Com fem les prediccions meteorològiques?

Quantes vegades heu agafat el paraigua de bon matí perquè la informació meteorològica havia anunciat que anava a ploure i no ho ha fet? Quantes vegades heu deixat la roba estesa i s’ha banyat? Doncs sí, sembla que no sempre les prediccions que fem s’acompleixen, però no us heu preguntat mai per què fallem?

En aquest article intentarem explicar com es fan les prediccions de l’oratge, i com poden haver diferents interpretacions de la mateixa situació atmosfèrica.

L’atmosfera és un sistema caòtic, és a dir, imprevisible. Les prediccions es fan a partir d’una sèrie de models matemàtics que resolen unes equacions descriptives dels moviments atmosfèrics (les de Navier-Stokes), integrades a partir d’unes certes condicions inicials (temperatura, pressió, etc) de cada punt de l’atmosfera.

Aquestes equacions són no-lineals (no les podem resoldre) i per tant, s’han de fer una sèrie de simplificacions per a poder obtindre una solució. Si a això li sumem la incertesa en les condicions inicials (no es disposa de punts de mesura en tota l’atmosfera i algunes condicions de contorn com la interacció entre els oceans i l'atmosfera no es coneixen massa bé), donen com a resultat una sèrie d'imprecisions en la predicció que provoquen que cada un dels models tinga una visió diferent de l’oratge.

Aquest és un dels exemples de predicció probabilística. El que es pot veure a les imatges són diferents prediccions d'un mateix model a 4 dies vista (esquerra) i a 8 (dreta). Com es pot veure, en la primera els diferents col·lectivitats convergeixen cap a una situació atmosfèrica amb xicotetes discrepàncies, però en la segona es pot observar com cada un dels ensembles veu una situació atmosfèrica diferent i no es pot extraure cap conclusió.

Tant predictors com aficionats disposen d’un bon grapat de models com aquest, que difereixen en l’àrea geogràfica que cobreixen, en la resolució espacial i temporal, en la manera de analitzar les dades i en la manera de resoldre les equacions que han de definir la situació meteorològica futura. Per tant, els diferents models donen resultats diferents, per a un mateix dia cada un preveu una situació diferent.

Aquest és el moment en què l’experiència fa un paper fonamental. El predictor ha de saber davant quina situació es troba i ha de triar el model que millor s’hi ajusta.

La física del caos ha vingut a ajudar els meteoròlegs amb la previsió probabilística. Des de fa un temps, l’Agencia Estatal de Meteorologia (AEMET) ha posat a disposició de l’usuari la predicció probabilística. Aquesta predicció consisteix a integrar les equacions de Navier-Stokes a partir d’una lleugera pertorbació en les condicions inicials del nostre punt de l’atmosfera. Així s’obtenen una sèrie de prediccions diferents, però totes igualment probables.

Tot seguit, fent ús de la probabilitat (casos probables/casos possibles) s’obtenen dos tipus de resultats: El valor més probable, amb una certa variància, o bé es pot convertir en probabilitats, és a dir, extraure que per exemple hi ha un 80% de probabilitats que se supere un cert llindar.

Aquesta predicció porta implícita molta més informació que la que poden oferir els models deterministes, per tant, el futur repte dels meteoròlegs passa per comunicar aquests tipus de prediccions i per a fer-ho possible, s’ha de començar a conscienciar la societat per tal d’entendre aquesta nova eina per a comunicar l’oratge. Una via més fiable i que com bé s'ha dit abans, evita que els meteoròlegs fem diferents interpretacions.