Ponencia presentada en: I Congreso de la Asociación Española de Climatología “La climatología española en los albores del siglo XXI”, celebrado en Barcelona del 1 al 3 de diciembre de 1999.[ES]Este artículo describe un sistema experto para la simulación climática local utilizando las salidas de los modelos climáticos sobre un área limitada supra-peninsular y buscando analogías en las bases de datos de cada modelo. Éste conjunto de analogías entrena a una red neuronal sobre los datos locales de cualquier observatorio resultando un sistema objetivo para interpretar localmente las salidas de los modelos climáticos.[EN]This article describes an expert system for the climatic simulation using the low resolution outputs of the climatic models ver a supra-peninsular limited area and looking for similar configurations in the data bases of each model. These allow to train a neural net using the local data of any observatory as output. It provides an objective system in order to interpret the outputs of the climatic models locally

Cano Trueba, Rafael

Cofiño, Antonio S.

Gutiérrez Llorente, José Manuel

Rodríguez, Miguel Ángel

Spanish

Cofiño González, Antonio Santiago

Agencia Estatal de Meteorología

113REDES NEURONALES Y PATRONES DE ANALOGÍASAPLICADOS AL DOWNSCALING EN MODELOSCLIMÁTICOSRafael CANO TRUEBA*,  José M. GUTIÉRREZ**,Antonio COFIÑO**  y  Miguel A. RODRÍGUEZ****Instituto Nacional de Meteorología, CMT/CAS, Santander** Dpto. de Matemática Aplicada. Universidad de Cantabria***Instituto de Física de Cantabria, CSICRESUMENEste artículo describe un sistema experto para la simulación climática local utilizando las salidas delos modelos climáticos sobre un área limitada supra-peninsular y buscando analogías en las basesde datos de cada modelo. Éste conjunto de analogías entrena a una red neuronal sobre los datoslocales de cualquier observatorio resultando un sistema objetivo para interpretar localmente lassalidas de los modelos climáticos.Palabras clave: Predicción estacional, redes neuronales, cálculo de analogías, downscaling,simulación.ABSTRACTThis article describes an expert system for the climatic simulation using the low resolution outputsof the climatic models ver a supra-peninsular  limited area and looking for similar configurations inthe data bases of each model. These allow to train a neural net using the local data of any observatoryas output. It provides an objective system in order to interpret the outputs of the climatic modelslocally.Keywords: Seasonal prediction, neural nets, calculation of analogies, downscaling, simulation.1.  INTRODUCCIÓNLos modelos numéricos globales de simulación atmosférica actuales se basan en la integraciónnumérica de complejos sistemas de ecuaciones diferenciales (predicción a medio y corto plazo) osistemas acoplados atmósfera-océano-tierra de circulación general (predicción climática a largoplazo: GCM’s). El tiempo de cómputo necesario para resolver estos sistemas de ecuaciones diferen-ciales hace que, hasta la fecha, el tamaño de rejilla sea tan grande que incluye zonas de granvariedad climática.R. CANO TRUEBA,  J.M. GUTIÉRREZ, A. COFIÑO y  M.A. RODRÍGUEZ114Sabemos, sin embargo, que estas singularidades climáticas están registradas en las series de datosque han sido tomados diariamente durante décadas en los numerosos observatorios del InstitutoNacional de Meteorología (I.N.M.). Por ejemplo, la Figura 1 muestra los observatorios del I.N.M. enla Zona del Cantábrico, donde se dispone de registros históricos completos (presión, viento, tempe-raturas, precipitación, evaporación, humedad, insolación, meteoros, ...) en siete estaciones (indica-das en el mapa con +) y registros de temperatura, precipitación y meteoros en numerosas estaciones(indicadas en el mapa con un triángulo en la Fig. 1).Figura 1. Estaciones completas (+) y termo-pluviométricas  (!) de la Red Nacional de Observatorios  delI.N.M. del Centro Meteorológico Territorial de Cantabria y Asturias. También se muestran los correspondientespuntos de rejilla (X) del modelo climático del Centro Hadley.La notable diferencia de patrones climáticos entre estaciones cercanas que escapan de la resoluciónde los modelos se pone de manifiesto en las Figuras 2a y 2b, donde se muestran las correlaciones delas temperaturas máximas diarias delos observatorios de Avilés (Ranón)y Oviedo con las temperaturas deotros puntos de la península.Figura 2a. Correlación de la temperaturamáxima en superficie a las 12 horas enOviedo respecto a las temperaturas en1000 mb de otros puntos de la península.115REDES NEURONALES Y PATRONES DE ANALOGÍAS APLICADOS AL DOWNSCALINGEN MODELOS CLIMÁTICOSFigura 2b. Correlación de latemperatura máxima en superficiea las 12 horas en Ranón respectoa las temperaturas en 1000 mbde otros puntos de la península.Las temperaturas de ambasestaciones presentan patrones decorrelación muy distintos, pesea distar sólo 25 Km.Estos hechos ponen en evidencia la limitación de la resolución actual de los modelos climáticos a lahora de realizar pronósticos a nivel local, ó en áreas donde existan singularidades climáticas. En esteartículo se presenta una nueva metodología para la mejora de la resolución mediante un downscalingestadístico sobre las salidas de estos modelos aprovechando los registros históricos de la red deobservación del I.N.M. Esta nueva metodología se fundamenta en la selección automática de patro-nes análogos con los que se entrena una red neuronal para cada observatorio local donde sequieran extrapolar los campos propuestos por el modelo climático. Se ha constatado que estatécnica resulta más eficiente y objetiva que otros métodos lineales utilizados previamente.Este sistema fruto de la metodología expuesta anteriormente ha sido desarrollado en colaboracióncon la Universidad de Cantabria, para el área del Centro Meteorológico Territorial de Cantabria yAsturias y se halla actualmente en fase de experimentación.2.  MODELOS DE REGRESIÓN VS. REDES NEURONALESEn los últimos años se ha producido un importante avance en el desarrollo de nuevas técnicasinteligentes para el análisis de datos y el aprendizaje automático a partir de éstos. Estas nuevastécnicas (los sistemas expertos, CASTILLO, 1997; las redes neuronales, BISHOP, 1997; las redesfuncionales, CASTILLO, 1999, etc.) extienden las posibilidades de los análisis estadísticos estándarpermitiendo desarrollar modelos más potentes y flexibles. Por ejemplo, las redes neuronales multicapason una generalización de los modelos autoregresivos lineales y logísticos. Estas nuevas técnicastienen una sólida base teórica y práctica y están siendo aplicadas en diversos ámbitos de la meteo-rología (NEBEKER, 1995), mostrando ser más eficientes que las técnicas estadísticas clásicas deregresión y clasificación; este hecho se pone de manifiesto especialmente en problemas como en elFigura 3. Ilustración esquemática del proceso de selección de análogos y posterior entrenamiento de la Red Neuronal. Aunque elsistema es válido para cualquier modelo, por el momento sólo disponemos de series de los modelos del Centro Hadley, del experi-mento PROVOST y del ECMWF: ERA.  Concretamente el ejemplo es para la serie ERA.CAMPOS A ALTA RESOLUCION(Tx, Tn, Pcp, ..)OUTPUT DE LA RED NEURONALCLUSTER DE ANÁLOGOSINPUT DE LA REDCAMPOS PREVISTOS DEL CENTRO HADLEY,NCAR, GPHI, UKHI, GISS, GFLO, UKLO, ERA....BASE DE DATOS DEL CENTRO HADLEY,NCAR, GPHI, UKHI, GISS, GFLO, UKLO, ERA....CAMPOS A BAJARESOLUCION (Z, T, u, v, Hr)117REDES NEURONALES Y PATRONES DE ANALOGÍAS APLICADOS AL DOWNSCALINGEN MODELOS CLIMÁTICOSque se aborda en este trabajo, donde se dispone de un registro histórico significativo (datos deaprendizaje) a partir del cual se quieren inferir pronósticos para situaciones concretas. El proceso dedownscaling desarrollado está basado en dos etapas: En primer lugar, se realiza un cálculo deanalogías entre las salidas del modelo climático y los registros disponibles en la base de datoscorrespondiente al modelo empleado, obteniéndose un conjunto de situaciones análogas. A conti-nuación se infieren pronósticos a mayor resolución en base a los campos generados por el modeloy a los registros históricos locales para las situaciones análogas obtenidas. Se comparan los resul-tados obtenidos en el proceso de inferencia utilizado un modelo de regresión lineal clásico y una redneuronal que capturan en distinta medida la dinámica de evolución de las situaciones meteorológi-cas análogas.3.  SELECCION DE ANALOGOSLa primera etapa que realiza el sistema es seleccionar, de la base de datos, un conjunto de situacio-nes análogas (en nuestro área de trabajo) para cada salida del modelo climático. Este conjunto seobtiene comparando los estados de la atmósfera predichos por el modelo con los estados almacena-dos en su base de datos. El número de variables asociadas con los campos del grid del modelo es tangrande que es difícilmente manejable; para reducir la complejidad hemos empleado un criterio mixtode selección de variables que tiene en cuenta el comportamiento de la atmósfera a escala sinópticaen niveles medios y altos y a mesoescala en niveles medios y bajos (esta técnica es una variación dela de ‘rejillas alternadas’ empleada por el EPS en el ECMWF): para niveles medios y altos se consi-dera un conjunto de puntos de grid uniformemente distribuidos sobre un área limitada de escalasinóptica y para la mesoescala se consideran los puntos de grid más cercanos a la estación dondese desee realizar el downscaling (ver Figura 1). Por tanto, en una primera aproximación, la discrepan-cia entre dos configuraciones atmosféricas dadas se obtendría en base a la distancia euclídea de loscampos numéricos resultantes del proceso anterior. Más detalles sobre este modelo de Selección sedescribirán en un trabajo más extenso, donde se analizará este problema en mayor detalle conside-rando un modelo de red neuronal autoorganizativa.Con objeto de ilustrar el funcionamiento del método, en la Figura 4 se muestra el cluster de analogíascon 20 elementos obtenido a partir de una configuración dada por el modelo climático (marcada enla figura con ‘+’).Figura 4. Cluster de analogíascon veinte elementos(señalados con círculo) para undía problema dado.R. CANO TRUEBA,  J.M. GUTIÉRREZ, A. COFIÑO y  M.A. RODRÍGUEZ118La Figura 5 muestra en detalle los campos de geopotencial en 1000 y 500mb previstos por el modelo(parte superior) junto con el mejor análogo obtenido (parte inferior). En estas figuras se puedeobservar la concordancia en ambos campos de geopotencial.Figura 5. Búsqueda de análogos para una configuración dada (parte superior). El mejor análogo obtenido,para este caso, fue el 11 de Octubre de 1993 (parte inferior).4. MODELOS DE REGRESION Y REDES NEURONALESEn base a los días análogos obtenidos se puede obtener una interpretación local en una zonaconcreta donde se encuentre un observatorio del INM. Para ello bastará extraer una relación entrelos valores x del modelo climático (por ejemplo los campos de temperaturas, geopotenciales, etc., enlos puntos de grid) y el valor a inferir y registrado en el observatorio (por ejemplo, las temperaturas)en los días análogos.Para ello, la opción más sencilla es utilizar un modelo de regresión múltiple que establezca la relaciónlineal óptima entre las variables. La Figura 6 muestra un ejemplo sencillo donde se ilustra la conve-niencia de utilizar un modelo no lineal más flexible (por ejemplo, una red neuronal). En este ejemplo,puramente ilustrativo, se infiere la temperatura máxima en Oviedo a partir de una única variable (porejemplo la temperatura generada por el modelo en el punto de grid más cercano). Después  denumerosas comparaciones en varias estaciones, se ha constatado heurísticamente que los mejoresresultados se obtienen con conjuntos de análogos comprendidos entre 25 y 50 elementos.119REDES NEURONALES Y PATRONES DE ANALOGÍAS APLICADOS AL DOWNSCALINGEN MODELOS CLIMÁTICOSOviedo, Anomalías Temperatura Mínima Media de Julio.-20-1001020Real -5 -18 -13 2 11 -1 7 -4 1 -8 16 9 3 7 -12Analógica -5 -14 -13 1 4 -2 3 -2 -1 -7 10 8 1 3 -81979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993Figura 6. Comparación de un modelo de regresiónlineal y una red neuronal para obtener latemperatura máxima en Oviedo Tx, a partir de latemperatura T simulada por el modelo en el nodomás cercano. El punto marcado con X correspondeal valor correcto.5. SALIDAS DEL SISTEMAEn esta sección se ilustra la la tasa de fiabilidad del sistema en condiciones óptimas para predicciónestacional, determinando su potencial de simulación real del clima local para periodos cortos decontrol, es decir obtenemos cuál sería su comportamiento en el caso de que el modelo fueseperfecto.Figura 7a. Anomalías en la temperatura mínima media (en décimas) del mes de Julio en Oviedo. La Real es laque se observó y la Analógica es la interpretada por el sistema a partir de un modelo de simulaciónclimática.La intención última es su aplicación sobre modelos climáticos, en esta línea actualmente se estánrealizando las pruebas preliminares sobre el experimento PROVOST (PRediction Of climate VariationsOn Seasonal to interannual Timescales) promovido por el ECMWF para predicción estacional. Esteexperimento se corre sobre cuatro modelos diferentes: ECMWF, Meteo France, EDF y UKMO yconsiste, muy brevemente, en aplicar los citados modelos a 120 días a partir de 9 días consecutivoscon resolución T63L31.R. CANO TRUEBA,  J.M. GUTIÉRREZ, A. COFIÑO y  M.A. RODRÍGUEZ120Bilbao, Anomalías Precipitación Media diaria de Abril.-60-40-200204060Real 21 -20 -6 -38 -4 -26 -27 16 -22 16 46 31 2 -18 24Analógica 0 -21 -5 -35 -1 -23 -15 13 -24 -1 22 24 -9 -11 61979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993Aunque la resolución espacial y temporal de estos modelos globales es inferior a la del empleado enel control, al tratarse de una técnica perfect-prog la diferencia de calidadFigura 7b. Anomalías en la precipitación media diaria (en décimas) del mes de Abril en Bilbao. La Real es laque se observó y la Analógica es la interpretada por el sistema a partir de un modelo de simulaciónclimática.final entre el control y el experimento real se debe mayoritariamente al error cometido por el modeloclimático. En este sentido la técnica desarrollada está más avanzada que el modelo sobre el que seaplica, por lo que podemos suponer que durante los próximos años, el sistema sea capaz de asimilarautomáticamente todas las mejoras de resolución, y en definitiva, de calidad de los modelos climáticos,que ya vienen siendo muy notables respecto a modelos precedentes.En no más de cinco años cabe esperar que las predicciones estacionales emitidas por los modelosclimáticos se aproximen a la precisión y resolución que tienen actualmente los modelos de predic-ción a medio plazo ya que se están aclarando algunos de los puntos negros en la descripción de loselementos del sistema climático como el balance radiativo, la circulación oceánica, la química atmos-férica y estratosférica y la componente biológica.REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICASBISHOP, B. (1997):  Neural Networks for Pattern Recognition. Clarendon Press.BRANKOVIC. C., PALMER T.N. (1998): Seasonal skill and predictability of ECMWF PROVOSTensembles. Research Department. Technical Memorandum Nº 263, ECMWF.CANO R. (1996): Sistema experto en interpretación de salidas de Modelos Numéricos. Nota Téc-nica 3.5, 1993, CMT CAS, I.N.M. IV Simposio Nacional de Predicción. I.N.M.121REDES NEURONALES Y PATRONES DE ANALOGÍAS APLICADOS AL DOWNSCALINGEN MODELOS CLIMÁTICOSCARSON, D.J. (1998):  Seasonal Forecasting.Q.J.R.Meteorol.Soc.CASTILLO, E., GUTIERREZ, J.M. y HADI, A. (1997): Expert Systems and Probabilistic Net-workModels. Springer-Verlag.CASTILLO, E. et al. (1999): An Introduction to Functional Networks with Applications. KluwerAcademic Publishers, Boston, USA.GARDNER M.W., DORLING S.R. (1998): Artificial Neural networks (The Multilayer Perceptron)- Areview of applications in the atmospheric sciences. Atmospheric environment, OXFORD, ENGLAND.NEBEKER, F. (1995): Calculating the Weather: Meteorology in the 20th Century. Academic Press.PALMER T.N. et al. (1998):  A Probability and Decision-Model Analysis of PROVOST SeasonalMulti-Model Ensemble Integrations. Research Department. Technical Memorandum Nº 265, ECMWF.REICHERT B.K., BENGTSSON L., ÅKESSON O. (1998): A Statistical-dynamical modeling approachfor the simulation of local paleo proxy records using GCM output.Max-Planck-Institut fürMeteorologie. Report Nº 274, 1998.REPORT ECMWF (1999): Seasonal Forecasting Users Meeting 17-18 June 1988. ECMWF.STOCKDALE T.N. et al. (1998): Global seasonal rainfall forecasts using a coupled ocean-atmosphere model. Nature, vol 392, 26 march.

Redes neuronales y patrones de analogías aplicados al downscaling en modelos climáticos

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