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Predicción Estacional

Short description: Estudios de predictabilidad estacional en los trópicos y Europa y su relación con fuentes de predictabilidad estacional como el ENSO.

La predicción estacional es un área en auge en los últimos años debido a su influencia directa en una gran variedad de aplicaciones en diferentes sectores socio-económicos como son la administración de energía, la planificación de los recursos agrícolas o la elaboración de planes de salud y turismo. Así mismo también está relacionado con la planificación de riesgos climáticos y temas de seguridad como el abastecimiento de alimentos y la administración de los recursos hídricos. Los beneficios económicos potenciales de esas predicciones están dirigidos a la planificación de futuro en todos aquellos campos que, en alguna medida, dependan del clima, siendo de especial interés dentro del contexto de adaptación al cambio climático.

El objetivo de este area de investigación es la predicción estacional de anomalías climáticas con algunos meses de antelación. Para ello se requiere el uso de complejos modelos climáticos que acoplan el océano y la atmósfera. Se cree que el oceano transmite cierta memoria a la atmósfera debido a su mayor capacidad calorífica. Esta característica permite pensar en un posible incremento del horizonte de predictabilidad asociado a la atmósfera incluyendo la variabilidad del océano. El acoplamiento entre la atmósfera y el océano es muy fuerte en la región tropical, dando lugar a uno de los principales ejemplos de variabilidad climática estacional, los fenómenos de El Niño and La Niña . Aunque los fenómenos de El Niño y La Niña tienen su origen en el Pacífico Tropical, el clima en muchos lugares alrededor del mundo se ve afectado por estos eventos. Sin embargo, la intensidad de esta teleconexión depende fuertemente del lugar y la estación del año (Halpert and Ropelewsky 1992). Los modelos climáticos de predicción cada vez son más complejos con el objetivo de analizar nuevas fuentes de predicción estacional asociadas a la humedad de la superficie del suelo, la cubierta de hielo o la circulación estratosférica.

Un notable esfuerzo ha sido llevado a cabo en las últimas décadas con el fin de mejorar el conocimiento de los fenómenos físicos responsables de la variabilidad estacional observada y transferir estos avances a los sistemas operacionales de predicción numérica. Actualmente, la mayoría de los grandes centros meteorológicos en todo el mundo han desarrollado sistemas de predicción por conjuntos orientados a la predicción estacional operativa. Estos sistemas están basados en modelos climáticos de circulación general acoplando la atmósfera y el océano. Algunos ejemplos son el sistema de predicción del Centro Europeo de Predicción a medio plazo (ECMWF) [Anderson et al., 2003], el desarrollado por el centro de predicción medio ambiental de Estados Unidos (NCEP CFS) [Saha et al., 2006], el modelo australiano de predicción POAMA [Wang et al., 2001], y el reciente multi modelo europeo EURO-SIP resultante del projecto europeo DEMETER [Palmer et al., 2004].

Lecturas llave:

  • A. Troccoli, M. Harrison, D. L. T. Anderson and S. J. Mason (Eds) (2008) Seasonal Climate: Forecasting and Managing Risk. NATO Science Series, Springer Academic Publishers. pdf
  • B. Kirtman and A. Pirani (2008) WCRP Position Paper on Seasonal Prediction. WCRP Informal Report No. 3/2008. ICPO Publication No. 127 pdf
  • T. N. Palmer and D. L. T. Anderson (1994) The prospects for seasonal forecasting-A review paper, Quart. J. Meteorol. Soc., 120, 755–793.
  • T. N. Palmer et al (2004) Development of a European multimodel ensemble system for seasonal--to--interannual prediction DEMETER, 85, Bulletin of the American Meteorological Society 853-872 pdf

Actividades del Grupo de Meteorología de Santander:
La predicción estacional es una de las principales líneas de investigación que se desarrollan en nuestro grupo. Este trabajo está financiado por diferentes instituciones a través de proyectos tanto de la Unión Europea( DEMETER y ENSEMBLES) como del gobierno español (SEASONAL y SEASONAL 2). Los temas de estudio se centran en los siguientes puntos:


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