Predicción Numérica del Tiempo

La predicción numérica del tiempo pronostica la atmósfera resolviendo sus ecuaciones gobernantes en una computadora, haciendo avanzar el aire, la humedad y la energía simulados punto por punto de la cuadrícula a partir de un estado inicial observado.

Definition

La predicción numérica del tiempo es la práctica de pronosticar el tiempo integrando numéricamente las ecuaciones discretizadas del movimiento atmosférico y la termodinámica hacia adelante en el tiempo a partir de un estado inicial analizado.

Scope

Este tema abarca la formulación de modelos atmosféricos para la predicción: la discretización de las ecuaciones primitivas en cuadrículas o bases espectrales, el núcleo dinámico que hace avanzar el flujo resuelto, las parametrizaciones que representan procesos no resueltos como la convección, las nubes, la radiación y la turbulencia, y la resolución y las compensaciones computacionales involucradas.

Core questions

• ¿Cómo se transforman las ecuaciones gobernantes continuas en un modelo computable?
• ¿Qué es un núcleo dinámico y cómo hace avanzar el flujo resuelto?
• ¿Cómo se parametrizan los procesos no resueltos como la convección y la radiación?
• ¿Cómo restringen los pronósticos la resolución de la cuadrícula y la estabilidad numérica?

Key theories

Modelado de ecuaciones primitivas

Los modelos de pronóstico operativos integran las ecuaciones primitivas, la forma hidrostática y filtrada de las leyes de fluidos y termodinámicas, discretizadas en el espacio y el tiempo para avanzar la temperatura, el viento, la presión y la humedad.

Parametrización física

Los procesos demasiado pequeños para resolverse en la cuadrícula del modelo, como la convección cumuliforme, la microfísica de las nubes, la radiación y la turbulencia de la capa límite, se representan mediante esquemas de parametrización que estiman su efecto neto a partir de las variables resueltas.

Mechanisms

Un modelo numérico representa la atmósfera por sus valores en puntos de cuadrícula discretos o coeficientes espectrales y los avanza con métodos de diferencias finitas, volúmenes finitos o espectrales, sujetos a límites de estabilidad que vinculan el paso de tiempo con el espaciado de la cuadrícula. El núcleo dinámico maneja la advección, el gradiente de presión y los efectos de Coriolis, mientras que las parametrizaciones suministran las tendencias de la convección, las nubes, la radiación, los flujos superficiales y la turbulencia que la cuadrícula no puede resolver. Una mayor resolución captura más fenómenos, pero multiplica el costo computacional.

Clinical relevance

La predicción numérica del tiempo es el motor de la predicción operativa moderna, proporcionando la guía detrás de los pronósticos públicos, de aviación, marinos y de tiempo severo; los avances en la resolución y la física de los modelos han extendido constantemente la habilidad de pronóstico y ahora también apoyan la proyección climática y la predicción ambiental.

History

Richardson esbozó la predicción numérica a mano en la década de 1920 con éxito limitado; el campo se volvió práctico cuando Charney, Fjortoft y von Neumann produjeron el primer pronóstico por computadora de la ecuación de vorticidad barotrópica en ENIAC alrededor de 1950, después de lo cual los modelos crecieron de sistemas de una sola capa a sistemas de ecuaciones primitivas multinivel con una física cada vez más sofisticada.

Key figures

• Lewis Fry Richardson
• Jule Charney
• John von Neumann
• Norman Phillips

Seminal works

• kalnay2003
• charney1950

Frequently asked questions

¿Cuál es la diferencia entre un modelo meteorológico y un pronóstico?

Un modelo meteorológico es el programa de computadora que resuelve las ecuaciones atmosféricas; un pronóstico es el resultado que produce para una ejecución particular, que un meteorólogo luego interpreta, a menudo junto con otros modelos, antes de emitir una predicción.

¿Por qué los modelos tienen que parametrizar algunos procesos?

Procesos importantes como las nubes individuales y los remolinos turbulentos son mucho más pequeños que el espaciado de la cuadrícula de un modelo, por lo que no pueden resolverse directamente; las parametrizaciones estiman su efecto colectivo en el flujo a escala resuelta en su lugar.