El COVID-19 no frena la actualización del modelo del ECMWF

A finales de junio llega la nueva actualización del modelo meteorológico del ECMWF, considerado uno de los más fiables del mundo. Aquí te contamos cuáles serán los cambios más importantes.

El Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF, por sus siglas en inglés) tiene a punto la nueva actualización de su modelo numérico

A pesar de que gran parte de los trabajadores del ECMWF están teletrabajando debido al COVID-19, sus operaciones críticas no se han visto afectadas. De modo que, como estaba previsto, el próximo 30 de junio se implementará una nueva actualización del modelo atmosférico del Centro Europeo de Predicciones (ECMWF, IFS Cycle 47r1 ). Esta semana han impartido una serie de seminarios online donde informaban a sus usuarios sobre las nuevas mejoras.

En esta nueva actualización, los cambios abarcan mejoras en el tratamiento de las observaciones, en las técnicas de asimilación de datos y del modelo meteorológico. A continuación destacamos los cambios que esperamos que mejoren dos aspectos fundamentales; los procesos convectivos y los huracanes.

¿Cómo mejorar la predicción de precipitación convectiva?

Uno de los talones de Aquiles en las predicciones del tiempo está relacionado la capacidad de predecir la lluvia de origen convectivo. Debido a la resolución de los modelos globales como el IFS, no podemos esperar que sean capaces de predecir células convectivas individuales. Sin embargo, nos dan información sobre si el entorno es favorable para desarrollar convecciones profundas húmedas.

Para ello juegan con el balance de dos magnitudes; el CAPE (energía potencial disponible para la convección) y la CIN (inhibición de la convección). A grandes rasgos, el CAPE nos da información sobre la inestabilidad y la humedad, mientras que en la CIN nos informa sobre la energía necesaria para producir los movimientos verticales necesarios en la convección. De modo que un alto valor de CAPE y un bajo valor CIN dará gran probabilidad de producirse una tormenta.

Mejora de la lluvia convectiva en la actualización del ECMWF
Comparación entre la versión anterior (OLD) del modelo IFS y la nueva actualización (NEW) para la inhibición de la convección (CIN) en gris transparente y el CAPE en colores.

El cálculo de la CIN ha sido reformulado usando la temperatura potencial virtual. En la versión anterior este parámetro estaba sobrestimado dando menos probabilidad de tormentas convectivas. Además se han incluido otras variables relacionadas con el CAPE para que el usuario puede evaluar el potencial desarrollo de una célula convectiva individual. En la figura superior se compara el resultado antiguo con el de la nueva actualización. El CAPE se muestra en colores y el CIN se sobrepone en gris semitransparente. De modo que si hay gris encima del color significa que el alto CIN imposibilita la formación de tormenta aunque haya suficiente CAPE.

Nueva métrica para medir los ciclones tropicales.

Hasta ahora los huracanes se caracterizaban principalmente usando dos parámetros: la trayectoria (siguiendo el mínimo de presión media a nivel del mar) y la intensidad (midiendo el viento máximo a 10 m de altura). Ahora se incluye el tamaño del ciclón tropical. Para ello se calcula la distancia desde el centro del huracán hasta donde el viento supera ciertos umbrales (18, 26 y 32 m/s) usando cuatro cuadrantes, NE, SE, SW y NW.

La implementación del tamaño de los ciclones tropicales ha sido posible gracias a otra mejora: la representación de los fuertes vientos durante intensas tormentas, por lo que se ha reformulado el parámetro que representa la rugosidad de los océanos. Si dicho parámetro es elevado frena en exceso los vientos. A cada ciclón tropical se le asocia una velocidad del viento media calculada a 10 m de altura. Por eso, es esencial predecir bien el viento sobre el océano para categorizar adecuadamente el huracán. Con ello, ha mejorado la relación entre el centro de presiones del huracán y la velocidad del viento.

Sin embargo, todavía hay trabajo en la mejora de la caracterización de los huracanes. Validaciones preliminares muestran que las predicciones proporcionan huracanes de tamaños menores que las observaciones.