Usuario:
Modelo Conceptual
Descripción
Modelo D7 - Reanálisis y Productos Derivados
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:4924
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: Sistema de observación histórico
Cómo las observaciones atmosféricas disponibles en cada época constituyen la evidencia que alimenta el reanálisis y cómo su composición cambia históricamente.
Grupo 2: Grupo 2: Modelo numérico y estado de fondo
Cómo el modelo numérico de predicción aporta un estado de fondo previo a incorporar observaciones y proporciona la estructura dinámica del proceso de asimilación.
Grupo 3: Grupo 3: Asimilación variacional y función de costo
Cómo la asimilación combina observaciones y estado de fondo a lo largo de una ventana temporal minimizando simultáneamente desajuste observacional y desviación respecto del fondo.
Grupo 4: Grupo 4: Análisis y reconstrucción atmosférica
Cómo la minimización produce el análisis, entendido como mejor estimado del estado inicial, y cómo la repetición temporal construye una reconstrucción homogénea, global y tridimensional.
Grupo 5: Grupo 5: Productos globales de precipitación
Cómo el mismo principio de combinación de fuentes genera productos de precipitación global a partir de estimaciones satelitales y pluviómetros terrestres con coberturas temporales diferentes.
Grupo 6: Grupo 6: Usos científicos de los reanálisis
Cómo la cobertura homogénea, global y tridimensional habilita el estudio del clima pasado, los extremos meteorológicos y la evaluación de modelos climáticos.
Grupo 7: Grupo 7: Sesgos por evolución del sistema observacional
Cómo los cambios históricos en satélites, radiosondas y mezcla de observaciones introducen inhomogeneidades y sesgos en la reconstrucción.
Grupo 8: Grupo 8: Incertidumbre mediante comparación entre reanálisis
Cómo las diferencias entre reanálisis producidos por centros y mezclas observacionales distintas sirven como medida de incertidumbre y condicionan la interpretación de los productos.
ID:1793
Grupo 1: Grupo 1: Sistema de observación histórico
Descripción
Cómo las observaciones atmosféricas disponibles en cada época constituyen la evidencia que alimenta el reanálisis y cómo su composición cambia históricamente.
Pregunta clave: ¿qué observaciones alimentan el reanálisis y cómo cambia históricamente su mezcla?
Cómo las observaciones atmosféricas disponibles en cada época constituyen la evidencia que alimenta el reanálisis y cómo su composición cambia históricamente. Los reanálisis meteorológicos son reconstrucciones históricas del estado de la atmósfera, producidas al combinar, con un modelo de asimilación de datos, absolutamente todas las observaciones disponibles de cada momento del pasado —radiosondas, satélites, boyas, aviones, estaciones de superficie— con un modelo numérico de predicción, usando una técnica de asimilación que ajusta el estado del modelo a esas observaciones a lo largo de toda una ventana de tiempo en vez de un solo instante. Sin embargo, los mismos reanálisis meteorológicos arrastran sesgos que vienen de los cambios que sufrió el sistema de observación a lo largo del tiempo: hacia finales de la década de mil novecientos setenta, por ejemplo, empezaron a incorporarse los satélites a las observaciones disponibles, y las radiosondas mismas fueron cambiando de diseño con los años, de modo que la mezcla de observaciones que alimenta al reanálisis meteorológico no es exactamente la misma al principio de su periodo que al final. Por dentro, la técnica de asimilación variacional que produce tanto los reanálisis meteorológicos como sus productos derivados funciona minimizando una función de costo que pondera dos cosas a la vez: qué tan bien el resultado final se ajusta a las observaciones disponibles, y cuánto se aleja ese mismo resultado del estado de fondo que el propio modelo numérico de predicción traía antes de incorporar esas observaciones.
ID:2889
Grupo 2: Grupo 2: Modelo numérico y estado de fondo
Descripción
Cómo el modelo numérico de predicción aporta un estado de fondo previo a incorporar observaciones y proporciona la estructura dinámica del proceso de asimilación.
Pregunta clave: ¿qué información aporta el modelo antes de incorporar las observaciones?
Cómo el modelo numérico de predicción aporta un estado de fondo previo a incorporar observaciones y proporciona la estructura dinámica del proceso de asimilación. Por dentro, la técnica de asimilación variacional que produce tanto los reanálisis meteorológicos como sus productos derivados funciona minimizando una función de costo que pondera dos cosas a la vez: qué tan bien el resultado final se ajusta a las observaciones disponibles, y cuánto se aleja ese mismo resultado del estado de fondo que el propio modelo numérico de predicción traía antes de incorporar esas observaciones. Los reanálisis meteorológicos son reconstrucciones históricas del estado de la atmósfera, producidas al combinar, con un modelo de asimilación de datos, absolutamente todas las observaciones disponibles de cada momento del pasado —radiosondas, satélites, boyas, aviones, estaciones de superficie— con un modelo numérico de predicción, usando una técnica de asimilación que ajusta el estado del modelo a esas observaciones a lo largo de toda una ventana de tiempo en vez de un solo instante.
ID:2890
Grupo 3: Grupo 3: Asimilación variacional y función de costo
Descripción
Cómo la asimilación combina observaciones y estado de fondo a lo largo de una ventana temporal minimizando simultáneamente desajuste observacional y desviación respecto del fondo.
Pregunta clave: ¿cómo se combinan observaciones y fondo a lo largo de una ventana temporal?
Cómo la asimilación combina observaciones y estado de fondo a lo largo de una ventana temporal minimizando simultáneamente desajuste observacional y desviación respecto del fondo. Por dentro, la técnica de asimilación variacional que produce tanto los reanálisis meteorológicos como sus productos derivados funciona minimizando una función de costo que pondera dos cosas a la vez: qué tan bien el resultado final se ajusta a las observaciones disponibles, y cuánto se aleja ese mismo resultado del estado de fondo que el propio modelo numérico de predicción traía antes de incorporar esas observaciones. Los reanálisis meteorológicos son reconstrucciones históricas del estado de la atmósfera, producidas al combinar, con un modelo de asimilación de datos, absolutamente todas las observaciones disponibles de cada momento del pasado —radiosondas, satélites, boyas, aviones, estaciones de superficie— con un modelo numérico de predicción, usando una técnica de asimilación que ajusta el estado del modelo a esas observaciones a lo largo de toda una ventana de tiempo en vez de un solo instante.
ID:2891
Grupo 4: Grupo 4: Análisis y reconstrucción atmosférica
Descripción
Cómo la minimización produce el análisis, entendido como mejor estimado del estado inicial, y cómo la repetición temporal construye una reconstrucción homogénea, global y tridimensional.
Pregunta clave: ¿cómo se transforma la minimización en una reconstrucción atmosférica histórica?
Cómo la minimización produce el análisis, entendido como mejor estimado del estado inicial, y cómo la repetición temporal construye una reconstrucción homogénea, global y tridimensional. Uno de los reanálisis meteorológicos más usados cubre desde mil novecientos cuarenta hasta el presente, con una resolución horizontal cercana a los treinta y un kilómetros y ciento treinta y siete niveles verticales, y produce un nuevo conjunto de datos cada hora; otros centros meteorológicos producen sus propios reanálisis meteorológicos globales, con especificaciones parecidas pero no idénticas. El resultado de esa minimización es lo que se llama el análisis: el mejor estimado posible del estado inicial de la atmósfera, el punto de partida a partir del cual corre después cualquier predicción. Los reanálisis meteorológicos son, en la práctica, la única fuente de datos atmosféricos que es al mismo tiempo homogénea, global y tridimensional, y por eso son la base con la que se estudia el clima pasado, los extremos meteorológicos y la calidad de los propios modelos climáticos.
ID:2892
Grupo 5: Grupo 5: Productos globales de precipitación
Descripción
Cómo el mismo principio de combinación de fuentes genera productos de precipitación global a partir de estimaciones satelitales y pluviómetros terrestres con coberturas temporales diferentes.
Pregunta clave: ¿cómo se obtiene cobertura global de precipitación combinando fuentes?
Cómo el mismo principio de combinación de fuentes genera productos de precipitación global a partir de estimaciones satelitales y pluviómetros terrestres con coberturas temporales diferentes. A partir del mismo principio, existen productos de precipitación global que combinan estimaciones satelitales con pluviómetros instalados en tierra para lograr una cobertura completa de la precipitación en todo el planeta. Algunos de estos productos de precipitación global cubren un periodo tan largo como el de los reanálisis meteorológicos, desde finales de la década de mil novecientos setenta hasta el presente; otros cubrieron periodos más acotados, de poco más de una década, antes de ser reemplazados por productos más recientes que a su vez comenzaron a operar desde el año dos mil en adelante. Por dentro, la técnica de asimilación variacional que produce tanto los reanálisis meteorológicos como sus productos derivados funciona minimizando una función de costo que pondera dos cosas a la vez: qué tan bien el resultado final se ajusta a las observaciones disponibles, y cuánto se aleja ese mismo resultado del estado de fondo que el propio modelo numérico de predicción traía antes de incorporar esas observaciones.
ID:2893
Grupo 6: Grupo 6: Usos científicos de los reanálisis
Descripción
Cómo la cobertura homogénea, global y tridimensional habilita el estudio del clima pasado, los extremos meteorológicos y la evaluación de modelos climáticos.
Pregunta clave: ¿qué propiedades del reanálisis permiten estudiar clima, extremos y modelos?
Cómo la cobertura homogénea, global y tridimensional habilita el estudio del clima pasado, los extremos meteorológicos y la evaluación de modelos climáticos. Los reanálisis meteorológicos son, en la práctica, la única fuente de datos atmosféricos que es al mismo tiempo homogénea, global y tridimensional, y por eso son la base con la que se estudia el clima pasado, los extremos meteorológicos y la calidad de los propios modelos climáticos.
ID:2894
Grupo 7: Grupo 7: Sesgos por evolución del sistema observacional
Descripción
Cómo los cambios históricos en satélites, radiosondas y mezcla de observaciones introducen inhomogeneidades y sesgos en la reconstrucción.
Pregunta clave: ¿cómo los cambios observacionales introducen sesgos en el tiempo?
Cómo los cambios históricos en satélites, radiosondas y mezcla de observaciones introducen inhomogeneidades y sesgos en la reconstrucción. Sin embargo, los mismos reanálisis meteorológicos arrastran sesgos que vienen de los cambios que sufrió el sistema de observación a lo largo del tiempo: hacia finales de la década de mil novecientos setenta, por ejemplo, empezaron a incorporarse los satélites a las observaciones disponibles, y las radiosondas mismas fueron cambiando de diseño con los años, de modo que la mezcla de observaciones que alimenta al reanálisis meteorológico no es exactamente la misma al principio de su periodo que al final. Los reanálisis meteorológicos son reconstrucciones históricas del estado de la atmósfera, producidas al combinar, con un modelo de asimilación de datos, absolutamente todas las observaciones disponibles de cada momento del pasado —radiosondas, satélites, boyas, aviones, estaciones de superficie— con un modelo numérico de predicción, usando una técnica de asimilación que ajusta el estado del modelo a esas observaciones a lo largo de toda una ventana de tiempo en vez de un solo instante.
ID:2895
Grupo 8: Grupo 8: Incertidumbre mediante comparación entre reanálisis
Descripción
Cómo las diferencias entre reanálisis producidos por centros y mezclas observacionales distintas sirven como medida de incertidumbre y condicionan la interpretación de los productos.
Pregunta clave: ¿cómo se estima la incertidumbre y cómo condiciona la interpretación?
Cómo las diferencias entre reanálisis producidos por centros y mezclas observacionales distintas sirven como medida de incertidumbre y condicionan la interpretación de los productos. Como ningún reanálisis meteorológico ni ningún producto derivado de él está libre de sesgos, calcular qué tan grande es ese error se ha vuelto una tarea tan importante como producir el propio reanálisis meteorológico: se comparan distintos reanálisis meteorológicos entre sí, elaborados por distintos centros con distintas mezclas de observaciones, y las diferencias que aparecen entre ellos son, precisamente, una medida de la incertidumbre que arrastra cada uno. Así, los reanálisis meteorológicos siguen siendo la reconstrucción histórica de la atmósfera más completa que existe, con la condición de que su usuario entienda también los sesgos y la incertidumbre que traen consigo. Por dentro, la técnica de asimilación variacional que produce tanto los reanálisis meteorológicos como sus productos derivados funciona minimizando una función de costo que pondera dos cosas a la vez: qué tan bien el resultado final se ajusta a las observaciones disponibles, y cuánto se aleja ese mismo resultado del estado de fondo que el propio modelo numérico de predicción traía antes de incorporar esas observaciones.
ID:2896