EL SISTEMA DE PREDICCIÓN POR CONJUNTOS PARA EL CORTO PLAZO DEL INM (SREPS)

Autores/as

  • José Antonio García-Moya Instituto Nacional de Meteorología
  • Alfons Callado Instituto Nacional de Meteorología
  • Carlos Santos Instituto Nacional de Meteorología
  • Daniel Santos Muñoz Instituto Nacional de Meteorología
  • Juan Simarro Instituto Nacional de Meteorología

Resumen

La atmósfera es un sistema altamente no lineal que presenta una conducta caótica. Esto hace que la predecibilidad, o sea, la capacidad de la atmósfera de ser predicha, varíe de unas situaciones a otras. De acuerdo con la teoría de Lorenz del caos atmosférico, según que el estado presente de la atmósfera se encuentre más o menos lejos de sus atractores así será la predecibilidad.
 
La historia de la predicción numérica del tiempo se ha basado en la integración de modelos que representan las ecuaciones diferenciales que simulan el comportamiento de la atmósfera. Sin embargo, en los últimos años se ha comprobado como la calidad de estos modelos tenía un comportamiento asintótico, es decir, cada vez es más difícil mejorar la calidad de los modelos.
 
En los años 80 el Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo (ECMWF) empezó a estudiar el tema de la predecibilidad de la atmósfera y de cómo podía medirse ésta. Se empezaron a hacer experimentos con conjuntos de integraciones del modelo numérico que partían de estados iniciales ligeramente diferentes unos de otros. El resultado es una población de modelos con los que se hacer predicciones de parámetros meteorológicos en forma probabilística.

Citas

(1) D. Hou, E. Kalnay, K. Droegmeier, 2001: Objective Verification of the SAMEX '98 Ensemble Forecasts

(2) T. N. Palmer et al., 2004: Development of a european multimodel ensemble system for seasonalto-interannual prediction (DEMETER)

(3) E. Kalnay, 2003: Atmospheric Modeling, Data assimilation and predictability, Cambridge University Press. (4) I. T. Jolliffe, D. B. Stephenson, 2003: Forecast Verfication.

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Publicado

2020-03-14