[Avante]

Modelos de Predicción

Hace ya unos cuantos años, y bastantes millas tierra adentro, conversaba con un banquero de inversión que, llegada su jubilación, había cenado con antiguos colegas, todavía en activo, a los que había expuesto su proyecto de dedicar algunas horas al día en montar algo propio. Me contaba que sus colegas en activo se sonreían, dando pocas probabilidades de éxito a moverse por esos derroteros por su cuenta y sin información privilegiada.

Y, hace menos tiempo y a bordo de un barco de lista tercera (pesca profesional), hablaba con su patrón sobre lo raro que estaba siendo el verano en el Mediterráneo y de lo difícil que, a veces, resulta acertar la meteo. Hablando con él sobre el “olfato” de los marinos (me refiero a los profesionales como él, nunca emplearía esa palabra para aficionados como yo), el patrón también se sonreía, al explicarme cómo, igual que para identificar puntos de pesca no se sitúa con sextante sino con GPS, para las previsiones meteo confían en los modelos meteo que, actualmente, eclipsan cualquier “olfato”.

Lo bueno es que, a diferencia de la “información privilegiada” a la que aludía el banquero, a día de hoy la información meteo es tremendamente asequible y poco menos que gratuita. Soy de los que disfrutan ocasionalmente de coger el sextante para tirar alguna recta de altura y, de la misma manera, de vez en cuando me gusta seguir el barómetro, mapas de isobaras e info meteo no procesada a la hora de calcular una previsión meteo. Ahora, comprenderé que, si a partir de lo anterior intento vender que tengo “olfato de marino”, que “mis previsiones” aciertan más que los modelos meteo o cosa similar, la carcajada de la gente que sabe se oirá a varias millas y, probablemente, reciba de esta taberna algún taburetazo. Afortunadamente -y especialmente para los profesionales- la ciencia ha avanzado.

Y con esto vamos a los modelos de previsión que son, básicamente, modelos matemáticos que intentan exprimir todo lo que de ciencia tiene la meteo para intentar darnos una previsión razonablemente fiable. En la actualidad, existen una gran cantidad de modelos accesibles; vamos a citar a algunos de los más habituales:

• GFS. Global Forecast System. Es el modelo más conocido y lo genera el instituto estadounidense NOAA. Da cobertura a todo el planeta, se actualiza cada 12h y cubre nada menos que 16 días; a cambio, es un modelo de escala sinóptica, es decir, de “malla grande”, con capas horizontales en el entorno inicial de 0.5º de latitud / longitud (esto es, el valor de una de sus dimensiones varía con la latitud). Está detrás de una proporción importante de las previsiones que utilizamos, fuera y dentro del mar, y es, por decirlo de alguna manera, el modelo “de toda la vida”. Desde hace unos 5 años, y con el objetivo de actualizar un tamaño de malla que comenzaba a quedarse obsoleto y mejorar su precisión, se ha reducido su malla de 0.5º a 0.25º, convirtiéndose en nuestra latitud en el “GFS 13Km” que podemos ver en distintas salidas de predicción.
  
  
• WRF. Weather Research & Forecasting. Desarrollado igualmente por la NOAA con fines de prevision e investigación, se lanzó como complemento al GFS y, de hecho, el modelo de cálculo es muy similar al anterior, al que en parte incorpora en sus predicciones. ¿En qué lo complementa? Fundamentalmente, en que es de mesoescala, es decir, de un tamaño de malla inferior al GFS; esto deriva, por un lado, en que su alcance geográfico y temporal es inferior: sólo unos pocos días vs. los 16 iniciales del GFS; a cambio, su precisión es superior - de lo contrario, no existiría razón de ser para crear un segundo modelo tan parecido, por método de cálculo, al primero.
  
  
• ECMWF. European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. La competencia europea del GFS, y el instituto en el que estamos representados a través de la AEMET. El modelo de cálculo es diferente (es uno de los pocos no hidrostáticos, esto es, considera altura en lugar de presión atmosférica), con una malla de mayor resolución que aquél.
  
  
• Hay muchos otros modelos, como Zephyr o los franceses ICON o AROME, que no desarrollaré porque, si ya en los anteriores he tenido que buscar las siglas en Google , sería más lo que debería buscar que lo que sé aportar sobre ellos. Son, en general, modelos de malla mucho más reducida que los anteriores, con mención de honor a AROME, que llega hasta una gran resolución de 1.25Km. Esto le da una gran precisión potencial, si bien limitada en ámbito geográfico y anticipación de la predicción, que apenas supera las 24h.

Y ahora viene la pregunta de oro: ¿Qué modelo elegir? La respuesta es que no lo sé pero sí podemos tener algunas pistas,

• En términos de cálculo / procesamiento del modelo, es difícil tomar una decisión puesto que, las pruebas que se han realizado sistematizando los outputs de los distintos modelos con la realidad posterior no arrojan diferencias demasiado evidentes. En los tres grandes, parece que el modelo de cálculo de ECMWF aventaja ligeramente al que comparten WRF y GFS, si bien de forma únicamente tendencial. Ahora, método de cálculo aparte, los modelos se diferencian en otros ámbitos donde sí hay diferencias, e importantes.
  
  
• El primero de ellos es la resolución de la malla: la precisión de las predicciones correlaciona claramente más con el tamaño de la malla que en el modelo de cálculo, y este tamaño tiene un impacto directo en la previsión. Debemos considerar que esta malla es tridimensional, y de espesor definido tanto horizontal como verticalmente. El impacto de la resolución horizontal es evidente, pero la vertical también define diferencias significativas. A modo de ejemplo, el GFS, sobre todo en su primera versión, muestra dificultades evidentes a la hora de considerar el efecto de cordilleras de tamaño importante, como los Alpes, ya que promediaba alturas cada 0.5º y eso le lleva a “aplanar” relieves que sí representan adecuadamente modelos de malla inferior. Lo mismo sucede con muchos otros elementos geográficos.
  
  
• El segundo ámbito en el que hay diferencias importantes es el temporal, tanto desde un punto de vista de periodo de predicción que abarca el modelo (cuanto más largo, menos preciso), como de algo tan sencillo y determinante como lo actualizada que esté la predicción. Cada modelo tiene tasas de refresco distintas y, frecuentemente, tener acceso a las más actualizadas es la variable que más discrimina entre las versiones de pago y gratuitas de algunas aplicaciones de previsión. En pocas horas -y más en un mar como el Mediterráneo-, una predicción puede evolucionar mucho, y es una variable que, estando casi siempre indicada, frecuentemente queda olvidada.

Uno de los muchos test de precisión comparativa de modelos, con un resultado bastante habitual: aunque sea por la mínima, el ECMWF tiende a imponerse.

Considerando lo anterior ¿qué tendría en cuenta a la hora de elegir un modelo u otro?

• En primer lugar, y coherentemente con lo que hemos visto, me iría claramente más a los números (tamaño de malla y última actualización) que al “apellido” del modelo o su web de visualización (Windguru, Windfinder, etc.). Puede fardar mucho opinar sobre si el Zephyr es mejor o peor que el ICON o el ECMWF pero, como hemos visto, cuando los modelos se enfrentan a pruebas sólidas, las diferencias entre uno y otro tienden a ser marginales… y, sin embargo, las diferencias entre tamaño de malla y refresco sí son muy relevantes.
  
  
• En segundo lugar, examinaría coincidencias entre modelos, y lo haría con la cabeza fría: muchas veces tendemos a fijarnos en el modelo que dice lo que queremos escuchar, y omitimos otros cinco modelos que dicen lo contrario. En estos casos, las coincidencias son un grado; de hecho, algunas páginas permiten realizar “modelos híbridos” que integran imputs de distintos modelos en los que el usuario puede elegir qué peso da a factores como tamaño de la malla, fecha de la última actualización, etc, realizando así un modelo personalizado. Es una herramienta a usar con prudencia, pero que nos ahorra hacer esa misma integración “de cabeza”.
  
  
• De la misma manera, y especialmente en el Mediterráneo, conviene descartar previsiones de más de 3-5 días. Como ya hemos visto, hay momentos del año y fenómenos (ej, la Tramontana) con los que es más fácil acertar pero, en nuestro mar, las previsiones a una o dos semanas vista vista suelen servir más para entretenernos (que no es poco) que para predecir con un mínimo de fiabilidad.
  
  
• Por último, evitemos siempre los entusiasmos excesivos a la hora de dar a cualquier parte una precisión de bisturí. Hay alguna ocasión en las que un role, la caída de las primeras gotas de agua o la llegada de un frente se se cumple prácticamente al minuto, pero si confiamos en que lo anterior es la norma, seguro que la vida nos tiene preparada alguna sorpresa Es importante evitar planificar las travesías confiando en “ventanas” meteo de pocas horas y, en general, huir de cualquier decisión que, para salir bien, dependa de que se cumpla con total precisión una ciencia que, por lo general, no lo es.

Con todo, y pese a su enorme utilidad en muchos ámbitos, hay que tener en cuenta que, ya no tanto por los modelos en sí, sino por su representación más habitual, es frecuente que éstos no aporten demasiada información sobre gran parte de los fenómenos convectivos que hemos tratado en este hilo. En realidad, y pese a su gran avance en muchos ámbitos, en otros como previsión de chubascos -por irnos al fenómeno más habitual y menos “exótico” de los que hemos tratado- muchas de las salidas de estos modelos no superan demasiado al habitual “posibilidad de aguaceros y tormentas” que llevamos leyendo en boletines que ya se radiaban hace unas cuantas décadas.

Por eso, nuestro último “capítulo” girará en torno a modelos específicos de actividad convectiva