¿Qué es la predicción estacional?

La meteorología cambia sobre una base diaria. Mientras que los sistemas de predicción modernos pueden predecir con exactitud fenómenos meteorológicos (como movimientos de frentes, vientos, tormentas, etc.) con unos pocos días de antelación, las predicciones diarias más allá de dos semanas son prácticamente inútiles. Sin embargo, hasta cierto punto, es posible predecir las desviaciones de la climatología estacional media con algunos meses de antelación. Las predicciones estacionales no pretenden predecir el momento de un evento meteorológico en particular -por ejemplo, la cantidad de precipitación en Madrid el 2 de enero-; por el contrario, la probabilidad de que la precipitación del próximo invierno sea más alta, cerca o por debajo lo normal (es decir, categorías basadas en terciles) puede predecirse en algunos casos y para algunas regiones, especialmente en los trópicos.

Predicción estacional

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desde la predicción meteorológica a la predicción climática

Limitaciones de la predicción estacional

Las predicciones meteorológicas y climáticas se producen con modelos climáticos globales. Sin embargo, en contraposición a las predicciones meteorológicas más conocidas (por ejemplo, la temperatura será de 15.5℃ en Madrid mañana), las predicciones estacionales proporcionan información sobre cómo será el tiempo promedio con unos meses de antelación (por ejemplo, hay un 80% de probabilidad de que la próxima estación sea más cálida de lo normal en el centro de España). A pesar del valor potencial para muchos sectores, estas predicciones son muchas veces infrautilizadas por varias de sus limitaciones:

  • Las predicciones estacionales son, por naturaleza, probabilísticas
    Por tanto, hay una dificultad añadida para interpretar correctamente este tipo de información e incorporarla correctamente los procesos de toma de decisión propios de cada negocio.
  • La calidad de los sistemas de predicción estacional actuales es muy limitada fuera de los trópicos y la capacidad predictiva varía en función de la variable, región y estación de interés.
    Como resultado, se necesita realizar una evaluación robusta y a medida de las predicciones (sobre unas predicciones pasadas) para explorar su potencial para cada aplicación en particular (ver más abajo).
  • La resolución espacial actual de las predicciones estacionales (50-100 km) no es suficiente para muchas aplicaciones prácticas.
    Por tanto, métodos estadísticos de calibración o downscaling son necesarios para pasar de una escala global a una local, obteniendo de esta forma unas predicciones locales.

Verificación de predicciones estacionales

Ya que la capacidad predictiva a escala estacional varía enormemente con la región y estación considerada (ver [1] [2] [3] [4]), es imprescindible realizar una verificación de la calidad de las predicciones para que los usuarios finales puedan cuantificar, basados en el comportamiento en el pasado de los modelos, la incertidumbre asociada a las predicciones para una localización en particular y un determinado momento del año, permitiendo por tanto una correcta utilización.

Aunque no hay una única medida que pueda proporcionar una visión completa de la calidad de una predicción, el Sistema Estándar de Verificación de Sistemas de Predicción a Largo Plazo (SVS-LRF) recomiendo un conjunto de medidas (ver Anexo II.8 para más detalles) que permite a los centros de de predicción documentar la calidad de sus predicciones de acuerdo a un estándar común.

Algunas de las diferentes medidas consideradas en la literatura permiten verificar tanto predicciones deterministas —Error medio (o sesgo), ACC, RMSE, MSSS, etc.— como probabilísticas —RPSS, ROCSS, diagrama de fiabilidad, etc.— y cubren diferentes aspectos de importancia para los usuarios [5].

Referencias

  1. Halpert MS, Ropelewski CF. 1992. Surface temperature patterns associated with the Southern Oscillation. J Clim 5:577–93. [+]
  2. van Oldenborgh, G. J. 2004. Assessing the skill of seasonal forecasts, Tech. rep., KNMI Research Biennial Reports, 2003/04. KNMI. [+]
  3. Doblas-Reyes, F. J. and Weisheimer, A. and Palmer, T. N. and Murphy, J. M. and Smith, D. 2010. Forecast quality assessment of the ENSEMBLES seasonal-to-decadal Stream 2 hindcasts, Tech. Rep. 621. [+]
  4. Manzanas, R. and Frias, M. D. and Cofiño, A. S. and Gutierrez, J. M., 2014. Validation of 40 year multimodel seasonal precipitation forecasts: The role of ENSO on the global skill, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 119, 1708–1719, doi:10.1002/2013JD020680. [+]
  5. Jolliffe, I. T., and D. B. Stephenson, Eds., 2003. Forecast Verification: A Practitioner's Guide in Atmospheric Science. John Wiley and Sons, 254 pp. [+]

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