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Notas. Este trabajo se realizó a mediados de agosto, en plena ola de calor, mucho antes de que se produjeran los episodios de lluvias intensas de primeros de septiembre. Se han utilizado las salidas previstas por los modelos globales estacionales disponibles en Internet por esas fechas.

La limitaciones en la predictabilidad de la atmósfera a partir de los modelos numéricos ( de muy corto, corto, medio, largo plazo, estacionales y climatológicos) son una proyección y consecuencia de las imperfectas y limitadas observaciones que tenemos del sistema tierra-atmósfera, que inciden en la generación de las condiciones iniciales de partida de los modelos, de los errores de truncación en el calculo numéricos utilizado y de las inestabilidades no lineales inherentes existente en un fluido caótico como es la atmósfera.

El sistema tierra-atmósfera, y el climático en general, es una maquinaría sumamente compleja como para poder predecir su comportamiento preciso de forma adecuada a nuestro antojo, donde se dan citas fenómenos que van desde la pequeña escala (microrráfagas, pequeños remolinos, etc..) hasta estructuras planetarias de varios días de duración, pasando por agentes (aerosoles, contaminantes, etc..) cuyo comportamiento y efectos están aún por determinar. Todos ellos interaccionando entre si de forma no lineal.

Traemos aquí un conjunto de temas de actualidad íntimamente relacionados: temperatura anómala del agua del Mediterráneo, lluvias torrenciales y modelos globales estacionales. Vamos a concentrarnos, brevemente, en el último elemento.

Desde el punto de vista convectivo, es muy significativo las temperaturas tan altas del mar Mediterráneo en las cercanías de la península, ya que es un factor importante en la generación potencial de situaciones de lluvias persistentes, convectivas y torrenciales. La presencia de mecanismos de disparo, que eleven inicialmente a las masas de aire de niveles bajo y que se encuentran próximas a la superficie del mar hasta inestabilizarlas de forma tal que a partir de un nivel asciendan por si misma, es otro de los factores a considerar. Se ha comparado a este mecanismo de disparo como el de una cerilla que con un simple chasquido desencadena la combustión de la gasolina: el tanque que contiene al combustible no arderá hasta que no iniciemos la ignición por algún medio externo, por mucha gasolina que dispongamos.

Este aumento de las temperaturas en el mar Mediterráneo se puede comparar (salvando las distancias espacio-temporales y dimensiones del fenómeno) con los efectos potenciales de una situación muy marcada de El Niño (subida de temperatura del agua del mar en la parte oriental del Pacífico ecuatorial). En anteriores eventos de El Niño, se presagiaban que la humedad y el calor liberado por estos eventos podrían desencadenar fuertes lluvias en ciertos lugares de América. Este hecho, a veces, ha ocurrido y otras veces no. Muchos científicos han señalado que no existe una correlación de uno a uno entre las anómalas temperaturas marinas y las lluvias torrenciales en su cuenca o zonas limítrofes. La atmósfera es mucho más compleja como para establecer este tipo de relaciones tan simplistas. Muchos factores intervienen enmascarados en la no linealidad e incertidumbre del sistema en el que estamos inmersos.

La temperatura del agua del mar, SST, juegan un papel fundamental en las predicciones estacionales. Imagen superior: anomalía de la SST en el Pacífico durante un Niño intenso. Fuente COAPS

Hoy en día, los métodos científicos nos sirven para establecer la posibilidad de que existan o no dichas lluvias torrenciales con mares excesivamente muy cálidos a varias semanas o meses vistas. Para ello, se pueden utilizar las salidas de los modelos estacionales, muchos de los cuales se encuentren en fase experimental. Estos modelos suelen tener dos versiones: las globales y regionales.

Otra vía para establecer la posible existencia de lluvias torrenciales es la que parte y utiliza los datos climatológicos, donde se relaciona la temperatura del agua del mar con los valores observados de precipitación en superficie, a través de series de datos muy largas. El problema climatológico surge al tratar de sacar consecuencias de fenómenos ciertamente raros de los cuales poseemos series relativamente cortas, como ocurre con las lluvias torrenciales e intensas. La no linealidad de las interacciones atmósfera-tierra-océano hacen que a medida que pasa el tiempo puedan aparecer factores de peso que condicionan a la precipitación y que no habían tenido anteriormente el peso específico a considerar.

No cabe duda que el punto de arranque de un modelo dinámico estacional es una buena base de datos climatológicos. En algunas regiones del mundo es posible hacer predicciones de lluvias con el simple conocimiento climatológico y observaciones de la temperatura del agua del mar, antes y durante la estación lluviosa. Es lo que ocurre en la zona NE de Brasil. Pero este hecho no es extrapolable a otras partes del mundo, como ocurre en latitudes medias. En principio y si tuviéramos largas series climatológicas de datos de muchos lugares, los científicos podrían utilizarlas para analizar los efectos antropogénicos, resaltar los factores fundamentales básicos para establecer los posibles cambios futuros, etc. Pero las mejores series climatológicas son insuficientes y muy cortas.

La vía más sólidas para abordar el problema de la predicción de las lluvias intensas a semanas o meses vista es la de los modelos dinámicos estacionales.

Los modelos estacionales globales: ideas generales

La necesidad de disponer de predicciones estacionales, a un mes o varios meses vista, es una necesidad imperiosa para planificar ciertas actividades humanas (agricultura, ganadería, transporte, turismo, deportes, etc..). Hoy en día, existen varios modelos estaciónales, muchos de los cuales se encuentran en fase experimental y sus salidas están a disposición de ciertos usuarios. Algunos centros de predicción generan productos experimentales y los sirven solo a los servicios meteorológicos, universidades y centros de investigación, pero no así al publico en general.

Un modelo estacional, hoy por hoy, es una herramienta que trata de predecir un rango de valores de varias variables que son los más probables que ocurran y se den en la próxima estación o meses. En ciertas partes del mundo (trópicos) estos rangos son relativamente estrechos y las predicciones son muy útiles y fiables. No ocurre lo mismo en otras zonas del mundo.

Las condiciones en niveles bajos de la atmósfera, tales como la temperatura del agua del mar, SST, la humedad del suelo, aporte de l agua fresca y natural a los mares, o incluso la cobertura nivosa, son elementos o factores parcialmente predecibles a una semana o meses vista, a la vez que juegan un papel fundamental en condicionar la estructura del tiempo a gran escala. Los eventos de el Niño y la Niña parecen tener cierto impacto en el tiempo a nivel mundial a largo plazo, pero incluso con un fuerte El Niño, existen otros factores que condicionan el tiempo futuro a meses vista.

La posibilidad de analizar eventos de SST y predecir su comportamiento a varios meses vista, a la vez de la mejora de los modelos atmosféricos y oceánicos, han permitido a los científicos realizar predicciones estacionales acoplando dichos modelos. Hoy en día es imposible hacer predicciones a un mes sin tener en cuenta la evolución de los modelos oceánicos donde el tratamiento de la SST no sea considerado. Por otra parte, los métodos de observación basados en satélite han permitido analizar con detalle la SST, salinidad, cobertura nivosa y nubosa, etc.. Esto ha hecho que los modelos acoplados atmósfera-océano trabajen con datos iniciales de partida más fidedignos en zonas desprovistas de observaciones directas.

Normalmente los modelos acoplados, globales y estacionales trabajan con una versión simplificada de los modelos operativos atmosféricos a diez días vista, de forma que su resolución espacial de rejilla suele ser muy baja, entre 1 y 2 º, con pocos niveles en la vertical. Así el modelo europeo estacional, ECMWF, trabaja con sólo 31 niveles en la vertical y puntos de grids espaciados 200 km. Los modelos oceánicos poseen también pocos niveles (el ECMWF solo tiene 20 niveles), predominando los niveles cercanos a la superficie donde la transferencia de momentum, calor latente, SST, etc., son factores primordiales.

Las predicciones de los modelos numéricos no espectrales se realizan en puntos de rejilla o de grid. Los modelos estacionales tienen puntos de rejillas más espaciadas que los modelos de corto y medio plazo.

Estos dos hechos son capitales pues la resolución de los modelos estacionales es mucho menor que la de los modelos atmosféricos y oceánicos por separado, de tipo determinista o probabilista que se usan a medio plazo (3-10 días). Basta pensar los puntos de grid que conforman a Cataluña, según la “ve” el modelo.

Cuando se tienen los datos del análisis a una hora determinada, el modelo se pasa a varias semanas o meses vista, normalmente una vez cada día. En esta pasada se modifican dinámicamente las condiciones iniciales de partida y se realizan predicciones por conjunto. Para cada día se tiene un conjunto de predicciones del mismo modelo pero partiendo de condiciones iniciales parecidas pero diferentes. Este proceso se repite cada día. Una vez al mes, se suele realizar una predicción por conjuntos de forma que para unos meses vista se toman todas las predicciones de varios días de pasadas y que coinciden con la fecha, semana o mes a predecir. Así, y generalmente, se disponen de muchas predicciones para la fecha deseada. Pero ¿cual es la salida tomar?. Esto varía para cada modelo estacional. La gran mayoría promedian todas las salidas previstas para ese día, analizan las desviaciones de las predicciones respecto a la media, se calculan los valores porcentuales respecto a la media climatológica que posee el modelo, etc. Según la técnica utilizada de presentar los resultados, se debe tener especial atención a la hora de sacar conclusiones.

Los modelos globales estacionales requieren datos de partida precisos de toda la superficie del globo y de los sistemas atmósfera y océano para realizar sus predicciones. Fuente del portal Genesis

En este sentido, los modelos estacionales suelen dar salidas del “clima previsto” o de la distribución de probabilidad del tiempo respecto a la media. No tiene sentido dar predicciones clásicas que podemos ver en los mapas del tiempo a uno o varios días vista. Muchas de estas salidas están referidas a tendencias medias, desviaciones respecto a la “normal” climatológica que posee el modelo, etc.

Otras salidas tratan de recordar a las de tipo determinista, promediando salidas de varias pasadas del modelo para un mismo periodo de tiempo. Estas suelen ser más familiares a los usuarios.

Cuando se promedian las salidas, cabe esperar que zonas donde las situaciones lluviosas son escasas pero muy virulentas, las presentaciones finales sean muy “suaves” o, incluso no haya señal de las intensas precipitaciones que producen alguna pasada o miembro del conjunto de pasadas del modelo, quedando enmascarada por su poco peso en la predicción estacional global. Además, por ser baja la resolución espacial y temporal, no nos podremos fijar en valores puntuales, regionales o locales. Deberemos ver la predicción desde un punto de vista a gran escala y no perdernos en analizar detalles sin sentido meteorológico. Por esto, y por otras cosas más, las salidas de los modelos estacionales globales deben tratarse con sumo cuidado.

Algún predictor dijo unas palabras sobre las salidas de estos modelos: “hay que ser muy prudentes con las predicciones estacionales cuando los resultados de tales predicciones te obligan a hacerlo”. Aunque se han mejorado considerablemente en estos últimos años, los modelos estacionales están aún muy lejos de tener la habilidad de hacer predicciones tal como las tienen sus hermanos menores, los modelos de corto (1-2 días) y medio plazo (3-10 día). Ningún modelo global realizó predicciones estacionales correctas de la ola de calor que azotó a gran parte de Europa occidental el verano del 2003 y, mucho menos, los modelo estacionales regionales.

Como cualquier salida numérica que trate la convección, y más éstas de modelos largo plazo, debemos tratarlas, aún más, con sumo cuidado ya que la convección adversa es muy “escurridiza” y no es manejada adecuadamente por los modelos numéricos, incluso por los de muy corto plazo de tipo regional.

Las salidas del modelo GMS del ECPC para septiembre y octubre del 2003

Una de las salidas que vamos a mostrar se corresponden con el modelo americano GMS, ya que las del ECMWF no están disponibles al público en general. Las pasadas se corresponden con las realizadas con los datos del análisis del 2 de agosto del 2003, después de unos meses muy cálidos (Junio y Julio) en casi toda Europa occidental y central y con unas temperaturas del Mediterráneo muy elevadas respecto a sus valores climatológicos. Las predicciones mostradas son para los meses de septiembre y octubre, así como un resumen medios de los tres meses: agosto-septiembre y octubre.

El modelo estacional GMS (Global Spectral Model) del ECPC,

Experimental Climate Prediction Center, se corre en uno de los centros de investigación aplicada de la NOAA. Aunque el modelo da salidas diarias, semanales y mensuales, analizaremos las últimas para ser consistentes con los objetivos que perseguimos.

En cada imagen aparece el modelo utilizado, GSM, la variable a analizar PRECIP, la fecha del análisis de partida año, 2003, mes de agosto, 08 y día de la pasada, 02. A continuación aparecen, por ejemplo, las semanas de predicción que representa el mapa, F- WEEKS NN-MM y los días inicial y final MMDD – MMDD, en formato mes, MM, día DD. Dentro de la variable a analizar se pueden presentar la anomalía de precipitación diaria respecto a la climatológica del modelo, la precipitación media diaria, MM/DAY.

Usaremos las siguientes abreviaciones:

PCP precipitación

ASO agosto-septiembre-octubre

Nos centraremos en la península, Baleares y áreas limítrofes

Ídem que el caso anterior, pero solo para el periodo 30 de agosto – 27 de septiembre. Máximas anomalías de 6-8 mm diarios en las costas Valencianas respecto a la media de ese periodo. Aparentemente, el modelo estacional señala a este periodo como adverso

Precipitación media por día en mm, para el periodo ASO.

Ídem que el caso anterior pero para el periodo 30 de agosto – 27 de septiembre

Ídem que en el caso anterior pero para el periodo 27 de septiembre – 25 de octubre

Como era de esperar en esos modelos acoplados atmósfera- océano, donde la temperatura de las aguas juegan un papel importante en el control y generación de la precipitación, las máximas precipitaciones estacionales previstas se encuentran situadas en las costas catalano-valencianas y argelinas. Recordar que este modelo genera salidas experimentales. Como todo modelo global y estacional posee una resolución relativamente baja. Más que los valores absolutos deberemos buscar zonas de anomalías significativas de precipitación y ver allí donde se concentran los máximos.

Aparentemente, las precipitaciones previstas por este modelo señalan a las zonas costeras de las Comunidades de Valencia y Cataluña como las más propensas a padecer lluvias más elevadas que los valores climatológicos.

¿Se cumplirán estas predicciones? ¿Tendrá el modelo cierta habilidad para al menos señalarnos las zonas más conflictivas?. Las respuestas las iremos viendo con el devenir del tiempo y de la temperie.

Otros modelos estacionales, como el de la Met. Office, no suelen ofrecer salidas públicas del campo de precipitación diario promediado sino valores promedios respecto a la normal climatológica que usa el modelo. Son también productos experimentales, como aparecen en su página web, y ofrecen la probabilidad de que la lluvia o la precipitación a varios meses vista este por encima o por debajo de lo normal. Veamos el ejemplo para los meses de Agosto, Septiembre y Octubre.

Este modelo estacional inglés, añade nuevas dudas de lo qué queremos saber. En los tres próximos meses, y en promedio, tendremos, menos lluvias de lo normal en gran parte del Mediterráneo, norte de España y Portugal. El modelo no tiene la habilidad de señalarnos lo que acontecerá en el centro peninsular ni en el mar de Alborán. En el resto de la cuenca Mediterránea, se tendrá una probabilidad de lluvia por debajo de lo normal.

Esto no quita de que unos días en la zona costero mediterránea española pueda haber lluvias torrenciales. Lo que nos dice este mapa es que en promedio, los tres meses serán más secos de lo normal.

Conclusiones

Después de todo esto, podemos decir que debemos tomar las salidas estacionales previstas con mucha, mucha prudencia. Los modelos estacionales no tienen tanta habilidad como los modelos de corto plazo y medio plazo para predecir el tiempo a varios meses vistas. La calidad de sus predicciones, una vez verificadas con observaciones, varían considerablemente.

Cuando se esperan futuras situaciones convectivas a meses vistas los resultados son peores ya que las técnicas empleadas suelen suavizar los resultados (peor resolución espacial de los modelos estacionales, orografía poco realista, técnicas de promediado que suavizan los resultados, etc..). No podemos fijarnos y analizar, por ejemplo, el campo de precipitación de forma que lo haríamos con un modelo que diera salidas a 2 días. Indicar que las técnicas de predicción estacionales dan mejores resultados en los trópicos que en latitudes medias.

Por todo esto, debemos ser cautelosos con las salidas numéricas estacionales, y también con todos los agoreros que las usan para impresionar a la gente, generando, en determinadas situaciones, un alarmismo simplista. Ningún centro de predicción medianamente serio puede y debe hablar de las predicciones de la precipitación convectiva y torrencial a más de unos días vista. Debemos estar atento al devenir diario y a analizar las salidas de los modelos a pocos días vista. Cuando una situación atmosférica sea potencialmente adversa tendremos que estar atento de lo que nos dicen las autoridades competentes.

Creemos que los modelos dinámicos estacionales tienen un gran provenir en el futuro. Hoy por hoy, les queda mucho por mejorar.

Información del ECPC: http://ecpc.ucsd.edu/general/200009ECPCBrochure.html

Más información del GMS.

http://ecpc.ucsd.edu/projects/GSM_model.html

Ultimas predicciones estacionales:

http://ecpc.ucsd.edu/m2s/m2s_ECPC_forecasts.html