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Probabilidad: curiosidades
La teor铆a de la probabilidad, una parte de la teor铆a matem谩tica denominada de la medida, nos puede ayudar a entender el mundo que nos rodea y los acontecimientos que en 茅l suceden de una forma m谩s natural que otras concepciones. Su aplicaci贸n en el dominio cient铆fico y t茅cnico ha permitido conformar teor铆as importantes en numerosas disciplinas y la meteorolog铆a no es una excepci贸n: nuestro modo de describir y computar la evoluci贸n de la atm贸sfera lleva asociada una incertidumbre, que se puede plasmar en t茅rminos de probabilidades. No obstante, algunos de sus aspectos pueden desafiar el sentido com煤n. En este anexo completamos algunas ideas de probabilidad en los sistema(s) de predicci贸n por conjuntos (SPC), mostrando unas pinceladas de esos aspectos curiosos que salen de la experiencia cotidiana
Predecibilidad
Aunque los modelos num茅ricos deterministas han mejorado tremendamente en las 煤ltimas d茅cadas, siguen sin ser perfectos. Hemos visto que la atm贸sfera es un sistema din谩mico altamente no lineal, con sensibilidad a las condiciones iniciales. Veremos ahora que esta sensibilidad impone un l铆mite a su predecibilidad: la atm贸sfera puede predecirse solo hasta un cierto tiempo y a esta limitaci贸n la denominamos el problema de la predecibilidad. Para la predicci贸n de fen贸menos adversos, que a menudo
son fen贸menos extremos (aunque no siempre), el de la predecibilidad es un problema cr铆tico que plantea la necesidad de sistemas de predicci贸n probabilistas
Sistemas de predicci贸n por conjuntos (SPC)
Describimos la atm贸sfera como un sistema din谩mico altamente no lineal. Por su naturaleza, este tipo de sistemas es sensible a las condiciones iniciales, adem谩s de serlo a la formulaci贸n del modelo, lo que impone un l铆mite f铆sico a su predecibilidad: la atm贸sfera puede predecirse con cierta exactitud solo hasta un cierto horizonte de predicci贸n en el tiempo. El meteor贸logo E. N. LORENZ, en los a帽os 1960 estim贸, desde un punto de vista te贸rico, unos m谩rgenes para ese l铆mite entre 2 y 3 semanas. Asumiendo esta limitaci贸n natural de las predicciones deterministas, el 煤nico modo de afrontar el reto de hacer predicciones de calidad es introducir la probabilidad de forma natural en los sistemas de predicci贸n. El problema de la predecibilidad se articula entonces en t茅rminos de describir el estado atmosf茅rico mediante una funci贸n de densidad de probabilidad (en ingl茅s probability density function, PDF) adecuada. De ese modo podremos, adem谩s de describir la evoluci贸n del estado atmosf茅rico, describir las incertidumbres asociadas a esa evoluci贸n. Los sistemas de predicci贸n por conjuntos son la primera aproximaci贸n t茅cnicamente plausible con la que se ha realizado esta idea. En este cap铆tulo exponemos los fundamentos b谩sicos de estos sistemas
Conclusiones y futuro
Finalizamos esta aproximaci贸n a la moderna predicci贸n del tiempo y proyecci贸n del clima resumiendo las principales ideas abordadas, respondiendo a las preguntas que se planteaban en el punto de partida y, sobre todo, profundizando y ampliando las preguntas en un debate abierto que intenta, igual que los sistemas de predicci贸n por conjuntos, acotar las incertidumbres que manejamos
Introducci贸n
En esta introducci贸n empezaremos a responder algunas de las preguntas planteadas en el prefacio, las preguntas que la sociedad plantea a los profesionales de la meteorolog铆a. 驴Hasta cu谩ntos d铆as son fiables las predicciones del tiempo? 驴En qu茅 se basa la predicci贸n por localidades? 驴Pueden hacerse predicciones con seis meses de antelaci贸n? 驴C贸mo puede predecirse el cambio clim谩tico? 驴Se har谩n predicciones cada vez m谩s exactas? 驴Se usa la teor铆a del caos en la predicci贸n del tiempo? 驴Qu茅 es el efecto mariposa? Ofrecemos, en el camino, una serie de enlaces a algunos de los contenidos del libro
Terminolog铆a
Durante la experiencia del denominado Grupo de Predecibilidad de AEMET en el desarrollo de sistema(s) de predicci贸n por conjuntos (SPC) as铆 como, despu茅s, la experiencia del autor en predicci贸n operativa, la terminolog铆a asociada a los SPC ha sido un tema abierto, vivo, no regulado y al que nunca se prest贸 atenci贸n especial, principalmente por las grandes cargas de trabajo y prioridades profesionales. En el 谩mbito cient铆fico y t茅cnico es habitual, cuando se trabaja en proyectos internacionales y/o se maneja literatura en ingl茅s, adoptar terminolog铆a anglosajona, con una intenci贸n sencilla de comunicaci贸n eficaz. No obstante, nunca hemos dejado de pensar que la terminolog铆a es un aspecto importante en el desarrollo profesional, especialmente cuando se trata de comunicar y, a la hora de escribir textos en castellano, hemos recuperado cierto rigor terminol贸gico. En este breve anexo explicamos, en parte, la terminolog铆a utilizada en este libro
Nuevos m茅todos de verificaci贸n de las predicciones num茅ricas de precipitaci贸n: el m茅todo SAL aplicado en la mesoescala
Ponencia presentada en: XXXII Jornadas Cient铆ficas de la AME y el XIII Encuentro Hispano Luso de Meteorolog铆a celebrado en Alcobendas (Madrid), del 28 al 30 de mayo de 2012
Introducci贸n hist贸rica a la f铆sica del caos
Si conoci茅ramos exactamente las leyes de la naturaleza y la situaci贸n del universo en el momento inicial, podr铆amos predecir exactamente la situaci贸n de ese mismo universo en un instante posterior. Pero incluso si las leyes naturales no tuvieran secretos para nosotros, s贸lo podr铆amos conocer la situaci贸n inicial aproximadamente. Si eso nos permitiera predecir la situaci贸n posterior con la misma precisi贸n, es todo lo que necesitamos y deber铆amos decir que el fen贸meno se ha previsto, que est谩 gobernado por leyes. Pero no es siempre as铆: puede suceder que peque帽as diferencias en las condiciones iniciales produzcan grandes diferencias en el fen贸meno posterior. Un peque帽o error al principio producir铆a un enorme error al final. La predicci贸n se vuelve imposible y estamos ante el fen贸meno fortuito
El consorcio HIRLAM y el SPC GLAMEPS
El desarrollo y mantenimiento de los modelos num茅ricos de predicci贸n del tiempo es tremendamente complejo, raz贸n por la que han ido surgiendo grandes colaboraciones internacionales para tal fin. Un ejemplo de esta colaboraci贸n es el Centro Europeo de Predicci贸n a Plazo Medio (ECMWF, cap. 19 en la p谩gina 315), enfocado en modelos globales, ligados al medio plazo. Otro tipo de colaboraci贸n se consigue formando consorcios, modalidad en la que los distintos servicios meteorol贸gicos aportan recursos econ贸micos y de personal, se suele trabajar de forma distribuida en los distintos pa铆ses y se enfoca m谩s bien en modelos regionales o de 谩rea limitada, ligados al corto y muy corto plazo. AEMET forma parte del consorcio HIRLAM, consorcio pionero nacido en 1985, que tiene una colaboraci贸n muy estrecha con el consorcio ALADIN. Fruto de esta colaboraci贸n resulta el Sistema compartido ALADIN-HIRLAM dentro del cual HARMONIE-AROME es una configuraci贸n (llamada a veces modelo por sencillez). GLAMEPS, SPC de escala sin贸ptica, fue el primer SPC fruto de la misma colaboraci贸n HIRLAM-ALADIN, con una importante participaci贸n espa帽ola. Presentamos en este cap铆tulo el panorama de HIRLAM, comentando brevemente sobre otros consorcios europeos, as铆 como el SPC sin贸ptico GLAMEPS, primer SPC paneuropeo
Predictability of precipitation with Aemet multimodel SREPS: assessment using HR observations (yavtobos)
Presentaci贸n realizada para: 30th EWGLAM & 15th SRNWP Meetings celebrado del 6 al 9 de octubre de 2008 en Madrid.This project is partially supported by the Spanish Ministry of Education under research projects CGL2004-04095/CLI and CGL2005-05681