viernes, 24 de enero de 2020 05:23
Sociedad

​Los meteorólogos ven posible predecir el tiempo con diez días de antelación

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Adelantar la predicción del tiempo hasta diez días, o predecir cambios climáticos cuatro semanas antes y anomalías a escala global hasta con un a año de antelación son algunas de las mejoras al alcance de la investigación meteorológica si amplia su capacidad científica, tanto observacional como computacional, en el futuro inmediato, según ha asegurado el astrofísico Francisco Valero Rodríguez, al tomar posesión de su plaza de Académico Correspondiente de la Sección de Ciencias Experimentales, de la Real Academia de Doctores de España (RADE).


En este sentido, Rodríguez ha explicado que la atmósfera terrestre, con sus 40 kilómetros de espesor, que gira con una esfera irregular de 12.800 kilómetros de diámetro a 1.600 kilómetros por hora y está compuesta por gases muy variados y reactivos que calienta un enorme reactor nuclear situado a millones de kilómetros, es un sistema de imposible control directo e inabordable tratamiento matemático. "Hemos de recurrir a su modelización numérica, nuestro laboratorio virtual, con un conjunto de algoritmos enorme para determinar su estado, comportamiento y evolución, lo que constituye un gran desafío, siempre en las fronteras del conocimiento", ha añadido.


Valero, catedrático del Departamento de Física de la Tierra, Astronomía y Astrofísica, de la Universidad Complutense, y colaborador del Centro de Astrobiología (INTA-CSIC), donde participa en misiones a Marte, como la REMS-Curiosity, ha indicado que, a pesar de las continuas mejoras de las predicciones meteorológicas realizadas con los modelos numéricos, hay que rendirse a la evidencia de la imposibilidad de hacer predicciones precisas más allá de un cierto límite, que viene determinado por: las imperfecciones de los modelos numéricos que simulan la atmósfera, ligadas a la computabilidad; las incertidumbres inherentes a las medidas efectuadas para determinar el estado inicial de la atmósfera y el carácter no lineal intrínseco del modelo.


EN LAS FRONTERAS DEL CONOCIMIENTO


En todo caso, Valero ha subrayado que si se extrapolan las tendencias actuales, se ve que los modelos numéricos globales han ido aumentando su tasa de alta resolución (16 kilómetros) de forma exponencial durante decenios y su capacidad predictiva a un ritmo constante de un día cada diez años. "Aunque resulta aventurado extrapolar ambas tendencias hasta 2030, si lo hiciéramos, nos llevarían a una reducción del tamaño de malla horizontal de hasta un kilómetro, y un aumento de capacidad predictiva adicional de dos días, respectivamente", ha precisado.


Asimismo, ha destacado que "la investigación meteorológica se encuentra en las fronteras del conocimiento" y su evolución pasa por adoptar "los nuevos sistemas de predicción numérica metereológica a un modelo terrestre global; así como la asimilación de datos meteorológicos".


"Con ello, la capacidad predictiva mejorará, sin duda, permitiendo avances realmente notables, no solo en el medio plazo, hasta diez días de adelanto, sino en las escalas mensual y estacional --ha añadido--. Y, no solo esto, si conseguimos desarrollar una aproximación sólida, conseguiremos también predecir patrones a gran escala, y, lo que es más difícil, transiciones de regímenes del tiempo o climáticos hasta con cuatro semanas de adelanto y anomalías a escala global hasta con un año de antelación, y de la meteorología de otros planetas".


Para Valero, ese futuro exige avanzar en el conocimiento científico y en las capacidades observacional y computacional, ya que la supercomputación es la responsable de hacer andar los modelos numéricos, con un laboratorio de simulación y de previsión. "La capacidad científica observacional y la computacional son los mejores aliados para construir mejores modelos predictivos y constituyen complementos ineludibles para explicar los fenónemos meteorológicos; y su perfeccionamiento contribuirá a una ciencia meteorológica más sólida, extensa y una mayor utilidad científica y de aplicación", ha concluido.

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