“Una previsión meteorológica nunca podrá ser 100% precisa, o al menos no con los superordenadores de hoy”

3 julio, 2018
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Desde hace siglos, el análisis del tiempo siempre ha sido un tema de interés, un análisis cuya predicción ha ido mejorando a lo largo de los años gracias al avance tecnológico, pero un análisis que debido a la naturaleza caótica de nuestra atmósfera, aún está muy lejos de conseguir una predicción de máxima fiabilidad.

¿Cómo están utilizando los meteorólogos las nuevas tendencias en el sector del big data? ¿cómo estas nuevas tecnologías pueden ayudar a prevenir los desastres naturales? Desde BigData Magazine hablamos con Mar Gómez, meteoróloga de Eltiempo.es, que nos explica con claridad los avances conseguidos en el campo de la meteorología gracias al avance de las tecnologías, y los retos que aún debemos de afrontar.

BigData Magazine (BDM): ¿Podríamos decir que el Big Data es el último eslabón perdido en el campo de la meteorología? Eslabón que ya van encontrando y usando.

Mar Gómez (MG): Actualmente los datos meteorológicos contienen un gran número de variables, ecuaciones y procesos que es necesario que se analicen desde el punto de vista computacional. Mediante la predicción meteorológica numérica se utilizan datos actuales y procedentes de fuentes observacionales (satélite, radiosondeos, observatorios, etc.) para alimentar complejos modelos físico-matemáticos y poder predecir la evolución meteorológica. Los primeros esfuerzos en ese sentido empezaron hace un siglo, pero cuando llegó la computación se pudieron implementar modelos que realizan cálculos en tiempo real.

Es necesario manipular una gran cantidad de datos y manejar complejas ecuaciones que rigen la dinámica de la atmósfera para poder obtener una previsión meteorológica, algo que no puede realizarse con un simple ordenador de mesa, sino que es necesario contar con supercomputadores que se encuentran en los principales centros de investigación del mundo. Estos modelos pueden ser globales y cubrir todo el planeta o bien regionales, en cuyo caso abarcan sólo determinadas áreas.

Pero estos modelos no solo tienen en cuenta variables atmosféricas, sino que muchos asumen el acoplamiento de la atmósfera con el océano algo vital en la retroalimentación de nuestra atmósfera. El procesado de todos esos datos se genera como un archivo de salida que es introducido en los sistemas de eltiempo.es donde se realiza un posprocesado de esos datos para mejorar aún más su precisión y alcanzar valores de fiabilidad, de los más altos del mercado.

BDM: Aunque el margen de error es cada vez más pequeño, ¿llegará algún día y gracias al Big Data a ser exacta al 100% la predicción meteorológica?

MG: La atmósfera es un sistema caótico y cuenta con ecuaciones no lineales, es decir no tienen una solución exacta, sino aproximada y esto nos lleva a ser conscientes de que una previsión meteorológica nunca podrá ser 100% precisa, o al menos no con los superordenadores con los que contamos hoy en día. Un pequeño cambio en las condiciones iniciales de las variables genera un error que se propaga en el resultado final.

Las mejores previsiones operativas actuales del tiempo que se pueden realizar no abarcan más allá de 7 o 14 días y con bastante incertidumbre en los últimos períodos. En ese caso es mejor hablar de tendencias, variaciones o anomalías ya que el error se va acumulando y propagando en el tiempo.

Las mejoras en la tecnología informática, la recopilación de datos y los modelos han ido evolucionando en los últimos años, mejorando la previsión del tiempo aproximadamente un día en cada década; con lo que en unos años podríamos esperar tener previsiones a 14 días cada vez más fiables. De momento no se plantea la posibilidad de contar con un 100% de fiabilidad en la previsión del tiempo por la naturaleza caótica que, como comento, tiene la atmósfera.

eltiempo.es


BDM: ¿Qué beneficios cree que está ya generando el Big Data en cuanto a la  predicción meteorológica?  ¿Cómo trabajáis esta tecnología desde El tiempo.es

MG: Contar con un gran volumen de datos y variables meteorológicas, así como fuentes de diferentes modelos computacionales es siempre una ventaja. Cuanta más información y de mejor calidad sea su procedencia mucho mejor podrán ser nuestras previsiones. Actualmente nuestras predicciones proceden de dos de los centros de investigación más avanzados y con más éxito en la calidad del dato del mundo. Sin embargo, esos datos pueden presentar carencias y debilidades, que son analizados por nuestro equipo de meteorología para poder evaluar qué regiones necesitan ser corregidas en la previsión. Por ejemplo, un modelo puede no resolver bien la temperatura en una zona costera. Si ese error es recurrente se aplica una técnica conocida como Bias Blend que “corrige” esa desviación de forma sistemática, ayudando a mejorar esa calidad del dato.

Por otro lado, se realizan labores exhaustivas de seguimiento en previsiones meteorológicas donde se detecten fallos; se implementan nuevos datos observacionales o se incorporan nuevos productos que nos permitan mejorar la precisión. Como ejemplo hace unos meses incorporamos un producto llamado Rain Alert que nos permite determinar si lloverá o no en las próximas horas, gracias a poder contar con un radar que simula lo que ocurrirá en la precipitación en las siguientes tres horas.

Todo esto nos permite, desde eltiempo.es mejorar aún más nuestros niveles de precisión y ser cada vez más fiables para nuestro usuario.


BDM: ¿Qué retos cree que son los más importantes que deberá de superarse en la predicción meteorológica? 

MG: Los principales retos se encuentran precisamente en lo más bello que tiene la meteorología: su imprevisibilidad. Especialmente ante fenómenos meteorológicos extremos tales como tormentas, tornados, huracanes, inundaciones o lluvias torrenciales. En estos casos una mejora en la previsión meteorológica es determinante porque hablamos de bienes materiales y vidas en juego. El mayor reto estaría en encontrar sistemas de predicciones a corto plazo que puedan prevenir y alertar a la población ante estas situaciones.

En España, un fenómeno que ocurre con relativa frecuencia, son las gotas frías o actualmente llamadas DANAS (Depresiones Aisladas en Altura), embolsamientos de aire frío que al encontrar en contacto con aire más caliente presente sobre la tierra o el mar (como por ejemplo el Mediterráneo con las gotas frías típicas de después del verano) pueden provocar grandes daños. Podemos analizar, determinar y mejorar modelos a pequeña escala para esas situaciones sería determinante y un gran reto en meteorología.

BDM:  Centrándonos concretamente en los desastres naturales, ¿en qué medida cree que estas nuevas tecnologías, concretamente la analítica predictiva, ayudará  a la predicción de catástrofes naturales?

MG: El estudio de climatologías (períodos de 30 años en los que se analizan las tendencias y valores normales de una región concreta), estadísticas y condiciones e ingredientes necesarios para que se produzcan este tipo de fenómenos es determinante. Contar con instituciones que trabajen en proyectos de investigación y que puedan aportar datos y evidencias que nos permitan mejorar la previsión de fenómenos meteorológicos extremos es vital.

Por otro lado, los análisis climáticos, sobre todo ante la situación de calentamiento climático que tenemos son cruciales. Informes como los del Panel Internacional del Cambio Climático pueden ayudar a mitigar los efectos de un cambio que es inequívoco y continuado.

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