Una de las mejores formas de manejar la incertidumbre en plazos poco fiables es con la ayuda de las salidas por conjuntos o ensembles de los modelos. Los modelos numéricos simulan la evolución atmosférica en una salida conocida como única o determinista. Es el pronóstico principal que el modelo hace a futuro.
Pero para intentar manejar la incertidumbre inherente en los modelos atmosféricos a plazos superiores a tres días, los mismos trabajan con múltiples posibles escenarios a futuro, extrayendo una media para ver cuál es el más probable.
Posibles contradicciones en el mismo modelo
En ocasiones, puedes ver como el mismo modelo numérico te muestra un dibujo a cinco días que no es respaldado por la media de ensembles. Es decir, el modelo nos dice que la ola de frío llega la próxima semana, pero en sus simulaciones de control y múltiples escenarios diferentes, la incertidumbre es tan elevada, que finalmente el dibujo que sale de la media es distinto al de la salida principal.
Cuando el modelo en sus múltiples simulaciones tiene claro que la ola de frío va a llegar, la media final lo plasma y coincide con la salida principal.
¿Qué nos dicen los ensembles del modelo GFS en sus medias?
Pues como la mayoría de escenarios que ha “probado” en sus múltiples simulaciones el modelo GFS coinciden en la llegada de esta ola de frío a nuestro país, la media resultante lo plasma y acompaña a la salida principal. Es decir, el modelo GFS está “convencido” en estos momentos de que la próxima semana la ola de frío alcanzará nuestro país.
¿Quiere decir esto que la ola de frío llegará?
No, lo que quiere decir este análisis es que el modelo tiene datos en estos momentos en su asimilación que, sus complejos algoritmos, convierten en una ola de frío llegando a nuestro país la próxima semana. El modelo está “convencido” de que esto será así. Pero tenemos a otros grandes modelos que le llevan la contraria, como el ECMWF.
Tenemos que ser muy prudentes con pronósticos a plazos mayores a 5 días y, sobre todo, en circulaciones poco frecuentes como las retrógradas, contrarias a la habitual de oestes, ya que los modelos no están tan “entrenados”.
Esta tarde volveremos a actualizar la información con nuevos datos encima de la mesa. Si me acompañas, lo veremos.
Abrazos.
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