Predicción para Semana Santa 2014: tendencias y "arqueros"

Esta pregunta, a varias semanas vista, es imposible de responder. La técnica y los modelos numéricos de predicción no pueden responder a esta pregunta más allá, digamos de varios días vista. O mejor dicho, para muchos la respuesta que da los modelos probabilistas no les valen.  Es como si a un arquero especialista en disparar flechas  a dianas a 200 m le pidiéramos disparar  y acertar cuando la diana está a 1000 m ¿dará en el blanco?. Es imposible que realice su labor con mínimas garantías.

Lo que sí puede hacer la ciencia y el estado del arte de la predicción es hacer  una tendencia de los que ocurrirá a varias semanas vista y analizar la tendencia general de la atmósfera en el campo, por ejemplo de la precipitación. Y esta tarea aún así no es fácil. Sigamos con el ejemplo del arquero y la diana. Es como si cogiéramos a muchos y a los mejores arqueros de 200 m  y  les obligara a todos a disparar a una diana a 1000 m. Algunos acertarán, otros no pero habrá una tendencia en mostrar un buen o mal disparo de forma general y medio, y acompañado de un grado o indicador general de la incertidumbre de la bondad de los arqueros. A medida que acercamos la diana de 1000 a 500 m, los arqueros harán mejor su trabajo, y no digamos nada si ponemos la diana a 200m: muchos acertarán y otros no.

Los mapas mostrados aquí dan la tendencia media de cómo se va a comportar las atmósfera a 10, 15 días vista sin poder precisar más ¿será un periodo seco o lluvioso? ¿Las temperaturas serán altas o bajas? Actualmente NO se puede predecir si va a llover o no a la salida de la Macarena el día X a la hora Y (dentro de 10-15 días). Lo que se hace es correr 20 o 50 modelos (arqueros) y analizar la tendencia de la precipitación a varios días vista.

Veamos que nos dan algunos mapas de tendencias y el grado de incertidumbre de la predicción de la precipitación. Mapas de precipitación media, en mm, a la izquierda, y grado de "incertidumbre" /spread, a la derecha, según escalas, para:

Día 11 de abril

Fuente: modelo probabilista  GFS-NCEP

RAM