Desarrollo de un sistema de predicción por conjuntos para la Península Ibéricaaplicación al análisis de la predictibilidad de la precipitación

Laburpena

La no linealidad de las ecuaciones diferenciales que describen los movimientos atmosféricos imposibilita obtener soluciones analíticas de las mismas. El desarrollo de técnicas de resolución de las ecuaciones mediante métodos numéricos se ha llevado a cabo de manera progresiva. La filosofía fundamental de los modelos de predicción numérica se basaba en una atmósfera caracterizada por una naturaleza determinista que podría ser predicha con cierto grado de exactitud. Lorenz (1963) demostró que pequ eñas variaciones en las condiciones iniciales del modelo no producen soluciones únicas sino un conjunto de posibles soluciones. Es por ello que la predictibilidad de los estados futuros atmosféricos esté limitada en el tiempo, dado que los errores en las condiciones iniciales utilizadas por los modelos crecen a medida que aumenta el periodo de predicción.El concepto determinista tradicional ha de dar paso a un enfoque que contenga una información más rica que no solo se reduzca a una solución pl ausible de la situación atmosférica futura, sino que acote y cuantifique las incertidumbres asociadas al proceso predictivo de la modelización numérica del tiempo. El comportamiento no lineal y, por tanto caótico, de la atmósfera debe ser tratado de un modo probabilista. Los sistemas de predicción por conjuntos (SPC) se han revelado como una herramienta óptima para estimar la evolución en el tiempo de una función de densidad de probabilidad de unos estados atmosféricos individuales seleccionados , donde cada uno de los cuales es físicamente plausible y distinto. Esta memoria refleja el diseño y utilización de un SPC basado en la técnica de multianálisis y multifísica. La técnica utilizada consiste en la variación de diversas parametrizacione s físicas de un mismo modelo numérico de area limitada y en el uso, como condiciones iniciales y de contorno, de dos análisis y predicciones diferentes procedentes de dos modelos globales. Esto ha permitido obtener predicciones probabilistas de alta resolución a corto plazo que aportan un valor añadido a los estudios deterministas realizados sobre eventos extremos. Este sistema constituye una herramienta óptima para analizar la predictibilidad de fenómenos extremos en la región Atlántica.