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Modelo Matemático
Descripción
Modelo D8 - Modelado Numérico y Predicción
Una vez estructurada la red semántica, se busca asociar cada objeto a una variable que permita su formulación matemática. Las relaciones entre variables —expresadas en la red semántica como vectores y asociaciones entre objetos— se traducen en ecuaciones que describen el comportamiento. Estas ecuaciones se buscan, en la mayor medida posible, basadas en primeros principios, y no en algoritmos ajustados numéricamente solo para reproducir comportamientos medidos. El resultado es la red lógica del modelo: el conjunto de variables, con sus unidades y rangos, y las ecuaciones que las relacionan.
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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: Estado inicial y predicción numérica
Cómo el análisis producido por la asimilación se transforma en estado inicial y se integra hacia el futuro mediante las ecuaciones primitivas atmosféricas.
Grupo 2: Grupo 2: Modelos globales y horizonte predictivo
Cómo los modelos globales discretizan la atmósfera con resolución horizontal y vertical finita, producen pronósticos hasta unos quince días y pierden habilidad con el plazo.
Grupo 3: Grupo 3: Modelos regionales de alta resolución
Cómo la reducción de escala espacial sacrifica cobertura global para alcanzar resolución kilométrica y resolver explícitamente fenómenos de mesoescala como la convección profunda.
Grupo 4: Grupo 4: Predicción por conjuntos e incertidumbre
Cómo perturbaciones del estado inicial y, a veces, del propio modelo generan múltiples miembros cuya dispersión cuantifica incertidumbre y predictibilidad.
Grupo 5: Grupo 5: Verificación estadística de predicciones
Cómo diferentes puntajes comparan pronóstico y realidad para medir error medio, semejanza del patrón de anomalías y calibración probabilística.
Grupo 6: Grupo 6: Predicción meteorológica con inteligencia artificial
Cómo modelos neuronales entrenados con grandes volúmenes de reanálisis aprenden la dinámica atmosférica y alcanzan habilidad comparable con menor tiempo de cálculo.
Grupo 7: Grupo 7: Nowcasting de cero a dos horas
Cómo la extrapolación de imágenes recientes de radar y satélite se combina con modelos regionales para predecir el plazo inmediato siguiendo el movimiento observado.
Grupo 8: Grupo 8: Arquitectura multimetodológica de predicción
Cómo integración física explícita, aprendizaje neuronal, conjuntos y extrapolación convergen en el objetivo común de convertir el estado presente en la mejor predicción posible.
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