¿Mañana lloverá o hará sol? Mejores datos y más potencia informática han hecho que los pronósticos meteorológicos sean más precisos.
¿Pero no parece que, a pesar de las promesas de un verano soleado, todavía tendremos que hacer planes de contingencia para las actividades bajo techo? ¿Por qué es tan difícil predecir el tiempo? Le hemos preguntado a Nikolaos Kourentzes, investigador de pronósticos de la Universidad de Skövde.
Con una mayor potencia informática y buenos datos, los pronósticos meteorológicos han mejorado. Pero no son infalibles. Nikolaos Kourentzes es profesor de informática en la Universidad de Skövde y experto en previsión.
Ha ayudado al Fondo Monetario Internacional a desarrollar herramientas de pronóstico para fijar tasas de interés y también ha trabajado con modelos climáticos y modelos estadísticos meteorológicos más simples para aplicaciones en energía renovable.
Él cree que debemos considerar lo que esperamos de los pronósticos. Los pronósticos a corto plazo suelen basarse en grandes modelos de simulación del tiempo. Estos pueden mostrar cómo las diferentes partes de los sistemas climáticos interactúan y se afectan entre sí. Sin embargo, esta información generalmente se resume en unos pocos datos clave para nosotros, los aficionados al clima, como la temperatura y las precipitaciones.
Los pronósticos pueden mostrar con precisión varios datos meteorológicos como la radiación solar, el viento y la presión del aire, pero si predicen ligeramente mal la temperatura, muchas personas descartan todo el pronóstico.
El tiempo es una experiencia personal para muchos y, como aficionados al tiempo, carecemos de definiciones y métricas precisas. ¿Cuántas gotas de lluvia se necesitan para que lo consideres lluvioso? Lo ilustra con un ejemplo.
"Soy de Grecia, e incluso una pequeña lluvia es demasiada, así que diría que llueve en Suecia. Pero también he trabajado en Inglaterra, y mis colegas allí probablemente dirían que el clima en Suecia es muy seco y hermoso. Mi punto es que sin mediciones bien definidas que podamos seguir, la experiencia personal jugará un papel importante cuando hagamos declaraciones sobre la precisión de los pronósticos meteorológicos".
Por tanto, las previsiones son mejores de lo que pensamos. Además, como ocurre con todos los pronósticos, tendemos a recordar más vívidamente los incorrectos, como cuando el mal tiempo arruina un almuerzo al aire libre planeado. Los días previos, cuando estamos ocupados con el trabajo u otras actividades, las previsiones pueden ser muy precisas sin que nos demos cuenta.
Modelos complejos
Otro aspecto a considerar es la complejidad de los modelos de simulación. Los sistemas meteorológicos son caóticos y nuestra comprensión de la física detrás de ellos aún es incompleta. Los pequeños errores pueden tener impactos significativos con el tiempo.
"Los errores pueden introducirse fácilmente en los modelos de simulación. Debido a que son modelos grandes y sistemas caóticos, los pronósticos a corto plazo son confiables, pero a medida que pasa el tiempo, el pequeño error al principio puede causar que los pronósticos no funcionen a largo plazo".
La potencia informática y los datos satelitales han hecho maravillas con la calidad de los pronósticos meteorológicos, pero para obtener buenos pronósticos a largo plazo, es posible que se necesiten otros modelos:modelos que, además de la física, se basen en la inteligencia artificial y las estadísticas sobre cómo tiende a comportarse el clima. .
Para obtener pronósticos aún mejores en el futuro, Kourentzes cree que los pronosticadores del tiempo y los pronosticadores "habituales" deben reunirse y colaborar. La investigación periódica sobre pronósticos rara vez se ocupa de pronósticos meteorológicos porque se considera una cuestión que incumbe a los físicos más que a los estadísticos. Él cree que la verdad probablemente se encuentre en algún punto intermedio.
"Deberíamos cerrar esta brecha en la comunidad de investigación. Actualmente, los dos grupos no se entienden en lo que respecta a la jerga y los métodos de modelado. Con nuestra experiencia respectiva, más potencia informática, IA y una mejor comprensión de la física, puedo Estoy convencido de que podemos hacer previsiones aún mejores en el futuro."
Proporcionado por la Universidad de Skövde
