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Modelo Conceptual
Descripción
Modelo Método D7 - Reanálisis y Productos Integrados
El modelo conceptual busca comprender los mecanismos que dan origen a un comportamiento, y describirlos de la forma más simple posible. Para eso, el comportamiento se segmenta en temas (grupos): cada uno identifica los objetos o variables que participan —tanto en su funcionamiento normal como en sus posibles anomalías o desviaciones— y describe, mediante verbos, la forma en que esos objetos interactúan entre sí. El resultado es lo que llamamos una red semántica: la estructura con la que representamos y comunicamos el modelo conceptual, antes de introducir ecuación alguna.
ID:4642
Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Reconstrucción atmosférica
Las observaciones históricas de superficie y satélite se combinan con un modelo numérico de predicción del tiempo mediante asimilación de datos. El resultado es un campo atmosférico tridimensional de temperatura, viento, humedad y presión sobre una malla regular. En el producto de referencia descrito, la malla horizontal es cercana a 31 km, la columna contiene 137 niveles verticales y la cobertura temporal se extiende continuamente desde 1940 al presente. La dependencia es integradora: ni observaciones ni modelo por sí solos entregan el mismo campo continuo. El storyboard no especifica una forma funcional para esta combinación fuera del mecanismo de asimilación desarrollado en el Grupo 4.
Grupo 2: Grupo 2: Comparación entre reanálisis
Dos reanálisis atmosféricos producidos independientemente pueden compararse punto a punto y período a período. La magnitud de sus diferencias actúa como indicador cualitativo de menor confiabilidad: diferencias mayores señalan lugares o períodos donde la reconstrucción es menos confiable. La relación descrita es monotónica en sentido diagnóstico, no una calibración cuantitativa de error. La diferencia entre productos conecta la reconstrucción atmosférica con una evaluación de confiabilidad.
Grupo 3: Grupo 3: Reconstrucción oceánica
El reanálisis oceánico combina un modelo numérico del océano con perfiles observacionales de temperatura y salinidad provenientes de flotadores autónomos y cruceros de investigación. La asimilación produce campos tridimensionales continuos de temperatura, salinidad y corrientes. Estos campos abarcan también regiones donde no existe medición directa. El mecanismo es análogo al atmosférico, pero con fuentes y variables oceánicas específicas. El storyboard no fija resolución espacial, temporal ni forma funcional adicional para esta rama.
Grupo 4: Grupo 4: Asimilación de datos 4D-Var
En cada paso, el modelo proporciona un pronóstico de fondo y existen observaciones disponibles para ese mismo paso. La asimilación variacional 4D minimiza una función de costo que penaliza simultáneamente la distancia análisis-fondo y la distancia análisis-observaciones, mientras las ecuaciones del modelo imponen consistencia dinámica durante toda la ventana de asimilación. La confiabilidad de una observación limita su peso: una observación aislada y poco confiable no puede desplazar libremente el análisis lejos del fondo sin aumentar la penalización. El resultado de la minimización restringida es el análisis óptimo. El storyboard describe estas dependencias y direcciones, pero no proporciona matrices de covarianza ni una fórmula explícita de la función de costo.
Grupo 5: Grupo 5: Precipitación integrada
Las observaciones satelitales de lluvia mediante radar y radiómetros de microondas pasivos aportan cobertura global, mientras los pluviómetros aportan precisión puntual. Un algoritmo de fusión aprovecha ambas propiedades complementarias para producir precipitación global integrada. El producto alcanza una frecuencia de hasta media hora y una resolución espacial de 0.1 grados. Ninguna de las fuentes aisladas entrega por sí sola esa combinación de frecuencia, resolución y cobertura. El storyboard no especifica el algoritmo matemático de fusión.
Grupo 6: Grupo 6: Índices climáticos extremos
Las observaciones diarias se homogeneizan antes de emplearse para medir extremos climáticos. A partir de esas series se calculan índices estándar como percentiles de temperatura, número de días de helada, duración de olas de calor y máximos de precipitación. Estos indicadores se integran en bases de datos de índices climáticos extremos. La homogeneización es una condición previa explícita para que las series sean comparables, pero el storyboard no define su algoritmo ni las fórmulas concretas de cada índice.
Grupo 7: Grupo 7: Integración y cobertura completa
Los distintos productos parten de observaciones dispersas, incompletas y obtenidas con instrumentos diferentes. Reanálisis, precipitación integrada e índices extremos transforman esas fuentes en representaciones continuas, homogéneas y con cobertura más completa del sistema climático. La continuidad y homogeneidad son propiedades emergentes de la integración y no de una observación aislada. Este grupo funciona como síntesis causal y observable del método: la cobertura completa es la consecuencia común de las ramas anteriores. No se especifica una métrica única de completitud u homogeneidad.
ID:1699
Grupo 1: Grupo 1: Reconstrucción atmosférica
Descripción
Las observaciones históricas de superficie y satélite se combinan con un modelo numérico de predicción del tiempo mediante asimilación de datos. El resultado es un campo atmosférico tridimensional de temperatura, viento, humedad y presión sobre una malla regular. En el producto de referencia descrito, la malla horizontal es cercana a 31 km, la columna contiene 137 niveles verticales y la cobertura temporal se extiende continuamente desde 1940 al presente. La dependencia es integradora: ni observaciones ni modelo por sí solos entregan el mismo campo continuo. El storyboard no especifica una forma funcional para esta combinación fuera del mecanismo de asimilación desarrollado en el Grupo 4.
Pregunta clave: ¿Cómo se reconstruye continuamente el estado atmosférico a partir de observaciones dispersas y un modelo?
Las observaciones históricas de superficie y satélite se combinan con un modelo numérico de predicción del tiempo mediante asimilación de datos. El resultado es un campo atmosférico tridimensional de temperatura, viento, humedad y presión sobre una malla regular. En el producto de referencia descrito, la malla horizontal es cercana a 31 km, la columna contiene 137 niveles verticales y la cobertura temporal se extiende continuamente desde 1940 al presente. La dependencia es integradora: ni observaciones ni modelo por sí solos entregan el mismo campo continuo. El reanálisis climático atmosférico de referencia actual cubre todo el período desde 1940 hasta el presente, con una resolución horizontal cercana a treinta y un kilómetros y ciento treinta y siete niveles verticales repartidos en toda la columna atmosférica; un reanálisis climático atmosférico equivalente, producido de forma independiente por otra agencia, ofrece una cobertura temporal continua y una malla regular comparables. El producto que resulta de esta combinación es un campo tridimensional de variables atmosféricas —temperatura, viento, humedad, presión— definido sobre una malla regular y con cobertura temporal continua, de modo que un reanálisis climático entrega, para cualquier punto de esa malla regular y para cualquier momento dentro de su cobertura temporal continua, un valor de cada variable atmosférica, incluso en lugares o momentos donde nunca hubo una observación directa. Los reanálisis climáticos son reconstrucciones retrospectivas del estado del sistema climático que combinan observaciones históricas de superficie y de satélite con modelos numéricos de predicción del tiempo, mediante una técnica llamada asimilación de datos.
ID:3322
Grupo 2: Grupo 2: Comparación entre reanálisis
Descripción
Dos reanálisis atmosféricos producidos independientemente pueden compararse punto a punto y período a período. La magnitud de sus diferencias actúa como indicador cualitativo de menor confiabilidad: diferencias mayores señalan lugares o períodos donde la reconstrucción es menos confiable. La relación descrita es monotónica en sentido diagnóstico, no una calibración cuantitativa de error. La diferencia entre productos conecta la reconstrucción atmosférica con una evaluación de confiabilidad.
Pregunta clave: ¿Cómo se usa la independencia entre reanálisis para localizar menor confiabilidad?
Dos reanálisis atmosféricos producidos independientemente pueden compararse punto a punto y período a período. La magnitud de sus diferencias actúa como indicador cualitativo de menor confiabilidad: diferencias mayores señalan lugares o períodos donde la reconstrucción es menos confiable. La relación descrita es monotónica en sentido diagnóstico, no una calibración cuantitativa de error. La diferencia entre productos conecta la reconstrucción atmosférica con una evaluación de confiabilidad. Tener más de un reanálisis climático atmosférico independiente permite comparar ambos entre sí y detectar en qué lugares o en qué períodos las diferencias entre ellos son mayores, una señal de que la reconstrucción del sistema climático es allí menos confiable. El reanálisis climático atmosférico de referencia actual cubre todo el período desde 1940 hasta el presente, con una resolución horizontal cercana a treinta y un kilómetros y ciento treinta y siete niveles verticales repartidos en toda la columna atmosférica; un reanálisis climático atmosférico equivalente, producido de forma independiente por otra agencia, ofrece una cobertura temporal continua y una malla regular comparables. La técnica central que hace posible cualquier reanálisis climático, atmosférico u oceánico, es la asimilación de datos: en cada paso de la reconstrucción, la asimilación de datos combina el pronóstico que el propio modelo numérico hace para ese paso —el fondo— con las observaciones disponibles en ese mismo paso, para obtener un estado óptimo del sistema climático llamado el análisis.
ID:3323
Grupo 3: Grupo 3: Reconstrucción oceánica
Descripción
El reanálisis oceánico combina un modelo numérico del océano con perfiles observacionales de temperatura y salinidad provenientes de flotadores autónomos y cruceros de investigación. La asimilación produce campos tridimensionales continuos de temperatura, salinidad y corrientes. Estos campos abarcan también regiones donde no existe medición directa. El mecanismo es análogo al atmosférico, pero con fuentes y variables oceánicas específicas. El storyboard no fija resolución espacial, temporal ni forma funcional adicional para esta rama.
Pregunta clave: ¿Cómo se reconstruye continuamente el estado oceánico con observaciones incompletas?
El reanálisis oceánico combina un modelo numérico del océano con perfiles observacionales de temperatura y salinidad provenientes de flotadores autónomos y cruceros de investigación. La asimilación produce campos tridimensionales continuos de temperatura, salinidad y corrientes. Estos campos abarcan también regiones donde no existe medición directa. El mecanismo es análogo al atmosférico, pero con fuentes y variables oceánicas específicas. Los reanálisis climáticos oceánicos hacen lo mismo que los reanálisis climáticos atmosféricos, pero para el océano: combinan un modelo numérico del océano con las observaciones oceánicas disponibles, entre ellas los perfiles de temperatura y salinidad de los flotadores autónomos de perfilado y los perfiles de alta calidad de los cruceros de investigación oceanográfica, para producir un campo tridimensional continuo de temperatura, salinidad y corrientes en todo el océano, incluidas las zonas donde ningún flotador autónomo de perfilado ni ningún crucero de investigación oceanográfica ha medido directamente. La técnica central que hace posible cualquier reanálisis climático, atmosférico u oceánico, es la asimilación de datos: en cada paso de la reconstrucción, la asimilación de datos combina el pronóstico que el propio modelo numérico hace para ese paso —el fondo— con las observaciones disponibles en ese mismo paso, para obtener un estado óptimo del sistema climático llamado el análisis. El producto que resulta de esta combinación es un campo tridimensional de variables atmosféricas —temperatura, viento, humedad, presión— definido sobre una malla regular y con cobertura temporal continua, de modo que un reanálisis climático entrega, para cualquier punto de esa malla regular y para cualquier momento dentro de su cobertura temporal continua, un valor de cada variable atmosférica, incluso en lugares o momentos donde nunca hubo una observación directa.
ID:3324
Grupo 4: Grupo 4: Asimilación de datos 4D-Var
Descripción
En cada paso, el modelo proporciona un pronóstico de fondo y existen observaciones disponibles para ese mismo paso. La asimilación variacional 4D minimiza una función de costo que penaliza simultáneamente la distancia análisis-fondo y la distancia análisis-observaciones, mientras las ecuaciones del modelo imponen consistencia dinámica durante toda la ventana de asimilación. La confiabilidad de una observación limita su peso: una observación aislada y poco confiable no puede desplazar libremente el análisis lejos del fondo sin aumentar la penalización. El resultado de la minimización restringida es el análisis óptimo. El storyboard describe estas dependencias y direcciones, pero no proporciona matrices de covarianza ni una fórmula explícita de la función de costo.
Pregunta clave: ¿Cómo se combinan fondo, observaciones, confiabilidad y consistencia dinámica para producir el análisis?
En cada paso, el modelo proporciona un pronóstico de fondo y existen observaciones disponibles para ese mismo paso. La asimilación variacional 4D minimiza una función de costo que penaliza simultáneamente la distancia análisis-fondo y la distancia análisis-observaciones, mientras las ecuaciones del modelo imponen consistencia dinámica durante toda la ventana de asimilación. La confiabilidad de una observación limita su peso: una observación aislada y poco confiable no puede desplazar libremente el análisis lejos del fondo sin aumentar la penalización. El resultado de la minimización restringida es el análisis óptimo. El método de asimilación de datos más usado en los sistemas modernos es la asimilación variacional en cuatro dimensiones: minimiza una función de costo que penaliza, por un lado, la distancia entre el análisis y el fondo, y por otro lado, la distancia entre el análisis y las observaciones disponibles, con la restricción adicional de que el análisis resultante sea dinámicamente consistente con las ecuaciones del propio modelo numérico durante toda la ventana temporal de asimilación. La técnica central que hace posible cualquier reanálisis climático, atmosférico u oceánico, es la asimilación de datos: en cada paso de la reconstrucción, la asimilación de datos combina el pronóstico que el propio modelo numérico hace para ese paso —el fondo— con las observaciones disponibles en ese mismo paso, para obtener un estado óptimo del sistema climático llamado el análisis. Cuanto más se aleja el análisis del fondo para acercarse a una observación aislada y poco confiable, mayor es la penalización que la función de costo le asigna a esa distancia, de modo que la asimilación de datos no le da a cada observación individual más peso del que su propia confiabilidad justifica.
ID:3325
Grupo 5: Grupo 5: Precipitación integrada
Descripción
Las observaciones satelitales de lluvia mediante radar y radiómetros de microondas pasivos aportan cobertura global, mientras los pluviómetros aportan precisión puntual. Un algoritmo de fusión aprovecha ambas propiedades complementarias para producir precipitación global integrada. El producto alcanza una frecuencia de hasta media hora y una resolución espacial de 0.1 grados. Ninguna de las fuentes aisladas entrega por sí sola esa combinación de frecuencia, resolución y cobertura. El storyboard no especifica el algoritmo matemático de fusión.
Pregunta clave: ¿Cómo se fusionan sensores satelitales y pluviómetros para obtener precipitación global frecuente?
Las observaciones satelitales de lluvia mediante radar y radiómetros de microondas pasivos aportan cobertura global, mientras los pluviómetros aportan precisión puntual. Un algoritmo de fusión aprovecha ambas propiedades complementarias para producir precipitación global integrada. El producto alcanza una frecuencia de hasta media hora y una resolución espacial de 0.1 grados. Ninguna de las fuentes aisladas entrega por sí sola esa combinación de frecuencia, resolución y cobertura. Además de los reanálisis climáticos propiamente dichos, existen productos integrados de precipitación que aplican una lógica de combinación parecida: fusionan las observaciones de lluvia que los satélites obtienen mediante radar y mediante radiómetros de microondas pasivos con los datos de los pluviómetros instalados en la superficie, usando algoritmos de fusión que aprovechan la cobertura global de las observaciones satelitales y la precisión puntual de los pluviómetros de superficie. Estos productos integrados de precipitación entregan la precipitación global con una frecuencia de hasta media hora y con una resolución espacial de una décima de grado, una combinación de frecuencia y resolución espacial que ningún pluviómetro de superficie por sí solo, ni ningún satélite por sí solo, podría entregar. En conjunto, los reanálisis climáticos, los productos integrados de precipitación y las bases de datos de índices climáticos extremos cumplen la misma función planteada al comienzo: convertir observaciones dispersas, incompletas y tomadas con instrumentos distintos en un campo continuo, homogéneo y con cobertura completa del sistema climático, algo que ninguna observación aislada podría entregar por sí sola.
ID:3326
Grupo 6: Grupo 6: Índices climáticos extremos
Descripción
Las observaciones diarias se homogeneizan antes de emplearse para medir extremos climáticos. A partir de esas series se calculan índices estándar como percentiles de temperatura, número de días de helada, duración de olas de calor y máximos de precipitación. Estos indicadores se integran en bases de datos de índices climáticos extremos. La homogeneización es una condición previa explícita para que las series sean comparables, pero el storyboard no define su algoritmo ni las fórmulas concretas de cada índice.
Pregunta clave: ¿Cómo se transforman observaciones diarias homogeneizadas en indicadores de extremos?
Las observaciones diarias se homogeneizan antes de emplearse para medir extremos climáticos. A partir de esas series se calculan índices estándar como percentiles de temperatura, número de días de helada, duración de olas de calor y máximos de precipitación. Estos indicadores se integran en bases de datos de índices climáticos extremos. Un tercer tipo de producto integrado son las bases de datos de índices climáticos extremos, que calculan índices climáticos estándar —percentiles de temperatura, número de días de helada, duración de las olas de calor, máximos de precipitación— a partir de observaciones diarias ya homogeneizadas, del mismo modo en que la red histórica de estaciones meteorológicas homogeneiza sus propias series de tiempo antes de que se usen para medir el cambio climático real. En conjunto, los reanálisis climáticos, los productos integrados de precipitación y las bases de datos de índices climáticos extremos cumplen la misma función planteada al comienzo: convertir observaciones dispersas, incompletas y tomadas con instrumentos distintos en un campo continuo, homogéneo y con cobertura completa del sistema climático, algo que ninguna observación aislada podría entregar por sí sola. Los reanálisis climáticos oceánicos hacen lo mismo que los reanálisis climáticos atmosféricos, pero para el océano: combinan un modelo numérico del océano con las observaciones oceánicas disponibles, entre ellas los perfiles de temperatura y salinidad de los flotadores autónomos de perfilado y los perfiles de alta calidad de los cruceros de investigación oceanográfica, para producir un campo tridimensional continuo de temperatura, salinidad y corrientes en todo el océano, incluidas las zonas donde ningún flotador autónomo de perfilado ni ningún crucero de investigación oceanográfica ha medido directamente.
ID:3327
Grupo 7: Grupo 7: Integración y cobertura completa
Descripción
Los distintos productos parten de observaciones dispersas, incompletas y obtenidas con instrumentos diferentes. Reanálisis, precipitación integrada e índices extremos transforman esas fuentes en representaciones continuas, homogéneas y con cobertura más completa del sistema climático. La continuidad y homogeneidad son propiedades emergentes de la integración y no de una observación aislada. Este grupo funciona como síntesis causal y observable del método: la cobertura completa es la consecuencia común de las ramas anteriores. No se especifica una métrica única de completitud u homogeneidad.
Pregunta clave: ¿Qué función común cumplen los productos integrados frente a observaciones aisladas?
Los distintos productos parten de observaciones dispersas, incompletas y obtenidas con instrumentos diferentes. Reanálisis, precipitación integrada e índices extremos transforman esas fuentes en representaciones continuas, homogéneas y con cobertura más completa del sistema climático. La continuidad y homogeneidad son propiedades emergentes de la integración y no de una observación aislada. Este grupo funciona como síntesis causal y observable del método: la cobertura completa es la consecuencia común de las ramas anteriores. En conjunto, los reanálisis climáticos, los productos integrados de precipitación y las bases de datos de índices climáticos extremos cumplen la misma función planteada al comienzo: convertir observaciones dispersas, incompletas y tomadas con instrumentos distintos en un campo continuo, homogéneo y con cobertura completa del sistema climático, algo que ninguna observación aislada podría entregar por sí sola. El producto que resulta de esta combinación es un campo tridimensional de variables atmosféricas —temperatura, viento, humedad, presión— definido sobre una malla regular y con cobertura temporal continua, de modo que un reanálisis climático entrega, para cualquier punto de esa malla regular y para cualquier momento dentro de su cobertura temporal continua, un valor de cada variable atmosférica, incluso en lugares o momentos donde nunca hubo una observación directa. Los reanálisis climáticos oceánicos hacen lo mismo que los reanálisis climáticos atmosféricos, pero para el océano: combinan un modelo numérico del océano con las observaciones oceánicas disponibles, entre ellas los perfiles de temperatura y salinidad de los flotadores autónomos de perfilado y los perfiles de alta calidad de los cruceros de investigación oceanográfica, para producir un campo tridimensional continuo de temperatura, salinidad y corrientes en todo el océano, incluidas las zonas donde ningún flotador autónomo de perfilado ni ningún crucero de investigación oceanográfica ha medido directamente.
ID:3328