Reseña de la obra escrita por Ernesto Rodríguez Camino (presidente de la AME)
Weather Prediction (Predicción del tiempo), Roberto Buizza, 2023, Oxford University Press, (Colección: What Everyone Needs to Know), 304 páginas, precio: 28,15 €, ISBN-10: 0197652123, ISBN-13: 978-0197652121.
El autor, Roberto Buizza, es actualmente catedrático de Física en la Scuola Superiore Sant’Anna (Pisa, Italia) e investigador honorario del Grantham Institute para Cambio Climático y Medio Ambiente del Imperial College (Londres, Reino Unido). Entre 1991 y 2018 trabajó en el Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio (ECMWF, por sus siglas en inglés) como científico principal y posteriormente como jefe de la División de Predictibilidad contribuyendo en el desarrollo de sus sistemas de predicción. Desde su experiencia de 27 años en el desarrollo del sistema de predicción por conjuntos del ECMWF, que permite estimar las incertidumbres de las predicciones y realizar predicciones probabilísticas, conoce de primera mano la materia sobre la que trata este libro.
Aunque el título del libro puede inducir a creer que trata sobre el pronóstico del tiempo en general, este libro describe básicamente los principios de la predicción numérica del tiempo (PNT). Esta confusión proviene del diferente sentido que tienen en inglés los términos prediction y forecast. El primero (weather prediction) se refiere al proceso numérico involucrado en la estimación de las condiciones meteorológicas futuras y que abarca el uso de modelos matemáticos y algoritmos para simular el comportamiento de la atmósfera a lo largo del tiempo. El segundo (weather forecast), por otro lado, es el proceso general que incluye métodos automatizados y manuales para predecir el tiempo futuro. También incluye la interpretación de estas predicciones por parte de los meteorólogos. Puede incorporar información adicional, incluidos datos meteorológicos históricos, observaciones actuales y la experiencia de los predictores, para refinar y comunicar las predicciones al público y a usuarios específicos.
El autor ha hecho un gran esfuerzo para hacer comprensible la ciencia y la práctica de la PNT, a pesar de la complejidad del tema, a un público muy amplio. El libro pertenece a una colección (llamada en el original en inglés what everyone needs to know) de monografías de Oxford University Press que presenta un tema seleccionado de forma muy sencilla, directa y organizada. El actual libro está muy bien estructurado en 10 capítulos que tratan los aspectos básicos de la ciencia que hay tras la predicción numérica del tiempo incluyendo su relación con la modelización climática. Entre estos capítulos, los hay dedicados a cuestiones básicas generales (p. ej., tiempo y clima, el sistema Tierra, observando el sistema Tierra), cuestiones específicas de PNT (p. ej., modelizando el sistema Tierra, predicción numérica del tiempo, caos y predicción del tiempo, incertidumbres y la predicción probabilística, horizonte de la pericia de la predicción), cuestiones sobre el cambio climático (p. ej., cambio climático y PNT) y un capítulo final sobre la posible evolución futura de la PNT. Por otra parte, cada capítulo está organizado en subcapítulos en forma de preguntas (aproximadamente 10) y respuestas no muy extensas (aproximadamente 2-3 páginas). Además, cada capítulo tiene un subcapítulo final con los puntos clave desarrollados en las preguntas y respuestas del correspondiente capítulo.
Aunque el libro está dirigido a legos en la materia, los especialistas y profesionales de la meteorología también pueden obtener información valiosa sobre ciertos aspectos no suficientemente conocidos de la PNT. Con esta estructura del libro en forma de preguntas y respuestas, el autor plantea cuestiones tan fundamentales como, por ejemplo, alguna de las siguientes: ¿cómo comunicamos la incertidumbre en las predicciones?, ¿cómo tomamos decisiones utilizando predicciones probabilísticas?, ¿cuál es la mínima resolución espacial que los modelos pueden simular de forma realista?, ¿cómo se puede extender la predictibilidad?, ¿cómo afecta el cambio climático a la predicción del tiempo?, ¿qué aspectos del cambio climático somos capaces de predecir?, ¿puede la inteligencia artificial mejorar las predicciones del tiempo?, ¿a medida que aumenta la resolución de los modelos globales necesitaremos todavía los modelos de área limitada?, etc.
El libro de Buizza deja muy claro el papel central e insustituible que actualmente tienen los modelos numéricos en la predicción del tiempo en los diferentes ámbitos bien sea por parte de los servicios meteorológicos que normalmente desarrollan y operan los modelos numéricos o por los profesionales que trabajan en los diferentes medios y canales de comunicación que habitualmente traducen, interpretan y explican los resultados que proporcionan los modelos a un público general. Para esta labor de comunicación, utilizando bien sea un lenguaje fácilmente comprensible o la ayuda de medios gráficos, es esencial que los profesionales involucrados conozcan perfectamente los principios, el funcionamiento, las limitaciones y las capacidades de los modelos numéricos de predicción del tiempo. Este libro es para este fin una herramienta muy valiosa. Tal y como explica Buizza, la predicción numérica operativa incorporará seguramente en los próximos años, en parte ya lo ha hecho, algoritmos basados en aprendizaje automático (machine learning), utilización de asimilación y predicción basados en conjuntos (ensembles) con ciclos de asimilación y predicción cada vez más cortos –casi de manera continua– para el corto plazo (hasta 3 días), dos veces al día para el medio plazo (de 3 a 15 días), una vez al día para las predicciones mensuales y una vez a la semana para la predicción estacional. También augura que a medida que mejoren los modelos de predicción del tiempo habrá una transición operativa hacia modelos de predicción ambiental capaces de monitorizar y predecir la evolución de especies químicas y aerosoles.
En conclusión, el libro de Buizza es una obra muy recomendable tanto para público general como para estudiantes universitarios e incluso para profesionales de la meteorología no especializados en modelos, ya que ofrece una panorámica muy general de los modelos numéricos para la predicción del tiempo. Cualquier usuario de las predicciones generadas con modelos debería al menos poseer los conocimientos sobre las capacidades y limitaciones de los mismos tal y como se explican en este texto.
Este artículo se ha publicado en el número 88 de la Revista Tiempo y Clima de la Asociación Meteorológica Española. Pueden ayudarnos a continuar con nuestra labor de divulgación científica haciéndose socios en este enlace.
