Predicciones del tiempo a largo plazo: ya se perciben las mejoras
Las predicción meteorológica a largo plazo está experimentando un salto de fiabilidad que empieza a percibirse, a pesar de estar todavía en fase de desarrollo. Tanto las predicciones subestacionales como las estacionales son muy útiles de cara a la planificación de multitud de tareas afectadas por el comportamiento atmosférico.
La gran potencia de cálculo de las supercomputadoras nos permite disponer cada vez de más y mejores productos de predicción a largo plazo. Aunque todavía tienen mucho margen de mejora, se ha dado un salto cualitativo con respecto a los mapas de tendencias que teníamos hace apenas unos pocos años.
Por ejemplo, el Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo está apostando fuerte –con muchos recursos, tanto técnicos como humanos– por mejorar las predicciones de tiempo más allá de los 10 a 15 días que proporcionan los modelos meteorológicos convencionales, de circulación general de la atmósfera, cuyo nivel de confianza ha alcanzado unas cotas ciertamente altas.
¿Cómo se llevan a cabo las predicciones a largo plazo?
Una crítica muy burda a las proyecciones climáticas plantea qué cómo vamos a fiarnos de ellas –por ejemplo, de la temperatura que tengamos en 2100– cuando las predicciones a más de unos cuantos días fallan. Pensando en pronósticos mensuales o estacionales, su validez se basa en el hecho de que el comportamiento del clima no es aleatorio sino caótico, que no es lo mismo. Esto último implica que la evolución atmosférica tiene cierto grado de predictibilidad. A partir del conocimiento (vía datos) de todos los factores que están actuando en el clima terrestre en cada momento, se elaboran modelos capaces de anticipar a largo plazo anomalías en variables de interés como la temperatura o la precipitación.
Cuando hace ya bastantes años se comenzaron a generar mapas de tendencia trimestrales, tenían como principales imputs de entrada la fase en que estaba el fenómeno del ENSO (neutral, El Niño o La Niña), a partir de los datos de la temperatura superficial del agua del Pacífico tropical, debido a la influencia que ejerce a larga distancia (teleconexión) y a escala global, si bien hay regiones terrestres donde la señal no es muy marcada, pasando a dominar la alta variabilidad meteorológica.
Hoy en día, los modelos que se utilizan son capaces de integrar multitud de datos más y procesos de la atmósfera, los océanos o los hielos, lo que redunda en un mayor nivel de confianza de los productos de predicción a largo plazo.
Se recurre también a multitud de parámetros estadísticos, se lleva a cabo una comparativa con situaciones meteorológicas de tiempo pasado, a partir de reanálisis, y se ejecutan técnicas probabilísticas, generando conjuntos de predicciones a partir de estados de inicialización del modelo ligeramente perturbados. Por si todo esto fuera poco, los modelos se ponen a prueba simulando situaciones del pasado, corroborando de esta manera su bondad.
Hoy en día, las supercomputadoras permiten el despliegue de todas estas operaciones, de gran complejidad físico-matemática, obteniendo al final un conjunto de productos de predicción a largo plazo, que en muchos casos (no siempre) ofrecen un valor añadido sobre lo que uno espera de la climatología.
La utilidad de las predicciones estacionales
La planificación de todo tipo de actividades, como la agricultura, la gestión de los recursos hídricos, la industria, el turismo, etc., tiene en las predicciones estacionales una poderosa herramienta de trabajo, que si bien todavía está en fase de desarrollo, ya comienza a arrojar resultados prometedores.
En períodos de sequía, como el que transita ya hace tiempo gran parte de la Argentina, cobra particular interés consultar las predicciones semanales, mensuales y estacionales, para ser capaces de anticipar un cambio duradero o no del patrón meteorológico dominante.