Skip to main content

Initialization of global decadal climate forecast: a new challenge for multi-scale data assimilation

Article Category

Article available in the folowing languages:

Previsiones climáticas pluridecenales

Como parte de la fusión que se está produciendo entre los ámbitos de las previsiones sobre el clima y de la investigación relacionada con la simulación de los cambios climáticos, científicos dotados con financiación de la Unión Europea estudiaron la posibilidad de realizar predicciones especializadas basadas en escalas de tiempo que oscilan entre anuales y multianuales.

Cambio climático y medio ambiente

En las previsiones del clima pluridecenales se utilizan datos del estado de los océanos de la Tierra y de su influencia sobre la atmósfera para predecir la forma en que el clima evolucionará en todo el mundo durante los años posteriores. Se trata de un dominio relativamente novedoso que se cimenta en la supercomputación, en el incremento de la sofisticación de los modelos y en la disponibilidad de observaciones de mayor calidad referentes al sistema climático. Dado que se trata de un modo de realizar previsiones completamente nuevo, resulta necesario confiar en la capacidad de estos modelos. El proyecto INCLIDA, financiado por la UE, puso a prueba las predicciones multidecenales mediante un avanzado método de inicialización que ha demostrado su eficacia a la hora de elaborar previsiones meteorológicas. Las predicciones meteorológicas dependen de la precisión en las condiciones iniciales ya que la influencia de las fuerzas externas resulta casi imperceptible. Las previsiones climatológicas pluridecenales parten de unas condiciones iniciales muy diferentes a las del clima actual, por lo que ofrecen predicciones erróneas de la variabilidad anual y (en la mayoría de los casos) de la decenal. Los científicos de INCLIDA se sirven de un método de inicialización para el sistema dinámico de la atmósfera de la Tierra conocido como asimilación de datos. A través de este método se realiza una estimación del estado inicial de un modelo de la que se derivan un conjunto de datos dispersos. En concreto, el filtro de Kalman extendido utiliza estadísticas procedentes de un conjunto de predicciones para valorar la relación que se produce entre las observaciones y la totalidad de las variables con el fin de realizar correcciones. Se ha observado que este método requiere de una gran capacidad computacional ya que implica integrar el modelo en varias ocasiones. Los científicos de INCLIDA combinaron el modelo EC-Earth —un modelo del sistema global de la Tierra vanguardista que se compone de otros cuatro: uno atmosférico, uno oceánico, uno de los hielos marinos y uno terrestre— con el filtro de Kalman extendido y con otros algoritmos de estimación de condiciones iniciales. Para probar la capacidad del nuevo método propuesto, los miembros del equipo llevaron a cabo previsiones decenales de carácter retrospectivo relativas al pasado siglo. Remontándose al 1 de enero de 1960, el modelo EC-Earth demostró su capacidad para realizar previsiones decenales hasta el 31 de diciembre de 2012, fecha que se aproxima al límite de previsibilidad del modelo. Los resultados han sido descritos en dos artículos de índole científica publicados en revistas arbitradas de carácter internacional. Pese a ser alentadores, estos resultados se basan en una solución sintética obtenida a partir del mismo modelo en momentos diferentes. Dado que el modelo y sus predicciones distan de ser óptimas, del trabajo de los científicos de INCLIDA se espera que inspire nuevas investigaciones entre profesionales dedicados a la elaboración de modelos con el fin de mejorar sus cálculos.

Palabras clave

Clima, previsión, modelo, datos, océano, atmósfera, supercomputación, meteorológico, atmósfera, asimilación de datos, filtro de Kalman, modelo EC-Earth

Descubra otros artículos del mismo campo de aplicación