Modelo de pronóstico de ciclones tropicales

Un modelo de pronóstico de ciclones tropicales es un programa informático que utiliza datos meteorológicos para pronosticar aspectos del estado futuro de los ciclones tropicales . Hay tres tipos de modelos: estadísticos, dinámicos o combinados estadístico-dinámicos. ^{[ 1 ]} Los modelos dinámicos utilizan supercomputadoras potentes con software de modelado matemático sofisticado y datos meteorológicos para calcular las condiciones climáticas futuras . Los modelos estadísticos pronostican la evolución de un ciclón tropical de una manera más simple, extrapolando a partir de conjuntos de datos históricos, y por lo tanto pueden ejecutarse rápidamente en plataformas como computadoras personales . Los modelos estadístico-dinámicos utilizan aspectos de ambos tipos de pronóstico. Existen cuatro tipos principales de pronósticos para ciclones tropicales: trayectoria , intensidad, marejada ciclónica y precipitación . Los modelos dinámicos no se desarrollaron hasta las décadas de 1970 y 1980, y los esfuerzos anteriores se centraron en el problema de la marejada ciclónica.

Los modelos de trayectoria no mostraron capacidad de predicción en comparación con los modelos estadísticos hasta la década de 1980. Los modelos estadístico-dinámicos se utilizaron desde la década de 1970 hasta la de 1990. Los primeros modelos utilizan datos de ejecuciones anteriores, mientras que los modelos posteriores generan resultados después de que se haya emitido el pronóstico oficial del huracán. El uso de pronósticos de consenso , de conjunto y de superconjunto reduce los errores más que cualquier modelo de pronóstico individual. Tanto los pronósticos de consenso como los de superconjunto pueden utilizar la guía de ejecuciones de modelos globales y regionales para mejorar el rendimiento más que cualquiera de sus componentes respectivos. Las técnicas utilizadas en el Centro Conjunto de Alerta de Tifones indican que los pronósticos de superconjunto son una herramienta muy potente para la predicción de trayectorias.

La primera guía estadística utilizada por el Centro Nacional de Huracanes fue la Técnica de Análogos de Huracanes (HURRAN), disponible en 1969. Esta técnica utilizaba la base de datos de ciclones tropicales del Atlántico Norte, recientemente desarrollada , para encontrar tormentas con trayectorias similares. Luego, desplazaba sus trayectorias a través de la ruta actual de la tormenta y utilizaba la ubicación, la dirección y la velocidad de movimiento, así como la fecha, para encontrar análogos adecuados. El método funcionó bien con tormentas al sur del paralelo 25 que aún no habían girado hacia el norte, pero no funcionó bien con sistemas cercanos o posteriores a la recurvatura. ^{[ 2 ]} Desde 1972, el modelo estadístico de Climatología y Persistencia (CLIPER) se ha utilizado para ayudar a generar pronósticos de trayectorias de ciclones tropicales. En la era de los pronósticos dinámicos precisos, CLIPER se utiliza ahora como referencia para demostrar la habilidad del modelo y del pronosticador. ^{[ 3 ]} El Pronóstico Estadístico de Intensidad de Huracanes (SHIFOR) se ha utilizado desde 1979 para el pronóstico de la intensidad de los ciclones tropicales. Utiliza la climatología y la persistencia para predecir la intensidad futura, incluyendo el día juliano actual , la intensidad actual del ciclón, la intensidad del ciclón  hace 12 horas, la latitud y longitud iniciales de la tormenta, así como sus componentes zonal (este-oeste) y meridional (norte-sur) de movimiento. ^{[ 2 ]}

Entre las décadas de 1970 y 1990 se desarrolló una serie de modelos estadístico-dinámicos que utilizaban ecuaciones de regresión basadas en la salida de CLIPER y la salida más reciente de modelos de ecuaciones primitivas ejecutados en el Centro Meteorológico Nacional, entonces Centros Nacionales de Predicción Ambiental , y se denominaron NHC73, NHC83, NHC90, NHC91 y NHC98. ^{[ 1 ] [ 4 ]} Dentro del campo de la predicción de la trayectoria de ciclones tropicales , a pesar de la guía de modelos dinámicos cada vez mejor que se produjo con el aumento de la capacidad computacional, no fue hasta la década de 1980 cuando la predicción numérica del tiempo mostró habilidad , y hasta la década de 1990 cuando superó consistentemente a los modelos estadísticos o dinámicos simples. ^{[ 5 ]} En 1994, se creó una versión de SHIFOR para el noroeste del Océano Pacífico para la predicción de tifones , conocida como Pronóstico Estadístico de Intensidad de Tifones (STIFOR), que utilizó los datos de 1971 a 1990 para esa región para desarrollar pronósticos de intensidad hasta 72  horas en el futuro. ^{[ 6 ]}

En cuanto a la predicción de intensidad, el Esquema de Predicción de Intensidad de Huracanes Estadísticos (SHIPS) utiliza relaciones entre las condiciones ambientales del Sistema de Pronóstico Global (GFS), como la cizalladura vertical del viento y las temperaturas de la superficie del mar , la climatología y la persistencia (comportamiento de la tormenta) mediante técnicas de regresión múltiple para obtener una predicción de intensidad para sistemas en el Atlántico norte y el Pacífico nororiental. ^{[ 1 ]} Se desarrolló un modelo similar para el Pacífico noroccidental y el hemisferio sur conocido como el Sistema de Predicción de Intensidad Estadística (STIPS), que tiene en cuenta las interacciones terrestres a través de las condiciones ambientales de entrada del modelo del Sistema Operacional de Predicción Global de la Armada (NOGAPS). ^{[ 7 ]} La versión de SHIPS con un componente de decaimiento tierra adentro se conoce como Decay SHIPS (DSHIPS). El Modelo de Ecuación de Crecimiento Logístico (LGEM) utiliza la misma entrada que SHIPS pero dentro de un sistema de predicción dinámica simplificado. ^{[ 1 ]} Dentro de la predicción de lluvias de ciclones tropicales , el modelo de Climatología y Persistencia de Lluvias (r-CLIPER) se desarrolló utilizando datos de lluvia de microondas de satélites en órbita polar sobre el océano y mediciones de lluvia de primer orden desde tierra, para obtener una distribución de lluvia realista para ciclones tropicales basada en la trayectoria pronosticada por el Centro Nacional de Huracanes. Ha estado operativo desde 2004. ^{[ 8 ]} Se ha desarrollado un modelo estadístico-paramétrico de radios de viento para su uso en el Centro Nacional de Huracanes y el Centro Conjunto de Alerta de Tifones que utiliza la climatología y la persistencia para predecir la estructura del viento hasta cinco días en el futuro. ^{[ 2 ]}

El primer modelo dinámico de predicción de trayectorias de huracanes, el Modelo de Predicción de Trayectorias de Ciclones Tropicales Barotrópicos de Sanders (SANBAR), ^{[ 9 ]} se introdujo en 1970 y fue utilizado por el Centro Nacional de Huracanes como parte de su guía operativa de trayectorias hasta 1989. Se basaba en un conjunto simplificado de ecuaciones dinámicas atmosféricas (la formulación barotrópica equivalente) que utilizaba un viento medio de capa profunda.

Durante 1972, se desarrolló el primer modelo para pronosticar marejadas ciclónicas a lo largo de la plataforma continental de los Estados Unidos, conocido como el Programa Especial para Listar la Amplitud de Marejadas de Huracanes (SPLASH). ^{[ 10 ]} En 1978, el primer modelo de seguimiento de huracanes de física completa basado en dinámica atmosférica – el modelo de malla fina móvil (MFM) – comenzó a operar. ^{[ 11 ]} El modelo de Área Limitada Cuasi-Lagrangiana (QLM) es un modelo de ecuaciones primitivas de múltiples niveles que utiliza una cuadrícula cartesiana y el Sistema de Pronóstico Global (GFS) para condiciones de contorno. ^{[ 2 ]} A principios de la década de 1980, se descubrió que la asimilación de vientos derivados de satélites a partir de imágenes satelitales de vapor de agua, infrarrojo y visible mejoraba el pronóstico de la trayectoria de los ciclones tropicales. ^{[ 12 ]} El modelo de huracanes del Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos (GFDL) se utilizó con fines de investigación entre 1973 y mediados de la década de 1980. Una vez que se determinó que podía demostrar habilidad en la predicción de huracanes, una transición de varios años transformó el modelo de investigación en un modelo operativo que el Servicio Meteorológico Nacional pudo utilizar para pronosticar tanto la trayectoria como la intensidad en 1995. ^{[ 13 ]} Para 1985, se había desarrollado el modelo Sea Lake and Overland Surges from Hurricanes (SLOSH) para su uso en áreas del Golfo de México y cerca de la costa este de los Estados Unidos, que era más robusto que el modelo SPLASH. ^{[ 14 ]}

El modelo de advección beta (BAM) se ha utilizado operativamente desde 1987 utilizando vientos directores promediados a través de la capa de 850 hPa a 200 hPa y el efecto beta que hace que una tormenta se desplace hacia el noroeste debido a las diferencias en el efecto coriolis a través del ciclón tropical. ^{[ 15 ]} Cuanto más grande es el ciclón, mayor es probable que sea el impacto del efecto beta. ^{[ 16 ]} A partir de 1990, se ejecutaron operativamente tres versiones del BAM: el BAM superficial (BAMS) vientos promedio en una capa de 850 hPa a 700 hPa, el BAM medio (BAMM) que utiliza vientos promedio en una capa de 850 hPa a 400 hPa, y el BAM profundo (BAMD) que es igual que el BAM anterior a 1990. ^{[ 4 ]} Para un huracán débil sin actividad de tormenta eléctrica central bien desarrollada, BAMS funciona bien, porque las tormentas débiles tienden a ser dirigidas por vientos de bajo nivel. ^{[ 1 ]} A medida que la tormenta se fortalece y la actividad de tormentas eléctricas asociada cerca de su centro se intensifica, BAMM y BAMD se vuelven más precisos, ya que este tipo de tormentas son dirigidas en mayor medida por los vientos en los niveles superiores. Si el pronóstico de las tres versiones es similar, el meteorólogo puede concluir que existe una incertidumbre mínima; pero si las versiones varían mucho, el meteorólogo tiene menos confianza en la trayectoria pronosticada debido a la mayor incertidumbre. ^{[ 17 ]} Las grandes diferencias entre las predicciones de los modelos también pueden indicar cizalladura del viento en la atmósfera, lo que podría afectar también el pronóstico de intensidad. ^{[ 1 ]}

Probado en 1989 y 1990, el modelo barotrópico Vic Ooyama (VICBAR) utilizó una representación de variables mediante splines cúbicos B para el análisis objetivo de observaciones y soluciones a las ecuaciones de predicción de aguas poco profundas en dominios anidados, con las condiciones de contorno definidas como el modelo de pronóstico global. ^{[ 18 ]} Se implementó operativamente como el modelo barotrópico de transformación sinusoidal de área limitada (LBAR) en 1992, utilizando el GFS para las condiciones de contorno. ^{[ 2 ]} Para 1990, Australia había desarrollado su propio modelo de marejada ciclónica que podía ejecutarse en pocos minutos en una computadora personal. ^{[ 19 ]} La Agencia Meteorológica de Japón (JMA) desarrolló su propio modelo de tifones (TYM) en 1994, ^{[ 20 ]} y en 1998, la agencia comenzó a utilizar su propio modelo dinámico de marejada ciclónica . ^{[ 21 ]}

El modelo de Investigación y Pronóstico del Tiempo para Huracanes (HWRF) es una versión especializada del modelo de Investigación y Pronóstico del Tiempo (WRF) y se utiliza para pronosticar la trayectoria e intensidad de los ciclones tropicales . El modelo fue desarrollado por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), el Laboratorio de Investigación Naval de los Estados Unidos , la Universidad de Rhode Island y la Universidad Estatal de Florida . ^{[ 22 ]} Entró en funcionamiento en 2007. ^{[ 23 ]} A pesar de las mejoras en el pronóstico de la trayectoria, las predicciones de la intensidad de un ciclón tropical basadas en la predicción numérica del tiempo siguen siendo un desafío, ya que los métodos estadísticos siguen mostrando mayor habilidad que la guía dinámica. ^{[ 24 ]} Además de la guía especializada, se utilizan guías globales como el GFS, el Modelo Unificado (UKMET), NOGAPS, el Modelo Espectral Global Japonés (GSM), el modelo del Centro Europeo de Predicciones Meteorológicas a Medio Plazo , los modelos de la Acción de Investigación Pequeña Escala Grande Escala (ARPEGE) y Aire Limitada Adaptación Dinámica Inicialización (ALADIN) de Francia, el modelo del Centro Nacional de Predicción Meteorológica a Medio Plazo (NCMRWF) de la India, los modelos del Sistema Global de Asimilación y Predicción de Datos (GDAPS) y del Sistema Regional de Asimilación y Predicción de Datos (RDAPS) de Corea, el modelo del Modelo Espectral Regional Operacional (ORSM) de Hong Kong/China y el modelo del Modelo Ambiental Global Multiescala (GEM) canadiense para fines de trayectoria e intensidad. ^{[ 2 ]}

El uso de un consenso de modelos de pronóstico reduce el error de pronóstico. ^{[ 26 ]} Trackwise, el modelo GUNA es un consenso de las versiones interpoladas de los modelos GFDL, UKMET con control de calidad aplicado al rastreador de ciclones, NOGAPS de la Armada de los Estados Unidos y GFS. La versión de GUNA corregida para los sesgos del modelo se conoce como CGUN. El consenso TCON es el consenso GUNA más el modelo Hurricane WRF. La versión de TCON corregida para los sesgos del modelo se conoce como TCCN. Un promedio retardado de las dos últimas ejecuciones de los miembros dentro de TCON más el modelo ECMWF se conoce como el consenso TVCN. La versión de TVCN corregida para los sesgos del modelo es el consenso TVCC. ^{[ 1 ]}

A principios de 2013, el NAVGEM reemplazó al NOGAPS como el principal modelo operativo de pronóstico global de la Armada. Para la temporada de 2013, y hasta que se pueda realizar la verificación del modelo, no se está utilizando para la elaboración de ningún pronóstico consensuado.

Para la intensidad, una combinación de los modelos LGEM, GFDL interpolado, HWRF interpolado y DSHIPS se conoce como el consenso ICON. El promedio retardado de las dos últimas ejecuciones de los modelos dentro del consenso ICON se llama consenso IVCN. ^{[ 1 ]} En el noroeste del Pacífico y el hemisferio sur, se forma un consenso STIPS de diez miembros a partir de la salida de NOGAPS, GFS, el GSM japonés, el Sistema de Predicción Mesoescala Acoplado Océano/Atmósfera (COAMPS), UKMET, el TYM japonés, GFDL con condiciones de contorno NOGAPS, el Modelo de la Agencia Meteorológica de la Fuerza Aérea (AFWA), el Sistema Australiano de Predicción de Área Local de Ciclones Tropicales y el Modelo Barotrópico de Weber. ^{[ 7 ]}

Ningún modelo es completamente preciso porque es imposible conocer con exactitud todo sobre la atmósfera de manera oportuna, y las mediciones atmosféricas que se toman no son del todo precisas. ^{[ 27 ]} El uso del método de conjunto para la predicción, ya sea un conjunto multimodelos o numerosos miembros del conjunto basados ​​en el modelo global, ayuda a definir la incertidumbre y a limitar aún más los errores. ^{[ 28 ] [ 29 ]}

La JMA ha producido un sistema de predicción de tifones de 11 miembros, conocido como Sistema de Predicción de Conjuntos de Tifones (TEPS), desde febrero de 2008, con un alcance de hasta 132  horas. Utiliza una versión de menor resolución (con mayor espaciado de cuadrícula) de su GSM, con diez miembros perturbados y uno no perturbado. El sistema reduce los errores en un promedio de 40 kilómetros (25 millas) con un alcance de cinco días en comparación con su GSM de mayor resolución. ^{[ 30 ]} 

El Florida State Super Ensemble (FSSE) se genera a partir de un conjunto de modelos que luego utiliza ecuaciones de regresión estadística desarrolladas durante una fase de entrenamiento para reducir sus sesgos, lo que produce pronósticos mejores que los de los modelos individuales o su solución promedio. Utiliza 11  modelos globales, incluyendo cinco desarrollados en la Universidad Estatal de Florida , el Modelo Unificado, el GFS, el NOGAPS, el NOGAPS de la Armada de los Estados Unidos, el modelo del Centro de Investigación de la Oficina de Meteorología de Australia (BMRC) y el modelo canadiense Recherche en Prévision Numérique (RPN). Demuestra una habilidad significativa en las predicciones de trayectoria, intensidad y precipitación de ciclones tropicales. ^{[ 31 ]}

El Sistema de Ayuda para la Pronóstica mediante Enfoque Sistemático (SAFA, por sus siglas en inglés) fue desarrollado por el Centro Conjunto de Alerta de Tifones para crear un pronóstico de consenso selectivo que eliminaba los pronósticos más erróneos en un plazo de 72 horas, utilizando el modelo NOGAPS de la Armada de los Estados Unidos, el GFDL, los modelos globales y de tifones de la Agencia Meteorológica de Japón, así como el UKMET. Todos los modelos mejoraron durante los cinco años de historia del SAFA y la eliminación de pronósticos erróneos resultó difícil de realizar en las operaciones. ^{[ 32 ]}

Un informe de 2010 correlaciona la baja actividad de manchas solares con la alta actividad de huracanes . Analizando datos históricos, existía una probabilidad del 25 % de que al menos un huracán azotara los Estados Unidos continentales durante un año de máxima actividad solar; una probabilidad del 64 % durante un año de baja actividad solar. En junio de 2010, los pronosticadores de huracanes en los EE. UU. no utilizaban esta información. ^{[ 33 ]}

La precisión de los modelos de pronóstico de huracanes puede variar significativamente de una tormenta a otra. Para algunas tormentas, los factores que afectan la trayectoria del huracán son relativamente sencillos, y los modelos no solo son precisos, sino que producen pronósticos similares; mientras que para otras tormentas, los factores que afectan la trayectoria del huracán son más complejos y los diferentes modelos producen pronósticos muy diferentes. ^{[ 34 ]}

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• Pronóstico de lluvias por ciclones tropicales
• pronóstico del tiempo

• Guía de referencia para pronosticadores de ciclones tropicales, capítulo 5. Archivado el 11 de julio de 2006 en Wayback Machine.
• Análisis y pronósticos de modelos del NCEP archivados el 23 de diciembre de 2007 en Wayback Machine.
• Antecedentes e información del modelo de pronóstico del Centro Nacional de Huracanes