Probabilidad: curiosidades

La teoría de la probabilidad, una parte de la teoría matemática denominada de la medida, nos puede ayudar a entender el mundo que nos rodea y los acontecimientos que en él suceden de una forma más natural que otras concepciones. Su aplicación en el dominio científico y técnico ha permitido conformar teorías importantes en numerosas disciplinas y la meteorología no es una excepción: nuestro modo de describir y computar la evolución de la atmósfera lleva asociada una incertidumbre, que se puede plasmar en términos de probabilidades. No obstante, algunos de sus aspectos pueden desafiar el sentido común. En este anexo completamos algunas ideas de probabilidad en los sistema(s) de predicción por conjuntos (SPC), mostrando unas pinceladas de esos aspectos curiosos que salen de la experiencia cotidiana

Predecibilidad

Aunque los modelos numéricos deterministas han mejorado tremendamente en las últimas décadas, siguen sin ser perfectos. Hemos visto que la atmósfera es un sistema dinámico altamente no lineal, con sensibilidad a las condiciones iniciales. Veremos ahora que esta sensibilidad impone un límite a su predecibilidad: la atmósfera puede predecirse solo hasta un cierto tiempo y a esta limitación la denominamos el problema de la predecibilidad. Para la predicción de fenómenos adversos, que a menudo son fenómenos extremos (aunque no siempre), el de la predecibilidad es un problema crítico que plantea la necesidad de sistemas de predicción probabilistas

Sistemas de predicción por conjuntos (SPC)

Describimos la atmósfera como un sistema dinámico altamente no lineal. Por su naturaleza, este tipo de sistemas es sensible a las condiciones iniciales, además de serlo a la formulación del modelo, lo que impone un límite físico a su predecibilidad: la atmósfera puede predecirse con cierta exactitud solo hasta un cierto horizonte de predicción en el tiempo. El meteorólogo E. N. LORENZ, en los años 1960 estimó, desde un punto de vista teórico, unos márgenes para ese límite entre 2 y 3 semanas. Asumiendo esta limitación natural de las predicciones deterministas, el único modo de afrontar el reto de hacer predicciones de calidad es introducir la probabilidad de forma natural en los sistemas de predicción. El problema de la predecibilidad se articula entonces en términos de describir el estado atmosférico mediante una función de densidad de probabilidad (en inglés probability density function, PDF) adecuada. De ese modo podremos, además de describir la evolución del estado atmosférico, describir las incertidumbres asociadas a esa evolución. Los sistemas de predicción por conjuntos son la primera aproximación técnicamente plausible con la que se ha realizado esta idea. En este capítulo exponemos los fundamentos básicos de estos sistemas

Conclusiones y futuro

Finalizamos esta aproximación a la moderna predicción del tiempo y proyección 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 predicción por conjuntos, acotar las incertidumbres que manejamos

Introducción

En esta introducción empezaremos a responder algunas de las preguntas planteadas en el prefacio, las preguntas que la sociedad plantea a los profesionales de la meteorología. ¿Hasta cuántos días son fiables las predicciones del tiempo? ¿En qué se basa la predicción por localidades? ¿Pueden hacerse predicciones con seis meses de antelación? ¿Cómo puede predecirse el cambio climático? ¿Se harán predicciones cada vez más exactas? ¿Se usa la teoría del caos en la predicción del tiempo? ¿Qué es el efecto mariposa? Ofrecemos, en el camino, una serie de enlaces a algunos de los contenidos del libro

Terminología

Durante la experiencia del denominado Grupo de Predecibilidad de AEMET en el desarrollo de sistema(s) de predicción por conjuntos (SPC) así como, después, la experiencia del autor en predicción operativa, la terminología asociada a los SPC ha sido un tema abierto, vivo, no regulado y al que nunca se prestó atención especial, principalmente por las grandes cargas de trabajo y prioridades profesionales. En el ámbito científico y técnico es habitual, cuando se trabaja en proyectos internacionales y/o se maneja literatura en inglés, adoptar terminología anglosajona, con una intención sencilla de comunicación eficaz. No obstante, nunca hemos dejado de pensar que la terminología 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 terminológico. En este breve anexo explicamos, en parte, la terminología utilizada en este libro

Nuevos métodos de verificación de las predicciones numéricas de precipitación: el método SAL aplicado en la mesoescala

Ponencia presentada en: XXXII Jornadas Científicas de la AME y el XIII Encuentro Hispano Luso de Meteorología celebrado en Alcobendas (Madrid), del 28 al 30 de mayo de 2012

Introducción histórica a la física del caos

Si conociéramos exactamente las leyes de la naturaleza y la situación del universo en el momento inicial, podríamos predecir exactamente la situación de ese mismo universo en un instante posterior. Pero incluso si las leyes naturales no tuvieran secretos para nosotros, sólo podríamos conocer la situación inicial aproximadamente. Si eso nos permitiera predecir la situación posterior con la misma precisión, es todo lo que necesitamos y deberíamos decir que el fenómeno se ha previsto, que está gobernado por leyes. Pero no es siempre así: puede suceder que pequeñas diferencias en las condiciones iniciales produzcan grandes diferencias en el fenómeno posterior. Un pequeño error al principio produciría un enorme error al final. La predicción se vuelve imposible y estamos ante el fenómeno fortuito

El consorcio HIRLAM y el SPC GLAMEPS

El desarrollo y mantenimiento de los modelos numéricos de predicción del tiempo es tremendamente complejo, razón por la que han ido surgiendo grandes colaboraciones internacionales para tal fin. Un ejemplo de esta colaboración es el Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio (ECMWF, cap. 19 en la página 315), enfocado en modelos globales, ligados al medio plazo. Otro tipo de colaboración se consigue formando consorcios, modalidad en la que los distintos servicios meteorológicos aportan recursos económicos y de personal, se suele trabajar de forma distribuida en los distintos países y se enfoca más bien en modelos regionales o de área limitada, ligados al corto y muy corto plazo. AEMET forma parte del consorcio HIRLAM, consorcio pionero nacido en 1985, que tiene una colaboración muy estrecha con el consorcio ALADIN. Fruto de esta colaboración resulta el Sistema compartido ALADIN-HIRLAM dentro del cual HARMONIE-AROME es una configuración (llamada a veces modelo por sencillez). GLAMEPS, SPC de escala sinóptica, fue el primer SPC fruto de la misma colaboración HIRLAM-ALADIN, con una importante participación española. Presentamos en este capítulo el panorama de HIRLAM, comentando brevemente sobre otros consorcios europeos, así como el SPC sinóptico GLAMEPS, primer SPC paneuropeo

Predictability of precipitation with Aemet multimodel SREPS: assessment using HR observations (yavtobos)

Presentación 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