Products, help and information

Previsibilidad

Presentación

predictability bar on start page

The predictability bar shown on the start page. The left one shows a high, the right one a medium predictability.

La previsibilidad es la estimación de la precisión de nuestra previsión. Ella tiene en cuenta las incertidumbres sobre la presión, la precipitación, la temperatura, el viento, los modelos a gran escala y las inconsistencias del clima. La previsión alcanza una alta previsibilidad constante en las zonas de alta presión y áreas de baja variación de tiempo (como los desiertos). La previsibilidad es menor en situaciones de baja presión con eventos de precipitación intensa, tempestades, o tormentas. Nuestro objetivo es mostrar que algunos fenómenos meteorológicos no son tan fáciles de predecir y algunas previsiones pueden ser inexactas o incluso, pueden cambiar por completo dentro de las próximas 12 horas.

En la página inicial, la previsibilidad se muestra mediante una barra con cinco estados diferentes representados por tamaño y color:

Verde oscuro: muy alta
Verde claro: alta
Amarillo: media
Naranja: baja
Rojo: muy baja

Interpretación

En el caso de una previsibilidad baja o muy baja, las decisiones no deben basarse o depender de las condiciones climáticas. Las decisiones que dependen de las condiciones climáticas sólo deben considerarse si la previsibilidad es alta o muy alta. Si una decisión importante tiene que ser hecha con niveles medios o bajos de la previsibilidad, deben tomarse precauciones entonces para los cambios en el clima, como se muestra en Ensemble Forecasting y en Tiempo 14 días.

Bajo ciertas condiciones climáticas como tormentas, la previsibilidad no será mejor que "media". La razón es que las tormentas se pueden predecir eficazmente con una alta precisión, pero es difícil predecir el desarrollo exacto, el curso temporal y la gravedad de todos los parámetros de tiempo; por lo tanto, se pueden esperar las mayores diferencias entre la temperatura prevista y real, la velocidad del viento y la cantidad de precipitación. Estas diferencias hacen que la precisión de la descripción utilizada para la variable meteorológica es menor.

Previsión con previsibilidad = 10% cambia con una probabilidad del 90%.
Previsión con previsibilidad = 25% cambia con una probabilidad del 75%.
Previsión con previsibilidad = 90% cambia con una probabilidad del 10%.
etc.
Esto incluye todas las variables. En una previsión con 90% de previsibilidad, todas las variables cambian con un 10% de probabilidad, o 4 de 5 variables no cambian al 100% de probabilidad, y una variable (por ejemplo, precipitación) cambia con un 50% de probabilidad.
Esto se suma a un gran número de combinaciones, pero en última instancia no es tan importante en detalle. En su mayoría, afecta a las variables más importantes, como la temperatura, la velocidad del viento, la luz solar, la precipitación y las tormentas eléctricas (relámpagos).

La previsibilidad se calcula para áreas de 50x50 km (si no hay indicación contraria) a las variables meteorológicas que se pueden medir. Para los fenómenos complejos, como tormentas, no se puede calcular el número de "probabilidad de tormenta", porque la definición numérica de la "tormenta" no está clara: tormentas consisten en la iluminación (de tierra y nube), la lluvia, ráfagas de viento y eventualmente granizo, la mayoría de las cuales no se puede medir con precisión. Por lo tanto, la definición numérica no es lo suficientemente precisa para hacer un porcentaje de una "probabilidad de tormenta."

Apoyo a la decisión

"La previsibilidad" en realidad es una variable meteorológica importante para una decisión (un "apoyo a la decisión"). Puede parecer sorprendente que la previsibilidad a veces puede ser mejor para los próximos cuatro días que para las próximas 48 o 24 horas.
Esto no es una paradoja! Por ejemplo:
Cuando las condiciones climáticas cambian, por ejemplo, de baja presión a alta presión o viceversa (es decir, "malo" a "bueno" o "bueno" a "malo"), esto ocurre a menudo con una pasada de un frente (caliente o frío), lo que implica una ruptura en la masa de aire, y en la ruptura las condiciones adversas generalmente (por ejemplo, tormentas) se concentran. No siempre es fácil saber cuándo va a llegar este frente (timing) y cuál es su actividad (naturaleza, intensidad y duración de la precipitación), incluso en el corto plazo. Estas transiciones pueden, por lo tanto, complicar las previsiones en algunos casos. Por otra parte, en el mismo contexto, cuando estableció una zona de alta presión (o una depresión, que es casi simétrica), es casi seguro que el tiempo siguiera bueno (o malo) durante al menos 4 o 5 días. Durante la pasada de un frente, la previsibilidad es menor que el día antes o después de esta pasada.

Debido a posibles incertidumbres, presentamos dos probabilidades en nuestra previsión:
1. Previsibilidad: La probabilidad calculada de lo tiempo previsto para todo el día y para todas las variables meteorológicas.
2. Probabilidad de precipitación: La probabilidad de precipitación.

Ejemplos

Los cambios en la previsibilidad pueden ser dificiles de entender en algunos casos, así que damos algunos ejemplos para ayudar a comprender:

1. Ejemplos de clima:
1.1. Ejemplo 1: De acuerdo con el pronóstico actual, la previsibilidad para el próximo sábado es baja, debido a una tormenta que se aproximará. Un día después, el pronóstico cambia, indicando que la tormenta llegará el viernes, lo que reducirá la previsibilidad para el viernes y aumentará la previsibilidad para el sábado.

Ejemplo 2. De acuerdo con el pronóstico actual, la previsibilidad es alta para el sábado. Un día después, aparecen tormentas eléctricas en el pronóstico para el sábado, lo que reduce la previsibilidad para el sábado.

  • Si no se puede reducir una alta previsibilidad prevista inicialmente, no podríamos mostrar estos fenómenos después de que aparezcan en el pronóstico, ya que reducirán una previsibilidad previamente alta. Sin embargo, no es posible predecir estos fenómenos con precisión suficiente con 7 a 14 días de anticipación.
  • Si mantenemos la previsibilidad siempre baja, no podríamos mostrar de antemano los días con clima estable, porque tendríamos que mantener la opción de un cambio que reduzca la previsibilidad.
  • Finalmente, si supiéramos de antemano que tal cambio sucederá, no necesitaríamos previsibilidad, porque la secuencia de eventos ya sería conocida.

2. Un segundo enfoque para comprender es tomar un ejemplo de la vida real, como lo seguro: Si se compra un seguro, Se estima una probabilidad, digamos de 5%, de que ocurra un daño. Esto no significa que ocurrirá un daño, y puede ser que nunca ocurra. Cuando ocurre, tendrá un 100% de probabilidad de ocurrencia.
Esto significa que una previsibilidad puede cambiar con el tiempo, tanto aumentar como bajar.

3. Un tercer enfoque es el de la progresión en el tiempo: Con cada día que pasa, la previsibilidad del pronóstico tenderá a ser mejor.

  • Es como en el fútbol: un equipo puede ser campeón, pero no siempre ganarán. Sin embargo, perderá con mucha menos frecuencia que un equipo con baja clasificación.
  • Del mismo modo, una previsibilidad puede ser alta, pero aún así, el pronóstico de algunos días con alta previsibilidad podrá ser incorrecto, pero con menor frecuencia que durante días con baja previsibilidad.

4. Otro enfoque es determinístico: Si supiéramos la previsibilidad exacta de antemano, no tendríamos que mostrar un porcentaje, y podríamos mostrar inmediatamente la secuencia exacta de los eventos.

Dado que las condiciones atmosféricas son en parte caóticas, no pueden ser calculadas o medidas con una precisión de 100%. De este modo ofrecemos estas probabilidades como una herramienta para el usuario comprender mejor el tiempo.

Un proceso para la gestión de riesgos se puede encontrar aquí.

Atención

Para las actividades que se asocian con el riesgo de su vida e integridad física, como caminar montaña, vela, parapente y otros, una evaluación competente de la situación meteorológica siempre debe ser hecha.

La previsibilidad NO es un sustituto de una evaluación profesional de la situación en el sitio, y sólo puede apoyar esta evaluación!

Si usted tiene preguntas o sugerencias, por favor contacte con nosotros.