Las predicciones meteorológicas han mejorado mucho en los últimos años. De hecho, se considera que la información facilitada a cinco días es ahora tan fiable como los boletines a dos días que se elaboraban hace veinte años.

Sin embargo, mirar por la ventana para ver qué tiempo hace sigue siendo una rutina habitual para muchas personas. Porque si algo tenemos más o menos asumido es que el tiempo es sumamente caprichoso y muestra peculiaridades locales que muchas veces no son contempladas por los pronósticos meteorológicos.

Pero algo está cambiando en la disponibilidad de información a escala local: la predicción meteorológica inmediata o nowcasting empieza a mostrar su verdadero potencial.

Predicciones meteorológicas, ciencia y tecnología para averiguar qué tiempo hará

Una predicción meteorológica se puede definir, en general, como la aplicación de tecnologías y métodos científicos que permiten definir los valores esperados para las distintas variables meteorológicas en el futuro y para una localización dada. Las predicciones se basan en metodologías objetivas (modelos numéricos de predicción, por ejemplo), realizándose posteriormente una interpretación o previsión, que es lo que suele llegar al público en general.

No obstante y dependiendo del período de tiempo en el que se enfocan, se pueden distinguir distintos tipos de predicciones (1):

  • Inmediata (o nowcasting), de 0 a 2 horas de antelación (algunas publicaciones amplían el plazo hasta 6 horas).
  • Muy corto plazo, hasta 12 horas.
  • Corto plazo, entre 12 y 72 horas.
  • Medio plazo, de 72 a 240 horas.
  • Ampliado, de 10 a 30 días.
  • Largo plazo, entre 30 días y 2 años.
  • Climática, más de 2 años.

Y de entre las citadas, es justamente la primera, la predicción meteorológica inmediata, una de las que mayor interés despierta. Uno de los motivos, el número de episodios de clima extremo y meteorológicos, que han crecido un 35% desde 1990 (2).

¿Qué es la predicción meteorológica inmediata o nowcasting?

El término nowcasting, resultante de unir “now” y “forecasting”, fue definido originalmente a finales de la década de 1970 por Keith Browning (3). Consiste en la descripción detallada del tiempo actual junto con la predicción de cambios que se pueden esperar en las siguientes horas y es muy útil ante fenómenos tales como (4):

  • Tormentas, incluyendo manifestaciones asociadas como rayos, granizo, viento dañino, fuertes precipitaciones, tornados, etc.
  • Fuertes precipitaciones que pueden desencadenar inundaciones repentinas, también conocidas como inundaciones relámpago o flash floods.
  • Vendavales.
  • Episodios de niebla que puedan condicionar la visibilidad.
  • Fenómenos vinculados al período invernal (nieve, aguanieve, lluvia helada o engelante, hielo, etc.).

La información obtenida se caracteriza, asimismo, por una resolución espacial muy elevada, de entre 0,5 a 1 km2 (5, 6).

Aplicaciones de la predicción del tiempo inmediata

Estos pronósticos inmediatos tienen múltiples aplicaciones. Así, Wapler, de Coning & Buzzi (4) destacan las siguientes:

  • Aviación, donde el nowcasting puede emplearse para la detección de tormentas localizadas o vientos descendentes, también conocidos como cizalladuras.
  • Mantenimiento de carreteras durante el invierno, pudiendo llevar a cabo operaciones preventivas para aumentar la seguridad en la conducción.
  • Predicciones marítimas que pueden poner en riesgo la navegación.
  • Pronósticos hidrológicos, especialmente para cuencas con tiempos de respuesta cortos como pueden ser los valles de las zonas montañosas.
  • Alertas tempranas dirigidas al público en general.
  • Operaciones relacionadas con la protección civil y los episodios de eventos climáticos de gran impacto.
  • Producción de energía renovable, con una creciente demanda de pronósticos relacionados con el viento y la irradiación solar.

A estas aplicaciones también se pueden añadir otras recogidas en diversas publicaciones. Los parques eólicos, por ejemplo. Los rayos pueden ocasionar daños sobre aerogeneradores y una predicción inmediata puede ayudar a reducir las consecuencias (7). Asimismo, algunas de estas utilidades forman parte de los “servicios urbanos integrados” (8), cuyo objetivo es reducir el riesgo de desastres.

Como puedes observar, la emisión de alertas tempranas por meteorología extrema es uno de los principales beneficios. No en vano, disponer de información meteorológica detallada puede ayudar a mejorar la capacidad de respuesta y la toma de decisiones.

De hecho y teniendo en cuenta la evolución que están experimentando este tipo de avisos, de una simple comunicación del tiempo que hará a la predicción basada en el impacto esperado, es posible que la implementación de aplicaciones basadas en la predicción inmediata aumente en los próximos años.

La ciencia y tecnología que subyacen tras el nowcasting

¿Qué es necesario para obtener una predicción meteorológica inmediata? Datos, millones de datos que se obtienen de recursos tales como (9):

  • Observaciones en superficie, obtenidas a través de diversos instrumentos meteorológicos o reportadas por observadores físicos.
  • Observaciones del aire superior, que se consiguen mediante globos meteorológicos o aviones.
  • Satélites orbitales.
  • Sistemas de detección de rayos.
  • Radares meteorológicos.

Los métodos de predicción inmediata del tiempo más sofisticados y precisos se basan en la combinación de múltiples sistemas de observación. De este modo, un sistema para predecir la ocurrencia de tormentas podría apoyarse en:

  • Información satelital, monitorizando líneas de cúmulos (líneas de convergencia) y su crecimiento.
  • Radares, identificando tormentas eléctricas (intensidad, movimiento y relación con las líneas de convergencia).
  • Sistemas de detección de rayos.
  • Sistemas de medición de la temperatura del aire superior, humedad y vientos (obtención de perfiles verticales).
  • Estaciones meteorológicas de superficie para vigilar cambios en la estabilidad atmosférica.

Una vez obtenidos los datos, el siguiente paso es procesarlos. Las metodologías varían desde la simple extrapolación de la información de los radares hasta sistemas mucho más complejos en los que se emplean algoritmos y visualizaciones para generar modelos numéricos de predicción.

Este ámbito del procesamiento de la información no es ajeno a la revolución tecnológica de los últimos años. Así, la introducción de avances tales como la inteligencia artificial está mostrando nuevas posibilidades de desarrollo. El proyecto “Machine Learning for Precipitation Nowcasting from Radar Images”, impulsado por Google y que se materializa en el modelo MetNet, es un claro ejemplo. Gracias a las redes neuronales y el procesamiento automático de imágenes de radares Doppler, se puede obtener una predicción de lluvia futura en unos pocos segundos y con una resolución de 1 km, mejorando, por ejemplo, los modelos empleados por la NOAA.

¿Qué papel desempeñan las estaciones meteorológicas automáticas?

Las estaciones meteorológicas automáticas, uno de los equipos que ofrecemos desde Arantec, tienen un papel relevante en la obtención de pronósticos inmediatos. Es cierto que presentan ciertas limitaciones para alertar sobre fenómenos muy concretos, como se puede ver en la tabla adjunta (haz clic sobre ella para ampliarla), elaborada a partir de datos de la WMO (9). Pero una red de estaciones de superficie densa, con una instalación cada 10 km, por ejemplo, puede proporcionar información localizada muy útil sobre las condiciones meteorológicas.

No obstante, las estaciones meteorológicas automáticas adquieren un especial valor durante la verificación. Este proceso es necesario para evaluar la calidad de las predicciones, determinar sus fortalezas y debilidades e implementar las mejoras oportunas (4). De hecho se considera que es imposible llevar a cabo este análisis sin observaciones relevantes procedentes de diferentes fuentes.

Conclusión

1700 millones. Ese es el número de personas afectadas durante la última década por episodios de clima extremo, fenómenos que, como apuntábamos al inicio del artículo, van en aumento.

La preparación anticipada y los sistemas de alerta temprana son claves para hacer frente a estos eventos y los pronósticos del tiempo son fundamentales para activar los protocolos de actuación. Pero, ¿cuál es el elemento imprescindible para poner en marcha estos mecanismos y contribuir a salvar vidas? Datos, como los que proporcionan las estaciones meteorológicas de Arantec.

Fuentes consultadas:

  • (1) Organización Meteorológica Mundial (2020). Manual del Sistema Mundial de Proceso de Datos y de Predicción: Anexo IV al Reglamento Técnico de la OMM. Ginebra: OMM (2019). ISBN  978-92-63-30485-8 
  • (2) International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies (2020).  World Disasters Report 2020. Geneva: IFRC (2020). ISBN 978-2-9701289-5-3. Disponible en https://media.ifrc.org/ifrc/world-disaster-report-2020
  • (3) Browning, K. A. (1980). Review Lecture: Local Weather Forecasting. Proceedings of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 371(1745), 179–211. doi:10.1098/rspa.1980.0076 
  • (4) Wapler, K., de Coning, E., & Buzzi, M. (2019). Nowcasting. Reference Module In Earth Systems And Environmental Sciences. doi: 10.1016/b978-0-12-409548-9.11777-4
  • (5) Heuvelink, D., Berenguer, M., Brauer, C., & Uijlenhoet, R. (2020). Hydrological application of radar rainfall nowcasting in the Netherlands. Environment International, 136, 105431. doi: 10.1016/j.envint.2019.105431
  • (6) Franch, G., Maggio, V., Coviello, L., Pendesini, M., Jurman, G., & Furlanello, C. (2020). TAASRAD19, a high-resolution weather radar reflectivity dataset for precipitation nowcasting. Scientific Data, 7(1). doi: 10.1038/s41597-020-0574-8
  • (7) Mostajabi, A., Finney, D., Rubinstein, M., & Rachidi, F. (2019). Nowcasting lightning occurrence from commonly available meteorological parameters using machine learning techniques. Npj Climate And Atmospheric Science, 2(1). doi: 10.1038/s41612-019-0098-0
  • (8) Baklanov, A., Cárdenas, B., Lee, T., Leroyer, S., Masson, V., & Molina, L. et al. (2020). Integrated urban services: Experience from four cities on different continents. Urban Climate, 32, 100610. doi: 10.1016/j.uclim.2020.100610
  • (9) World Meteorological Organization (2017). Guidelines for Nowcasting Techniques. Geneva:WMO. ISBN 978-92-63-11198-2

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