¿Por qué pueden fallar las predicciones de la temperatura?

Los modelos atmosféricos han sido capaces de mejorar progresivamente las predicciones del tiempo. Sin embargo, todavía existe un sesgo en las variables en superficie difícil de eliminar, como la temperatura a 2 metros. Investigadores del ECMWF nos explican por qué.

Los errores en las predicciones de la temperatura a 2 m provienen de diferentes fuentes y son diferentes en verano o invierno.

El pasado junio, el Centro Europeo de Predicciones a Medio plazo (ECMWF, por sus siglas en inglés) celebró el primer forum llamado “Using ECMWF’s Forecasts”. Éste se realizó de manera virtual debido a la crisis de la COVID-19. El objetivo era intercambiar ideas y experiencias entre los usuarios de los datos y productos que el ECMWF ofrece.

En la charla impartida por la doctora Irina Sandu desvelaba algunas claves sobre por qué todavía sigue siendo tan complicado eliminar errores de variables en superficie como es la temperatura a 2 metros. Cabe destacar que este tipo de errores no sólo son intrínsecos del modelo IFS (Integrated Forecast System) del ECMWF sino también de otros modelos meteorológicos. Sin embargo, algunos de estos errores pueden ser solventados mediante métodos de postprocesado para mejorar las predicciones que se les ofrecen a los usuarios.

¿Qué ocurre con la temperatura en invierno?

Durante las noches de invierno, la temperatura prevista por el modelo a 2 metros de altura es menor a la que después se observa en gran parte de Europa, excepto en Escandinavia. Parte de este sesgo se debe a que los modelos atmosféricos predicen menos cubierta de nubes que la realidad, y los cielos más despejados dejan escapar el calor durante la noche, un factor que es modelizado en exceso. Esto concuerda, también, con la llegada de mayor radiación a la superficie terrestre durante el día. Aproximadamente, se pronostica entre un 5 y 10 % menos cubierta de nubes de lo observado.

Sesgo de la temperatura a 2 m para el día y la noche
Error de la temperatura a 2 m comparando el día y la noche. El error corresponde a la diferencia de la predicción menos la observación de datos SYNOP. En las figuras de arriba sólo se analiza el invierno de 2017.

Sin embargo, ¿qué ocurre con Escandinavia?, ¿por qué ahí los modelos suelen dar más temperatura de lo observado? Este comportamiento no es exclusivo de Escandinavia, sino que ocurre en gran parte de las latitudes altas. Las investigaciones apuntan a que la clave podría estar en representación de la nieve. Actualmente se usa un modelo muy simplificado de la cubierta de nieve con sólo una capa en vez de ser multicapa.

¿Y en verano?

Otro problema frecuente de la temperatura a 2 m es una menor amplitud del ciclo diario durante el verano: el máximo durante el día está infraestimado (menos temperatura de lo observado) y durante la noche el mínimo está sobreestimado (mayor temperatura de lo observado).

Los últimos estudios señalan como causante del error la inadecuada representación de los intercambios energéticos entre el suelo y la atmósfera. Durante la noche, el modelo pronostica demasiada energía extraída del suelo. Durante el día, los modelos dan suelos más secos que lo observado debido a un exceso de mezcla turbulenta.

¿Cómo podemos mejorar las predicciones?

Para solventar estos errores, los investigadores del ECMWF centran las líneas de mejora en las enumeradas a continuación:

  • Introducir esquemas de nieve más complejos con múltiples capas.
  • Mejorar los mapas de la vegetación de modo que sean capaces de capturar los cambios estacionales.
  • Mejorar la representación de la humedad porque esto conllevaría mejoras en las nubes, la precipitación, radiación y los sesgos del punto de rocío.
  • Mejorar cómo se diagnostica la temperatura a 2 m usando del suelo y la temperatura del primer nivel del modelo.