Pronóstico cuantitativo de precipitaciones

El pronóstico cuantitativo de precipitación (abreviado QPF ) es la cantidad esperada de precipitación derretida acumulada durante un período de tiempo específico sobre un área específica. ^{[ 1 ]} El terreno se considera en los QPF mediante el uso de la topografía o basándose en patrones de precipitación climatológicos a partir de observaciones con gran detalle. A partir de mediados y finales de la década de 1990, los QPF se utilizaron en modelos de pronóstico hidrológico para simular el impacto en los ríos de todo Estados Unidos. Los modelos de pronóstico muestran una sensibilidad significativa a los niveles de humedad dentro de la capa límite planetaria , o en los niveles más bajos de la atmósfera, que disminuye con la altura. ^{[ 2 ]} El QPF se puede generar de forma cuantitativa, pronosticando cantidades, o de forma cualitativa, pronosticando la probabilidad de una cantidad específica. ^{[ 3 ]} Las técnicas de pronóstico de imágenes de radar muestran una mayor habilidad que los pronósticos de modelos dentro de las 6 a 7 horas posteriores al momento de la imagen de radar. Los pronósticos se pueden verificar mediante el uso de mediciones de pluviómetros , estimaciones de radar meteorológico o una combinación de ambos. Se pueden determinar varios índices de habilidad para medir el valor del pronóstico de lluvia.

Existen algoritmos para pronosticar la lluvia basándose en tendencias de radar a corto plazo, en cuestión de horas. Las técnicas de pronóstico basadas en imágenes de radar muestran mayor precisión que los modelos de pronóstico dentro de las 6 a 7 horas posteriores a la toma de la imagen de radar. ^{[ 4 ]}

En el pasado, el pronosticador era responsable de generar el pronóstico meteorológico completo basándose en las observaciones disponibles. ^{[ 5 ]} Hoy en día, la contribución de los meteorólogos generalmente se limita a elegir un modelo basado en varios parámetros, como los sesgos y el rendimiento del modelo. ^{[ 6 ]} El uso de un consenso de modelos de pronóstico, así como de miembros de conjunto de los diversos modelos, puede ayudar a reducir el error de pronóstico. ^{[ 7 ]} Sin embargo, independientemente de cuán pequeño sea el error promedio con cualquier sistema individual, aún son posibles grandes errores dentro de cualquier parte particular de la guía en cualquier ejecución de un modelo dado. ^{[ 8 ]} Se requiere que los profesionales interpreten los datos del modelo en pronósticos meteorológicos que sean comprensibles para el público en general. Los profesionales pueden usar el conocimiento de efectos locales que pueden ser demasiado pequeños en tamaño para ser resueltos por el modelo para agregar información al pronóstico. Como ejemplo, el terreno se considera en el proceso QPF usando topografía o patrones de precipitación climatológicos de observaciones con gran detalle. ^{[ 9 ]} Usando la guía del modelo y comparando los diversos campos de pronóstico con la climatología , los eventos extremos, como precipitaciones excesivas asociadas con eventos de inundación posteriores , conducen a mejores pronósticos. ^{[ 10 ]} Si bien una mayor precisión de los modelos de pronóstico implica que los humanos podrían dejar de ser necesarios en el proceso de pronóstico en algún momento futuro, actualmente todavía existe la necesidad de intervención humana. ^{[ 11 ]}

Además de los pronósticos gráficos de lluvia que muestran cantidades cuantitativas, se pueden realizar pronósticos que describan las probabilidades de que se alcancen ciertas cantidades de lluvia. Esto permite al pronosticador asignar el grado de incertidumbre al pronóstico. Esta técnica se considera informativa, en relación con la climatología. ^{[ 15 ]} Este método se ha utilizado durante años en los pronósticos del Servicio Meteorológico Nacional , ya que la probabilidad de lluvia de un período equivale a la probabilidad de que caigan 0,01 pulgadas (0,25 mm) en un lugar determinado. ^{[ 16 ]} En este caso, se conoce como probabilidad de precipitación . Estas probabilidades se pueden derivar de un pronóstico determinista mediante el posprocesamiento informático. ^{[ 17 ]} 

Los pronósticos de lluvia se pueden verificar de varias maneras. Las observaciones de los pluviómetros se pueden agrupar en cuadrículas para obtener promedios de área, que luego se comparan con las cuadrículas de los modelos de pronóstico. Las estimaciones del radar meteorológico se pueden usar directamente o corregirse con las observaciones de los pluviómetros. ^{[ 4 ]}

Varias puntuaciones estadísticas pueden basarse en los campos observados y pronosticados. Una de ellas, conocida como sesgo , compara el tamaño del campo pronosticado con el campo observado, con el objetivo de obtener una puntuación de 1. La puntuación de amenaza implica la intersección de los conjuntos pronosticado y observado, con una puntuación de verificación máxima posible de 1. ^{[ 23 ]} La probabilidad de detección (POD) se obtiene dividiendo la superposición entre los campos pronosticado y observado por el tamaño del campo observado: el objetivo aquí es obtener una puntuación de 1. El índice de éxito crítico (CSI) divide la superposición entre los campos pronosticado y observado por el tamaño combinado de ambos campos: el objetivo aquí es obtener una puntuación de 1. La tasa de falsa alarma (FAR) divide el área del pronóstico que no se superpone al campo observado por el tamaño del área pronosticada. El valor objetivo en esta medida es cero. ^{[ 4 ]}

En lo que respecta a los ciclones tropicales que afectan a Estados Unidos, el modelo de pronóstico global GFS ha tenido el mejor desempeño en cuanto a sus pronósticos de lluvia en los últimos años, superando a los modelos de pronóstico NAM y ECMWF . ^{[ 21 ]}

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