Modelos de Previsão Numérica, Entidades, Novidades

RMira

Nimbostratus
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Dos modelos a que temos acesso, qual (quais) pensam ser os mais acertados? Porque motivo referenciamos sempre o GFS e o ECMWF em deterimento de outro modelos? Qual o factor que deve determinar a nossa escolha? Porque razão não recorremos tão regularmente ao JMA, ao GEM, ao NOGAPS, ao UKMO, etc?
 

Vince

Furacão
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23 Jan 2007
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Porque o americano GFS é um dos principais, tem 4 run's diárias, e sobretudo porque é o único que tem todo o output disponível gratuitamente para todos. O europeu ECMWF é considerado o melhor (por estudos/verificação e não simples opinião), os próprios americanos fazem-lhe muitos elogios e até tem pedido ajuda para melhorar o deles. O UKMO também é bastante respeitado, provavelmente o 2º melhor global. O CMC e NOGAPS são aceitáveis.

Mas todos os modelos são necessários, mesmo sendo uns melhores que outros. As diferenças ou mesmo as "manias" de cada um são positivas. Um meteorologista experiente sabe tirar partido dessas especificidades e comportamentos e conforme a situação tirar partido do que uns e outros dizem.


Não te esqueças também dos modelos de mesoescala como o Hirlam, Aladin, WRF, MM5, etc que também são fundamentais.


Alguns links sobre modelos, história e evolução:

http://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_weather_prediction
http://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_forecasting
 

RMira

Nimbostratus
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24 Nov 2006
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Porque o americano GFS é um dos principais, tem 4 run's diárias, e sobretudo porque é o único que tem todo o output disponível gratuitamente para todos. O europeu ECMWF é considerado o melhor (por estudos/verificação e não simples opinião), os próprios americanos fazem-lhe muitos elogios e até tem pedido ajuda para melhorar o deles. O UKMO também é bastante respeitado, provavelmente o 2º melhor global. O CMC e NOGAPS são aceitáveis.

Mas todos os modelos são necessários, mesmo sendo uns melhores que outros. As diferenças ou mesmo as "manias" de cada um são positivas. Um meteorologista experiente sabe tirar partido dessas especificidades e comportamentos e conforme a situação tirar partido do que uns e outros dizem.


Não te esqueças também dos modelos de mesoescala como o Hirlam, Aladin, WRF, MM5, etc que também são fundamentais.


Alguns links sobre modelos, história e evolução:

http://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_weather_prediction
http://en.wikipedia.org/wiki/Ensemble_forecasting

Muito obrigado pela explicação Vince. Fiquei esclarecido. Realmente é pena o que acontece com o ECMWF e com outros modelos que não temos hipótese de visualizar todo o conteúdo.

Tenho a ideia que a média dos modelos é dos melhores apontamentos desde que não haja uma grande disparidade de resultados. Neste caso penso (não sei se estou correcto, corrige-me se estiver errado) que a curto prazo (3/4 dias) o ideal será olhar mais à média do que apenas a um dado de um modelo específico seja qual ele for.
 

rozzo

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11 Dez 2006
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A curto prazo ajuda muito olhar para modelos de pequena escala.. modelos regionais, tipo ALADIN, MM5.. problema é que não há muitos destes disponíveis ao publico.. apesar de o MM5 ser disponivel por muitas entidades, a mim parece-me pelo que tenho visto, que não será o melhor.. ou pelo menos que será muito sensível as opções utilizadas por quem o corre, e tenho visto bastantes maus resultados.. para curto prazo e boas resoluções o modelo ALADIN (por ter trabalhado com ele) parece-me bastante aceitável, mas não é mt acessível ao publico infelizmente.. na pagina do IM há alguns produtos, mas poucos...

como disse o Vince, para maior escala, e portanto já para também médio prazo, o ECMWF e o GFS parecem ser realmente bastante razoáveis, tendo o GFS a vantagem de ter tudo disponivel ao publico
 

Vince

Furacão
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23 Jan 2007
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Neste caso penso (não sei se estou correcto, corrige-me se estiver errado) que a curto prazo (3/4 dias) o ideal será olhar mais à média do que apenas a um dado de um modelo específico seja qual ele for.

Sim, eu sigo modelos há pouco mais de que um ano, com o tempo tenho olhado cada vez mais para os ensembles, e para o conjunto dos 4 run's do GFS por exemplo, em vez de ficar muito entusiasmado com uma run isolado. A mais do que 3 ou 4 dias o ensemble é fundamental. Comparo também com outros modelos. Uma grande limitação que eu encontro em sites como o wetterzentrale e outros é não disponibilizar os mapas das 4 run's, a mais recente e as 3 anteriores, para seguirmos e compararmos a evolução. Alguns sites americanos fazem isso e é bastante útil.

Mas lá está, nós por exemplo de ensembles do europeu não temos acesso a nada .... Só um "Access denied" :)
Já para não falar dum simples metograma para um determindo local... quanto mais dum ensemble para esse local.
 

Vince

Furacão
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23 Jan 2007
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a curto prazo ajuda mt olhar para modelos de pequena escala.. modelos regionais, tipo ALADIN, MM5.. problema é que nao ha mts destes disponiveis ao publico.. apesar de o MM5 ser disponivel por mtas entidades, a mim parece-me pelo que tenho visto, que nao sera o melhor.. ou pelo menos que sera mt sensivel as opçoes utilizadas por quem o corre, e tenho visto bastantes maus resultados.. para curto prazo e boas resoluçoes o modelo ALADIN (por ter trabalhado com ele) parece-me bastante aceitavel, mas nao é mt acessivel ao publico infelizmente.. na pagina do IM ha alguns produtos, mas poucos...

Sobre os modelos como o Hirlam e Aladin, é a minha opinião também. Eu infelizmente do Aladin quase nada conheço, o que está no site do IM mal olho para ele porque só tem temperatura e vento. Mas olho bastante para o HIRLAM que está no site do INM espanhol, gosto muito da previsão de precipitação dele. Penso que com o tempo o nosso IM é capaz de disponibilizar mais qualquer coisita do Aladin e com uns mapas mais bonitinhos :)

Quanto ao MM5, curiosamente também tenho a mesma ideia que tu. Fiquei com má impressão dele precisamente aqui no forum, não costumo olhar para ele mas de vez em quando alguns foristas colocam uma animação do mesmo, e das últimas vezes que isso sucedeu falhou quase sempre de forma brutal. A última foi a quando daquela instabilidade provocada pela depressão em Marrocos que tinha um cheirinho tropical. Acho que fo o forista "Tornado" que pôs uma animação da precipitação do MM5 e aquilo era um diluvio no Algarve...

Por outro lado, acho que foi o Rog que aqui há uns tempos me mostrou um output dum modelo qualquer para a Madeira, e penso que é baseado no MM5, e os resultados lá são interessantes, pois o output dum modelo global como o GFS na Madeira é muitas vezes quase irrelevante, não serve para nada, dado as muitas particularidades da Madeira. Mas agora não tenho aqui o link para esse output da Madeira. Deve depender muito da configuração do domínio do modelo, a assimilação de dados, etc, o modelo só por si não faz milagres.
 

olheiro

Cumulus
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18 Nov 2007
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Santo Estêvão - Santarém
Dos modelos a que temos acesso, qual (quais) pensam ser os mais acertados? Porque motivo referenciamos sempre o GFS e o ECMWF em deterimento de outro modelos? Qual o factor que deve determinar a nossa escolha? Porque razão não recorremos tão regularmente ao JMA, ao GEM, ao NOGAPS, ao UKMO, etc?


alguém me pode disponibilizar o endereço do site do GFS por favor?. Desde já
obrigado.
 

Minho

Cumulonimbus
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Estremoz (401 metros)
MASS - Mesoscale Atmospheric Simulation System

El MASS es un modelo de área limitada desarrollado por Meso Inc. y Meteosim SL que permite predecir las circulaciones atmosféricas de mesoescala. Gran parte de los productos que ofrece Meteosim se basan en el modelo meteorológico MASS. El MASS (Mesoscale Atmospheric Simulation System) está disponible en versión hidrostática y no hidrostática, y permite la realización de predicciones meteorológicas de alta fiabilidad con un horizonte de predicción de hasta 72 horas. Al tratarse de un modelo de área limitada, el MASS necesita como condiciones iniciales y de contorno las salidas de modelos de escala global como el Global Forecast System (NCEP/NCAR) o bien el modelo del ECMWF. El modelo MASS resuelve las ecuaciones primitivas de la atmósfera basándose en los principios de conservación del momento, la masa, la energía y la ley de los gases ideales.
El MASS está capacitado para realizar múltiples simulaciones anidadas en las que las salidas del modelo de las mallas de mayor escala son utilizadas como estimación previa y condiciones de contorno de las mallas de menor escala. Las escalas típicas de resolución espacial del MASS hidrostático son de entre 50 y 5 km, llegando a resoluciones de 1 km o inferiores en el caso de simulaciones con dinámica no hidrostática. Con el objetivo de modelizar los intercambios de energía, momento y masa entre la superficie de la tierra y la atmósfera, el MASS incorpora un conjunto de parametrizaciones que resuelven cuestiones como los intercambios de energía (radiación) con la superficie, la capa límite planetaria (turbulencia, difusión), la hidrología de la superficie, los cambios de fase del agua y la convección.
La fiabilidad del modelo meteorológico MASS como herramienta de previsión del tiempo ha motivado su utilización de manera totalmente operativa por empresas nacionales como Televisió de Catalunya, el Servei Meteorològic de Catalunya, el Cuerpo de Bomberos de la Generalitat de Catalunya, Borrasca SL, ENCE y DESAFIO ESPAÑOL 2007, entre otros. Del mismo modo, el uso del MASS ha permitido a Meteosim desarrollar servicios específicos para el Institut Català de l'Energia, Iberdrola, Endesa Cogeneración y Renovables y otras empresas e instituciones internacionales como Aviabag Météorem, la NASA, la Armada de los EEUU o el Fondo Monetario Internacional.
Varias universidades y centros de investigación utilizan Meteosim como fuente segura y fiable de datos meteorológicos, especialmente en lo referente a las salidas del modelo meteorológico MASS.

Link: Meteosim Truevim
 
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vitamos

Staff
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11 Dez 2007
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Estarreja
Modelos, Entidades e Sites de Previsão

Ultimamente têm surgido dúvidas quanto a algumas fontes de informação meteorológica. Por exemplo falou-se no fnmoc como modelo de previsão; no entanto, ao consultar a página do mesmo verifiquei a existência de mapas relativos a dois modelos: Um bem conhecido nosso o GFS e um outro NGP.
Por outro lado e em vários tópicos se tem questionado onde vão os sites de previsão buscar as suas informações e quando fazem as actualizações à informação disponibilizada...

O que pretendo neste tópico é que quem souber disponibilize a informação que souber relativamente aos modelos existentes, baseado se possível em informação confirmada:

1 - Quais as entidades que gerem os diferentes modelos de previsão.

2- Quais os modelos de previsão que o são EFECTIVAMENTE.

3- De onde são retiradas as informações (sempre que tal for possível de fazer) dos principais sites de previsão meteorológica (ex: freemeteo, accuweather...)

4- Quando são feitas as actualizações das entidades referidas em 3.

Obrigado desde já a todos pela informação que consigam disponibilizar :)
 

Pico

Cirrus
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5 Jun 2008
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Açores
Re: Modelos, Entidades e Sites de Previsão

Bem no que se refere á minha casa posso dizer o seguinte :D

"As previsões de tempo apresentadas nesta página são obtidas a partir de simulações realizadas por um modelo numérico de previsão de tempo, designado Weather Research and Forecasting (WRF). Este modelo é desenvolvido por um conjunto de entidades de índole operacional e de investigação nos Estados Unidos da América e é actualmente uma referência em termos de modelação numérica de mesoscala em muitos países. O WRF foi instalado e tornado operacional pelo Grupo de Meteorologia e Climatologia da Universidade de Aveiro (CliM@UA).

O WRF é aplicado em três configurações diferentes, para Portugal continental, Açores e Madeira. Para Portugal Continental foi configurado com dois domínios aninhados (ver Figura), em que o primeiro domínio (D1) inclui grande parte da Península Ibérica e uma área considerável do oceano Atlântico e mar Mediterrâneo vizinhos. O segundo domínio (D2) cobre a totalidade do território de Portugal continental. As resoluções horizontais do D1 e D2 são 25 km e 5 km, respectivamente. A configuração para as previsões da Ilha da Madeira é feita também com dois domínios, com resoluções horizontais de 25 km e 5 km, para o domínio 1 e dopmínio 2, respectivamente. Devido à grande dispersão espacial do arquipelago dos Açores, a configuração é de um domínio pai, qua abrange toda a área do arquipelago, com um resolução espacial de 25 km, e três domínios nest, para os grupos ocidental, central e oriental, todos com uma resolução espacial de 5 km. Nestas três configurações todos os domínios estão configurados com 27 níveis verticais e "comunicam" entre si nos dois sentidos (two-way nesting). As condições iniciais e de fronteira utilizadas pelo WRF consistem nas previsões previamente realizadas pelo modelo global de previsão de tempo designado Global Forecasting System (GFS). O GFS opera com uma resolução horizontal elevada de 0.5° latitude X 0.5° longitude (aproximadamente 40 km na nossa região). As previsões meteorológicas são actualizadas quatro vezes por dia. "


Sitio consultado:
http://climetua.fis.ua.pt/main/notas_exp.htm
 

ct5iul

Nimbostratus
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27 Mar 2008
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Lisboa Ajuda (110m)
Previsão Numérica

A atmosfera é observada em locais distribuídos irregularmente por toda a Terra e, embora algumas das observações sejam sinópticas, muitas são realizadas a horas diferentes, ditadas pelos voos dos aviões e as órbitas dos satélites. Por contraste, os computadores de previsão do tempo têm que começar com valores sinópticos do vento, pressão, temperatura e humidade, numa malha regular de localizações horizontais, conhecida como rede de pontos, e num conjunto fixo de níveis na vertical. Exactamente o modo como os valores sinópticos da rede de pontos são calculados a partir das medições que foram reunidas – processo conhecido por análise – é a parte importante da história que vem a seguir.
Desde que a análise tenha terminado torna-se possível aplicar equações matemáticas que representam todos os processos físicos que interessam, e assim, calcular a modificação que ocorrerá em cada valor de cada ponto da rede num intervalo de tempo curto chamado incremento de tempo. O cálculo, em cada ponto da rede, implicará em adições, subtracções e multiplicações, utilizando-se valores dos pontos da rede à volta. Logo que tenham sido calculados novos valores das variáveis (vento, pressão, temperatura e humidade), para todos os pontos da rede e a todos os níveis, todo o processo pode ser repetido para se avançar outro incremento temporal. Deste modo, pode, eventualmente, ser elaborada uma previsão para algumas horas, um dia ou alguns dias. Embora sejam feitos muitos cálculos, estes, na verdade, são aproximações da verdade.
O sistema de equações, aproximações e cálculos é chamado modelo numérico da atmosfera. Os modelos numéricos da atmosfera para previsão global requerem um número muito grande de cálculos a serem realizados em tempo reduzido, para tanto utilizamos os chamados “super computadores’. Outra saída é reduzir o número de iterações numéricas o modelo pode ser diminuído, aumentando o espaço entre os pontos na rede.
 

Vince

Furacão
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23 Jan 2007
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Braga
A propósito deste prémio da OMM atribuído no passado mês de Junho a Eugenia Kalnay:


International Meteorological Organization (IMO) Prize
The 54th IMO Prize, WMO’s most prestigious prize, was awarded by the 61st session of the WMO Executive Council (3-12 June 2009) to Eugenia Kalnay (Argentina/USA).
kalnay.jpg

Eugenia Kalnay is a leader in the field of global numerical weather prediction and analysis, including data assimilation and ensemble forecasting. She has been involved in several international WMO activities, including the WMO/Thorpex Workshop on 4D-Var and Ensemble Kalman Filter Intercomparisons held in 2008.

Ms Kalnay received her undergraduate degree from the University of Buenos Aires, Argentina (1965), where her major professor was Rolando Garcia. She then received a research assistantship at the Massachusetts Institute of Technology (MIT), where Jules Charney was her adviser. She became the first woman to obtain a PhD in Meteorology from MIT (1971) and the first female professor in the Department of Meteorology there.
Ms Kalnay is the author of several publications and has received a number of awards, including the NASA gold medal for Exceptional Scientific Achievement (1981), the American Meteorological Society Jule G. Charney Award (1995) and the First Eugenia Brin Professorship in Data Assimilation (2008).
Eugenia Kalnay is currently “Distinguished University Professor” in the Department of Atmospheric and Oceanic Science at the University of Maryland, USA.
http://www.wmo.int/pages/about/awards/awards_imo_new_en.html



Descobri no Meteored esta entrevista dada pela meteorologista à Revista espanhola RAM. A entrevista já tem uns anos (2005) mas mesmo assim é bastante interessante para este tópico:


Entrevista a Eugenia Kalnay
(Experta mundial en modelización numérica del tiempo y clima)


Hoy tenemos el placer de contar en la Entrevista del mes a Eugenia Kalnay, experta en modelización numérica. Aunque Eugenia nace en Argentina, se trasladó a los EEUU, donde ha ocupado altísimos puestos de responsabilidad en el mundo meteorológico americano. Así por ejemplo, desde 1987 a 1997, fue directora del Centro de Modelización Medioambiental, Environmental Modeling Center (EMC) del National Centers for Environmental Prediction (NCEP) del Servicio Meteorológico Americano, National Weather Service (NWS). Hoy en día trabaja en el Departamento de Meteorología, de la Universidad de Maryland.

Pocas personas son tan sencillas y amables como ella. Aquí la tenemos para regocijo de todos. Su entrevista es un libro abierto para nosotros. Gracias Eugenia por tu amabilidad con la RAM.





Me gustaría saber cuando la predicción meteorológica pueda ser estimada por los computadores con fiabilidad 100% a escala local para un periodo de más de 5 días, y si cree que la posibilidad de efectuar previsiones exactas puede desvirtuar ese encanto especial que tiene el seguimiento de la meteorología.

Esta pregunta es fácil: la respuesta es “nunca”. El efecto mariposa dice que aunque el modelo fuera perfecto, y las observaciones fueran perfectas también, el no considerar el aleteo de una mariposa (o sea, una perturbación totalmente infinitesimal) es suficiente para cambiar el pronóstico completamente en dos semanas. Así que no hay peligro de perder el encanto, o el trabajo.

¿Para cuándo la aparición de nuevos modelos o nuevas versiones de los existentes? Nota de la RAM. Creemos que el lector se hace referencia a modelos numéricos de nueva generación.
¿Qué mejoras supondrán respecto a los anteriores modelos?


El mejoramiento de los modelos (y el de la asimilación de datos, que debe ocurrir paralelamente) es una sucesión de pasos pequeños, que ocurren todo el tiempo en los distintos centros operacionales. Cuando una mejora ocurre, pronto la copian o modifican los otros centros. El mayor cambio que está ocurriendo ahora, es la introducción de los modelos no-hidrostáticos para modelos de alta resolución (menos de 10km de tamaño de rejilla.) En el área de asimilación de datos, el mayor cambio que va a venir, yo creo, es el uso del Filtro de Kalman de Conjuntos (Ensamble Kalman Filter) que yo creo reemplazará 3D Var y 4D Var (pero no todos comparten esta opinión.)

Los modelos que pronostican el calentamiento futuro asumen que el vapor de agua contenido en el aire aumentará a medida que la atmósfera se caliente, añadiendo así más calentamiento al provocado inicialmente por el CO2 y otros gases como el ozono troposférico. Desearía saber, en un período de aquí a 30 años, ¿qué incremento del forzamiento radiativo, en w/m2 , será mayor, si el del CO2 o el del vapor de agua (y cuánto)?.

Esta no es mi especialidad, pero creo que el efecto del vapor de agua que produce un aumento (realimentación positiva) del efecto de invernadero es más fuerte que el efecto original del CO2.

Creo que cuánto, cómo, y dónde aumentará la concentración atmosférica del vapor de agua es una de las mayores incógnitas de los modelos. Además, creo que en los modelos se supone que la humedad relativa permanecerá constante (y a mayor calor, mayor humedad específica), pero que esta suposición ha sido puesta en entredicho en unos recientes estudios empíricos de la alta troposfera en las regiones tropicales, dándole un poco más de razón a Richard Lindzen. ¿De cuánta credibilidad adolecen los modelos actuales hasta que no se avance más en la cuantificación del aumento posible del vapor de agua?

La humedad es lo más difícil de predecir, pero igual creo que los modelos son lo más confiable que tenemos, aunque haya muchas variaciones. Pero todos los modelos sofisticados dan credibilidad al efecto de calentamiento global de gases de invernadero. Hay otros efectos (como el cambio del uso de la tierra y el aumento de aerosoles) que también producen cambios antropogénicos importantes. Mi impresión es que Lindzen siempre va a encontrar nuevos argumentos para apoyar sus conclusiones que ya tiene.

¿Se usan los datos fenológicos en algún modelo?

Me da vergüenza, pero no sé lo que quiere decir fenológico. Algunos modelos de pronóstico usan la cobertura de plantas, medidas, por ejemplo con datos de satélites, si es que esto es lo que esta preguntando.

¿Existen modelos para predecir tendencias generales a medio plazo? (6 meses, 1 año).

Sí, los que se usan para pronosticar el fenómeno de El Niño, que es una inestabilidad acoplada del océano Pacifico con la atmósfera, con una escala de tiempo de varios años, de manera que las “mariposas” son mucho más lentas y hay predecibilidad de hasta un año.

Cómo ya sabemos la física de los modelos, en la que se basan las ecuaciones está totalmente modelizada y ahí creo yo que poco más se puede avanzar, en lo que si se puede avanzar es en las parametrizaciones, ¿como está actualmente este campo?, ¿Se llevan a cabo muchas investigaciones?

Tiene razón, esta es el área de más lugar para la investigación, especialmente la convección.

También, me gustaría saber a una escala más pequeña, los modelos de mesoescala, aquí en este caso la pregunta sería la misma, pero me gustaría añadir en cómo está actualmente la asimilación de datos en estos modelos, esto es, datos de redes mesometeorológicas, datos radar, satélite…para una previsión de nowcasting, como a un plazo más largo.

Es un problema muy difícil, pero se esta haciendo progreso. CAPS, en Oklahoma, se dedica al problema de predicción de tormentas. Puede buscarla en www.caps.ou.edu.

¿Qué técnicas son las que más se usan actualmente en los modelos de predicción: Redes bayesianas, redes neuronales, lógica difusa, estadística, … ?
(Nota de la RAM. Creemos que el lector se refiere a las salidas del post proceso de lo modelos numéricos).


Todavía se usa mucho la regresión lineal multivariable (MOS). También un simple filtro de Kalman que es como una regresión lineal que se adapta, que corrige los errores de bias (sesgueo), y se adapta a cambios de modelo. Hay lugar para usar todos los modelos que usted menciona (Por ejemplo, wavelets, Webster and Hoyos, BAMS 2004).

Últimamente el hardware está aumentando rápidamente la potencia de cálculo (ya sean por medio de cluster, supercomputadores, etc.). ¿Qué pesa más a la hora de hacer una buena predicción, un buen modelo numérico o una buena computadora?

Todos: son como los eslabones de una cadena que deben ser todos mejorados para que mejore la resistencia de la cadena. (Se lo escuché decir a Smagorinsky una vez).

A modo de resumen, ¿Cuáles son las variables que considera más importantes a la hora de parametrizar el modelo numérico de predicción?

Todas: viento, temperatura y humedad. No la presión.

¿De qué depende la fiabilidad de un modelo de predicción? ¿Existe algún estándar que la mida?

Los estándares son medidas de error o de acuerdo con lo que pasó, como la correlación de la anomalía con respecto a la climatología. Depende de cuan bueno es el modelo y cuan buenas son las condiciones iniciales.

¿Qué credibilidad le da a los modelos de predicción a muy largo plazo como los del cambio climático?

Poco en los detalles, pero mucho en cosas generales, como calentamiento más fuerte en latitudes altas, sobre la tierra.

¿Cuál cree que es el mejor modelo actual para la predicción a corto plazo?

ECMWF, si les perdonan llegar tarde para ser usados.

¿Conoce algún proyecto de software libre relacionado con los modelos de predicción en el que se pueda colaborar?

En EEUU NCEP, NCAR y otros grupos dan sus modelos. En Trieste, Franco Molteni ha creado un modelo global barato y rápido para hacer experimentos interesantes.

Mi pregunta va relacionada con un estudio hecho por ella que salió en la revista Nature. La actividad de las ciudades y las explotaciones agrícolas, como influyen en el calentamiento global del planeta.

Fijándonos en un horizonte de predicción a corto plazo (entre T+12 y T+60), aparte de las técnicas de "downscalling" o las puramente estadísticas:

¿Existen nuevas metodologías para conseguir mejorar las predicciones operativas en los próximos años?. De ser así, ¿en qué consistirán esas mejoras y quién las está desarrollando?

En nuestro estudio, estimamos que los cambios (a largo plazo) producidos por cambios en el uso de la tierra son casi tan importantes como los de los gases de invernadero. Estos cambios son demasiado lentos para influir los pronósticos del tiempo.

En mi opinión, la Península Ibérica y Baleares son una de las zonas de latitudes medias más complejas en predicción meteorológica. ¿Está Vd. de acuerdo con esta apreciación?

Usted sabe más de esto que yo: nunca fui buena en meteorología sinóptica…

¿De qué forma se está trabajando en los MCG´s para que mejoren sus salidas en el entorno de nuestro país? Nota de la RAM. No sabemos exactamente que quiere decir este lector con MCG.

Yo tampoco.

A mi me da la sensación que los datos de satélite se usan más para modelización climática que en predicción operativa, ¿Es esto así?

Ciertos datos, como la cantidad de hojas verdes, se usan más para modelos de clima, pero los datos de radiación de ATOVS y especialmente de AMSU son cruciales para el pronóstico numérico a medio plazo (y a corto plazo en el H Sur).

¿Los datos de satélite podrán algún día sustituir por completo a los que se toman en estaciones terrestres o éstos seguirán siendo fundamentales en la inicialización de los modelos?

Los pronósticos del Hemisferio Sur son ahora tan buenos como los del Hemisferio Norte, lo que indica que los datos de satélite son cruciales. Pero los radiosondas van a ser siempre importantes para muchas aplicaciones, incluyendo la calibración de los satélites.

En mi opinión con el desarrollo de las nuevas tecnologías y la extensión de Internet nos encontramos con miles de aficionados a la meteo en todo el mundo deseosos de colaborar con datos (incluso en tiempo real) con distintos organismos científicos y de predicción ¿no hay manera de canalizar todo ese potencial de datos, ilusión y observación en todo el mundo en beneficio de los propios servicios de predicción y de la comprensión global de la meteorología?

Es una idea muy buena que algunos quieren explotar.

¿Se utilizan los datos orográficos de cada región para la confección de los modelos numéricos?

Si, seguro, y cuanto más aumenta la resolución, más realista la orografía.

¿Es el GFS el modelo más reputado actualmente?. ¿Que opina de los modelos de UKMO , ECMWF, JMA , NOGAPS?, ¿Cuál es el más avanzado tecnológicamente?

Creo que el orden es ECMWF, seguido por GFS y UKMO, JMA, NOGAPS y otros.

¿Qué opina de los recientes estudios sobre el llamado "Efecto Ártico" , desencadenado por una hipotética interrupción de la Corriente del Golfo y que ha sido últimamente considerado por la NASA? ¿Se han modelizado?

Creo que esto fue modelado primeramente por Manabe hace unos años, pero no estoy muy segura.

¿Están los modelos numéricos limitados, o es posible su evolución y mejora de predicciones a medio y largo plazo?

El efecto mariposa dice que no se puede pasar (en promedio) de dos semanas, pero ocasionalmente la atmósfera es más predecible. También hay predecibilidad que se puede explotar en la mesoescala, y en las escalas más largas asociadas con el Niño y con la humedad del suelo. En mi libro discuto un poco esto (capitulo 6).

¿Conoce los modelos de la Universidad de Berlín, del profesor Wolfgang Roeder ?, ¿Qué opinión le merecen?

No, lo siento

Nunca se ha dado el Nóbel de Física a un Meteorólogo o Climatólogo ¿por qué?


¡La verdad que Charney se lo merecía!. Pero no hay premios Nóbel para las matemáticas tampoco.

Si usted pudiera darlo ¿a quién se lo daría?

A Charney primero y después a Lorenz.

Pocas mujeres se han visto en primera línea de la investigación y desarrollo de la Meteorología ¿por qué?¿Es la meteorología una ciencia de y para “hombres”?

En la Argentina, casi todos los meteorólogos son mujeres…

¿Ha hablado usted con Lorenz (padre de la teoría de caos)?. Si es así, ¿Le ha preguntado usted algo sobre dicho tema?

Si, tomé cursos, y discutí bastante con él, y di conferencias después de Lorenz en el ECMWF. A él le gusta el método de “breeding” (cría de perturbaciones) que inventamos con Toth.

¿Existirá alguna vez el modelo numérico perfecto que haga predicciones exactas?

No, ver la respuesta anterior sobre las mariposas.

¿Cuál es el “talón de Aquiles” de los modelos numéricos? ¿Dónde habría que mejorarlos?

Creo que su problema mayor es la parameterización de la convección, y el acoplamiento con el océano y la tierra (incluyendo la vegetación).

¿Es predecible la incertidumbre y la ambigüedad de los modelos numéricos de predicción? O lo que es lo mismo, ¿ se puede dar al ciudadano actualmente un grado de incertidumbre en las predicciones? ¿Cómo?

Sí, ese es el propósito principal de los pronósticos de conjunto (EPS).

¿De qué trabajo suyo se siente más orgullosa? ¿Qué le queda por hacer o cual es su tema o actividad que no ha hecho hasta ahora?

El método de breeding, y el proyecto de Reanálisis del NCEP que dirigí. Ahora estoy trabajando en un método de asimilación de datos que llamamos LEKF (Local Ensamble Kalman Filter) que creo que va a reemplazar 4D-Var como método preferido (es más exacto, rápido y simple).

Hace tiempo dar una predicción fiable a 5 días vistas era poco fiable, pero hoy en día se da con ciertas garantías. Dentro de 5 o 10 años podremos dar predicciones con cierto grado de fiabilidad a un mes o estacionales con cierto grado de fiabilidad?

No, si pensamos en el pronostico del tiempo, porque el efecto mariposa impide ir mas allá de unas dos semanas (mas o menos) pero como discutimos antes, es posible producir predicciones de El Niño de varios meses con fiabilidad, porque este fenómeno se caracteriza por escalas mas largas.

¿Ha muerto la predicción determinista a corto, medio plazo, etc …?

A corto plazo, para procesos lineales, como el pronóstico de 500 hPa a uno o dos días, un pronóstico determinista es suficiente. Para procesos no lineales, como el pronóstico a medio plazo (o la precipitación a corto plazo), el pronóstico de conjunto es mejor.

¿Por qué el público en general es tan reticente a las predicciones probabilísticas?

Por la misma razón que a muchos les gusta Bush: hace creer que todo es simple.

Es jueves y usted se va de fin de semana de vacaciones y quiere saber que tiempo va a ser. ¿Se hace usted las propias predicciones? ¿Qué modelo numérico mira? ¿Cómo realiza su proceso de predicción?

Yo no soy buena para pronostica me gusta el mapa de probabilidades de precipitación del ensamble de NCEP (que es accesible para todo el mundo).

¿Tiene usted en su casa un modelo numérico propio que corra en su PC? ¿Cree usted que en futuro podremos tener los aficionados modelos numéricos caseros en nuestros ordenadores de casa y adaptados a nuestras necesidades donde podremos aprender y hacer predicciones?

No corro un modelo en mi computadora y admiro a los que lo hacen. Prefiero correr experimentos pequeños para testear ideas básicas. Algún día supongo que tendremos “palm pilots” que reciben los pronósticos de muy alta resolución del aire, adaptados a la localidad donde un se haya, dando pronósticos detallados en el tiempo. Pero así no vamos a aprender, como no aprendemos mirando la televisión…

En EEUU y en otros lugares del mundo existen universidades y empresas privadas que tienen sus propios modelos numéricos. ¿Son mejores estos modelos que los que posee el servicio meteorológico americano?

En general no son mejores, son competitivos (o peores). Uno se encariña con su propio modelo como si fuera su hijo, lo se por experiencia.

Estoy impresionadísima por la calidad, profundidad y gentileza de las preguntas, que son mucho más sofisticadas de lo que me esperaba. Perdónenme si las respuestas no son claras. Ha sido in gran placer para mí responderles… y también he aprendido como traducir al español varios términos que no sabía cómo decir.




La RAM quiere agradecer a Eugenia su amabilidad con la revista y sus lectores. Gracias a Eugenia por habernos atendido tan amablemente y hasta pronto.

Puedes encontrar saber más de Eugenia Kalnay en su página web:
http://www.atmos.umd.edu/~ekalnay/


http://www.meteored.com/ram/2073/entrevista-del-mes-21/