Los pronósticos meteorológicos y los estudios climáticos modernos se basan en gran medida en simulaciones informáticas que implementan modelos físicos. Estos modelos deben realizar predicciones coherentes a gran escala, pero también deben incluir suficientes detalles a pequeña escala para ser relevantes y viables. Dada la enorme complejidad física de los sistemas meteorológicos y el clima, simulación estocástica realista de eventos hidroambientales en el espacio y el tiempo, como la lluvia, es un desafío importante.

Un enfoque estadístico es una alternativa natural para describir la enorme variabilidad de los sistemas meteorológicos y el clima. Los modelos estadísticos son más fáciles de usar y no requieren recursos computacionales masivos y, por lo tanto, brindan a los científicos y a los tomadores de decisiones información operativa, herramientas fáciles de usar para estudiar problemas urgentes relacionados con el clima. Sin embargo, Los modelos estadísticos suelen hacer supuestos simplificadores.

Aunque estas suposiciones pueden hacer que la tarea de modelado sea más manejable, también conducen a una divergencia adicional de los sistemas físicos que pretenden representar. Papalexiou y col. describen mejoras en el marco de la denominada Solución de modelado estocástico completa (CoSMoS) que introduce una generalidad significativamente mayor para una amplia gama de simulaciones hidroambientales.

Una adición importante es la compatibilidad con campos de velocidad que varían espacialmente. Estos campos de velocidad gobiernan el movimiento de paquetes de fluido, como aire o agua, en toda la región simulada. Tales gradientes son de naturaleza extremadamente común; la expansión del aire a medida que se calienta, por ejemplo, crea un patrón de velocidad divergente hacia afuera. Similar, la rotación de un huracán o un tornado requiere un campo de velocidad que se curva en el espacio.

Los autores también describen el manejo de la anisotropía, en el que las propiedades del proceso físico pueden variar no solo con la distancia desde un punto de referencia sino también con la dirección. Combinando anisotropía con campos de velocidad que varían espacialmente, una simulación puede reproducir fenómenos meteorológicos complejos, como tormentas o la estructura giratoria y en espiral de un huracán.

Después de presentar estos avances, los autores demuestran su potencial a través de una serie de experimentos numéricos. Estas simulaciones ilustran la amplia variedad de estructuras fluidas y patrones de evolución que una plataforma de este tipo puede ofrecer. Sin embargo, los desafíos permanecen, incluyendo los altos costos computacionales de simular grandes estructuras a alta resolución y la necesidad de desarrollo de modelos adicionales con el objetivo de simulaciones a escala global.

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de Eos, alojado por la American Geophysical Union. Lea la historia original aquí.