Pronóstico de Conjunto y Predecibilidad

Dado que la atmósfera es caótica, un solo pronóstico nunca es suficiente; el pronóstico de conjunto ejecuta muchas predicciones ligeramente diferentes para mapear el rango de futuros posibles y convertir el pronóstico del tiempo en una declaración honesta de probabilidad.

Definition

El pronóstico de conjunto es la práctica de ejecutar múltiples pronósticos a partir de condiciones iniciales y configuraciones de modelo perturbadas para estimar la distribución de probabilidad de los estados atmosféricos futuros, dadas las limitaciones inherentes a la predecibilidad.

Scope

Este tema cubre la predecibilidad de la atmósfera y los métodos de conjunto utilizados para cuantificar la incertidumbre del pronóstico, incluyendo el crecimiento de los errores de las condiciones iniciales, el diseño de las perturbaciones de las condiciones iniciales y del modelo, la interpretación de la dispersión del conjunto como probabilidad, y la verificación de los pronósticos probabilísticos.

Core questions

• ¿Por qué la atmósfera es predecible solo por un tiempo limitado?
• ¿Cómo se generan los miembros del conjunto a través de perturbaciones de las condiciones iniciales y del modelo?
• ¿Cómo se traduce la dispersión del conjunto en probabilidades de pronóstico?
• ¿Cómo se mide la calidad de un pronóstico probabilístico?

Key theories

Caos determinista y crecimiento de errores

Lorenz demostró que el flujo atmosférico no lineal exhibe una dependencia sensible de las condiciones iniciales, por lo que los errores infinitesimales crecen exponencialmente y limitan la predecibilidad determinista a aproximadamente dos semanas.

Predicción de la incertidumbre mediante conjuntos

Al muestrear errores plausibles de las condiciones iniciales y del modelo e integrar cada uno hacia adelante, un conjunto aproxima la distribución de probabilidad en evolución del pronóstico, por lo que su dispersión se convierte en una medida de confianza dependiente del flujo.

Mechanisms

La predecibilidad es limitada porque la atmósfera es un sistema no lineal y caótico en el que pequeñas diferencias se amplifican, especialmente en regiones dinámicamente inestables. Los sistemas de conjunto muestrean esta incertidumbre perturbando el estado inicial a lo largo de las direcciones de crecimiento más rápido y perturbando la física del modelo o utilizando múltiples modelos. A medida que los miembros se integran hacia adelante, divergen; su agrupamiento o dispersión estima la distribución de probabilidad del pronóstico, con agrupaciones estrechas que señalan confianza y una amplia dispersión que señala incertidumbre. Los puntajes de verificación como el puntaje de Brier y los histogramas de rango prueban si estas probabilidades son confiables.

Clinical relevance

El pronóstico de conjunto sustenta la guía probabilística que ahora es central para los servicios meteorológicos, desde los porcentajes de probabilidad de lluvia hasta la alerta temprana de eventos de alto impacto como tormentas e inundaciones; sus medidas de confianza permiten a los tomadores de decisiones en aviación, energía y gestión de emergencias sopesar el riesgo en lugar de depender de un único pronóstico determinista.

History

El descubrimiento de Lorenz en 1963 de la dependencia sensible de las condiciones iniciales reveló un límite intrínseco a la predicción del tiempo. El pronóstico estocástico-dinámico se propuso en las décadas siguientes, y a principios de la década de 1990, el creciente poder de cómputo permitió sistemas de conjunto operativos en los principales centros, después de lo cual los métodos de perturbación, la representación de errores del modelo y la verificación probabilística maduraron hasta convertirse en práctica estándar.

Key figures

• Edward Lorenz
• Tim Palmer
• Eugenia Kalnay
• Zoltan Toth

Seminal works

• lorenz1963
• palmer2000

Frequently asked questions

¿Qué indica la dispersión de un conjunto?

Cuando los miembros del conjunto concuerdan estrechamente, el pronóstico es más confiable, y cuando divergen ampliamente, la situación es más incierta; la dispersión, por lo tanto, actúa como una estimación dependiente del flujo de cuán fiable es el pronóstico en un día determinado.

¿Existe un límite estricto para la antelación con la que se puede pronosticar el tiempo?

Sí; debido a que la atmósfera es caótica, la habilidad determinista útil para el tiempo diario se extiende solo alrededor de una a dos semanas, aunque algunas características de variación lenta e información probabilística pueden predecirse un poco más allá.