = -0.17; y = 0.22

que se diferencian en bastante mas que la perturbación que hemos causado. Esto sucede así porque el sistema no es estable o está mal condicionado. Mirando la siguiente gráfica se adivina fácilmente por qué sucede esto:


Se han exagerado las proporciones para apreciar mejor los detalles. Las rectas mas finas corresponden al primer sistema de ecuaciones, y las mas gruesas al segundo. Señalados con un punto negro están las soluciones de ambos sistemas.

La diferencia tan grande entre las soluciones ocurre porque las pendientes de las gráficas son muy parecidas, por tanto, cualquier mínima variación en las dos rectas hace que varíe mucho el punto de intersección.

Cuando resolvemos las ecuaciones que rigen el tiempo, ocurre algo parecido, una mínima variación en los datos iniciales hace que varíe mucho el resultado. Se podría pensar que esto se solucionaría siendo mas precisos en la toma de los datos iniciales: por ejemplo, midiendo la temperatura con una gran precisión: el problema es que nunca medimos la temperatura con una precisión absoluta: usamos aparatos tales como termómetros, etc., y siempre tenemos un margen de error. Este margen de error puede ser suficiente para obtener un resultado diametralmente opuesto.

Esta peculiaridad de los sistemas caóticos se conoce como "el efecto mariposa", ya que se afirma que el aleteo de una mariposa en Hong-Kong (es decir, una perturbación muy pequeña) puede hacer que esta tarde llueva en Londres.

http://www.geocities.com/Eureka/Gold/8274/tiempo.htm

El hombre del tiempo ya no se podrá equivocar

 
El hombre del tiempo no es muy popular en el Instituto Nacional de Meteorología (INM). "Es que no tenemos nada que ver", te repiten a las primeras de cambio. Y tienen razón. A las televisiones sólo envían sus datos en bruto. Y son sus propios meteorólogos los que luego hacen las predicciones. Así que, si aciertan o fallan, Meteorología poco tiene que ver.

Su trabajo es, en realidad, mucho más amplio –y menos vistoso– que el del hombre del tiempo. La tele es sólo uno de los muchos organismos y empresas que recibe sus servicios. Además, los utiliza la marina mercante y pesquera para conocer el estado de la mar –fundamental para operaciones de rescate como la del Prestige–. El Ejército, para planificar sus operaciones, sus vuelos y sus prácticas de tiro. Las empresas eléctricas, para establecer previsiones de consumo –por ejemplo, si van a caer las temperaturas y va a aumentar el uso de las calefacciones–. Los aeropuertos, para modificar sus operaciones. Y las aerolíneas, para establecer rutas favorables y ahorrar combustible.

El servicio público del Instituto Nacional de Meteorología es vital para mucha gente y requiere de una elevada capacidad de procesamiento informático. Para ello, cuentan ya con el supercomputador más potente de España, un Cray C90. Pero, con casi diez años de antigüedad, se les estaba quedando pequeño. Así que acaban de comprar un ordenador aún más potente, un supercomputador Cray X1.

El nuevo cacharro cuesta 8,4 millones de euros. Es lo más moderno del fabricante de supercomputadoras Cray y el Instituto Nacional de Meteorología será el primer organismo europeo en recibirlo. Antes, sólo las grandes agencias norteamericanas pondrán sus manos sobre uno.

El nuevo X1 se irá instalando por fases y, cuando esté definitivamente configurado, contará con 44 procesadores vectoriales trabajando de forma simultánea.

Algo que le permitirá realizar, de forma sostenida y constante, 285.000 millones de operaciones por segundo –o, lo que es lo mismo, 285 Gigaflops–. En condiciones ideales, podría alcanzar hasta 1,1 billones de operaciones por segundo –1.126 Gigaflops–.

Con ello, el nuevo equipo tendrá un rendimiento 225 veces superior al actual. Algo que se traducirá en una serie de mejoras. Por un lado, sus mapas tendrán muchísima más resolución, más detalle. Así, los modelos meteorológicos que se obtienen hoy se calculan con puntos separados entre sí por 0,5 grados, tanto en longitud como en latitud. Con el X1 se reducirá hasta sólo 0,1 grados. Y se obtendrán en menos tiempo.

Con ello se abre la puerta a realizar mapas mucho más detallados y a hacer previsiones por localidades.

Además, se ampliará el plazo de predicción, de las 48 horas actuales hasta 72. Y permitirá realizar también modelos climáticos, evaluando datos a lo largo del tiempo. Algo que ya puede hacerse hoy en día, pero que no es frecuente porque consume mucho tiempo de procesamiento.

El nuevo Cray no llegará hasta mediados de 2003. Y no estará montado con su configuración definitiva hasta 2005. Así que de momento, el Instituto Nacional de Meteorología tendrá que conformarse con utilizar un Cray SV1 en préstamo, que acaba de llegar precisamente esta semana. Este supercomputador provisional sólo es cuatro veces más potente que el actual y sólo alcanza 5 Gigaflops de velocidad sostenida. Su disco duro es de 160 Gigabytes, frente a 4,8 Terabytes. Y su memoria RAM es de sólo 16 Gigabytes frente a 304 del equipo definitivo.

Los equipos del Instituto de Meteorología son, y seguirán siendo, los más potentes de España. Aunque otros organismos como Hacienda o la Policía también requieren de muchísimo equipamiento informático. Pero, como explica Pablo del Río, jefe del área de telemática meteorológica del INM, "sus necesidades son diferentes". Y añade: "Lo que requieren son enormes bases de datos y acceso rápido a esos datos. Mientras que nosotros necesitamos procesar muchos millones de operaciones por segundo, de forma continuada, un día tras otro".

En cualquier caso, los equipos del Instituto de Meteorología palidecen frente a los nuevos supercomputadores que se están diseñando en Estados Unidos. Allí, IBM acaba de anunciar que construirá para el Departamento de Energía, dos superordenadores por 225 millones de euros. Cada uno de ellos tendrá una potencia teórica –en condiciones ideales– de 367 Teraflops o billones de operaciones por segundo.

Para ello, utilizarán 130.000 procesadores escalares funcionando en paralelo bajo un sistema operativo Linux. Es lo que se conoce como computación masivamente paralela, una de las tendencias con más futuro en la informática.

Los equipos del INM, aunque masivamente paralelos, utilizan muchos menos procesadores –sólo 44– y vectoriales. Por un motivo, además del espacio. Lo señala del Río: "La robustez es una característica esencial para nosotros. Siempre es más fácil que falle un procesador entre varios miles que uno en 44. Y nuestros equipos no pueden fallar".

Zeta: ¿De dónde has sacado esta información, podrías dar la fuente, el link??? Gracias!
Saludos

Yo creo que por muchos procesadores la previsión tendrá menos errores, pero siempre habrá cambios imprevistos en situaciones de tormenta especialmente, por lo que el hombre del tiempo nunca acertará al 100%.
Pero de todas maneras, interesantisimo articulo!

Saludos!

Muy bueno, ZETA.

La dinámica de la atmósfera es muy complicada y, en cada aproximación que se hace, se pierde algo. El tener mucho y buenos procesadores hace que esas ecuaciones se aproximen mas a la realidad. Por supuesto, dar un pronóstico con un 100% de posibilidad de acierto es muy dificil, nunca se sabe donde va a mover la mariposa las alas  

Saludos

Hola a todos, pues si es interesante y yo creo que nunca se llegará a acertar un 100%.

El segundo reportaje lo he sacado del periódico EL MUNDO, pero se me olvido apuntar el link