Las nubes bajas y su predicción en los modelos
O ¿Por qué es tan difícil de predecir las nubes bajas? La Met Office lo explica.
Nota. Este interesante artículo ha sido adaptado por la RAM del original de la Met Office. Ver link final. Se han añadido comentarios oportunos y figuras peninsulares.
Desde que se dispone en abierto de las salidas gráfica del modelo HARMONIE-AROME de AEMET , se puede ver las salidas de los campos de nubes a 2.5 km de resolución del modelo. Las salidas parecen más realistas que las de otros modelos, pero no reales. Predecir las nubes, en particular las bajas, es un problema complejo.
Como ocurre con la mayoría de las previsiones meteorológicas, se utilizan modelos informáticos para producir simulaciones precisas de la atmósfera para orientar las previsiones de cobertura de nubes.
Debido a que los recursos de la computadora son finitos, el modelo no puede simular todos los detalles a pequeña escala presentes en el mundo real, sino que "ve" al mundo como una imagen pixelada.
Para el pronóstico del Reino Unido, los tamaños de los píxeles son 1,5 km (tamaño de punto de rejilla. AEMET posee un modelo no hidrostático. HARMONIE-AROME a 2.5 km) en la horizontal y alrededor de 100 m en la vertical a la altitud típica de las nubes bajas. Por lo tanto las nubes en estas escalas, o más pequeñas, son muy difíciles de predecir y representar.
Las parametrizaciones: una aproximación muy grosera de la realidad
Su formación, evolución y disipación está controlada por las "parametrizaciones" del modelo - la parte del modelo utilizado para tratar los procesos que actúan a una escala menor que el tamaño de píxel (grid del modelo).
La nube baja, o estratocúmulo, es particularmente difícil porque requiere muchas parametrizaciones diferentes para interactuar correctamente entre sí para producir un pronóstico preciso.
La turbulencia, que puede aumentar la nube al mezclar el aire húmedo desde abajo y destruir la nube mezclando el aire seco desde arriba, debe interactuar con la radiación solar y térmica, que puede modificar directamente la nube calentando o enfriando la atmósfera y modificándola indirectamente alterando la turbulencia en un proceso de realimentación.
Estos procesos también deben interactuar correctamente con los vientos débiles y el aire débil subsistente típicamente asociado con los sistemas de alta presión, que proporcionan un débil, pero importante forzamiento del campo de la nube.
Muchos de estos procesos se parametrizan de forma grosera.
Inicializando el modelo: dificultades con las nubes bajas
Otro aspecto, que puede haber sido relevante, es cómo el modelo utiliza las observaciones para inicializar los pronósticos - asimilación de datos. De lejos, la mejor fuente de información sobre la cobertura de nubes son las imágenes de satélite, pero cuando la nube baja se ve acompaña de nubes altas como "cirros", el satélite sólo ve la nube alta, haciendo que toda las nubes bajas sean difíciles de determinar, particularmente sobre los océanos. Solamente cuando la nube alta se despeja, o la nube baja alcanza tierra, puede mejorar de inicializar el modelo y ser pronosticadas dentro del modelo.
Continuamos trabajando en la mejora tanto del modelo informático como de los métodos utilizados para inicializar los pronósticos a partir de las observaciones. Como se muestra a continuación, un modelo de prueba actual (derecha) que incluye cambios en las parametrizaciones y la asimilación de datos produjeron un pronóstico de nubes mucho mejor que el modelo operativo (izquierda) en comparación con la cobertura de nubes real mostrada por imágenes de satélite visibles. Las mejoras como éstas deben filtrarse hasta las previsiones en un futuro próximo.
A pesar de estas complicaciones, los pronósticos de nubes bajas siguen ofreciendo una buena orientación y aproximación a una realidad compleja.
Puede ver el artículo completo en: Why is forecasting low cloud so difficult?
Met Office