Tiempo y clima: el más cercano en el tiempo es el más difícil de predecir
El problema es que las predicciones del tiempo son una variable probabilística, pero cuando se mira el icono del tiempo que va a hacer en un día concreto se convierte en determinística. Además, cada vez hay fenómenos más intensos debido al cambio climático, por lo que se hace aún más difícil predecir lo que va a ocurrir.
Es importante conocer la diferencia entre tiempo y clima. El primero se refiere a un lugar concreto en un tiempo concreto (por ejemplo, el tiempo que hace en Madrid hoy 19 de octubre). Sin embargo, esas variaciones siguen una tendencia, que es lo que se conoce como clima. Por ejemplo, la evolución de temperaturas durante un año en un mismo lugar va a seguir siempre una distribución casi idéntica.
Así, cuando vemos el tiempo en la televisión para el fin de semana, esa información intenta resumir un tiempo que puede ser muy variable a lo largo del día. Esa predicción del tiempo se realiza a través de dividir los mapas en partes de varios kilómetros, y analizando cómo va a ir evolucionando en esa parte. El área de esas divisiones ha ido disminuyendo de tamaño conforme ha aumentado la capacidad de procesamiento de los ordenadores capaces de hacer los cálculos de predicción, pero todavía distan mucho de ser perfectos.
El efecto mariposa: pequeños cambios tienen grandes consecuencias
Con el paso de los días, las predicciones van acumulando márgenes de error. Pequeñas variaciones en aspectos como la presión atmosférica pueden tener otros grandes efectos en otro sitio. Este efecto mariposa se va amplificando hasta el punto de que puede generar un tiempo totalmente distinto al que se esperaba para la siguiente semana. Esto se nota sobre todo en latitudes medias, como en las que se encuentra España, por lo que la predicción del tiempo más allá de 7 días no sirve para nada. Además, es imposible actualmente conocer el estado completo de la atmósfera, por lo que hay variables que se escapan.
Para intentar paliar este efecto, realizan decenas de predicciones meteorológicas y luego utilizan diversos modelos para obtener una media de tendencia agrupando todos los modelos. Esto permite intuir que el próximo invierno puede ser más frío, pero no se sabe el tiempo que va a hacer el día de Navidad; sobre todo teniendo en cuenta datos estacionales de años anteriores. Sin embargo, muchas agencias ya ni realizan pronósticos estacionales, reduciéndolo a sólo un mes en países completos en lugar de regiones.
Por eso, las páginas web como AEMET, Weather.com o Weatherunderground.com van actualizando los modelos de predicción varias veces al día, y si os fijáis en muchas ocasiones el tiempo cambia varias veces si miramos las previsiones con varias semanas vista. Muchas empresas dependen de estas predicciones, como pueden ser agricultores, mercados energéticos, estaciones de esquí, etc.
Fuente: adslzone
