Cuando el pronóstico es acertado, rada vez hacemos comentarios, pero no tardamos en quejarnos cuando algo está mal. ¿Algún día acertaremos un pronóstico perfecto exacto por hora?
La vida de un pronóstico empieza como una ‘captura’ de la atmósfera a una hora determinada colocada sobre una retícula 3D de puntos que abarcan todo el globo y se extiende desde la superficie hasta la estratosfera (y a veces más arriba).
Mediante una supercomputadora y un modelo sofisticado que describe el comportamiento de la atmósfera con ecuaciones físicas, se avanza la captura en el tiempo y se generan muchos terabytes de datos de previsión bruta. Posteriormente, le toca a los meteorólogos interpretar los datos y convertirlos en pronóstico.
‘Un gran reto’
Pronosticar el clima es un reto enorme. La atmósfera es un sistema caótico – un cambio pequeño en el estado de la misma en un lugar puede tener consecuencias importantes a la larga en otro lugar: el llamado efecto mariposa.
Cualquier error en el modelo que se desarrolle, empeorará rápidamente y generará cada vez más errores a mayor escala. Y debido a que deben realizarse muchas suposiciones cuando se elabora un modelo, queda claro lo fácil que pueden desarrollarse los errores del pronóstico. Para lograr un pronóstico perfecto, habría que eliminar cada error.
Algunos de los primeros pronósticos publicados datan de 1861, fecha en la que el oficial de la Marina Real británica, Robert Fitzroy, empezó a publicar mapas y previsiones en The Times. Sin embargo, sus previsiones generalmente eran erradas y la prensa no tardó en criticarlo.
Se hicieron grandes avances cuando empezaron a usarse supercomputadoras en la década de 1950. El primer modelo generado por computadora era mucho más sencillo que los actuales y solo predecía una variable dentro de una retícula que abarcaba más de 750km.
Este trabajo trazó el camino de los pronósticos modernos cuyos principios siguen basándose en el mismo enfoque y usan la misma matemática, a pesar de que los actuales son mucho más complejos hoy en día y pueden predecir muchas más variables.
Actualmente, una previsión meteorológica consiste generalmente de varias pasadas de un modelo meteorológico. Normalmente, los centros de clima operacionales hacen un modelo global con un espaciamiento dentro de una retícula de unos 10km, cuyos resultados se pasan a un modelo con más resolución en una zona local.
Para tener una idea de la incertidumbre del pronóstico, muchos centros meteorológicos también realizan varios pronósticos paralelos, cada uno con pequeños cambios realizados a la captura inicial. Estos cambios pequeños se incrementan durante la previsión y le dan a los meteorólogos un estimado de la probabilidad de que algo suceda – por ejemplo, las probabilidades de lluvia.
El futuro de las previsiones
La era de las supercomputadoras ha sido crucial porque ha permitido que la ciencia de los pronósticos meteorológicos evolucione (y por ende, la previsión). Las supercomputadoras tienen la capacidad de realizar miles de billones de cálculos por segundo y almacenar y procesar petabytes de datos. La supercomputadora Cray en el Servicio Meteorológico del Reino Unido tiene la capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos de casi un millón de teléfonos inteligentes.
Esto significa que tenemos la capacidad de procesamiento para hacer modelos de alta resolución e incluir múltiples variables en los pronósticos. También significa que podemos procesar más datos cuando generamos la ‘captura’ inicial, creando así una imagen más precisa de la atmósfera para empezar a elaborar el pronóstico.
Este progreso ha conllevado a un aumento en las habilidades para pronosticar. Una buena cuantificación de lo anterior se presentó en un estudio de la naturaleza de 2015 de Peter Bauer, Alan Thorpe y Gilbert Brunet, en el que se describen los avances en los pronósticos meteorológicos como una “revolución silenciosa”.
Demuestran que la precisión de un pronóstico de cinco días actual equivale a uno de tres días hace unos 20 años y que cada década ganamos cerca de un día de habilidades. Fundamentalmente, los pronósticos actuales de tres días son igual de precisos que los pronósticos de dos días hace diez años.
Pero, ¿aumentará esta habilidad en el futuro? Ello depende en parte del progreso que se haga en la tecnología de las supercomputadoras. Las supercomputadoras más rápidas permitirán realizar modelos a mayor resolución y representar aún más procesos atmosféricos que, en teoría, conllevará a mejores habilidades para pronosticar.
Según la ley de Moore, la capacidad computacional se ha duplicado cada dos años desde la década de 1970. Sin embargo, este progreso se ha ralentizado recientemente, por lo que requerirían otros enfoques para avanzar más, como aumentar la eficiencia computacional de nuestros modelos.
Entonces, ¿podremos predecir el clima con una precisión de 100%? En resumen, no. Existen 2×10⁴⁴ moléculas en la atmósfera en movimiento aleatorio e intentar representarlas sería inconmesurable. La naturaleza caótica del clima significa que mientras tengamos que hacer suposiciones de los procesos en la atmósfera, siempre habrá potencial de que un modelo arroje errores.
Los avances en los modelos meteorológicos podrían mejorar estas representaciones estadísticas y permitirnos realizar suposiciones más realistas y las supercomputadoras más rápidas podrían permitirnos añadir más detalle o resolución pero, en lo más profundo de una previsión, existe un modelo que siempre requerirá de algunas suposiciones.
Mientras haya investigaciones para mejorar estas suposiciones, el futuro de las previsiones meteorológicas se ve prometedor. Sin embargo, cuánto nos acercaremos a la previsión perfecta está por verse.
Jon Shonk es investigador científico en la Universidad de Reading y es miembro asociado del Centro Nacional de Ciencia Atmosférica del Reino Unido. Este artículo se publicó por primera vez en The Conversation
