La sociedad tiene su fantasía de lo que es la meteorología: cree que el especialista es capaz de realizar un pronóstico de temperaturas máximas de la semana o de los milímetros de lluvias que pueden darse en los próximos días con tan solo mirar el cielo o chuparse el dedo y levantarlo al aire. Quizás, estas creencias vengan del origen de la palabra meteorología, ya que meteoron en griego significa “alto en el cielo”, aunque no hay dudas de que Hollywood logró inmortalizar esta creencia popular en la clásica película Twister.

Pero el meteorólogo moderno dista mucho de mirar el cielo, al menos no directamente. Y lejos del glamour de los presentadores de TV o de la adrenalina de perseguir un poderoso tornado en días tormentosos, la mayoría de ellos pasan horas y horas frente a las pantallas de computadoras interpretando números y mapas. 

Modelos que modelan

En la jerga profesional frecuentemente hacemos mención al “modelo”, no por ser fanáticos de la moda y la ropa de diseño, sino que estamos hablamos de nuestra arma secreta: los modelos numéricos del tiempo o meteorológicos, que no hacen modelaje sino que modelan la atmósfera. Dicho de otra forma, son programas de computadoras que simulan en la máquina, ya sea en gráficos o como un conjunto de números, una atmósfera ficticia que muestra el posible comportamiento de la real.

Para entender cómo surgieron los pronósticos actuales tenemos que viajar casi cien años en el pasado, alrededor de 1904. En ese tiempo, el físico y meteorólogo noruego Vilhelm Bjerknes (1862-1951) entendió que, con suficiente información sobre el estado actual de la atmósfera, los científicos podían usar fórmulas matemáticas -específicamente las leyes de la dinámica y la termodinámica de fluidos- para predecir patrones o comportamientos futuros. 

Bjerknes creía que, así como existía una ecuación de movimiento rectilíneo uniformemente variado (M.R.U.V.) para describir la trayectoria de una pelota en caída libre, tenía que existir una para describir el comportamiento del aire.

La idea era genial pero resolver esas ecuaciones no sería para nada sencillo y, como él mismo lo reconoció, la dificultad de este problema estaba en la necesidad de tener que trabajar con un sistema de ecuaciones de derivadas parciales no lineales para las que no se dispone de soluciones analíticas.

Más tarde, el científico británico Lewis Fray Richardson (1881-1953), retomó la resolución de las ecuaciones de Bjerknes con un nuevo método aritmético que simplificaba algunas cuentas: diferencias finitas. También realizó un experimento para probar su teoría. El británico aprovechó sus viajes por toda Francia como conductor de ambulancias durante la Primera Guerra Mundial para recopilar un amplio conjunto de datos meteorológicos de un día concreto (20 de mayo de 1910). Con estos datos tenía la información para conocer la situación de la atmósfera de ese día. Solo tendría que resolver las ecuaciones para saber el estado futuro. Luego de miles de sumas, restas y multiplicaciones resolvió el pronóstico de la presión a seis horas...seis semanas más tarde. No sólo el pronóstico fue obsoleto, sino que tampoco se cumplió.

Lejos de desanimarse, Richardson publicó sus trabajos en el libro titulado Predicción del Tiempo a través de Procesos Numéricos, donde también hizo algunas observaciones sobre la imposibilidad de realizar su pronóstico numérico: “...harían falta 64 mil personas trabajando por turnos para prever el estado de la atmósfera con mayor rapidez que la de su evolución real”.

En sus publicaciones, Richardson imaginó un futuro como una fábrica de predicciones meteorológicas formada por miles de calculadores humanos trabajando de forma sincronizada bajo la dirección de un responsable, encargado de la buena marcha de las operaciones. Lo que no pudo prever fue el avance de la tecnología y el aparato que se iba a inventar 25 años más tarde, que iba a hacer el trabajo de esas 64 mil personas en cuestión de minutos: la computadora.

Hagamos la cuenta

Es fácil perderse mirando las corrientes arremolinadas en un jacuzzi. Si está apagado, sólo es una bañera llena de agua caliente. Pero, ¿qué sucede cuando encendemos los chorros o ajustamos el termostato? ¿Cómo cambian las corrientes cuando decidimos darnos un chapuzón? Los chorros del jacuzzi dan vida a las aguas cada vez más turbulentas, el aumento de la temperatura crea más vapor y los cuerpos fuerzan nuevas corrientes. Varias causas competitivas y aleatorias crean un sistema completo y complejo de efectos. 
 

Ahora imaginemos que el jacuzzi está lleno con 5,5 billones de toneladas de gas y es perturbado por factores como la gravedad, la radiación solar, la radiación terrestre, la topografía, los seres vivos, las construcciones y la civilización humana. Este jacuzzi es la atmósfera de la Tierra, un cuerpo vasto y gaseoso tan complicado que parece poseer un movimiento completamente aleatorio. 

Sin embargo, entre todo ese caos, la atmósfera rebelde se adhiere a leyes físicas definidas y sigue patrones establecidos, lo que nos permite representarla a través de ecuaciones y hacer suposiciones -bastante aceptables- sobre cómo se comportará en el futuro.

Pero aún hoy, con todos los avances de la tecnología, el aumento exponencial en la velocidad para hacer cálculos y el conocimiento cada vez más profundo de la atmósfera, las ecuaciones siguen sin ser perfectas y tienen limitaciones. Como dijimos, describen procesos atmosféricos que son extremadamente complejos y caóticos usando simplificaciones, lo que proporciona una solución que se aproxima -en la mayoría de los casos muy bien- a la realidad, pero que no llega a describirla completamente. 

Otra limitación que tienen los modelos es la incapacidad del ser humano para determinar con exactitud el estado inicial. Tenemos que incorporar a la computadora toda la información posible sobre el estado de la atmósfera en el instante inicial para que sepa de dónde partir con los cálculos y pueda calcular su evolución. Para eso, se utilizan todas las observaciones atmosféricas disponibles, como los datos de superficie, de boyas, de aviones, de sondeos y hasta de satélites. Y aún con todos estos datos, es imposible incorporar información sobre cada centímetro cúbico de aire.

¿En cuántos cubos se puede dividir la atmósfera?

En todos los que queramos, pero nada es gratis. De hecho, esto es lo que hace el modelo para poder resolver esas ecuaciones: divide a toda la atmósfera en una malla tridimensional y resuelve las cuentas solo en los vértices de los cubos. El tamaño de esas grillas determina la resolución del modelo. Cuantos más cubos tengamos, mejor será la resolución del modelo numérico y permitirá detectar fenómenos de escala espacial más pequeña. 

En la práctica, tener un modelo de baja o de alta resolución es análogo a ver una foto en baja o alta calidad. Cuanto más pixeles (puntos con el mismo valor) tenga la imagen, más detalles veremos.

Pero en el caso del modelo, mayor cantidad de cubos implica más vértices, entonces a mayor resolución mayor poder computacional necesitaremos, ya que la cantidad de cuentas aumenta. Y el tiempo que lleva finalizar ese pronóstico también.

Nada puede “malir sal”

Existe una gran variedad de modelos, cada uno con sus ventajas e inconvenientes. Como norma general, cuanto más preciso queramos el resultado, más cálculos habrá que hacer y, por lo tanto, más tiempo tardará en ejecutarse. 

Para que una predicción tenga sentido se debe poder hacer en un plazo de tiempo relativamente corto. La mayoría de las veces un pronóstico meteorológico es una verdadera carrera contra el reloj, pues de nada sirve calcular con gran precisión el tiempo que hará mañana si para ese cálculo se necesitan más de 24 horas. 

Cada modelo es una excelente herramienta para pronosticar, pero todos tienen limitaciones que es necesario conocer. Mencionamos el problema de la resolución y de las ecuaciones, a las que se les realiza una serie de aproximaciones para simplificar cálculos. También que necesitan alimentarse de datos de las variables meteorológicas observadas sobre todo el planeta, y la cobertura de registros es muy escasa en los océanos y en regiones poco pobladas o de escaso desarrollo. La disponibilidad de datos en el hemisferio sur, dominado por el inmenso océano Pacífico, es muy inferior a la del hemisferio norte, y en los polos es casi inexistente. 




 

Pero, allí donde hay datos, la observación de las variables también es un problema, ya que su medición nunca es suficientemente precisa porque los instrumentos y los propios procedimientos para medir pueden no ser perfectos. Es imposible, por ejemplo, medir la temperatura del aire con centésimas de grado. Aún si tuviéramos las computadoras más potentes del universo y aumentamos exponencialmente la cantidad de observaciones, queda el problema del redondeo de los datos. En un pronóstico a varios días, usar tres, ocho o 20 decimales para indicar las condiciones iniciales puede llevar a pronósticos completamente distintos. Diferencias de milésimas de grado al inicio de un ciclo de pronóstico, conducen a situaciones meteorológicas muy distintas transcurridas una o dos semanas de pronóstico.

Los modelos numéricos mejoraron enormemente durante los últimos 20 años y se convirtieron en una herramienta fundamental para el pronóstico del tiempo. Hoy no se concibe un servicio meteorológico que no maneje los resultados de varios modelos numéricos para su trabajo rutinario. Sin embargo, distan mucho todavía de ser suficientemente buenos como para que se puedan realizar pronósticos automáticamente, sin agregar el valor de la interpretación que es aportada por profesionales. 
 

Fuente consultada:

Santos Burguete, C. (2018). Física del caos en la predicción meteorológica, Agencia Estatal de Meteorología (AEMET). DOI: 10.31978/014-18-009-X.