Meteorología: ¿Por qué sigue siendo tan difícil predecir el clima de manera precisa y precisa?

Answer 1

Aquí está la respuesta corta:

El pronóstico del tiempo en una ciencia imperfecta. A lo largo de décadas de investigación, los meteorólogos han ideado herramientas que nos permiten predecir con bastante precisión a corto plazo el modelado numérico y el análisis de pronósticos.

Sin embargo, más allá del alcance de aproximadamente una semana, la certeza en estos pronósticos se reduce significativamente. Esto se debe a que el clima se basa en un sistema infinitamente complejo y en constante cambio , con un poco de caos para divertirse.

El movimiento y el comportamiento de los sistemas meteorológicos a gran escala se entienden de alguna manera, por lo que factores como el viento, la presión, la temperatura y la posibilidad de precipitación son predecibles dentro de unos días. Si vemos una tormenta a través de las planicies occidentales que se mueven hacia el este, esos datos (el estado actual de la atmósfera) se pueden usar para predecir lo que sucederá a continuación. Esto se realiza continuamente cada 12 horas utilizando datos de globos meteorológicos (y otras observaciones) en los EE. UU. Para obtener la idea más precisa de los cambios climáticos.
Ahora, a qué distancia puede extrapolar ampliamente la variación, es por eso que, cuando sale lo suficiente, las predicciones cuando se grafican comienzan a parecerse a un plato de espaguetis.

Por ejemplo, aquí están algunas de las predicciones modelo de dónde terminará el huracán Irene

Las variables de inicio utilizadas, que están garantizadas para estar ligeramente apagadas (porque no podemos realmente muestrear un punto en la atmósfera para obtener la imagen cristalina que necesitaría para crear un modelo “perfecto”, son responsables de la divergencia en estas estadísticas .

Los meteorólogos tienen que determinar qué salida del modelo puede ser la más precisa, a qué descartar, en qué basarse y, a menudo, tomar un agregado o un promedio de muchas salidas posibles y considerar ese escenario más probable. La precisión mejora a medida que el tiempo se acerca al punto que intentamos pronosticar, porque obtenemos una imagen más completa de lo que se está desarrollando.

Sin embargo, lo suficientemente lejos en el futuro, y es realmente un gran juego de adivinanzas.

Un hecho importante a tener en cuenta es que los modelos numéricos actuales que se utilizan en todo el mundo para la predicción meteorológica a escala sinóptica / mesoescala, solo tienen una resolución de aproximadamente ~ 10 km ^ 2. Esto significa que cada 10 kilómetros cuadrados se tratan como un solo punto ( utilizando las mismas variables de entrada) – lo que hace que los eventos de pronóstico, como la lluvia, sean muy difíciles con un alto grado de precisión para una ubicación específica.

Esta es la razón por la que los pronósticos de probabilidad de lluvia no se basan en “cuáles son las posibilidades de que llueva aquí”, sino en el porcentaje del área de pronóstico que recibirá lluvia dentro de la ventana de tiempo dada

Estas son solo algunas de las muchas razones por las que es una tarea difícil. Solo tiene que entender cuántas variables hay y cómo cambian en relación con las otras y otros factores. Espero que esto ayude y otros usuarios puedan llenar los vacíos que probablemente haya dejado.

Answer 2

Porque los patrones climáticos son caóticos . Para citar la Wikipedia sobre la teoría del caos:
Caos: cuando el presente determina el futuro, pero el presente aproximado no determina aproximadamente el futuro.

Cuando mide la temperatura, la presión del aire, la humedad y la presencia de nubes, solo obtiene números aproximados en algunas ubicaciones, por lo que realmente no conoce la distribución real de esos parámetros en todo el espacio. Las inexactitudes se suman, y los sistemas caóticos son implacables a las inexactitudes. Por ejemplo, una carretera pavimentada en Florida, que no se contabiliza en su modelo, absorbería más calor del Sol que un bosque durante el día (si no estuviera cubierto por nubes densas), lo que aumentaría la presión y la temperatura del aire, lo que a su vez puede cambiar la temperatura. Dirección del viento y afectará a la humedad y formación de nubes. La formación de nubes afecta la distribución de la temperatura, y así sucesivamente. Es posible predecir el clima en una escala de tiempo corta porque no cambia bruscamente, pero a mayor escala, los efectos caóticos se vuelven significativos.

Los modelos meteorológicos se extienden gradualmente empleando cuadrículas de sensores más densas, mapas más precisos, rangos satelitales más frecuentes y detallados, etc. También hay mejoras en los modelos matemáticos y computacionales, pero serían más difíciles de explicar.

Answer 3

En la predicción del tiempo moderno, los modelos numéricos se utilizan principalmente. A pesar de que podríamos predecir manualmente el clima, las habilidades de predicción manual han sido superadas por el modelado numérico en muchos aspectos. Por lo tanto, considero que la pregunta es por qué los modelos numéricos no pueden predecir el clima con mayor precisión.

En una palabra, es debido a la incertidumbre. Existe en muchos aspectos:

1, La incertidumbre del movimiento atmosférico. Hay tantos tipos de fenómenos físicos involucrados. No los entendemos todos en cada detalle;

2, La incertidumbre en la formulación de las ecuaciones de movimiento que se utilizan para describir la atmósfera en los modelos numéricos.

3. La incertidumbre en la parametrización de ciertos fenómenos físicos importantes. En el modelo numérico, utilizamos docenas de parametrizaciones para describir los movimientos a pequeña escala u otros fenómenos complejos, como la convección. Se basa en la experiencia.

4, La incertidumbre en las condiciones iniciales. Tenemos datos observacionales limitados. En un modelo numérico global, necesitamos datos en 27x181x360 puntos de cuadrícula (modelo global de 1 grado por 1 grado con 27 niveles verticales, sin incluir la interacción entre la atmósfera y el océano, la tierra, etc.) y cada punto de la cuadrícula necesita temperatura, velocidad del viento, humedad , etc., datos. No podemos obtenerlos todos, especialmente en áreas oceánicas y pobremente pobladas

Answer 4

La respuesta corta: la atmósfera es un sistema dinámicamente caótico. Como consecuencia, dos soluciones para un estado futuro de la atmósfera [producidas por un modelo de predicción numérica del tiempo (PNT)] que son casi idénticas en el estado inicial eventualmente divergirán. Es decir, incluso las diferencias muy pequeñas en los campos iniciales de dos simulaciones de modelo darán como resultado errores que crecerán, a menudo de manera exponencial.

Y dado que, como cuestión práctica, no es posible medir el estado con absoluta precisión (errores de instrumentos, procesos sin resolución / subescala que deben parametrizarse, lagunas en las observaciones, la necesidad de interpolar, etc.), Siempre habrá un crecimiento de error no lineal que finalmente destruirá la utilidad de cualquier predicción.

Con el NWP moderno, este error de saturación generalmente ocurre en tan solo 7 días a 10-12 días para la predicción de patrones climáticos a gran escala (aquellos que involucran ondulaciones en la corriente en chorro y grandes áreas de presión anómala alta o baja) y dentro de 2-3 días para climas de menor escala. Por supuesto, la tasa de crecimiento de errores no lineales es muy sensible a la calidad y densidad de las entradas de observación que están disponibles para ser asimiladas y el análisis resultante en un día determinado para un ciclo de modelo dado; el estado atmosférico de la época; y la calidad del modelo.

Finalmente, los modelos tienen sesgos, se construyen con física imperfecta, las parametrizaciones que representan un conocimiento parcial del funcionamiento de los procesos que no se pueden resolver explícitamente por un modelo dado (por ejemplo, la convección para un modelo global de PNT como el GFS), a menudo no se conservan impulso o energía y muchas otras deficiencias.

Se escriben libros enteros y miles de artículos técnicos sobre este tema.

Answer 5

De acuerdo, ya que solicitó mi respuesta, le daré una respuesta muy breve, ya que los expertos ya han analizado esta pregunta. Usted sabe que estamos tratando con algo o un sistema que es el resultado de miles y miles de interacciones físicas. No uno o dos forzados hacen que el clima, como el clima que usted o nosotros experimentamos, es siempre el resultado de mil interacciones y, sin embargo, el hombre solo puede dar cuenta de solo algunos de los MUCHOS.

La imagen de arriba explica la naturaleza caótica del clima / sistema climático.

Esta es la razón por la que los modelos de NWP hasta ahora no nos han dado pronósticos precisos al 100%. Cuando tiene una parametrización menos detallada, condiciones iniciales inexactas y computadoras más lentas, pero está tratando con un sistema que es de naturaleza hiper-dinámica, no espera una precisión del 100%.

Gracias por la A2A.

Answer 6

1 、 Los datos de observación, debido a la limitación de los equipos, tienen errores.
2 、 Los datos de observación pueden reflejar solo la situación general de un lugar local. Tiene limitaciones de escasez también.
3 data Se agregan datos de observación a los modelos numéricos, que funcionarán en algunas predicciones meteorológicas. Pero el modelo numérico no es perfecto, no puede describir con precisión todos los procesos físicos, ni puede captar todas las actividades climáticas del caos. Esta es la aproximación del modelo. limitación.
Por lo tanto, el clima no se puede pronosticar con una precisión del 100%.

Answer 7

La dificultad surge porque la Tierra-Atmósfera es uno de los sistemas físicos más complejos. Considere la atmósfera, que es una mezcla de gases, vapor de agua y algo de polvo. El aire es compresible y el vapor de agua sufre cambios de estado a presiones y temperaturas que comúnmente ocurren en la atmósfera. Esto complica enormemente la dinámica y la termodinámica de la atmósfera y su descripción matemática. Además, las condiciones iniciales de las ecuaciones que describen aproximadamente este sistema físico nunca se pueden conocer con exactitud. Agregue a todo esto el hecho de que la Tierra es un marco de referencia giratorio, lo que complica aún más las matemáticas de los modelos predictivos del sistema Tierra-Atmósfera.

Answer 8

Debido a que los meteorólogos no han podido comprender la forma plasmática de H2O que surge en el contexto de la cizalladura del viento de alta energía y que permite las capacidades estructurales de las “corrientes” en nuestra atmósfera que distribuyen la energía de baja presión que subyace a todas las tormentas. Una consecuencia de esta deficiencia es que los meteorólogos están resignados a pronosticar el clima basándose en mapas (sinópticos) que están altamente sujetos a interpretación.

Enfrentando la tormenta de la ciencia El negacionismo en la meteorología, la teoría de la tormenta y la tornadogénesis

Answer 9

El tiempo en Australia resumió en una infografía:

Answer 10

Imagina que tienes una gran bola de forma irregular de varios pies de diámetro. Esa es la tierra.

Sujete una esfera de plexiglás ligeramente más grande sobre esa bola. Llénelo en su mayoría lleno con aceite mineral claro. Agregue un poco de aceite mineral azul y un poco de aceite mineral rojo hasta que la esfera esté llena.

Ahora, ponga hielo seco sobre la parte superior e inferior de la esfera donde se encuentran los polos, y use una antorcha caramelizada para calentar el ecuador. Haga que alguien mantenga el hielo seco en los polos y otra persona que siga calentando el ecuador.

Ahora, gira el globo por varios minutos. Su trabajo: predecir el movimiento y la posición de todas las áreas rojas y azules de aceite mineral por cada hora durante los próximos 10 días.

Es por eso que los pronósticos a veces no son del todo precisos.

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Answer 11

Por lo general, hasta con tres días de anticipación, hay tantas variables que es imposible predecir o pronosticar el clima más allá de eso, esas variables se extienden al sistema solar.

Answer 12

Eso es porque el clima siempre está cambiando. No importa dónde. Siempre cambia sin importar el momento o el lugar. No siempre puedes estar bien en tu vida. No en esta vida u otra. El clima es igual que el futuro, no sabes lo que va a pasar.

Answer 13

Existe un límite teórico en la medida máxima en que podemos predecir el estado de la atmósfera según la observación del estado actual según el principio de incertidumbre de Heisenberg. Esto significa que incluso en una situación ideal con suficientes instrumentos de medición perfectos, un modelo computacional perfecto solo sería capaz de predecir con precisión el estado de la atmósfera durante un período de alrededor de 10 días en el futuro.