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Biblioteca de la Universidad Complutense de Madrid

Domingo, 3 de noviembre de 2024

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¿Va a nevar mañana en mi pueblo?

Si se escucha la información meteorológica de cualquier telediario, se oirá que "va a nevar en el norte de Castilla La Mancha", o que lo hará por debajo de determinada cota. Es una información válida, pero con una resolución espacial muy poco certera. Frente a ella se presenta el trabajo que acaba de publicar el investigador Sergio Fernández González, del Departamento de Física de la Tierra, Astronomía y Astrofísica II (Astrofísica y Ciencias de la Atmósfera) de la Universidad Complutense. Su modelo permite conocer si va a nevar, y cuanto, en un espacio concreto de tres kilómetros.

 

En meteorología se intentan hacer aproximaciones con fórmulas que buscan simular la dinámica atmosférica. Sergio Fernández González explica que no hay establecida una fórmula que sea única y mejor para toda la Tierra, así que para su trabajo ha probado distintas formulaciones y al final se ha quedado "con las mejores, teniendo en cuenta que no hay una que sea la idónea para una zona concreta, sino que cada día e incluso en cada situación meteorológica puede funcionar una mejor que otra".

 

Para que el modelo publicado en Journal of Geophysical Research fuese más fiable se quedó con ocho combinaciones diferentes de fórmulas, lo que permite hacer para cada día ocho simulaciones con un único modelo. Explica el investigador, que de esa forma "no hay una predicción única que dice si va a llover o nevar, o si no lo va a hacer". De las ocho simulaciones una puede decir que va a nevar más, otra que menos y otras que no va a nevar en absoluto. Si las ocho coinciden, se puede estar seguro de que va a nevar y si son sólo la mitad, eso indicará que hay un 50 por ciento de probabilidades de que vaya a ocurrir, y además se puede saber no sólo si nevará o no, sino también la cantidad de nieve que se espera. La suya es una predicción probabilista y no determinista, "que son las que se suelen hacer, en las que se corre un modelo y lo que diga se toma como bueno".

 

De acuerdo con Fernández González, el modelo numérico de predicción meteorológica de software libre que ha utilizado resuelve una serie de ecuaciones en cada punto que se le especifique. En su caso cuenta con una elevada resolución espacial de tres kilómetros, es decir, que para cada tramo de esa distancia "resuelve las ecuaciones e informa sobre una serie de variables meteorológicas como pueden ser la temperatura, la presión, la humedad, la precipitación... en un momento dado del futuro".


Explica el investigador de Físicas que cuando se trabaja en meteorología hay que decidir entre elevada resolución a corto plazo o una resolución menos precisa a largo plazo. Él ha optado por la primera opción, porque ha preferido concentrarse en las primeras 48 horas y aumentar la resolución espacial. Para poder hacerlo son necesarios ordenadores bastante potentes, "ya que la cantidad de fórmulas y operaciones que tienen que hacer es inmensa". La limitación que existe con este modelo, por tanto, es "que la simulación tiene que correr en un tiempo muy corto para que salga antes de que termine el alcance de la propia simulación. En este caso se meten los datos, por ejemplo, de las 0:00 horas y a las 9:00 tienes que tener ya la salida para hacer la predicción de ese día y del siguiente".

 

Para lograrlo ha contado con el Centro de Supercomputación de la Universidad de León que permite correr las simulaciones con distintos procesadores en paralelo, para así minimizar el tiempo de cálculo. Informa Fernández González de que es un servicio de pago en función de las horas que ocupes, así que la limitación es que haya dinero asociado a proyectos. En este caso, el dinero ha salido de la beca que tenía él mismo para hacer el doctorado.

 

Validación

El modelo se ha validado con una serie de estaciones meteorológicas de la Confederación Hidrográfica del Duero, en concreto con 97 pluviómetros y pluvionivómetros. De acuerdo con el investigador, "los pluviómetros normales, a partir del peso del agua acumulada, cuentan impulsos y marcan cuánta agua ha caído. El mecanismo es un balancín y cada vez que se llena de agua cae, hace un contacto eléctrico y da el impulso de que han caído 0,2 milímetros. El balancín se llena del otro lado y vuelve a caer, y así hasta que deja de llover. Para agua líquida funciona bien, pero con la nieve no es igual, porque se queda acumulada y hasta que no se derrite, cuando sube de cero grados, no empieza a contar". En estos casos hay que usar pluviómetros calefactados o, como ha sido su caso, pluvionivómetros que miden por peso.

 

Hubo además una segunda validación usando los avisos al sistema de alerta del 112 cuando la gente de los pueblos solicitaba máquinas quitanieves, porque eso determinaba de manera fehaciente que allí había nevado.

 

De esas dos validaciones, la cuantitativa para ver las precipitaciones y litros por metro cuadrado ofreció unos coeficientes de correlación del 0,7, lo que no está mal teniendo en cuenta que el 1 sería la correlación positiva perfecta; mientras que la cualitativa, de si había nevado o no, ofreció un porcentaje de acierto del 90% aproximadamente.

 

Aplicación

Al tener una elevada resolución espacial este modelo permite afinar mucho más, ya que las mallas de tres kilómetros permiten saber que va a nevar en un lugar concreto, y además que en otra zona que está muy cerca quizás no lo va a hacer, dependiendo de la orografía del terreno. Según el investigador "puede ser, por ejemplo, que en un valle haga más frío porque se haya quedado el aire retenido y nieve por debajo de la cota esperada".

 

La aplicación inicial del trabajo estaba pensada para mantenimiento y gestión de carreteras durante los meses invernales. El objetivo era pasar información a las empresas que se dedican a esa tarea para optimizar el gasto de sal y de personal durante estos días. Como el modelo es capaz de  dar una información cada hora, se puede decir de manera muy específica a una máquina quitanieves cuándo y dónde tiene que estar, "porque ahora mismo se hace con una información muy genérica y se les dice que estén todo el día preparados para trabajar en zonas muy amplias".

 

Sergio González explica que se puede usar también el modelo en gestión de cuencas hidrográficas, y ya se está aplicando en la Confederación Hidrográfica del Ebro para previsión de inundaciones. Desde la Complutense les facilitan la información del modelo meteorológico y ellos la integran en un modelo hidrológico. En función de los litros que caigan calculan los hectómetros cúbicos que llegan, el caudal de los ríos y otras variables. Se puede usar, por ejemplo, para saber cuándo tienen que desembalsar agua, porque "el objetivo es tener los pantanos llenos, pero si se esperan fuertes precipitaciones tienen que desembalsar, y para eso está demostrando ser un modelo muy útil".

 

Incluso se podría aplicar a otro tipo de fenómenos, como la niebla o las precipitaciones intensas. Explica el investigador que para la niebla hay instrumentos específicos que miden la visibilidad, y sólo habría que modificar la metodología y las parametrizaciones que se han usado para medir la nieve, y luego volver a hacer la validación.

 

El trabajo publicado en Journal of Geophysical Research forma parte de la tesis doctoral de Sergio Fernández González, que ha dirigido el profesor Francisco Valero. Ellos dos firman el artículo, junto otros investigadores del Grupo de Física Atmosférica de la Universidad de León.

 

Una vez leída la tesis, Fernández González espera que le concedan un contrato de investigación para trabajar ahora en la predicción con modelos numéricos de recursos eólicos.

Precipitación diaria acumulada (mm) estimada por cada una de las ocho combinaciones de parametrizaciones. Además, en los paneles de la derecha se muestra la precipitación media y máxima esperadaSergio Fernández González, en el Departamento de Física de la Tierra, Astronomía y Astrofísica II (Astrofísica y Ciencias de la Atmósfera)Riesgo de que se superen precipitaciones en forma de nieve superiores a 1, 2 y 10 mm de agua líquida equivalentePara que el modelo sea efectivo es necesario utilizar ordenadores muy potentes que permitan correr la simulación en un tiempo adecuado
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