Puntos clave del artículo
- Los modelos globales de predicción numérica del tiempo (NWP) resuelven ecuaciones diferenciales parciales en más de 131 millones de puntos de malla, con ciclos de previsión actualizados cada seis horas a horas sinópticas - la columna vertebral de todas las previsiones meteorológicas operativas.
- Se necesita una potencia de supercomputación de hasta 29 petaflops para procesar los datos meteorológicos y elaborar previsiones precisas y en tiempo real a escala nacional y mundial.
- El carácter caótico de la atmósfera terrestre implica que incluso los errores más pequeños en las condiciones iniciales se amplifican rápidamente con el paso del tiempo, lo que hace que la recopilación y la asimilación de datos sean fundamentales para la precisión de las previsiones.
- La predicción de conjunto consiste en realizar múltiples simulaciones con condiciones iniciales perturbadas para cuantificar la incertidumbre y facilitar la toma de decisiones en relación con los fenómenos meteorológicos extremos, los ciclones tropicales y los fenómenos meteorológicos de gran impacto.
¿Qué son los modelos de predicción numérica del tiempo (NWP)?
Las previsiones meteorológicas que acceso a diario – en la televisión, mediante un software específico o en plataformas móviles – son producidos por modelos numéricos de predicción meteorológica, lo que se conoce comúnmente como modelos de predicción numérica del tiempo (NWP). Estos modelos matemáticos simulan la evolución de los sistemas meteorológicos resolviendo conjuntos de ecuaciones físicas sobre una malla computacional discreta, elaborando las predicciones generadas por ordenador en las que se basan los meteorólogos y los servicios automatizados.
Definición: Un modelo de predicción numérica del tiempo (NWP) simula el estado futuro de la atmósfera mediante la resolución numérica de las ecuaciones que rigen la dinámica de fluidos, la termodinámica y la radiación en una malla tridimensional de puntos.
Estas ecuaciones primitivas —una forma de ecuaciones diferenciales parciales derivadas de la física fundamental— rigen las tasas de variación de la temperatura, el viento, el vapor de agua y las precipitaciones a lo largo de toda la columna atmosférica. Constituyen el núcleo matemático sobre el que se basan todos los modelos modernos de predicción meteorológica.
Los principales centros meteorológicos responsables de las previsiones de modelos numéricos de predicción del tiempo (NWP)
Exigencias extraordinarias sobre infraestructura informática
La modelización atmosférica a escala global plantea exigencias extremas en cuanto a recursos computacionales y capacidad de almacenamiento. La elaboración de previsiones en tiempo real para regiones nacionales o globales requiere una infraestructura de supercomputación que solo unas pocas organizaciones en todo el mundo pueden mantener. Como consecuencia, las previsiones meteorológicas globales a medio plazo son elaboradas por un reducido número de importantes centros meteorológicos nacionales e internacionales.
Entre los más conocidos se encuentran:
- ECMWF – el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio
- NOAA – la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (Estados Unidos)
Los superordenadores que gestionan estas organizaciones suelen figurar entre los más potentes del mundo en el momento de su puesta en marcha. Por ejemplo, el superordenador de Météo-France ocupaba el puesto 30.º a nivel mundial cuando se instaló en 2020.
Estos centros elaboran previsiones a escala mundial con una resolución espacial que suele oscilar entre 10 y 50 km, según el modelo.
Ciclos de previsión: Actualizaciones cada seis horas
Para limitar la divergencia de las simulaciones a lo largo del tiempo, las previsiones se actualizan periódicamente. Los modelos globales de predicción numérica del tiempo (NWP) se vuelven a ejecutar cada seis horas a las las horas sinópticas – 00:00, 06:00, 12:00 y 18:00 UTC – garantizar que las observaciones meteorológicas actuales se integren de forma continua en el proceso de predicción. Estas actualizaciones sucesivas constituyen los ciclos de previsión.
29 petaflops: La magnitud de la potencia de cálculo necesaria
El superordenador de la NOAA funciona a una velocidad aproximada de 29 petaflops – es decir, 29 × 10¹⁵ operaciones matemáticas por segundo. Se necesita este nivel de potencia de cálculo para resolver el conjunto completo de ecuaciones atmosféricas en cientos de millones de puntos de malla dentro de los plazos operativos establecidos. Esto explica por qué solo un pequeño número de centros importantes de todo el mundo son capaces de elaborar de forma autónoma previsiones meteorológicas a escala global.
El funcionamiento de un modelo numérico de predicción meteorológica: malla, resolución y puntos de datos
Cómo está el ambiente discretizado
Un modelo de predicción numérica del tiempo se basa en la resolución de un conjunto de ecuaciones matemáticas sobre un red computacional. La superficie terrestre se discretiza en función de la latitud y la longitud, y también verticalmente según la altitud; a esto se le denomina la resolución espacial del modelo.
El modelo GFS:Un ejemplo concreto
Fíjate en el de la NOAA Sistema de Previsión Global (GFS). Su resolución horizontal es de aproximadamente 28 km (0,25°). Esto significa que las variables meteorológicas —como la velocidad del viento o la temperatura— se calculan a intervalos regulares de entre 25 y 30 km aproximadamente, lo que representa más o menos 1.440 × 720 puntos de la cuadrícula en la superficie, o a más de un millón de puntos en total.
A continuación, estos puntos de superficie se extienden verticalmente para representar la estructura de la atmósfera en altura. El modelo GFS comprende 127 niveles verticales, lo que ha dado lugar a más de 131 millones de puntos de la malla de cálculo.
Parámetro
Valor GFS
Resolución horizontal
~28 km (0,25°)
Cuadrícula de superficie (lat × lon)
1,440 × 720
Niveles verticales
127
Puntos totales en la parrilla
> 131 millones
Intervalo de tiempo
7 min 30 s
Horizonte de previsión
Hasta 15 días
Pasos temporales por ejecución
2,880
Variables meteorológicas
> 150
Potencia de los superordenadores (NOAA)
~29 petaflops
El temporal dimensión
A esta dimensión espacial se suma la dimensión temporal. Para representar la evolución de la atmósfera, el modelo calcula el estado de estos millones de puntos a intervalos de tiempo regulares. En el caso del GFS, los cálculos se realizan cada 7 minutos y 30 segundos, en un horizonte de previsión de hasta 15 días, que corresponde a 2.880 pasos temporales.
Teniendo en cuenta que el modelo produce más de 150 variables meteorológicas – cada una de las cuales requiere numerosas operaciones matemáticas – resulta evidente la importancia fundamental tanto de una potencia de cálculo considerable como de una capacidad de almacenamiento adecuada.
Incertidumbres y errores en los modelos de predicción numérica del tiempo (NWP)
Aproximación de un atmósfera continua
Los modelos numéricos ofrecen previsiones en mallas espaciales y temporales discretas. Por lo tanto, constituyen un aproximación de los fenómenos atmosféricos que, por su propia naturaleza, son continuas. Los métodos numéricos utilizados para resolver las ecuaciones físicas también introducen incertidumbres.
Además, el modelo… estado inicial – la descripción de las condiciones atmosféricas al inicio de la previsión – contiene inevitablemente errores, que tienden a aumentar con el tiempo.
Mejora de la precisión: Resolución y parametrización física
La reducción de estos errores puede lograrse aumentando la resolución espacial y temporal, pero esto conlleva costes computacionales considerablemente más elevados así como una adaptación de las parametrizaciones físicas para representar fenómenos a menor escala. La mejora de estos esquemas físicos ha sido un ámbito de investigación muy activo durante varias décadas.
Asimilación de datos: combinación de modelos con observaciones del mundo real
Para mitigar los errores en el estado inicial, métodos de asimilación de datos desempeñan un papel fundamental. Consisten en combinar de forma óptima las ecuaciones físicas del modelo con todas las observaciones disponibles:
- Mediciones superficiales
- Observaciones por satélite
- Datos aéreos
- Perfiles de radiosonda
Estos métodos se basan en las observaciones recopiladas en las horas previas a la ejecución del modelo y requieren varias simulaciones sucesivas. Por lo tanto, requieren tanto un gran volumen de datos como una potencia de cálculo considerable para generar un estado inicial lo más cercano posible a la realidad observada.
Aplicaciones: desde previsiones globales hasta modelos regionales
¿Quién puede acceder? ¿Resultados del NWP?
Solo los principales centros meteorológicos nacionales o internacionales disponen de los recursos necesarios —potencia de cálculo, capacidad de almacenamiento y cooperación internacional para el intercambio de datos— para llevar a cabo todas estas operaciones. Sus previsiones son, en su mayor parte, de acceso público.
Previsiones mundiales como condiciones de contorno para los modelos regionales
Estas previsiones globales pueden utilizarse directamente, pero también pueden servir como condiciones de contorno para modelos regionales de mayor resolución. Estas últimas permiten estudiar fenómenos locales o desarrollar aplicaciones específicas, como atlas de recursos eólicos o solares.
El modelo público más utilizado en este contexto es el Modelo de Investigación y Predicción Meteorológica (WRF).
Conclusión
Los modelos numéricos de predicción meteorológica son herramientas matemáticas complejas que simulan la evolución de la atmósfera en un dominio espacio-temporal discreto basándose en ecuaciones físicas. Su precisión no deja de mejorar, a costa de unas exigencias computacionales cada vez mayores. Ciclos de previsión garantizar la actualización periódica de las simulaciones, de modo que los datos obtenidos puedan aprovecharse tanto a escala global como local mediante modelos de área limitada.
