{"id":39,"date":"2026-07-07T14:19:37","date_gmt":"2026-07-07T12:19:37","guid":{"rendered":"http:\/\/s603816833.onlinehome.fr\/?p=39"},"modified":"2026-08-04T17:01:49","modified_gmt":"2026-08-04T15:01:49","slug":"puntos-de-datos-de-prediccion-numerica-del-tiempo","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.calibsun.com\/es\/numerical-weather-prediction-data-points\/","title":{"rendered":"Modelos num\u00e9ricos de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica (NWP): el motor de 131 millones de puntos de datos que hay detr\u00e1s de tu previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica"},"content":{"rendered":"
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\n\t\t\t\t\t

Puntos clave del art\u00edculo<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    \n\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tLos modelos globales de predicci\u00f3n num\u00e9rica del tiempo (NWP) resuelven ecuaciones diferenciales parciales en m\u00e1s de 131 millones de puntos de malla, con ciclos de previsi\u00f3n actualizados cada seis horas a horas sin\u00f3pticas<\/b> - la columna vertebral de todas las previsiones meteorol\u00f3gicas operativas.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tSe necesita una potencia de supercomputaci\u00f3n de hasta 29 petaflops para procesar los datos meteorol\u00f3gicos<\/b> y elaborar previsiones precisas y en tiempo real a escala nacional y mundial.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tEl car\u00e1cter ca\u00f3tico de la atm\u00f3sfera terrestre implica que incluso los errores m\u00e1s peque\u00f1os en las condiciones iniciales se amplifican r\u00e1pidamente con el paso del tiempo<\/b>, lo que hace que la recopilaci\u00f3n y la asimilaci\u00f3n de datos sean fundamentales para la precisi\u00f3n de las previsiones.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tLa predicci\u00f3n de conjunto consiste en realizar m\u00faltiples simulaciones con condiciones iniciales perturbadas<\/b> para cuantificar la incertidumbre y facilitar la toma de decisiones en relaci\u00f3n con los fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos extremos, los ciclones tropicales y los fen\u00f3menos meteorol\u00f3gicos de gran impacto.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    \u00bfQu\u00e9 son los modelos de predicci\u00f3n num\u00e9rica del tiempo (NWP)?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

    Las previsiones meteorol\u00f3gicas que <\/span>acceso<\/span> a diario \u2013 en la televisi\u00f3n,<\/span> mediante un software espec\u00edfico o en plataformas m\u00f3viles <\/span>\u2013 son producidos por <\/span>modelos num\u00e9ricos de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica, <\/b>lo que se conoce com\u00fanmente como modelos de predicci\u00f3n num\u00e9rica del tiempo (NWP).<\/span> Estos modelos matem\u00e1ticos simulan la evoluci\u00f3n de los sistemas meteorol\u00f3gicos resolviendo conjuntos de ecuaciones f\u00edsicas sobre una malla computacional discreta, <\/span>elaborando las predicciones generadas por ordenador en las que se basan los meteor\u00f3logos y los servicios automatizados.<\/span><\/p>

    Definici\u00f3n:<\/b> Un modelo de predicci\u00f3n num\u00e9rica del tiempo (NWP) simula el estado futuro de la atm\u00f3sfera mediante la resoluci\u00f3n num\u00e9rica de las ecuaciones que rigen la din\u00e1mica de fluidos, la termodin\u00e1mica y la radiaci\u00f3n en una malla tridimensional de puntos.<\/span><\/p>

    Estas ecuaciones primitivas \u2014una forma de ecuaciones diferenciales parciales derivadas de la f\u00edsica fundamental\u2014 rigen las tasas de variaci\u00f3n de la temperatura, el viento, el vapor de agua y las precipitaciones a lo largo de toda la columna atmosf\u00e9rica. Constituyen el n\u00facleo matem\u00e1tico sobre el que se basan todos los modelos modernos de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Los principales centros meteorol\u00f3gicos responsables de las previsiones de modelos num\u00e9ricos de predicci\u00f3n del tiempo (NWP)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
    \n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t

    Exigencias extraordinarias sobre infraestructura inform\u00e1tica<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

    La modelizaci\u00f3n atmosf\u00e9rica a escala global plantea exigencias extremas en cuanto a recursos computacionales y capacidad de almacenamiento. La elaboraci\u00f3n de previsiones en tiempo real para regiones nacionales o globales requiere una infraestructura de supercomputaci\u00f3n que solo unas pocas organizaciones en todo el mundo pueden mantener. Como consecuencia, las previsiones meteorol\u00f3gicas globales a medio plazo son elaboradas por un reducido n\u00famero de importantes centros meteorol\u00f3gicos nacionales e internacionales.<\/span><\/p>

    Entre los m\u00e1s conocidos se encuentran:<\/span><\/p>

    • ECMWF<\/b> \u2013 el Centro Europeo de Previsiones Meteorol\u00f3gicas a Plazo Medio<\/span><\/li>
    • NOAA<\/b> \u2013 la Administraci\u00f3n Nacional Oce\u00e1nica y Atmosf\u00e9rica (Estados Unidos)<\/span><\/li><\/ul>

      \u00a0<\/p>

      Los superordenadores que gestionan estas organizaciones suelen figurar entre los m\u00e1s potentes del mundo en el momento de su puesta en marcha. Por ejemplo, el superordenador de M\u00e9t\u00e9o-France ocupaba el puesto <\/span>30.\u00ba a nivel mundial<\/b> cuando se instal\u00f3 en 2020.<\/span><\/p>

      Estos centros elaboran previsiones a escala mundial con una <\/span>resoluci\u00f3n espacial que suele oscilar entre 10 y 50 km<\/b>, seg\u00fan el modelo.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Ciclos de previsi\u00f3n:<\/span> Actualizaciones cada seis horas<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Para limitar la divergencia de las simulaciones a lo largo del tiempo, las previsiones se actualizan peri\u00f3dicamente. Los modelos globales de predicci\u00f3n num\u00e9rica del tiempo (NWP) se vuelven a ejecutar cada seis horas a las <\/span>las horas sin\u00f3pticas<\/b> \u2013 00:00, 06:00, 12:00 y 18:00 UTC <\/span>\u2013 garantizar que las observaciones meteorol\u00f3gicas actuales se integren de forma continua en el proceso de predicci\u00f3n.<\/span> Estas actualizaciones sucesivas constituyen los ciclos de previsi\u00f3n.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      29 petaflops:<\/span> La magnitud de la potencia de c\u00e1lculo necesaria<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      El superordenador de la NOAA funciona a una velocidad aproximada de 29 petaflops<\/b> \u2013 es decir, 29 \u00d7 10\u00b9\u2075 operaciones matem\u00e1ticas por segundo.<\/span> Se necesita este nivel de potencia de c\u00e1lculo para resolver el conjunto completo de ecuaciones atmosf\u00e9ricas en cientos de millones de puntos de malla dentro de los plazos operativos establecidos. Esto explica por qu\u00e9 solo un peque\u00f1o n\u00famero de centros importantes de todo el mundo son capaces de elaborar de forma aut\u00f3noma previsiones meteorol\u00f3gicas a escala global.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      El funcionamiento de un modelo num\u00e9rico de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica: malla, resoluci\u00f3n y puntos de datos<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      C\u00f3mo est\u00e1 el ambiente discretizado<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Un modelo de predicci\u00f3n num\u00e9rica del tiempo se basa en la resoluci\u00f3n de un conjunto de ecuaciones matem\u00e1ticas sobre un <\/span>red computacional<\/b>. La superficie terrestre se discretiza en funci\u00f3n de la latitud y la longitud, y tambi\u00e9n verticalmente seg\u00fan la altitud; a esto se le denomina la <\/span>resoluci\u00f3n espacial<\/b> del modelo.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      El modelo GFS:<\/span>Un ejemplo concreto<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      F\u00edjate en el de la NOAA <\/span>Sistema de Previsi\u00f3n Global (GFS)<\/b>. Su resoluci\u00f3n horizontal es de aproximadamente <\/span>28 km (0,25\u00b0)<\/b>. Esto significa que las variables meteorol\u00f3gicas \u2014como la velocidad del viento o la temperatura\u2014 se calculan a intervalos regulares de entre 25 y 30 km aproximadamente, lo que representa m\u00e1s o menos <\/span>1.440 \u00d7 720 puntos de la cuadr\u00edcula<\/b> en la superficie, o a m\u00e1s de <\/span>un mill\u00f3n de puntos<\/b> en total.<\/span><\/p>

      A continuaci\u00f3n, estos puntos de superficie se extienden verticalmente para representar la estructura de la atm\u00f3sfera en altura. El modelo GFS comprende <\/span>127 niveles verticales<\/b>, lo que ha dado lugar a m\u00e1s de <\/span>131 millones de puntos de la malla de c\u00e1lculo<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Par\u00e1metro<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Valor GFS<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Resoluci\u00f3n horizontal<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      ~28 km (0,25\u00b0)<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Cuadr\u00edcula de superficie (lat \u00d7 lon)<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      1,440 \u00d7 720<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Niveles verticales<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      127<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Puntos totales en la parrilla<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      > 131 millones<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Intervalo de tiempo<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      7 min 30 s<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Horizonte de previsi\u00f3n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Hasta 15 d\u00edas<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Pasos temporales por ejecuci\u00f3n<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      2,880<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Variables meteorol\u00f3gicas<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      > 150<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Potencia de los superordenadores (NOAA)<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      ~29 petaflops<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"GFS_Am\u00e9rica\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
      Animaci\u00f3n temporal de la predicci\u00f3n del modelo GFS sobre Am\u00e9rica del Norte: precipitaciones (mm) en 24 horas. Fuente: NOAA\/GFS<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      El temporal dimensi\u00f3n<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      A esta dimensi\u00f3n espacial se suma la <\/span>dimensi\u00f3n temporal<\/b>. Para representar la evoluci\u00f3n de la atm\u00f3sfera, el modelo calcula el estado de estos millones de puntos a intervalos de tiempo regulares. En el caso del GFS, los c\u00e1lculos se realizan cada <\/span>7 minutos y 30 segundos<\/b>, en un horizonte de previsi\u00f3n de hasta <\/span>15 d\u00edas<\/b>, que corresponde a <\/span>2.880 pasos temporales<\/b>.<\/span><\/p>

      Teniendo en cuenta que el modelo produce m\u00e1s de <\/span>150 variables meteorol\u00f3gicas<\/b> \u2013 cada una de las cuales requiere numerosas operaciones matem\u00e1ticas \u2013 resulta evidente la importancia fundamental tanto de una potencia de c\u00e1lculo considerable como de una capacidad de almacenamiento adecuada.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Incertidumbres y errores en los modelos de predicci\u00f3n num\u00e9rica del tiempo (NWP)<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Aproximaci\u00f3n de un atm\u00f3sfera continua<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Los modelos num\u00e9ricos ofrecen previsiones en mallas espaciales y temporales discretas. Por lo tanto, constituyen un <\/span>aproximaci\u00f3n de los fen\u00f3menos atmosf\u00e9ricos<\/b> que, por su propia naturaleza, son continuas. Los m\u00e9todos num\u00e9ricos utilizados para resolver las ecuaciones f\u00edsicas tambi\u00e9n introducen incertidumbres.<\/span><\/p>

      Adem\u00e1s, el modelo\u2026 <\/span>estado inicial<\/b> \u2013 la descripci\u00f3n de las condiciones atmosf\u00e9ricas al inicio de la previsi\u00f3n \u2013 contiene inevitablemente errores, que tienden a <\/span>aumentar con el tiempo<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Mejora de la precisi\u00f3n:<\/span> Resoluci\u00f3n y parametrizaci\u00f3n f\u00edsica<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      La reducci\u00f3n de estos errores puede lograrse aumentando la resoluci\u00f3n espacial y temporal, pero esto conlleva <\/span>costes computacionales considerablemente m\u00e1s elevados<\/b> as\u00ed como una adaptaci\u00f3n de las parametrizaciones f\u00edsicas para representar fen\u00f3menos a menor escala. La mejora de estos esquemas f\u00edsicos ha sido un \u00e1mbito de investigaci\u00f3n muy activo durante varias d\u00e9cadas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Asimilaci\u00f3n de datos: combinaci\u00f3n de modelos con observaciones del mundo real<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Para mitigar los errores en el estado inicial, <\/span>m\u00e9todos de asimilaci\u00f3n de datos<\/b> desempe\u00f1an un papel fundamental. Consisten en combinar de forma \u00f3ptima las ecuaciones f\u00edsicas del modelo con todas las observaciones disponibles:<\/span><\/p>

      • Mediciones superficiales<\/span><\/li>
      • Observaciones por sat\u00e9lite<\/span><\/li>
      • Datos a\u00e9reos<\/span><\/li>
      • Perfiles de radiosonda<\/span><\/li><\/ul>

        Estos m\u00e9todos se basan en las observaciones recopiladas en las horas previas a la ejecuci\u00f3n del modelo y requieren <\/span>varias simulaciones sucesivas<\/b>. Por lo tanto, requieren tanto un gran volumen de datos como una potencia de c\u00e1lculo considerable para generar un estado inicial lo m\u00e1s cercano posible a la realidad observada.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

        \n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t

        Aplicaciones: desde previsiones globales hasta modelos regionales<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
        \n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t

        \u00bfQui\u00e9n puede acceder? \u00bfResultados del NWP?<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

        Solo los principales centros meteorol\u00f3gicos nacionales o internacionales disponen de los recursos necesarios \u2014potencia de c\u00e1lculo, capacidad de almacenamiento y cooperaci\u00f3n internacional para el intercambio de datos\u2014 para llevar a cabo todas estas operaciones. Sus previsiones son, en su mayor parte, <\/span>de acceso p\u00fablico<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

        \n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t

        Previsiones mundiales <\/span>como condiciones de contorno para los modelos regionales<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

        Estas previsiones globales pueden utilizarse directamente, pero tambi\u00e9n pueden servir como <\/span>condiciones de contorno para modelos regionales de mayor resoluci\u00f3n<\/b>. Estas \u00faltimas permiten estudiar fen\u00f3menos locales o desarrollar aplicaciones espec\u00edficas, como <\/span>atlas de recursos e\u00f3licos o solares<\/b>.<\/span><\/p>

        El modelo p\u00fablico m\u00e1s utilizado en este contexto es el <\/span>Modelo de Investigaci\u00f3n y Predicci\u00f3n Meteorol\u00f3gica (WRF)<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
        Modelo de investigaci\u00f3n y predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica (WRF)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
        \n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t

        Conclusi\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

        Los modelos num\u00e9ricos de predicci\u00f3n meteorol\u00f3gica son herramientas matem\u00e1ticas complejas que simulan la evoluci\u00f3n de la atm\u00f3sfera en un dominio espacio-temporal discreto bas\u00e1ndose en ecuaciones f\u00edsicas. Su precisi\u00f3n no deja de mejorar, a costa de unas exigencias computacionales cada vez mayores. <\/span>Ciclos de previsi\u00f3n<\/b> garantizar la actualizaci\u00f3n peri\u00f3dica de las simulaciones, de modo que los datos obtenidos puedan aprovecharse tanto a escala global como local mediante modelos de \u00e1rea limitada.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Toda previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica precisa comienza de la misma manera: ecuaciones f\u00edsicas aplicadas a la atm\u00f3sfera terrestre, resueltas en m\u00e1s de 131 millones de puntos de malla, gracias a superordenadores que funcionan a 29 petaflops. Los modelos meteorol\u00f3gicos no se limitan a predecir las condiciones meteorol\u00f3gicas futuras, sino que simulan la atm\u00f3sfera a partir de los principios fundamentales, codificando la din\u00e1mica atmosf\u00e9rica, las precipitaciones, la radiaci\u00f3n solar y la temperatura en predicciones generadas por ordenador que se actualizan cada seis horas. Alimentados por datos observacionales procedentes de estaciones meteorol\u00f3gicas, globos meteorol\u00f3gicos, radares Doppler y sat\u00e9lites, los modelos globales como el GFS o el ECMWF generan previsiones con hasta 15 d\u00edas de antelaci\u00f3n. Desde los modelos de predicci\u00f3n global hasta las aplicaciones de mesoescala de alta resoluci\u00f3n, la modelizaci\u00f3n num\u00e9rica es la base tecnol\u00f3gica de la meteorolog\u00eda moderna.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":3596,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[19],"tags":[],"class_list":["post-39","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-weather-energy"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=39"}],"version-history":[{"count":29,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3680,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39\/revisions\/3680"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3596"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=39"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=39"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=39"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}