ORGANIZACiÓN METEOROLÓGICA MUNDIAL

,.

GUIA

DEL

SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Edición de 1993

OMM-N° 30S

Secretaría de la Organización Meteorológica Mundial - Ginebra - Suiza2000

© 2000, Organización Meteorológica Mundial

ISBN 92-63-333ÜS-X

NOTA

Las denominaciones empleadas en esta publicación y la forma en que aparecen presentados losdatos que contiene no implican, de parte de la Secretaría de la Organización MeteorológicaMundial, juicio alguno sobre la condición jurídica de ninguno de los países, territorios, ciudades ozonas citados o de sus autoridades, ni respecto de la delimitación de sus fronteras o límites.

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REGISTRO DE SUPLEMENTOS RECIBIDOS

Insertado en la publicaciónSuplemento NQ Fecha

por fecha

1 Octubre de 1999 Incluido en la edición

2 Septiembre de 2000 Incluido en la edición

3 Juwo loO/ J·])·S ó/7/0/4 A90Jto 2001 j.]).J S/q/Ol5

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5 - S8p. 2001

Suplemento N° 4

ORGANIZACIÓN METEOROLÓGICA MUNDIAL

GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL

DE PROCESO DE DATOS

OMM-N° 305

Agosto de 2001

Este suplemento contiene enmiendas al Capítulo 3, Métodos utiliza­dos en el proceso automático de datos para el análisis y la predicción,párrafo 3.1.2 y el nuevo Anexo 3.A correspondiente, aprobados porla CSB-XII.

Índice: Reemplazar las páginas v a xi por las nuevas páginas v a xi.

Capítulo 3: Reemplazar las páginas IlI.1 y III.2 por las nuevas páginas IlLl y III.2.

Reemplazar la página HI.31 por las nuevas páginas III.31 a HI.34

Suplemento N' 3

5 - Sep. 2001

ORGANIZACIÓN METEOROLÓGICA MUNDIAL

GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL

DE PROCESO DE DATOS

OMM-N° 305

Junio de 2001

Este suplemento contiene enmiendas al Capítulo 6, Procedimientos decontrol de calidad, aprobadas por la CSB-XII.

Índice: Reemplazar las páginas ix a xi por las nuevas páginas ix a xi.

Capítulo 6: Reemplazar las páginas VI.21 a VI.26 por las nuevas páginas VI.21 a VI.28.

Prefacio

Glosario

"INDICE

Página

xiii

xv

Capítulo 1

Capítulo 2

2.12.22.32.3.12.3.22.3.32.3.4

Capítulo 3

3.13.1.13.1.23.1.33.1.43.1.53.1.63.1.7

3.23.2.13.2.23.2.33.3

3.3.13.3.23.3.3

3.3.43.43.4.13.4.23.4.33.4.3.13.4.43.4.53.4.63.4.7

3.4.8

FINALIDAD Y ÁMBITO DE APLICACIÓN DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESODE DATOS (SMPD) ..

PRINCIPALES FUNCIONES EN TIEMPO REAL DE LOS CMM y DE LOS CMRE,INCLUIDA LA FUNCIÓN DE LOS CMN ..Centros Meteorológicos Mundiales (CMM) .Centros Meteorológicos Regionales Especializados (CMRE) ..Centros Meteorológicos Nacionales (CMN) ..Función de los CMN ..Adquisición de datos en los CMN ..Proceso de datos en los CMN ..Sistema de proceso de datos y telecomunicación en los CMN ..

MÉTODOS UTILIZADOS EN EL PROCESO AUTOMÁTICO DE DATOS PARA EL ANÁLISISY LA PREDICCIÓN .Generalidades .Prescripciones relativas a los de datos de observación ..Fuentes de datos .Análisis y predicción meteorológicos: métodos numéricos y medios convencionales .. ,Lógica de la automatización ..El ordenador y el hombre .Funciones principales de un sistema automático de análisis y predicción .Equipo necesario para efectuar importantes funciones en un centro automatizadode análisis y predicción .Organización y procedimientos de recopilación de datos ..Finalidades de un sistema de recopilación de datos ..Tipos fundamentales de sistemas de recopilación de datos ..Ámbito de aplicación y funcionamiento de un sistema de recopilación de datos .Procedimientos automáticos de reconocimiento, decodificación y corrección de datos(preproceso de datos) ..Reconocimiento de mensajes meteorológicos ..Decodificación de boletines meteorológicos .Control de calidad de los datos de mensajes decodificados y procedimientos deverificadón adicionales .Selección y formatado de la información decodificada ..Métodos de análisis meteorológicos numéricos .Finalidad ..Estructura general de un método de análisis meteorológico numérico ..Técnica de interpolación óptima '" ..Análisis variacional tridimensional .Interpolación estadística espectral .Métodos de análisis basados en correcciones sucesivas ..Métodos de análisis basados en la representación funcional ..Tratamiento de los datos asinópticos (técnica de asimilación tetradimensionalde datos) .Inicialización .

u

IU11.111.111.111.111.211.211.3

m.1IIUm.1111.2m.2111.2m.2III.3

III.3m.4m.4m.4m.4

m.4m.5111.5

m.5III.5I1I.6111.6m.6III.7111.9m.9m.9

m.10

m.10m.12

Edición de 1993, SupL N~ 4 (VIlL2001)

vi

3.4.8.13.4.8.23.4.8.33.4.8.43.4.8.53.53.5.13.5.23.5.2.13.5.2.23.5.2.33.63.6.13.6.2

3.6.2.13.6.2.23.73.7.1

3.7.2

3.8Anexo 3.A

Capítulo 4

4.14.1.14.1.24.1.2.14.1.2.24.24.2.14.2.24.2.34.2.44.2.54.2.5.14.2.5.24.2.5.34.2.64.2.74.2.7.14.2.7.24.2.84.2.8.14.2.8.24.2.8.34.2.94.2.104.34.3.14.3.1.14.3.1.1.14.3.1.1.2

GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Inicialización estática .Inicialización con modos normales .Inicialización dinámica .Inicialización diabática .Técnicas mixtas de inicialización .Métodos de predicción numérica del tiempo (PNT) ..Características generales de los modelos de PNT actuales .Técnicas numéricas ..Técnicas de coordenadas verticales ..Técnicas de parametrización .Técnicas de integración .Métodos para obtener y presentar productos ..Producción automática de datos numéricos ..Requisitos y aspectos técnicos de la conversión de información en forma alfanumérica(clave GRID/GRAF) y binaria (clave GRIB, BUFR) ..Configuración del sistema .Programa informático (software) .Utilización de productos numéricos ..Utilización de productos numéricos para la predicción estadística de parámetrosmeteorológicos .Utilización de productos numéricos para la predicción dinámica de parámetrosmeteorológicos .Fuentes de errores en las predicciones numéricas .Directrices que requieren adopción de medidas para minimizar los efectos de lapérdida de observaciones sobre el funcionamiento del SMPD ..

MÉTODOS UTILIZADOS EN EL MANUAL DE PROCESO DE DATOS PARA EL ANÁLISIS YLA PREDICCIÓN .Utilización de análisis y predicciones codificados ..Claves de análisis de la OMM ..Utilización de claves de análisis de la OMM en las actividades de proceso de datos .Operaciones manuales .Operaciones automatizadas ..Análisis manual de la estructura vertical de la atmósfera .Generalidades ..Trazado de diagramas termodinámicos .Utilización de diagramas termodinámicos en la predicción .Hodógrafos de la cizalladura del viento ..Secciones transversales verticales .Generalidades .Secciones transversales temporales .Secciones transversales espaciales .Representación de las masas de aire ..Representación de atmosféricos ..Modelo de representación ..Reglas para representar distintos elementos ..Representación y análisis del estado de las olas ..Modelo de representación ..Isopletas de la altura de las olas ..Movimiento de trenes de olas dominantes ..Mapas de variación de la presión .Mapas de la tropopausa ..Métodos de análisis y predicción manuales en latitudes extratropicales .Técnicas manuales aplicadas en el análisis ..Requisitos para los análisis manuales ..Control de los análisis realizados objetivamente ..Utilización de análisis manuales en relación con técnicas de predicción numéricadel tiempo ..

Página

III.12III.12III.13III.13III.14III.14III.14III.15III.15III.16III.21III.23III.23

III.23III.23III.24III.25

III.25

III.26III.26

III.32

IV. 1IV.1IV. 1IV. 1IV.1IV.1IV.1IV.1IV.1IY.2IV. 2IV.ZIV.ZIV.ZIV.2IV.3IV.3IV.3IV.3IV.3IV.3IV.3IV.3IV.4IV.4IV.4IV.4IV.4IV.5

IV.5

(

(

(

Edición de 1993, Sup!. NQ 4 (VIII.2001)

4.3.1.1.34.3.1.1.44.3.1.1.54.3.1.1.64.3.1.24.3.1.2.14.3.1.2.1.14.3.1.2.1.24.3.1.2.1.34.3.1.2.1.44.3.1.2.1.54.3.1.2.1.64.3.1.2.24.3.1.2.2.14.3.1.2.2.24.3.1.2.2.34.3.1.2.2.44.3.1.2.34.3.1.2.3.14.3.1.2.3.24.3.1.2.3.34.3.1.2.44.3.1.2.4.14.3.1.2.4.24.3.1.2.4.34.3.1.2.4.44.3.1.2.54.3.1.2.5.14.3.1.2.5.24.3.1.2.5.34.3.1.2.5.44.3.1.2.64.3.24.3.2.1

4.3.2.24.3.2.34.3.2.4

4.3.34.3.3.14.3.3.24.3.3.34.3.3.44.3.3.54.3.3.64.3.3.?

Capítulo S

5.15.25.2.15.2.25.2.35.2.45.2.4.15.2.4.25.3

ÍNDICE

Rapidez de los análisis .Control de la calidad mediante la elaboración de análisis manual .Características menores .Comprensión del comportamiento de la atmósfera .Técnicas de análisis .Tipos de análisis .Análisis isobárico .Análisis de discontinuidades .Análisis de intestabilidad vertical .Análisis de sección transversal vertical .Análisis especializados de distintos elementos ..Análisis de datos obtenidos ..Análisis de las características de superficie .Análisis frontológico .El campo de presión .Utilización de productos de predicción numérica en la preparación de análisis ..Análisis de otras características .Técnicas de análisis en altitud .Consideraciones generales ..Principios de análisis ..Otros tipos de análisis en altitud .Análisis de la información obtenida por satélite ..Tipos de satélites e imágenes disponibles ..Utilización de datos obtenidos por satélite .Datos obtenidos por satélite y análisis en altitud ..Datos obtenidos por satélite en zonas en que escasean los datos ..Análisis de la información obtenida por radar ..Consideraciones generales .Radares no coherentes .Radares coherentes (Doppler) .Análisis de los rayos .Otras técnicas para el análisis de datos ..La función humana en las técnicas de predicción modernas .Intervención del analista o predictor en un sistema automatizado de predicciónmeteorológica .Manipulación de la predicciones realizadas numéricamente ..Elaboración de pronósticos en caso de avería de los ordenadores ..Técnicas manuales para elaborar predicciones a muy corto plazo(períodos de varias horas) .Utilización de estaciones de trabajo para la predicción .Generalidades ..Tecnología ..Aplicaciones de las estaciones de trabajo ..Consideraciones al establecer un sistema basado en estaciones de trabajo .Otras consideraciones .Evolución de la tecnología de soporte físico y software en las estaciones de trabajo .Evolución de las aplicaciones de las estaciones de trabajo .

MÉTODOS DE ANÁLISIS Y DE PREDICCIÓN EN LOS TRÓPICOS .Introducción .Estructura y circulación medias del cinturón tropical .La zona de convergencia intertropical (ZCIT) .La circulación monzónica ..Energía de los sistemas de circulación tropical .Origen de las perturbaciones tropicales .Inestabilidad barotrópica ..Inestabilidad condicional de segundo orden (CISK) ..Base de datos de observación para el análisis y la predicción en los trópicos ..

vii

Página

IV.SIV.SIV.SIV.5IV.6IV,6IV. 6IV, 6IV,6IV.?IV.?IV.?IV.?IV,?IV,8IV.8IV.9IV,9IV.9

IV. lOIV.12IV. 13IV.13IV.13IV. 14IV.15IV.15IV.15IV.16IV. 20IV.21IV.21IV.23

IV. 23IV. 24IV.25

IV. 25IV.25IV.25IV.26IV. 26IV.38IV.38IV.39IV.39

V.1V.1V.1V.2V.4V,6V,6V,?V,?V.?

Edición de 1993, Sup!. Nº 4 (VIII.2001)

viii

5.3.1

5.45.4.15.4.1.15.4.1.25.4.1.35.4.1.3.15.4.1.3.25.4.1.45.4.1.55.4.25.55.5.15.5.1.15.5.1.25.5.1.35.5.25.5.2.15.5.2.1.15.5.2.1.1.15.5.2.1.1.25.5.2.1.1.35.5.2.1.1.45.5.2.1.1.55.5.2.25.5.2.2.15.5.2.2.1.15.5.2.2.1.25.5.2.2.25.5.2.35.5.2.3.15.5.2.3.25.5.2.45.5.2.4.15.5.2.4.25.5.2.4.35.5.2.4.45.5.2.55.5.35.5.3.15.5.3.25.65.6.15.6.1.15.6.1.25.6.25.75.7.15.7.25.7.2.15.7.2.25.7.2.35.7.2.45.7.35.7.3.15.7.3.25.7.3.3

GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Algunos problemas especiales de análisis en los trópicos en relación con los datosde observación .Perturbaciones ondulatorias en los trópicos ..Principales características de las perturbaciones de ondas tropicales ..Ondas en gran escala (sinópticas) de cuatro a cinco días en la troposfera baja y mediaOndas a escala planetaria de cuatro a cinco días de la presión de superficie ..Ondas ecuatoriales a escala planetaria en la troposfera alta y en la estratosfera baja .Ondas mixtas de Rossby y gravitatorias .Ondas de Kelvin ..Modos en baja frecuencia de la oscilación de 30 a 50 días en la troposfera tropical ..Ondas en la escala interanual: oscilación casi bienal ..Masas frías del monzón de invierno asiático ..Modelos sinópticos tropicales .Ondas .Perturbaciones ondulatorias a escala sinóptica en el Caribe .Perturbaciones ondulatorias a escala sinóptica en el Pacífico .Ondas africanas ..Torbellinos .Ciclones tropicales ..Modelo de ciclón tropical ..Campo de viento ..Distribución de la presión de superficie .Campo de temperatura ..Sistemas de nubes .Dinámica del núcleo interno y de la región exterior ..Depresiones monzónicas ..Depresiones monzónicas en la región india .Características de las depresiones monzónicas ..Características sinópticas que preceden a la formación de depresiones monzónicas .Depresiones monzónicas en la región australiana .Ciclones de la troposfera media .Ciclones subtropicales .Ciclones del Mar Arábigo .Ciclones de la troposfera alta ..Pacífico Norte ..Atlántico Norte .Temporales de América Central ..Hemisferio sur .Anticiclones de la troposfera baja ..Perturbaciones lineales ..Líneas de cizalladura .Asíntotas .Técnicas de análisis sinóptico en las regiones tropicales ..Técnicas de análisis manuales .Mapas convencionales .Mapas auxiliares .Técnicas de análisis automáticas ..Métodos de predicción en las regiones tropicales ..Enfoques de la predicción meteorológica operativa ..Técnicas de predicción a corto plazo ..Modelos .Extrapolación e interpolación .Análogos ..Climatología .Predicción numérica del tiempo en las regiones tropicales ..Posibilidad de predecir las condiciones meteorológicas en las regiones tropicales ..Sistemas y modelos de predicción numérica del tiempo operativa ..Predicciones prolongadas .

Página

V.8V.9

V.10V.10V.lO

V.10V.10V.llV.12V.13V.13V.14V.15V.15V.17V.18V.19V.19V.20V.20V.21V.21V.22V.22V.23V.24V.24V.26V.26V.26V.26V.28V.29V.29V.30V.32V.32V.32V.33V.33V.34V.35V.35V.36V.38V.38V.39V.39V.39V.40V.41V.41V.41V.41VAlVA2

V.43

(

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(

(

Edición de 1993, Supl. Nº 4 (VIII.2001)

5.7.304

5.85.8.15.8.1.15.8.1.1.15.8.1.1.25.8.1.1.2.15.8.1.1.2.25.8.1.1.2.35.8.1.1.2045.8.1.25.8.1.2.15.8.1.2.25.8.1.2.35.8.1.204

5.8.1.2.55.8.1.2.65.8.1.2.75.8.1.2.85.8.25.8.2.15.8.2.2

. 5.8.2.35.8.2.3.15.8.2045.8.204.15.8.204.2

. 5.8.204.35.8.35.8.3.1

5.8.3.25.8.3.3

5.8.3.3.15.8.3.3.25.8.3.3.35.8.3.3045.8045.8.55.8.5.15.8.5.25.8.65.8.6.15.8.6.1.15.8.6.1.25.8.6.1.35.8.6.1.45.8.6.1.55.8.6.1.65.8.6.25.95.9.15.9.1.15.9.1.25.9.1.3

ÍNDICE

Interpretación estadística de productos de PNT para la predicción de elementosmeteorológicos .Predicción de ciclones tropicales .Formación de ciclones tropicales .Génesis .Características climatológicas .Características sinópticas .Vorticidad ciclónica en capas bajas ..Cizalladura vertical del viento .Divergencia en capas altas .Características de las imágenes obtenidas por satélite .Variaciones de intensidad .Función de la convección húmeda .Función de la vorticidad ..Interacciones con el medio ambiente .Configuración del flujo centrífugo en capas altas asociada a las variacionesde intensidad de los ciclones tropicales ..Características de las imágenes obtenidas por satélite ..Variación de la intensidad y de la estructura debido a la llegada a tierra .Paso a sistemas extratropicales ..Relación entre las variaciones de intensidad del núcleo interno y la región exterior .Métodos para predecir las trayectorias .Aspectos teóricos del desplazamiento de los ciclones tropicales ..Consideraciones sinópticas .Modelos de análogos .Elipses de probabilidad .Modelos estadísticos .Modelos de análogos simulados .Modelos estadísticos sinópticos .Modelos estadísticos dinámicos .Predicción de ciclones mediante modelos numéricos .Resultados de la predicción de ciclones tropicales y experimentos de simulacióncon modelos numéricos .Modelo de un solo nivel: el modelo barotrópico SANBAR ..Modelos de PNT operativas para la predicción de ciclones tropicales: el problemade la falta de vórtice en los campos iniciales ..Centro meteorológico nacional de Washington .Centro europeo de predicción meteorológica a medio plazo (CEPMMP), Reino Unido ..Oficina Meteorológica del Reino Unido (OMRU) .Servicio Meteorológico Japonés aMA) .Predicciones de probabilidad de ciclones tropicales .Verificación de predicciones de ciclones tropicales .Mediciones de errores en las predicciones de trayectorias .Comparación de varios medios de predicción objetiva ..Predicción de las mareas de tempestad .Predicción de las mareas mediante modelos matemáticos ..Nivel de referencia .Inicialización .Modelización de las tempestades ..Modelización de las mareas de tempestad .Interacciones de las mareas astronómicas y las mareas de tempestad .Predicción de las mareas .Predicción de las mareas con ayuda de nomogramas , ..Fenómenos mesoescalares en las regiones tropicales .Influencia del terreno en los sistemas mesoescalares .Brisas de tierra y de mar en terreno llano ..Vientos de montaña y de valle ..Circulación de aire forzado sobre terreno accidentado y en torno al mismo .

ix

Página

VA4VASVASVASVASVA6VA6VA7VA7VA7VA7VA7VA8VA8

VA9V.50V.51V.51V.51V.52V.52V.52V.56V.57V.57V.57V.58V.59V.59

V.60V.62

V.63V.63V.64V.65V.65V.65V.66V.66V.66V.68V.68V.69V.69V.69V.69V.70V.70V.70V.71

V.72V.72V.72V.72

Edición de 1993, Sup!. N° 4 (VIII.2üü1)

x

5.9.25.9.2.15.9.2.1.15.9.2.1.25.9.2.1.35.9.2.25.9.2.2.15.9.35.9.45.9.4.15.9.4.25.9.4.35.9.4.45.9.4.55.9.4.6Anexo 5.A

Anexo 5.BAnexo 5.C

Capítulo 66.16.1.16.1.26.1.36.1.46.26.2.16.2.1.16.2.1.26.2.1.36.2.26.2.2.16.2.2.26.2.2.36.2.2.46.36.3.16.3.1.16.3.1.2

6.3.1.3

6.3.1.4

6.3.26.3.2.16.3.2.1.16.3.2.1.26.3.2.26.3.2.2.16.3.2.2.2

6.3.2.2.3

6.3.2.2.46.3.3

GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Fenómenos mesoescalares de origen sinóptico ..Tempestades convectivas '" .Tempestades unicelulares de corta duración ..Tempestades supercelulares '" .Tempestades pluricelulares .Condiciones ambientales favorables para las tempestades convectivas ..Utilización de un hodógrafo para diagnosticar la cizalladura vertical del viento .Instrumentos de predicción operativa mesoescalar ..Métodos de predicción mesoescalar .Extrapolación lineal .Modelos conceptuales .Reglas empíricas .Climatología mesoescalar .Modelos unidimensionales con fines especiales ..Predicción numérica del tiempo mesoescalar .Directrices para determinar el tipo de ciclones tropicales y el origen de los ciclonestropicales .Directrices para estimar la intensidad de los ciclones subtropicales ..Analogías y diferencias entre la técnica de Dvorak para los ciclones tropicales (T)y la técnica para los ciclones subtropicales (ST) .

PROCEDIMIENTOS DE CONTROL DE CALIDAD ..Descripción general .Verificaciones de preproceso .Elementos físicos .Establecimiento de un sistema de control de calidad ..Señalización ..Verificaciones de preproceso ..Verificaciones en el sector telecomunicación .Verificaciones de encabezamiento .Verificación de informes E E E ..Verificación de la sintaxis y los grupos de cinco caracteres ..Control de la parte de clave OMM .Verificación de la fecha y la hora ..Verificación del número de bloque/estación y de la posición ..Verificaciones durante el procedimiento de decodificación .Verificación de duplicados .Técnicas de control de calidad .Verificaciones de los límites para detectar errores graves .Verificaciones de los datos de superficie en relación con los límites ..Verificaciones de los datos en altitud en relación con los límites (TEMP, PILOT,TEMP SHIP, PILOT SHIP) .Verificaciones de los datos de la temperatura y el viento en un solo nivel (aeronaves,SATOB) en relación con los límites ..Verificaciones de los datos obtenidos por satélite (SATEM) en relación conlos límites ..Verificaciones de la coherencia interna .Verificaciones de la coherencia de los datos de observaciones en superficie ..En el caso de que el indicador ix = 1-4 ..En el caso de que el indicador ix = 5-7 ..Verificaciones de la coherencia de los datos de observaciones en altitud ..Verificación del régimen de descenso de los perfiles verticales de la temperatura ..Verificación de la coherencia entre los datos del nivel significativo y los datosdel nivel normalizado .Verificación del equilibrio hidrostático entre los datos de la altura y la temperaturaa nivel normalizado .Verificación de la cizalladura vertical del viento ..Verificaciones de la coherencia en relación con el tiempo ..

Página

V.73V.73V.73V.73V.74V.75V.76V.76V.??V.??V.??V.??V.78V.78V.78

V.90V.90

V.90

VI.1VI.1VI.1VI.1VI.1VI.1VI.2VI.2VI.2VI.2VI.2VI.3VI.3VI.3VI.3VI.4VI.4VI.5VI.5

VI.8

VI.9

VI.9VI.10VI.10VI.10VI.13VI.15VI.15

VI.16

VI.17VI.21VI.21

(

(

(

Edición de 1993, Sup!. N° 4 (VIlI.2001)

6.3.3.16.3.3.2

6.3.3.2.16.3.3.36.3.3.46.3.46.3.4.16.3.4.26.46.4.16.4.26.5

Capítulo 77.17.2

7.2.17.2.27.37.47.5

Capítulo 8

ÍNDICE

Verificación de los datos de observaciones en superficie .Procedimientos del CMCP para el control de la calidad de los datos de lasprecipitaciones .Tratamiento de errores ..Verificación de las posiciones en informes consecutivos ..Verificación en relación con predicciones numéricas ..Verificaciones de la coherencia en relación con el espacio y el tiempo ..Coherencia espacial o prueba de contigüidad .Comparación con análisis .Indicadores de control de calidad y concepción de programas informáticos ..Ejemplo de un sistema de indicadores de control de calidad ..Concepción de programas informáticos .Control de calidad combinado .

FUNCIONES EN TIEMPO NO REAL DE LOS CMM, LOS CMRE y LOS CMN .Principales funciones en tiempo no real de los CMM, los CMRE y los CMN ..Recopilación, control de calidad, almacenamiento y recuperación de datos enel SMPD ..Recopilación de datos que se almacenan .Control de calidad de los datos que se almacenan ..Datos que se almacenan en cada nivel del SMPD ..Medios y formatos para el almacenamiento y el intercambio .Clasificación, catalogación e intercambio de datos ..

INTERCAMBIO DE PERSONAL DEDICADO A ACTIVIDADES DE PROCESO DEDATOS .

xi

Página

VI.21

VI.22VI.22VI.23VI.24VI.25VI.25VI.25VI.26VI.26VI.26VI.27

VII. 1VII. 1

VII. 1VII. 1VII.1VII. 1VII. 1VII.2

VIII. 1

Edición de 1993, Sup!. N° 4 (VII!.200l)

PREFACIO

En su reunión extraordinaria (Londres, septiembre-octubre de 1990), la Comisión de Sistemas Básicos (CSB)convino en la necesidad de actualizar la Guía del Sistema Mundial de Proceso de Datos y aprobó el índice propues­to para la nueva versión de la Guía. La Comisión de Sistemas Básicos consideró y aprobó en su décima reunión(Ginebra, noviembre de 1992) los textos de los nuevos Capítulos 1, 2, 3, 4 (Secciones 4.3.1.2.5 y 4.3.3) Y S, Ypidió al Secretario General que tomara las disposiciones pertinentes para la publicación de una nueva edición dela Guía lo antes posible.

La Guía del SMPD es un volumen de referencia que contiene breves descripciones de numerosos métodos ytécnicas utilizados en el proceso de datos en latitudes medias y tropicales. Como no sería posible tratar a fondolos métodos y técnicas actuales, en los Capítulos 3 y 5 se han incluido listas de referencias completas para que elusuario de la Guía pueda consultar estudios más detallados.

En la preparación de la nueva edición, la Secretaría ha contado con la ayuda del Dr. N.E Veltischev(Federación de Rusia), autor del Capítulo 3 sobre los métodos utilizados en el proceso automático de datos parael análisis y la predicción, y el Capítulo 4, Sección 4.3.1.2.5, sobre el análisis de la información obtenida porradar, sección a la que ha contribuido el Sr. D. Katsimardos (Grecia). El Sr. H. Allard (Canadá) ha redactado eltexto de la Sección 4.3.3 sobre la utilización de estaciones de trabajo para la predicción, y el Sr. K. Prasad (India)ha redactado el texto del Capítulo 5 sobre los métodos de análisis y de predicción en los trópicos. La Secretaríaha examinado el proyecto de Guía, y el Dr. P. Julian (Estados Unidos), el Dr. P. Francis (Reino Unido), el Sr. T. Hart(Australia) y el Sr. S. Cheng (Hong Kong) ha hecho contribuciones detalladas.

En el Capítulo 4, sobre los métodos utilizados en el proceso manual de datos para el análisis y la predic­ción, y en los Capítulos 6, 7 Y 8, sólo se han introducido ligeros cambios de forma. El Grupo de trabajo de laCSB sobre el SMPD examina constantemente la nueva versión. Periódicamente se publicarán suplementos paramantener actualizada la Guía, a medida que evolucionen las técnicas de procesos de datos.

En nombre de la OMM, deseo expresar mi sincero agradecimiento a cuantos han contribuido a la redac­ción y edición de esta edición de la Guía.

(G.O.P. Obasi)Secretario General

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NOTA DE LA SECRETARÍA

Conforme a la decisión del Octavo Congreso (Informe Abreviado y Resoluciones, Resumen General,párrafo 3.1.2.15), se ha adoptado la unidad hectopascal (hPa) como unidad de la presión atmosférica en los traba-jos operativos y de investigación de la Organización. Por consiguiente, en todas las partes en que aparecía la (unidad milibar (mb) en la versión anterior de la Guía del Sistema Mundial de Proceso de Datos ha sido sustituida porhectopascal (hPa).

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GLOSARIO

Análisis numérico (objetivo o automático) - puede aplicarse indistintamente en cualesquiera de un sinnúmero deplanes de análisis ejecutados por un programa (software) realizado para un ordenador electrónico.

Bicuadrado - función de segundo orden en dos dimensiones.Bílíneal - función de primer orden en dos dimensiones.Diferencia residual- diferencia entre el valor calculado (p. ej., primera hipótesis) y el valor realmente observado de una

cantidad meteorológica. La tensión de Reynolds es un caso especial en que se presentan diferendas residuales.Escalar - cualquier cantidad física cuyo campo se puede describir mediante un valor numérico de una sola cifra en

cada punto del espacio. Una cantidad escalar se diferencia de una cantidad vectorial por tener únicamentemagnitud en lugar de magnitud y dirección; p. ej., la presión constituye un escalar y la velocidad un vector.

Fluido isotrópico - líquido cuyas propiedades locales son independientes de los ejes de referencia.Función correlativa - promedio global del producto de las desviaciones del valor medio de las cantidades.Función propia - en matemáticas, una solución perteneciente al valor característico de una ecuación diferencial o

integral.Homogeneidad - usada para describir un líquido, sólido o gas, cuyas propiedades físicas permanecen inalterables.Impulso (cantidad de movimiento) - el producto de la masa de una partícula m y su velocidad v.Inestabílídad condicional de segundo orden (CISK) - señala la poderosa acción recíproca entre un vórtice de gran esca­

la y un sistema de nubes que se transforma de centro cálido en tempestad tropical desarrollada (p. ej., huracán)durante la expansión del vórtice de una tempestad pretropical. Las nubes suministran la energía térmica nece­saria para propulsar el vórtice, el cual organiza y sostiene el sistema de nubes permitiendo así la convergenciade la humedad atmosférica de bajo nivel.

Invíscido - sin efectos de fricdón.Lineal- relación de primer orden entre variables; p. ej., ax + ay + ...Masa - medida física de la principal propiedad inercial de una partícula de su resistencia al cambio de movimien­

to. La masa gravitadonal de una partícula es proporcional a la fuerza gravitacional que actúa sobre ella desdela Tierra, constituyendo así una medida de su peso.

Modo normal - funciones propias de una serie de ecuaciones diferenciales linealizadas.Monotónico - una función es monotónica en un margen dado de una variable independiente x si la derivada ar;ax

tiene el mismo signo en todo el ámbito.No lineal- todas las relaciones de mayor orden (a saber, no lineales), entre variables; p. ej., aXIYl + aX2Y2 + ...Ordenador o computador - cualquier máquina que puede recibir datos en determinada forma, elaborarlos y sumi­

nistrar los resultados en un formato prescrito. Las tres principales categorías de ordenadores son: digitales,analógicos e híbridos. Los hay de diferentes tamaños, según la capacidad; complejidad y grado de miniaturi­zación. Por regla general, los ordenadores más pequeños se designan con los prefijos "mini" o "micro", a finde indicar su tamaño global.

Parametrización - aplicación de cantidades medias según el espacio para establecer la evolución de procesos atmos­féricos a escala subreticular en un modelo numérico.

Parámetro - cantidad que puede constar de varios valores, cada uno de los cuales es fijo dentro de los límites de uncaso determinado, o cantidad que representa una población estadística. En meteorología, se emplea estetérmino para hacer referencia a datos meteorológicos observados o derivados (p. ej., temperatura, altura de lapresión, vorticidad, etc.), o a constantes o cantidades que representan procesos atmosféricos de menor escala(p. ej., fricción).

Planes de diferenciación - hay tres formas de planes de diferenciación cronológica distintos para resolver un sistemade varias ecuaciones diferenciales en un modelo atmosférico que describen tanto ondas de gravedad rápidascomo ondas Rossby lentas: a) implícito - requiere una inversión de la matriz para obtener una solución;b) semiímplícito - en parte explícito y en parte implícito; c) explícito dividido - las soluciones explícitas inde­pendientes se dividen normalmente en ondas de gravedad rápidas y ondas Rossby.

Proceso iterativo - proceso en que se repite exactamente el mismo procedimiento hasta producirse una convergen­cia de criterios.

Retícula - matriz equiespaciada o red puntillada (p. ej., puntos reticulares), o posiciones de espacios bidimensiona­les o tridimensionales en los que se inscriben determinados datos meteorológicos, o en los que se realizanoperaciones matemáticas para efectuar un análisis o predecir parámetros meteorológicos (p. ej., con la aplica­ción de un modelo numérico).

Seudonimización - proceso mediante el cual la estructura de una onda se distorsiona por una resolución inadecua­da en una matriz reticular.

XVI GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Seudoobservación - indica generalmente una observadón ilinventadail que sirve de apoyo en un plan de análisisobjetivo (p. ej., una seudoobservación TEMP).

Singularidad polar - en sistemas de coordenadas esféricas, el punto polar no se define, ya que 1/cos 90° = 00, oindefinido.

Tecnología actual - estado o grado de avance del conocimiento o aplicadón de la tecnología en determinadossectores o temas concretos como, por ejemplo, el progreso en la predicción numérica del tiempo.

Truncamiento - error que se produce por la aproximación de diferenciales exactos a diferendas finitas (p. ej., trun­car una serie de Taylor).

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CAPÍTULO 1

FINALIDAD Y ÁMBITO DE APLICACIÓN DELSISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS (SMPD)

El Sistema Mundial de Proceso de Datos tiene por objeto poner a disposición de todos los Miembroslos datos procesados básicos que requieran, tanto para utilizarlos en tiempo real como en tiempo no real. Los usosen tiempo real son operaciones en las que la información debe obtenerse y utilizarse o procesarse, corno mínimo,unas horas después de generada. Tales operaciones corresponden principalmente al proceso diario de datos de ob­servación básica para efectuar análisis y pronósticos con fines operativos. Los usos en tiempo no real son aquellasoperaciones que pueden ejecutarse en un período más prolongado. En este caso, es necesario establecer procedi­mientos normalizados para el almacenamiento y la recuperación de todo tipo de datos de observación yprocesados. El SMPD funciona a través de un sistema integrado de Centros Meteorológicos Mundiales (CMM),Centros Meteorológicos Regionales Especializados (CMRE) y Centros Meteorológicos Nacionales (CMN) provistosen el mayor grado posible de instalaciones modernas, incluidos ordenadores de gran velocidad. El SMPD es unsistema mundial integrado por servicios nacionales y otros medios de proceso facilitados por distintos Miembrosy coordinados bajo la dirección de la Comisión de Sistemas Básicos de la OMM y su Grupo de trabajo sobre elSistema Mundial de Proceso de Datos. La coordinación a través de este Grupo de trabajo se limita a los aspectosmundiales y regionales. Las Asociaciones Regionales se ocupan de otros detalles a nivel regional y nacional.Los pormenores sobre la organización del SMPD figuran en el Anexo IV al Reglamento Técnico de la OMM,Volumen 1 (OMM-N2 49).

2.32.3.1

CAPÍTULO 2

PRINCIPALES FUNCIONES EN TIEMPO REAL DE LOS CMM yDE LOS CMRE, INCLUIDA LA FUNCIÓN DE LOS CMN

2.1 Centros Meteorológicos Mundiales (CMM)

Los CMM deben ocuparse de los tipos de productos de carácter mundial que describan principalmentefenómenos meteorológicos en gran escala o escala planetaria. Están destinados a desempeñar la función de centros deservicio cuyos productos podrán utilizar todos los Miembros para sus predicciones y aplicaciones a largo plazo.

Las funciones en tiempo real de los CMM figuran en el Volumen 1del Manual del SMPD (OMM-Nº 485).Los CMM deben estar preparados para facilitar productos en formas que puedan transmitirse rápidamen­

te, con una gran cantidad de información útil.En vista de las ventajas de la transmisión de datos en forma digital con respecto a la forma gráfica (desde

el punto de vista de la eficiencia en el SMT y en centros dotados de dispositivos automáticos de proceso de datos), losCMM deben ser capaces de realizar la conversión de una forma a otra.

Es posible que algunos Miembros necesiten tipos de productos especiales, como los datos sobre condi­ciones en los límites para intervalos de tiempo, que utilizarán los CMRE/CMN en sus análisis y pronósticos numéricosde área limitada. Al principio, el intercambio de tales datos debe efectuarse sobre la base de acuerdos bilaterales omultilaterales.

La principal responsabilidad del control en tiempo real de la calidad de todos los datos de observaciónincumbe al Servicio Meteorológico Nacional de donde proceden las observaciones. Los CMM deben controlar la cali­dad de los datos de observación que reciben, para garantizar la buena calidad de sus análisis y prognosis.

Las citadas funciones de los CMM no modifican los compromisos internacionales contraídos por losMiembros en lo que respecta al apoyo a la navegación marítima y a la aviación, ni determinan la manera en que losMiembros asumen esas responsabilidades. Por el contrario, los resultados de la aplicación de la VMM han mostradoque el SMPD ayuda a los Miembros a cumplir esos compromisos internacionales poniendo a su disposición productosmás variados y de mejor calidad.

2.2 Centros Meteorológicos Regionales Especializados (CMRE)Los CMRE se dividen en dos categorías: Centros Meteorológicos Regionales Especializados con espe­

cialización geográfica y Centros Regionales Meteorológicos Especializados con especialización por actividades.La principal tarea de los CMRE con especialización geográfica es atender las necesidades de los CMN,

que corresponden a su esfera de competencia -análisis y predicciones regionales- y coordinar sus funcionesoperativas mediante los órganos regionales apropiados y la Comisión de Sistemas Básicos. Las funciones en tiem­po real de los CMRE con especialización geográfica, y la lista de esos centros, figuran en el Volumen 1 del Manualdel SMPD.

La principal tarea de los CMRE con especialización por actividades es proporcionar a los Miembrosproductos especializados para atender las necesidades mundiales y/o regionales en las siguientes esferas de aplica­ción: meteorología marina, ciclones tropicales, riesgos meteorológicos/ambientales, vigilancia de sequías y diag­nósticos sobre el clima. Las funciones de los CMRE con especialización por actividades, y la lista de esos centros,figuran en el Volumen 1 del Manual del SMPD.

En vista de las ventajas que ofrecen la transmisión en forma digital con respecto a la forma gráfica(desde el punto de vista de la eficacia en el SMT yen los centros dotados de dispositivos automáticos de proceso dedatos), los CMRE deben poder realizar la conversión de un sistema a otro para difundir los datos en sus respectivasregiones.

La principal responsabilidad del control de la calidad en tiempo real de todos los datos de observaciónincumbe al Servicio Meteorológico Nacional de que proceden las observaciones. Los CMRE deben realizar tambiénun control de calidad apropiado de los datos de observación que reciben, para garantizar la buena calidad de susanálisis y pronósticos.

Centros Meteorológicos Nacionales (CMN)Función de los CMNLa principal tarea de un CMN es facilitar análisis meteorológicos, predicciones y demás información

meteorológica para la zona del país correspondiente. Los Miembros son responsables de las funciones de sus CMN.Éstos pueden realizar actividades muy variadas, según los factores que se mencionan a continuación:

a) la zona de que es responsable el CMNjb) las actividades económicas y sociales del país en cuestiónje) las posibilidades de utilizar para fines nacionales productos de los CMM y los CMRE;d) las posibilidades de cooperación con otros CMN;e) el papel que desempeña el CMN, en el sistema meteorológico nacional de determinado país, en la

prestación de servicios ciertos usuarios (en los países grandes, esos servicios son proporcionados

Il.2 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

(

(

que existe un sistema para el control del intercambio de datos meteorológicos a escala nacional einternacional (véase también el plan de control del funcionamiento de la VigilanciaMeteorológica Mundial, que figura en el Volumen J, Suplemento Il.14, del Manual del SMPD);que los productos de los CMM y de los CMRE se utilizan en la mayor medida posible y que, porconsiguiente, se evitan gastos y esfuerzos innecesarios;que los productos en gran escala de los CMM y de los CMRE se afinan según las necesidades sobrela base de cálculos adicionales realizados con modelos de malla fina;que los productos de los CMM, de los CMRE y de los CMN, de que se dispone en diversas esca­las, se interpretan correctamente y se transcriben en forma adecuada para el público o parausuarios especializados; yque la información mencionada se distribuye eficazmente al público y a determinados usuarios,creando y manteniendo un sistema de servicios adecuado, que puede comprender oficinas localesde información, instalaciones automáticas de bancos de datos o dispositivos más sencillos, deacuerdo con las necesidades operativas.

b)

d)

c)

e)

normalmente por organismos especializados, mientras en países más pequeños los CMN pueden serlos encargados de proporcionar una amplia gama de productos especiales);

f) algunos de los CMN pueden funcionar también como C:!vIM y CMRE, además de cumplir su papelde Centro Meteorológico Nacional.

Los CMRE y los CMM normalmente no difunden predicciones meteorológicas para el público ni tie­nen contacto directo con los usuarios. Las lagunas existentes entre productos y necesidades de los usuarios delCMM y del CMRE en determinado país deben colmarse mediante las actividades del CMN correspondiente.

Las tareas específicas de los CMN (funciones en tiempo real de los CMN) figuran en el Volumen 1delManual del SMPD.

Además de las actividades que se consideran tareas de los CMM y de los CMRE, pero que en ciertospaíses pueden corresponder a los CMN, los centros meteorológicos nacionales pueden ser también los encargadosde garantizar:

a)

2.3.2 Adquisición de datos en los CMNLos datos que han de adquirir los CMN se dividen en tres grupos:a) el primer grupo comprende los informes de las estaciones meteorológicas situadas en un país

determinado. Según acuerdos internacionales, algunos de estos datos deben transmitirse a otroscentros a través del Sistema Mundial de Telecomunicación (SMT). Todos los tipos de datos quehan de intercambiarse internacionalmente por el SMT se mencionan en el Manual del SistemaMundial de Telecomunicación (OMM-N2 386);

b) el segundo grupo comprende los informes procedentes de estaciones de observación situadasfuera del país. Esos datos, recibidos por medio del Sistema Mundial de Telecomunicación, no sue­len tener la cobertura necesaria para utilizarlos en modelos de malla fina. Por consiguiente, talvez haya que concertar acuerdos especiales para obtener los datos necesarios;

c) el tercer grupo comprende los productos (análisis y predicciones) de los CMN, los CMRE y otrosCMN que se reciben en forma alfanumérica (clave GRIB/GRAF), en forma binaria (clave GRIB, BUFR)o en forma gráfica. Algunos CMN que realizan predicciones meteorológicas numéricas han expre­sado el deseo de recibir datos sobre las condiciones en los límites establecidos mediante laaplicación de modelos a escala mundial o hemisférica en los CMM o en algunos CMRE. Estos (datos se consideran necesarios para la aplicación de modelos de malla fina en zonas limitadas. Lanecesidad podría satisfacerse también intercambiando datos de valores límite mediante acuerdosbilaterales o multilaterales especiales.

2.3.3 Proceso de datos en los CMNLas actividades de proceso de datos se dividen en dos categorías: en tiempo real o en tiempo no real.

Las actividades en tiempo real abarcan todas las tareas relacionadas con análisis y predicciones meteorológicos, asícomo con la presentación gráfica y alfanumérica de las observaciones y de la información procesada. Las activida­des en tiempo no real consisten en diversas tareas relacionadas con la climatología, la predicción a largo plazo, lainvestigación y las actividades de almacenamiento y recuperación de los datos.

Un aspecto importante del proceso de datos en tiempo real es la predicción numérica del tiempo(PNT). Sin embargo, debe señalarse que no es la única tarea que debe desempeñar el centro informático en unCMN. Además, las operaciones que debe realizar un CMN requieren detenido examen, debido a la disponibilidadde productos de PNT por los CMM, los CMRE Ylos grandes CMN. Las principales razones que pueden inducir a unCMN a realizar operaciones de PNT son:

a) la necesidad de efectuar predicciones más detalladas, teniendo en cuenta influencias locales;b) el deseo de disponer de mapas importantes con mayor rapidez que por los circuitos regionales o

mundiales de telecomunicaciones.Según estos dos casos se requieren instalaciones muy distintas. Los modelos de malla fina aplicados

en zonas limitadas para producir mapas de predicciones suficientemente detallados requieren, en general, ordena­dores de bastante potencia, de los que no siempre se dispone en CMN pequeños.

CAPiTULO 2 I1.3

Ahora bien} los ordenadores personales y las estaciones de trabajo cuya potencia crece constantemen­te permiten hallar soluciones a la mayoría de los problemas de proceso de datos en los CMN pequeños} incluido elproceso de productos de PNT procedente de los principales centros del SMPD para derivar nuevos productos (porejemplo} trayectorias de partículas de aire) y preparar predicciones meteorológicas locales utilizando métodos deinterpretación objetiva de PNT. Estas instalaciones permiten asimismo resolver el problema de la visualización delproducto.

2.3.4 Sistemas de proceso de datos y telecomunicación en los CMNEl nivel de las actividades de proceso de datos en los CMN puede variar sustancialmente} según las

necesidades nacionales de los Miembros} por lo que es dificil especificar, en forma detallada} las necesidades míni­mas de instalaciones de proceso de datos en los CMN. No obstante} es posible identificar en términos generales loscomponentes del sistema de proceso de datos apropiado para atender las necesidades de un CMN en un pequeñoservicio meteorológico.

Tal vez haya que automatizar un CMN para realizar funciones como:a) la verificación en tiempo real de observaciones con capacidad interactiva para fines de control de

calidad;b) la preparación y difusión de boletines escritos;e) la manipulación de campos de datos procedentes de centros principales para preparar una serie

de productos derivados;el) la utilización de modelos estadísticos sencillos utilizando observaciones locales y datos importa­

dos;e) el proceso interactivo de campos en tiempo real y climatológicos para apoyar la predicción a corto

y a medio plazo;f) la preparación de boletines de predicción en forma automatizada o semiautomatizada} utilizando

observaciones locales y datos importados;g) el desarrollo de técnicas de predicción meteorológica local;h) la preparación de salidas gráficas en copia impresa de gran calidad, incluido el archivado de una

limitada serie de parámetros y de campos.Según la lista de funciones que han de realizarse en un CMN, y teniendo en cuenta la necesidad de

minimizar el tamaño y la complejidad del sistema de proceso de datos} pueden adoptarse las siguientes caracterís­ticas para que un sistema satisfaga las necesidades del proceso de datos y de telecomunicaciones. El sistema debebasarse en dos microordenadores. Éstos deben contar con sistemas de explotación Unix, y estar conectados con unared local. Uno de esos microordenadores debe utilizar un sistema de comunicación y conmutación de mensajes, entanto que el otro deberá disponer de un conjunto de aplicaciones y gráficos. Esta separación no supone, necesa­riamente, una separación lógica. En el plano técnico} no hay duda de que la fusión de las dos tareas generales enuna sola operación de unidad de proceso central daría como resultado una complejidad inaceptable.

He aquí los componentes esenciales del sistema y su funcionalidad.

Subsistema de telecomunicaciónLas necesidades funcionales del subsistema de telecomunicación deben comprender la recogida de

boletines de observaciones y datos de puntos reticulares procedentes del SMT (y de la RSFTA, según proceda)} elalmacenamiento de mensajes en una base de datos, la transmisión de observaciones al SMT y productos por circui­tos nacionales de comunicación, y la capacidad de verificar boletines en tiempo real.

Servicio de gráficos y visualizaciónLa finalidad de esta función es captar productos numéricos, observaciones y posiblemente transmi­

siones por facsímil procedentes de la base de datos para presentarlos en unidades de representación visual y/opasarlos al equipo de impresión. Debe haber una conexión entre el sistema de tratamiento de mensajes y el siste­ma de aplicaciones, no sólo para realizar esa captura, sino también para poder visualizar observaciones producidaslocalmente con fines de control de calidad. Por tanto} se requiere cierta capacidad interactiva.

Consideraciones sobre la base de datosPara concebir un sistema de proceso de datos automático eficaz es esencial la base de datos.La base de datos del subsistema de telecomunicación ha de abarcar:a) boletines de mensajes de entrada;b) observaciones generadas localmente;e) productos para difusión nacional;d) boletines de observaciones generadas localmente para transmitirlas por el SMT.La base de datos del subsistema de aplicaciones ha de abarcar:a) informes derivados de boletines decodificados;b) campos derivados de boletines decodificados;e) productos preparados mediante proceso de informes y campos.De ser posible} la base de datos de cada ordenador debe controlarse mediante el mismo sistema de ges­

tión de base de datos (SGBD), que debe ser relativamente sencillo con el fin de reducir al mínimo los gastos detratamiento informático y facilitar la velocidad de respuesta del sistema de proceso de datos global.

nA GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

.Formación y mantenimiento

La formación y el mantenimiento supone que los sistemas no pueden aplicarse y mantenerse sin un (mantenimiento continuo del software y del soporte físico. El mantenimiento in sitll sólo puede realizarse si los ope-radores están debidamente formados en todos los aspectos del sistema. Por lo tanto, se recomienda prestar muchaatención a los requisitos de transferencia de tecnología del sistema de proceso de datos.

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3.13.1.1

CAPÍTULO 3

MÉTODOS UTILIZADOS EN EL PROCESO AUTOMÁTICO DE DATOSPARA EL ANÁLISIS Y LA PREDICCIÓN

GeneralidadesPrescripciones relativas a los de datos de observaciónLas prescripciones relativas a los datos de observación y el ámbito de integración de un modelo de pre­

dicción meteorológica numérica dependen de la escala del fenómeno meteorológico que haya de predecirse y de lagama de la predicción, es decir, corto, medio o largo plazo.

Se han sugerido varias clasificaciones de escala de los fenómenos meteorológicos. Una de ellas, pro­puesta por Orlanski (1975), es la siguiente (Figura 3.1):

a) microescala (menos de dos km; por ejemplo, tornados, tolvaneras, turbulencia);b) mesoescala (entre dos km y 2000 km; por ejemplo, tormentas, aglomeraciones de nubes, frentes,

huracanes);e) macroescala (más de 2000 km; por ejemplo, ondas baroclínicas, ondas de marea, ondas ultralar-

gas).La clasificación del Manual del SMPD es la siguiente:a) pequeña escala (menos de 100 km; por ejemplo, tormentas, vientos catabáticos, tornados);b) mesoescala (100-1000km, por ejemplo, frentes y aglomeraciones de nubes);e) gran escala (1000-5000 km; por ejemplo, depresiones y anticiclones);d) escala planetaria (más de 5000 km; por ejemplo, ondas largas de la troposfera superior).En la Guía del Sistema Mundial de Observación (OMM-Nº 488) figuran también otras clasificaciones de

escala.Los productos preparados por los CMM y los CMRE incorporan características de gran escala y escala

planetaria. La predicción de fenómenos de mesoescala se tratan a nivel de CMN. La resolución horizontal y la fre­cuencia de las observaciones solicitadas en el Reglamento Técnico de la OMM y en el plan de la VMM están basadasen la experiencia operativa con métodos manuales de análisis y predicción. Los estudios teóricos ulteriores hanmostrado que esos requisitos tienen el orden de magnitud correcto.

I d~:I- I (9)-:1- (l) I1 HORA (ij dzj 1 MINUTO R • ij 1 SEG

10000KM

2000KM

200KM

20KM

2KM

200M

20M

Ondasestacionarias

I,Ondas Ondas

ultra largas de mareaII

I II

Ondas :barodínicas :

I

: Frentes:

: y :I hura- 1I I1 canes I

: Tormentas :I I.G.W. I

: C.A.T :I Efectos urbanos,I I

I Tornados I

: Convección :; profunda :I Onda corta I1 gravitatoria I

~o!Yaneras:

~~a~es:1 tenmcas I

: Estelas:I

PenachosRugosidad

Turbulencia

Figura 3.1 - Definiciones de escala y diferentes procesos con escalas de tiempo y horizontales características (según Orlanski, L., 1975).

Edición de 1993, Supl. Nº 4 (VIII.2DD1)

m.2 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

3.1.2 Fuentes de datosLa mayor parte de los datos Lntercambiados para fines de análisis y predicción siguen procediendo de

observaciones efectuadas en las horas sinópticas principales (por ejemplo, 0000, 0600, 1200 Y1800 UTC). Sin embar­go, el uso de análisis asinópticos procedentes de boyas, aeronaves y satélites, así como de datos procedentes desistemas de teledetección en tierra (radares, perfiladores del viento, sistema de localización de descargas eléctricas)aumenta constantemente. Los procedimientos para la asimilación de datos sinópticos y asinópticos en el sistema depredicción de análisis operativo se describe en la sección 3.4. En el Anexo 3.A se dan directrices que requieren adop­ción de medidas para minimizar los efectos de la pérdida de observaciones sobre el funcionamiento del SMPD.

3.1.3 Análisis y predicción meteorológicos: métodos numéricos y medios convencionalesEl análisis y la predicción meteorológicos suponen el empleo de un gran número de datos que, para

fines prácticos, han de tratarse en un período relativamente breve. El volumen de datos en los centros meteoroló­gicos no ha cesado de aumentar a lo largo de los años.

Los motivos de este fenómeno son la creciente demanda de infonnación más detallada acerca de las con­diciones reales del tiempo y el hecho de que la preparación de predicdones más detalladas o de predicciones válidas paraperíodos más prolongados exige la aportación de un gran número de datos. Sin embargo, en general no ha aumentadoel tiempo disponible para la recogida, el análisis y la preparación de predicciones, y en muchos países hay tanta deman­da que ha disminuido el tiempo total de preparadón. Los medios tradicionales ya no bastan para afrontar plenamentelas tareas operativas actuales de la meteorología. Si bien esto es derto por lo que respecta a la recogida y el análisis, toda­vía lo es más en lo que se refiere a la predicdón meteorológica por métodos hidrodinámicos. Aquí es indispensable elempleo de la infonnática.

Por consiguiente, los sistemas operativos de análisis y predicción meteorológicos numéricos cumplen una do­ble función: aceleran el trabajo y efectúan una tarea de cálculo infonnático que va más allá del alcance de cualquier medioconvencional. En la actualidad, los análisis meteorológicos numéricos temporales predominan en la mayoría de los cen­tros del SMPD. Para ciertas operaciones, empero, todavía se necesitan métodos hombre-máquina manuales o interactivos.

3.1.4 Lógica de la automatizaciónCuando se planea la automatización de un centro meteorológico existe siempre la tentación de auto­

matizarlo todo y con rapidez, simplemente porque el concepto de automatización es atractivo. Sin embargo, puedehaber varias operaciones realizables con más eficacia manualmente (al menos, en un futuro previsible). Es precisohacer un análisis detenido de los conocimientos actuales sobre meteorología operativa y tecnología informáticapara llegar a una decisión sobre las partes del sistema que se pueden o deben automatizar. También será útil unanálisis similar para decidir el tipo y el tamaño del ordenador u ordenadores que han de emplearse. Al decidir laautomatización de un centro serán de utilidad los siguientes criterios:

a) automatizando el centro se realizará una mayor cantidad de trabajo útil que el que puede efec­tuar el personal del centro sin automatización. Puede programarse un ordenador para efectuarun gran número de cálculos y de operaciones matemáticas y lógicas en un período de tiempomuy breve. Sin embargo, es preciso evaluar con cuidado la importancia de esos cálculos para elfuncionamiento del centro y el uso eficaz del personal del mismo (matemáticos, meteorólogos,etc.) antes de adoptar la decisión de automatizar¡

b) gracias a la automatización se elaborarán mejores productos meteorológicos; por ejemplo, másproductos legibles (para la transmisión por facsímil analógica), productos más exactos (medianteel uso de modelos de predicción numérica del tiempo) o productos automatizados menos some­tidos a errores de rutina en el formato o el contenido.

3.1.5 El ordenador y el hombreLa automatización se considera a menudo como un medio de sustituir al hombre en las tareas de un cen­

tro meteorológico. Ahora bien, la experiencia muestra que el hombre y la máquina juntos pueden dar mejoresresultados, cuantitativa y cualitativamente, que el uno o la otra por separado. No pueden darse reglas generales sobrela combinación óptima del hombre y el ordenador. Los recursos (financieros y de personal) y las exigencias de la tareavarían mucho de un centro a otro. Sin embargo, en general, los trabajos de rutina efectuados por técnicos, como lastransmisiones o la decodificación y representación gráfica de los datos, pueden realizarse más eficientemente por orde­nador, en tanto que es posible utilizar mejor el tiempo de los técnicos si se dedican al funcionamiento y a laprogramación de los ordenadores. Numerosos trabajos de rutina efectuados antes por meteorólogos pueden ser reali­zados también por ordenador. Entre ellos figuran los análisis en varios niveles de la presión, la temperatura, los vientosy la humedad. La interpretación cuantitativa de fotografías obtenidas por satélite en los análisis del nivel del mar, enlos que intervienen sistemas subsinópticos, es todavía demasiado detallada, compleja y subjetiva para realizarla efi­cientemente por ordenador. Asimismo, la interpretación de los mapas de previsión de la presión, la temperatura, elviento y la humedad a partir de un modelo numérico, para obtener una predicción meteorológica, todavía puede efec­tuarla con más eficacia un meteorólogo capacitado y experimentado. A medida que se progrese en la tecnologíainfonnática y en la predicción numérica del tiempo, podrán automatizarse más funciones de los centros meteorológi­cos, y habrá que reevaluar los criterios indicados en la sección 3.1.4.

Con la introducción de computadores personales han aumentado enormemente las posibilidades deautomatizar cometidos rutinarios, sobre todo en campos como el tratamiento de datos y la visualización de pro­ductos. Este aspecto de interacción hombre-ordenador se analiza con detalle en la sección 4.3.3.

Edición de 1993, Supl. N° 4 (VIII.2DD1)

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CAPÍTULO 3 IlI.3

3.1.6 Funciones principales de un sistema automático de análisis y prediccióna) fimeión de recogida de datos, que pennite el reconocimiento del mensaje meteorológico y su almacena­

miento;b) preproceso de datos, que (dentro de cada mensaje) pennite la decodificación de un mensaje meteoro­

lógico, la búsqueda de errores, el control de calidad, el fonnatado de datos para el análisis, y lapreparación de bases de datos;

c) asimilación y análisis objetivo de datos tetradimensional, que comprende:i) preparación de campos subordinados de predicción mediante asimilación de datos intennitente

o continua¡ii) ajuste en distinto niveles de una mezcla de observaciones (datos de superficie y en altitud obte­

nidos por métodos convencionales y no convencionales) para corregir el campo secundario depredicción con el fin de obtener un análisis de punto reticular o espectral en un sistema decoordenadas nonnalizadas;

d) inicialización del modelo de predicción, para suprimir las oscilaciones de inercia-gravedad en altas fre­cuencias debidas a desequilibrios en los campos iniciales;

e) integración del modelo de predicción, que puede basarse en ecuaciones filtradas o ecuaciones hidros­táticas primitivas o en ecuaciones inelásticas no hidrostáticas y plenamente compresibles,utilizando una retícula de malla ancha o fina, o una representación espectral;

f) derivación, por medio de técnicas estadístico-dinámicas de parámetros meteorológicos específicos;por ejemplo, temperatura, nubosidad y visibilidad, precipitación, etc.;

g) post-proceso, que comprende:i) formatado de los mensajes meteorológicos digitales; por ejemplo, obserVaciones, pronósticos

de viento y temperatura para la aeronáutica, fonnatado en clave GRID/GRAF o GRIB de datosmeteorológicos, y conversión de digital a analógica;

ii) formatado e información gráfica obtenida por ordenador para la presentación en dispositivosde salida gráfica o para las transmisiones por facsímil.

En la Figura 3.2 se presentan las funciones y el eqUipo de un centro automatizado.

Funciones*

Conmutación de mensajes(CRTy/o CMM)

Trazado de las obselVaciones;formatado de datos;

conversión enGRID/GRAF,GRIB, BUFR

Análisis y predicciónmeteorológicos

numéricos

Post-proceso yvisualización gráfica

2

3

4

Equipo

Microordenador(es) uordenador(es) central(es)de tamaño medio enCMM, CMRE

Miniordenador(es) uordenador(es)personal(es) condispositivos vídeo ygráfico de salida

Sistemas de ordenadorde tamaño medio o grande

Estaciones de trabajo

Figura 3.2 - Funciones y equipo en un CMM, CMRE o CMN automatizado. ('Todas las funciones pueden realizarse en un ordenadorgrande, y hay varias combinaciones de funciones y ordenadores).

3.1.7 Equipo necesario para efectuar importantes funciones en un centro automatizado de análisis ypredicciónEl tamaño real de un ordenador en un centro dependerá de las necesidades locales de proceso y comu­

nicación. Las necesidades generales de soporte físico son las siguientes:a) equipo especializado entre los circuitos de comunicación y los ordenadores para convertir seña­

les eléctricas en información digital;

IIIA GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

b) ordenador de comunicaciones para efectuar la recogida de datos y las funciones de decodificación;c) para realizar las funciones de análisis y de predicción} en un período de tiempo aceptable} se utiliza

habitualmente otro ordenador. Las velocidades de los ordenadores empleados actualmente en los cen­tros meteorológicos varían aproximadamente entre 10 y 1000 MFLOPS (millones de operaciones decoma flotante por segundo);

d) se necesita equipo especial para convertir la información digital de ordenador en presentacionesapropiadas para que las utilicen los meteorólogos y otros usuarios; por ejemplo} una estación de tra­bajo de ordenador personal, impresoras en línea} dispositivos de trazado electromecánicos oelectrostáticos} etc. (Figura 3.2).

Los detalles figuran en la Guía sobre la automatización de centros de proceso de datos (OMM-N2 636).

(

3.23.2.1

Organización y procedimientos de recopilación de datosFinalidades de un sistema de recopilación de datosLa finalidad principal de un sistema de recopilación de datos consiste en prestar apoyo al sistema de

análisis y predicción de un centro. Este sistema comprenderá la preparación de:a) análisis y predicciones hemisféricos o mundiales en los CMM y en algunos CMRE;b) análisis y predicciones para zonas concretas en un CMRE} yc) análisis y predicciones para uso local y nacional en un CMN.El sistema de recogida de datos abarca también las actividades de los centros que realizan investigaciones

en apoyo de las operaciones (por ejemplo} pruebas de nuevos modelos operativos o mejoras de los existentes). En la ma­yoría de los casos, esos datos serán análogos a los requeridos para el trabajo cotidiano. Sin embargo} puede necesitarseun almacenamiento espedal o un tratamiento particular de los datos para la investigación en apoyo de las operaciones.

El sistema de recogida de datos apoya también al sistema de almacenamiento y recuperación del centro}que suministra datos al propio centro o a otros Miembros de la OMM para distintos tipos de estudios (por ejemplo, cli­matológicos} hidrológicos} agrícolas} marinos).

3.2.2 Tipos fundamentales de sistemas de recopilación de datosa) Sistemas automáticos} en los que un ordenador de comunicaciones recoge todos los mensajes meteo­

rológicos del SMT y de los circuitos locales y nacionales de comunicaciones (Figura 3.2);b) sistemas manuales, en los que todos los mensajes meteorológicos se recogen a partir de circuitos de co­

municaciones mediante equipo electromecánico y se seleccionan manualmente para un procesoulterior.

Con frecuencia se utiliza una combinación de los dos métodos (manual y automático) de recogida dedatos} en particular en los centros pequeños. El sistema manual puede emplearse para proporcionar un apoyo par­cial al sistema automático} en caso de mal funcionamiento o interrupción del ordenador.

(

3.2.3 Ámbito de aplicación y funcionamiento de un sistema de recopilación de datosEn un centro} el funcionamiento del sistema de recogida de datos} la selección de las zonas de donde pro­

ceden esos datos y los tiempos de interrupción deben considerarse conjuntamente.El volumen y la hora de recepción de los datos meteorológicos requeridos para los modelos numéricos pue­

den influir también en el funcionamiento del sistema de recogida de datos. Por ejemplo:a) un modelo integrado en una zona limitada exigirá en general mayor densidad de observaciones mete-

orológicas que un modelo mundial; (b) algunos modelos pueden iniciarse tan pronto como se reciben las primeras partes de los mensajes TEMP}

mientras que para el comienzo de otros modelos tal vez haya que esperar a la llegada posterior de men­sajes TEMP completos procedentes de una zona determinada. Por consiguiente, la recogida de datos esun proceso continuo con uno o más momentos de interrupción} a partir de los cuales comienza el ciclode análisis y predicción. Los tiempos de interrupdón pueden ser generalmente los siguientes:i) una hora temprana (por ejemplo, la hora de observación más dos horas) para un modelo inte­

grado sobre una zona limitada. Esta hora de interrupción puede proporcionar datos para elmodelo principal de predicción el tiempo real en un CMRE/CMN;

ii) una hora de interrupción tardía (por ejemplo, la hora de observación más cuatro o cinco horas) pa­ra un modelo regional integrado sobre una porción sustancial de un hemisferio y un modelomundial integrado. Esta hora de interrupción puede servir de apoyo a un modelo operativo princi­pal en un CMRE o para el funcionamiento operativo preliminar en un CMM o en un CMRE grande;

iii) una hora de interrupdón demorada (por ejemplo, la hora de observación más diez a doce horas) paraun análisis predicción hemisférico o mundial, que proporcionará un campo de fondo para el ciclosiguiente de análisis y predicdón. Los datos disponibles en esa hora de interrupción serán útiles enun CMN en el que no se disponga de un número importante de observaciones de ciertas zonas en lahora de fundonarniento del modelo operativo principal. Esta operación podría comprender tambiénun ciclo de actualización cada seis horas en un sistema de asimilación tetradimensional.

3.3 Procedimientos automáticos de reconocimiento} decodificación y corrección de datos(preproceso de datos)

Los procedimientos automáticos tratados en esta parte realizan varias funciones distintas.(

CAPÍTULO 3 m.s

3.3.1 Reconocimiento de mensajes meteorológicosTodos los datos meteorológicos entran directamente en el ordenador a partir de circuitos de comuni­

cación o son introducidos en él por medio de cintas magnéticas o de papel producidas en la fase de recogida dedatos. Los datos locales o para fines especiales pueden introducirse por medio de un teclado. La corriente de datosse examina y divide en mensajes inspirándose en el formato de mensaje normalizado. El examen del encabeza­miento abreviado o del número de catálogo permite reconocer y separar varias categorías generales de datos parala decodificación. Si bien pueden tolerarse los errores menores y desviaciones ligeras respecto al formato normali­zado (por ejemplo, separación errónea entre elementos) el estricto respeto del formato es la única garantía de unaidentificación correcta. Como regla general, si no se sigue el formato normalizado se produce el rechazo del men­saje o posiblemente la desviación del mensaje hacia una posición de edición manual. Esos mensajes se encaminannormalmente hacia un teleimpresor o una pantalla electrónica, donde se realizan las correcciones. Los mensajescorregidos vuelven entonces al ordenador.

3.3.2 Decodificación de boletines meteorológicosSobre la base de la categoría general de datos identificados en la fase de reconocimiento, puede apli­

carse habitualmente el programa de decodificación adecuado. Sin embargo, en algunos casos se requiere lareferencia al texto del boletín. El decodificador realiza dos importantes funciones: la especificación del lugar dedonde procede el informe y la conversión del mismo en el formato de la base de datos. La primera operación serealiza con referencia a una guía que da la posición geográfica de las estaciones a partir de su indicativo. Los infor­mes que contienen números de estaciones o posiciones geográficas no válidos o datos incompatibles o ilógicos ­lo que puede deberse a errores de transmisión o a una codificación incorrecta - se marcan y rechazan o dirigen auna posición de edición para la corrección y posterior reintroducción en el sistema.

3.3.3 Control de calidad de los datos de mensajes decodificados y procedimientos de verificaciónadicionalesCiertas fases primordiales del control de calidad deben realizarse en la estación de observación y en los

centros responsables antes de la transmisión por el SMT. La finalidad del control de calidad y de la corrección con­siste en proporcionar el nivel más alto posible de calidad de los datos meteorológicos antes de distribuirlos a losusuarios. En el Apéndice II-1, Volumen 1, del Manual del SMPD figuran las normas mínimas de control de calidad entiempo real. Se indican por separado para las observaciones de superficie y en altitud los métodos y reglas que hande utilizar los centros responsables, que pueden abarcar lo siguiente:

a) Observaciones de superficiei) coherencia en el tiempo por comparación con una observación precedente;ü) coherencia interna;üi) pruebas en relación con límites climatológicos;iv) pruebas en relación con límites físicos o absolutos para parámetros cuantificados;v) cumplimiento de las normas de claves de la OMM (por ejemplo, identificación, verificaciones

de clave y formato).b) Observaciones en altirud

i) coherencia vertical;ii) coherencia en el tiempo;iii) pruebas en relación con límites estadísticos para parámetros cuantificados;iv) pruebas de la coherencia física entre parámetros interdependientes;v) pruebas en relación con límites absolutos (por ejemplo, dirección del viento entre Oy 360°);vi) cumplimiento de las normas de claves de la OMM (por ejemplo, identificación, verificaciones

de clave y formato).Ha de hacerse lo necesario para corregir lo totalidad de los errores y validar los datos dudosos descu­

biertos con los métodos indicados, tanto en el documento de origen como en el mensaje que ha de transmitirse,siempre que no se demore la transmisión. Si eso no es posible sin producir demoras, se transmitirán los datos,y la corrección se efectuará en la siguiente fase de control de calidad. Los procedimientos de control de calidad ycorrección aplicados a los datos antes de utilizarlos en el proceso de datos se describen con más detalle en elCapítulo 6.

3.3.4 Selección y formatado de la información decodificadaEl producto final del programa preliminar de proceso de datos es una serie de datos de observación

corregidos para determinada hora sinóptica o para unas pocas horas (tres a seis) que rodean a una hora sinóptica,cuando se utilizan métodos de asimilación tetradimensionales. Esos datos se seleccionarán y formatarán conformea la finalidad y a la escala de los análisis para los que van a utilizarse. En los procedimientos de selección puedepreverse el rechazo de mensajes repetidos, así como la combinación de las partes A y e de mensajes en altitudcomunicados por separado.

El tamaño de la serie de datos formatados dependerá de la zona en la que se recojan los informes, deltiempo de interrupción aplicado y de la calidad de los informes.

En el trabajo práctico, la serie de datos formatados se utilizan para el análisis objetivo y la compila­ción de boletines de datos tratados. Normalmente, se sigue disponiendo durante cierto tiempo de la serie de datos,que quedan almacenados en la memoria masiva del ordenador.

III.6 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

3.43.4.1

Métodos de análisis meteorológicos numéricosFinalidadLa finalidad principal del análisis meteorológico automático objetivo es la transformación de parámetros

meteorológicos de redes de observación irregulares en redes reticuladas para análisis numéricos y sistemas de predic­ción. Una vez efectuado el análisis objetivo, esas magnitudes meteorológicas, de las que se dispone en las interseccionesde la retícula, o en forma de componentes espectrales o funcionales, pueden utilizarse COmo datos inidales de un mode­lo de predicción numérica o presentarse como mapas sinópticos de diversos parámetros meteorológicos.

Como los métodos de análisis automáticos utilizan sistemáticamente la información disponible, pue­den incorporarse al sistema procedimientos de control de calidad y de coherencia meteorológica. Entre ellosfiguran combinaciones de control manual y automático de las observaciones a medida que se dispone de ellas. Lamayoría de los sistemas comprenden también observaciones ficticias en la base de datos para tratar el problema dela escasez de datos en algunas regiones, y particularmente en zonas marítimas tropicales.

Se añade una fase final a los procedimientos normalizados de análisis cuando se utilizan series dedatos para inicializar los modelos numéricos. Los desequilibrios entre los campos de masa y de movimiento pro­ducen oscilaciones de inercia-gravedad parásitas durante la predicción. Por consiguiente, la magnitud deldesequilibrio inicial debe eliminarse o reducirse antes de comenzar las predicciones numéricas.

La etapa de inicialización ha de comprender también una técnica para resolver las incompatibilidadesentre el modelo numérico y el método de análisis. Un modelo sofisticado de ecuaciones primitivas desarrolla suspropias estructuras de coherencia interna, que pueden producirse en escalas más pequeñas de movimientos que seresuelven por la red de observación aproximada.

Por último, el método de análisis y el procedimiento de inicialización pueden incluirse como parte deuna técnica de asimilación tetradimensional para tratar los datos sinópticos. En Thiebaux y Pedder (1987) y Daley(1991) se describe con detalle el análisis objetivo.

3.4.2 Estructura general de un método de análisis meteorológico numéricoLa mayoría de los métodos de análisis operativo comienzan con una primera suposición para cada pará­

metro que se ha de analizar. Estas aproximaciones inidales se hallan localizadas en los puntos reticulares y se actualizanpor interpoladón en el curso del análisis. El método puede ser bidimensional y utilizar los datos disponibles sobre su­perficies casi horizontales, o tridimensional y emplear los datos comprendidos en un volumen de influenciatridimensional.

. Los valores de los puntos reticulares de primera aproximación se obtienen habitualmente a partir de unapredicdón numérica con una anticipación de seis a doce horas. Los valores geopotenciales se obtienen directamentede la predicción numérica de cada punto reticular en cada nivel que se ha de analizar. Las temperaturas pueden calcu­larse a partir de los valores de espesores previstos y de los gradientes verticales. Sin embargo, algunos modelos utilizanla técnica inversa cuando la variable principal es la temperatura y se deriva de ella el valor geopotencial. Los valores delos componentes del viento y de la humedad se determinan habitualmente en forma directa a partir de prediccionesnuméricas, y pueden obtenerse por solución de algún tipo de ecuación dinámica y termodinámica.

Una vez obtenidos los valores de los puntos reticulares de primera aproximación, se determina el valorde parámetro de primera aproximación en cada emplazamiento de la observación. En esa tarea se efectúa una inter­polación bilineal simple o, casi siempre, bicuadrática. Entonces se calcula la diferencia entre el valor de primeraaproximación y el valor observado:

r;=F¡-F¡

en donde fi es la diferencia (o residuo) para la ¡g observación, Fi es el valor observado, y Fi es el valor aproximativocorrespondiente de la variable en el mismo emplazamiento (Figura 3.3). En este punto del procedimiento de análisispuede verificarse la presencia de errores importantes en los datos observados. Se asigna a cada variable una toleran­cia que cambia con la latitud y la estación. Se rechazan las observaciones cuando el valor del residuo excede de latolerancia que se le ha asignado. Las tolerancias son muy amplias, y detectan sólo errores muy patentes, con lo quese reduce el riesgo de rechazo de informes válidos.

•

• t/ = F¡ - F;

•¡a obs.

•• •

Figura 3.3 - Procedimiento bidimensional para obtener una diferencia (ri) entre el valor observado y el valor de aproximación corres­pondiente en un lugar de observación (i). Los lugares de las observaciones se indican con (e), y los lugares de la primeraaproximación (puntos reticulares) se indican con (x).

(

(

(

CAPÍTULO 3 III.?

Pueden producirse listas de todos los datos rechazados, junto con el motivo del rechazo. Cuando serechazan datos, el analista de control puede utilizar la información existente para corregir la observación, sustituir laobservación con un nuevo informe, o introducir seudoobservaciones producidas por un analista experimentado.

Cuando los valores de observación y de primera aproximación han pasado las verificaciones del controlde calidad, se utiliza un método de análisis numérico objetivo para actualizar los valores de primera aproximación. Enel procedimiento de actualización se aplica habitualmente a los residuos una ponderación calculada con anterioridad.El modo de calcular y aplicar la ponderación difiere entre los distintos métodos de análisis. Normalmente, el proce­dimiento de actualización reduce los errores de análisis al mínimo o ajusta los valores del campo analizado a lasobservaciones en cada lugar en que se dispone de datos.

3.4.3 Técnica de interpolación óptimaEl método de interpolación óptima propuesto por Eliassen (1954) y más tarde por Gandin (1963,

1969) implica la reducción al mínimo (en el sentido estadístico) del error cuadrático medio de análisis. El valoranalizado Fg en_cada punto de la retícula g se determina añadiendo una suma lineal ponderada de los residuos ti alvalor supuesto Fi

n ,j; g = Fg + L a¡f;

;=1

en donde ai es la ponderación asignada al residuo de la iª observación, y n es el número de observaciones que se con­sideran útiles para el análisis del punto reticular g (Figura 3.4).

.~-----i--á

f]

A

Figura 3.4 ~ Interpolaáón tridimensional en el punto retirular g, según se utiliza en el análisis de interpolaáón óptima. f1' f2 y f3 son pun­tos de datos (en la superfiáe de análisis A y por enáma y por debajo de ella) y están conectados a g por vectores de posición.

El error cuadrático medio de análisis E2 en cada punto reticular está dado por la fórmula:

[ ]

2- • 2 _ n ,E2 = (F -F ) = F -F - La.f.g g g gIl

¡=1

en la que Fg es el valor real del parámetro que se ha de analizar. El esquema de in~rpolación óptima estadística exigeque las ponderaciones de cada punto reticular se elijan de modo que el valor de E2 sea mínimo. Para ello se igualana cero las derivaciones parciales con respecto a cada E2 de la expresión ai , lo que conduce al sistema siguiente de necuaciones:

n-,-" ...Lfifj aj = f/g ; j = 1,2, ... n;J=1

Estas ecuaciones lineales pueden resolverse para encontrar las ponderaciones a '¡ si es posible estimar las covarianzasf¡{g y f¡{; . Estas cantidades son covarianzas sólo si los valores de fi son iguales a cero.

Para el proceso de cálculo es conveniente expresar esta serie de ecuaciones en la siguiente forma nor-malizada:

n •L/lijaj /lgi; i = 1,2, . .. n;j=i

-.-'/ '2'2 1/2en donde /li¡ = f/j (fi f¡ )

a; = f;2/(fi) a¡

Aquí, el término /1i¡ es la correlación entre el residuo en el jQ emplazamiento de observación y el del jQ emplaza­miento. El término es la correlación entre el residuo verdadero en el punto reticular (cantidad que se ha de estimar)y el residuo en el jQ emplazamiento de observación. Esta co~relación es sólo .!lna función del emplazamiento ydepende de las características estadísticas del campo de primera aproximación Fg , así como del campo real F. Enlos sistemas operativos de interpolación óptima se adoptan numerosos supuestos simplificadores acerca de la na­turaleza de la correlación /1, que está representada por una función analítica de la distancia entre los dos

m.8 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

ri=Fi-Fi+ si

emplazamientos implicados. Este supuesto significa que el campo que se ha de analizar es estadísticamente homo­géneo e isótropo, lo que lamentablemente no es el caso de numerosos parámetros meteorológicos. En algunosanálisis mesoescalares de elementos meteorológicos cerca de la superficie se incluye un factor anisótropo asociadocon la distribución de tierra yagua (Andersson y otros, 1986).

En los métodos de interpolación óptima que utilizan observaciones a niveles distintos del nivel casihorizontal del análisis se requiere la función de correlación tridimensional. Las funciones de correlación tridi­mensional se obtienen como producto de una función bidimensional de la distancia horizontal multiplicada poruna función unidimensional de diferencia de altura entre dos emplazamientos. Cuando se añade el error de obser­vación si en la fórmula de cada residuo:

el sistema lineal de ecuaciones de interpolación óptima pasa a ser:

(

en donde Ti;

Pi;

(Ji = (s¡/t?/12 (y, como antes, las ponderaciones a'; pueden determinarse siempre que haya una estimación de las correlaciones y delas varianzas de error.

E! símbolo Ti;, representa la correlación entre el residuo auténtico en un emplazamiento y el error de ob­servación en otro. Esta correlación será distinta de cero en el caso de un sistema de observación que utilice el mismocampo de aproximación que el esquema de análisis. La correlación T es difícil de evaluar y hasta la fecha no se ha trata­do de determinar su estructura. Todos los esquemas de análisis operativos fijan uniformemente el valor de Ti; en cero.

La correlación Pi; es distinta de cero cuando se refiere a los errores entre dos observaciones efectuadasen puntos distintos. Hollett (1975) ha mostrado que los errores de los radiosondeos para las mediciones del geo­potencial, la temperatura y el viento están correlacionados en cierto modo conforme a la vertical. En general, loserrores en las mediciones de la temperatura efectuadas por satélite en la misma pasada orbital tienen una correla­ción horizontal (Bergman y Bonner, 1976; y Schlatter y Branstator, 1979).

El error cuadrático medio normalizado de observación Ti para cada una de las observaciones apareceen las ecuaciones destinadas a la determinación de las ponderaciones. El error de observación es generalmente unacantidad conocida que facilita el diseñador del sistema de observación. También puede determinarse por compa­ración con otras observaciones cuyo nivel de error es conocido o supuestamente bajo.

La interpolación óptima, tal como se describe aquí, puede aplicarse a cualquier campo escalar cuandose conocen las características de los errores y las correlaciones con ese campo. Sin embargo, el geopotencial es elúnico parámetro meteorológico que casi satisface las hipótesis restrictivas de homogeneidad e isotropía. Por estemotivo se emplea una forma de interpolación óptima, denominada análisis de variables múltiples (Gandin, 1963),para analizar los campos de viento y temperatura. (

La optimización estadística se efectúa del mismo modo que la optimización para una sola variable,excepto que las expresiones relativas al error de análisis para cada parámetro se reducen al mínimo simultánea­mente. Es necesario especificar todas las autocorrelaciones y todas las correlaciones cruzadas posibles paradeterminar las ponderaciones.

El análisis del campo de viento plantea un problema especial. El cálculo de las covarianzas del campo deviento es difícil porque no es isótropo. Se utiliza habitualmente el supuesto geostrófico para establecer una relaciónentre las correlaciones de viento y las correlaciones de altura. Por ejemplo, la función de correlación u'z' pasa a ser:

g a -,-,ll¡Z¡ = -- -(z¡z¡)

t¡ ayi

en donde se ha utilizado la relación geostrófica. Todas las demás correlaciones que comprenden variables de vien­to y masa, tales como u'u', U'y', y'z', pueden especificarse en términos de la función de correlación del geopotenciala través de la relación geostrófica.

Además, la función de correlación para la temperatura puede especificarse en términos de la correla­ción del geopotencial mediante la ecuación hidrostática:

-; g az'T = ----

R alnp

en donde las cantidades con prima representan desviaciones del campo supuesto.Es posible efectuar un análisis totalmente tridimensional de variables múltiples de los campos de masa

y de cantidad de movimiento siempre que puedan especificarse las funciones de correlación del geopotencial,las covarianzas de los errores y los errores de observación. Sin embargo, los recursos informáticos determinan

(

CAPÍTULO 3 III.9

habitualmente lo que se hace en la práctica. Lorenc (1981) ofrece un análisis detallado de un método de interpo­lación estadística tridimensional de variables múltiples.

3.4.3.1 ANÁLISIS VARIACIONAL TRIDIMENSIONAL

Con un método de interpolación óptima lineal no se puede utilizar debidamente una cantidad obser­vada relacionada en forma no lineal con las variables del modelo de predicción (por ejemplo, datos de radianciapor satélite en relación con la temperatura del aire). Un medio de abordar la no linealidad es utilizar un métodode análisis variacional.

El análisis variacional tridimensional es una generalización de la interpolación óptima. Los campos ana­lizados se eligen con el fin de reducir al mínimo una función que mide la desviación desde el campo de primeraaproximación y las observaciones, junto con otros condicionamientos. La función, denominada a veces función decosto, consta de varios términos, que imponen los condicionamientos, y pueden escribirse, por ejemplo, como sigue:

J= J(g) + J(o) + J(e) + - - - -

en donde J(g) es una medida cuadrática de la diferencia entre el análisis y el campo de primera aproximación, yabarca la matriz de covarianza de errores de primera aproximación¡ J(o) es la diferencia entre el análisis y las obser­vaciones, y abarca la covarianza de errores de observación¡ J(e) es cierta medida de la intensidad de la actividad dela onda gravitatoria, y se incluye para reducir al mínimo el ruido en la predicción. En su forma más sencilla, elmétodo variacional reduce la interpolación óptima. Sin embargo, tiene mayor fuerza en su capacidad para asimi­lar tipos de datos no convencionales.

3.4.4 Interpolación estadística espectralEl sistema de interpolación estadística espectral (IEE) ha comenzado a funcionar recientemente en el

CMM de Washington (Parrish y Derber, 1991). El IEE tiene alguna similitud con el análisis espectral, pero difierede él en la utilización de un campo de fondo (primera aproximación) y en las consideraciones estadísticas de inter­polación óptima (10).

El lEE minimiza la misma función objetiva que la !O convencional. Esta función comprende incre­mentos de análisis, covarianza de error de predicción, covarianza de error de observación y un operador detransformación lineal, que permite adaptar las variables del análisis al tipo de la observación y el emplazamiento.

En comparación con el análisis de lO, hay dos diferencias principales en la manera en que el IEE apro­xima el mínimo de la función objetiva deseada. En primer lugar, el error de predicción se estima en términos devariables de modelo (o espectrales). Al definir las variables del análisis, los componentes equilibrados del campode masa y de movimiento se combinan en una sola variable. Esto permite el equilibrio entre los campos de masay de cantidad de movimiento, que ha de incluirse implícitamente.

La segunda diferencia principal entre el IEE y la 10 es que, en el primer sistema, todas las observacio­nes se utilizan inmediatamente para realizar el análisis global. Como las variables del análisis del IEE se definenespectralmente, el análisis ha de resolverse como un solo problema, y no mediante aproximación local como sehace en la 10.

La realización del análisis globalmente tiene las ventajas de no producir discontinuidades en la solu­ción resultante únicamente de las selección de datos y de que no es necesario utilizar un procedimiento onerosode clasificación y selección de datos.

Debido a la representación espectral y al condicionamiento de equilibrio lineal entre los campos demasa y de cantidad de movimiento, los resultados del IEE difieren mucho de los que pueden obtenerse medianteanálisis de lO, para los que una observación de masa en el ecuador no produce corrección del viento. Por las mis­mas razones, no hay necesidad de inicializar los campos resultantes del IEE.

3.4.5 Métodos de análisis basados en correcciones sucesivasEl método propuesto por Bergthorsson y Doos (1955) y modificado más tarde por Cressman (1960) es

flexible y económico en lo que respecta a los recursos informáticos. Este llamado método de corrección sucesivaes análogo al método de interpolación óptima en el sentido de que las ponderaciones se aplican a las observacio­nes efectuadas dentro de una región predeterminada de influencia que rodea al punto reticular. Sin_embargo, sonestimadas empíricamente más que calculadas. Con objeto de actualizar el campo de aproximación Fg, se utiliza lasiguiente fórmula:

en donde aj son las ponderaciones, en general de la siguiente forma:

-fJ/ a a2+r

2

ae , --4' of3+yr a 2 +r2

en donde r es la distancia entre la observación y el punto reticular y donde las constantes a, f3 y y se determinanempíricamente.

En la práctica se efectúan varios barridos y el resultado de cada uno se utiliza como aproximación parael siguiente. La función de ponderación cambia en el curso de cada barrido, de modo que las estaciones situadas aconsiderable distancia del punto reticular ejerzan menos influencia en los barridos sucesivos, y de forma que los

IIUO GUiA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

criterios de control de errores puedan ser más estrictos en cada barrido sucesivo. Esta técnica permite el análisis decaracterísticas en escala pequeña durante los barridos finales. (

Algunas mejoras de la técnica incluyen las funciones de ponderación no isótropas (Marks y lones,1977). Las cantidades meteorológicas tienden a presentar mayor correlación a lo largo de la dirección del viento.Por ello, puede utilizarse el gradiente del campo de viento para conformar la función de ponderación, alargándolode modo que el eje menor esté en la dirección del gradiente.

Atkins (1974) utilizó un enfoque análogo en el análisis objetivo de la humedad relativa para un campode malla fina. Aquí el gradiente del campo de primera aproximación, obtenido de una predicción de12 horas, seemplea para determinar la forma de la función de ponderación de modo que se retengan en el análisis las caracte­rísticas alargadas, como los frentes, en el campo de primera aproximación.

La técnica de corrección sucesiva es flexible y económica, y da excelentes resultados en las regiones dedatos de observación densos. Sin embargo, la exactitud de este esquema es escasa en las regiones donde hay pocasestaciones o están distribuidas de forma irregular. Además, es imposible incorporar la estructura de errores de lasobservaciones como se hace en la técnica de interpolación óptima.

El inconveniente de la mayor parte de los métodos de análisis meteorológico numérico es su fallo enlas regiones en que escasean los datos, como el Sáhara y los mares del Sur. Puede utilizarse con cualquier métodode análisis una técnica elaborada recientemente para mejorar los resultados en esas zonas. La idea principal de estatécnica consiste en actualizar el campo de aproximación en aquellos puntos reticulares que están rodeados pordatos antes de la actualización del campo de aproximación en los puntos reticulares situados en regiones en quehay pocos datos. Entonces pueden utilizarse los puntos reticulares actualizados como nuevas estaciones respecto alos demás puntos reticulares. La ponderación de estos nuevos puntos reticulares-estaciones deber ligeramente infe-rior a la ponderación asignada a los puntos reticulares mejorados por medio de estaciones reales. Por consiguiente, (los puntos reticulares deben actualizarse conforme a prioridades prescritas:

a) proximidad y número de estaciones que rodean al punto reticular;b) número de puntos reticulares cercanos interpolados con anterioridad;e) proximidad al centro del sector objeto de análisis.Esta técnica permite utilizar los puntos reticulares previamente interpolados, sujetos a las prioridades

indicadas, como estaciones para la interpolación de puntos reticulares sucesivos (Gandin, 1969). El método haalcanzado resultados alentadores en el análisis efectuado en el desierto del Sáhara.

3.4.6 Métodos de análisis basados en la representación funcionalEl primer método de análisis meteorológico numérico se basó en la representación de campos meteo­

rológicos por medio de polinomios de segundo orden (Panofsky, 1949). Desde entonces se han propuestonumerosas representaciones funcionales con fines de análisis. Ahora bien, se han propuesto y utilizado en la prác­tica las funciones espectrales de Hough (Flattery, 1971) y los polinomios ortogonales empíricos (Dixon, 1979).

En todos los esquemas que utilizan la representación funcional se reduce al mínimo el error de análi­sis calculando los coeficientes de expansión conforme a la siguiente fórmula:

E2=[F- L axyz:t/JXyz]2x,y,z

en donde E es el error de análisis cuadrático medio, F es el campo analizado y t/J representa la función de las coor-denadas espaciales x, y, z, que se utilizan para representar los datos. (

El procedimiento empleado para determinar los coeficientes de expansión depende de la naturaleza de 'las funciones elegidas para la representación. Se utiliza habitualmente la técnica de los mínimos cuadrados parahallar la serie de axyz que reduce al mínimo la magnitud de E. El método puede resolver directamente la matriz delcoeficiente o emplear una técnica iterativa para la solución. En este segundo caso se necesita una serie supuesta decoeficientes para iniciar el análisis. Esos coeficientes supuestos se determinan por medio de la descomposición delcampo de primera aproximación en la forma funcional elegida para el análisis.

Aunque los esquemas de análisis basados en la representación funcional son económicos en términosde recursos de informática y dan resultados apropiados en las regiones en que escasean los datos, los esquemas deeste tipo no tienen la flexibilidad de otros tipos de métodos de análisis objetivo. Es difícil incluir la estructura y lamagnitud de los errores de observación. Además, las características de pequeña escala necesarias para la inicializa­ción de un modelo numérico no están muy bien representadas en estas técnicas.

3.4.7 Tratamiento de los datos asinópticos (técnicas de asimilación tetradimensional de datos)Las bases de datos de que disponen actualmente los centros meteorológicos contienen observaciones

procedentes de numerosos tipos distintos de estaciones, comprendido un volumen muy elevado de datos de satéli­te asinópticos. Para el análisis de esa enorme cantidad de datos, la mayoría de los grandes centros meteorológicoshan elegido una técnica denominada asimilación tetradimensional de datos.

Una auténtica asimilación tetradimensional permitiría insertar los datos observados en un modelo numé­rico en el momento en que se recibe en el centro el informe de observación. Los modelos de ecuación primitivainterpretan la nueva infonnación como desequilibrios locales y responden produciendo ondas de gravedad; por consi­guiente, la mayoría de los sistemas operativos están destinados a asimilar las observaciones en un procedimiento entres fases (análisis, inicialización y predicción). El proceso se repite cada seis o doce horas. Los datos asinópticos se

CAPÍTULO 3 lIUl

extrapolan hasta la hora de análisis más próxima y se les atribuye un error de observación que depende de la hora y dela calidad de los datos. Algunos centros del SMPD utilizan el procedimiento continuo de asimilación de datos.

El éxito de la asimilación depende de que se obtenga información precisa y coherente en el modelo.Por ejemplo, los sondeos por satélite han mostrado errores correlacionados en el espacio y en el tiempo, por lo quela información del gradiente puede ser más fiable que los valores absolutos. A este respecto, se ha desarrollado unmétodo variacional para asimilar información del gradiente de temperatura y humedad procedente de satélites enun modelo de PNT (Cram y Kaplan, 1985). En Eyre y Lorenc (1989) se trata de la utilización directa de radianciasde sondeo por satélite en la predicción meteorológica numérica. Actualmente se han desarrollado métodos para laasimilación de información procedente de fuentes de datos de perspectiva, como perfiladores del viento. Tambiénprocede señalar que la asimilación de más datos procedentes de observaciones tradicionales (sobre nubes, precipi­tación, visibilidad, espesor de la nieve, estado de la superficie) se realiza en modelos de PNT mesoescalar, enparticular (Wright y Golding, 1990).

El análisis tetradimensional se ha utilizado ampliamente en el marco del sistema de observaciónsinóptica clásico. Hace tiempo que los servicios meteorológicos basan sus análisis no sólo en datos sinópticos parael momento del análisis, sino también en los campos predichos a partir de la hora de observación previa y válidosen el momento del análisis. En consecuencia, el análisis depende de los datos anteriores y actuales, y la nuevainformación mejora la calidad del análisis. En la Figura 3.5 se da un ejemplo esquemático de la asimilación inter­mitente tetradimensional.

00

Inicializaciónpredicción

12

I InicializaciónI predicción1

-----i-----1: Inicialización Il __ E~e2!:~i~~__1

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Inicializaciónpredicción

Prediciones de rutina

Figura 3.5 - Ejemplo esquemático de un sistema de asimilación intermitente tetradimensional.

Recientemente se ha efectuado una activa investigación de métodos que permiten explícitamente lamodificación en el tiempo de variables de análisis (Courtier y Talagrand, 1987, 1990: Pailleux, 1989). Se han con­siderado varias formulaciones diferentes de asimilación tetradirnensiona1. La evolución de las variables del modelopuede modificarse o corregirse de manera que tiendan a un valor observado en un momento dado (la evolucióntotal del modelo se elige de manera que se minimice su desviación desde una serie de observaciones durante unperíodo de tiempo). Esto puede hacerse con un análisis variacional tetradimensional utilizando la técnica de ecua­ción adjunta. En este caso el objetivo es hallar una trayectoria del modelo que coincida razonablemente con lasobservaciones disponibles en un período de asimilación (To' TI) corresponda también a la predicción válida en laprimera aproximación To. La trayectoria está determinada por el vector X(o) de los valores iniciales. Para resolvereste problema, el modelo ha de integrarse hacia adelante a partir de To' con el fin de comparar el estado del mode­lo X(t) con la observaciones. Luego, el modelo adjunto se integra hacia atrás a To' con el fin de hallar el gradientede la función de costo con respecto a Xo.

Los métodos de asimilación tetradimensionales son bastante onerosos en cuanto a recursos de infor­mática, pues requieren varias repeticiones de integración progresiva-regresiva, y porque es preciso almacenar latrayectoria completa del modelo.

El análisis variacional en que se utiliza la ecuación adjunta es una poderosa técnica que sigue totalmentela variación en el espacio y en el tiempo de los parámetros meteorológicos, pero abarca la hipótesis de que la evoluciónpredicha por el modelo es exacta. Quiere decirse que en el método no se tiene en cuenta el error del modelo.

Se ha sugerido un medio alternativo de asimilación tetradimensional, basado en el filtrado de Kalman(OMM, 1991). En ese método, el estado de la atmósfera se especifica por algún vector X. La evolución de X se rigepor una ecuación de diferencia del vector, que entraña una matriz de transición y un término con errores. El errorde predicción se debe a la omisión de este término. Las observaciones se relacionan con el estado verdadero a tra­vés de una ecuación matricial con un nuevo término de error. El proceso de análisis consiste en modificar unapredicción mediante términos proporcionales a la diferencia entre los valores predichos y observados. Las ecua­ciones de recursión del modelo y las matrices de covarianza de error del análisis pueden derivarse mediantehipótesis estadísticas razonables acerca de la naturaleza insesgada del modelo y de los errores de observación.También puede obtenerse una expresión para la matriz de ganancia, utilizada en el análisis. Esto garantiza una esti­mación óptima del verdadero estado de la atmósfera sobre la base de observaciones. El aspecto crucial del filtradode Kalman es que la covarianza del error de predicción se calcula en forma conciliable con la dinámica del mode­lo. Sin embargo, este método es oneroso desde un punto de vista informático.

III.12 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Los tres componentes del sistema de asimilación de datos no son independientes entre sí. Los paráme­tros meteorológicos deben introdudrse en el modelo numérico en su sistema de coordenadas, con un conocimientoprevio de la dinámica interna del modelo. Es indispensable espedficar la distribución del error de predicción, pues lafase de análisis utiliza la predicdón numérica del modelo para obtener el campo de primera aproximadón. Por ello,cada componente del sistema de análisis-inicialización-predicción debe diseñarse prestando cuidadosa atención a lastécnicas estructurales y numéricas empleadas por los restantes componentes del sistema.

3.4.8 InicializaciónLa inicialización es el proceso de ajustar los datos antes de la integración de un modelo, de manera

que la predicción presente un mínimo de ruido (comportamiento transitorio en altas frecuencias).Se han elaborado numerosos procedimientos de inicialización desde la introducción de los modelos

de ecuación primitiva en los últimos años cincuenta. La supresión de los modos gravitacionales de alta frecuenciaproducidos por el desequilibrio inicial entre los campos de masa y de movimiento ha sido la base de importantesinvestigaciones. Bengtsson (1975) examinó muchas de esas técnicas, en las que se trata de obtener cierto tipo deequilibrio entre la masa observada y el campo del viento.

Los métodos pueden clasificarse en dos grupos: métodos estáticos, en los que las limitaciones de diag­nóstico se aplican a los valores iniciales; y métodos dinámicos, en los que el propio modelo numérico quedaintegrado hacia adelante y hacia atrás alrededor de la hora inicial, hasta que se consigue algún tipo de equilibrio.Un método elaborado en el decenio de 1970, denominado inicialización no lineal con modos normales, contieneelementos de los dos métodos, estático y dinámico. Según la exclusión o inclusión de procesos diabáticos en losmétodos de inicialización, estos se clasificarán como adiabáticos o diabáticos. En el primer caso, el estado inicialse ajusta para mantener en equilibrio los campos de masa y viento, mientras en el segundo se incorporan los efec­tos de procesos atmosféricos diabáticos en un procedimiento de ajuste.

3.4.8.1 INICIALIZACIÓN ESTÁTICA

Los primeros métodos estáticos se basaron en una solución de la ecuación de equilibrio lineal o nolineal (Houghton y Washington, 1969; Benwell y Bretherton, 1968), que exige que el campo de viento esté deter­minado por el campo de masa en las latitudes medias. Sin embargo, esta técnica no puede crear un componentedivergente del viento, que debe incluirse para impedir la influencia de los modos de inercia-gravedad (Phillips,1960).

Houghton y otros (1971) trataron de proporcionar el componente divergente del viento mediante unasolución de la ecuación omega casi geostrófica en un método global. En ese experimento se alcanzó el equilibriodeseado entre los campos de masa y de cantidad de movimiento con importantes alteraciones del campo de masaanalizado inicial. Sin embargo, este método fue utilizado con éxito en el CMRE de Bracknell (Benwell y Bretherton,1968). En el CMM de Washington, el modelo de Shuman y Hovermale (1968) se inicializó con análisis de las altu­ras geopotenciales, con vientos no divergentes implícitamente equilibrados por el método de análisis (Cressman,1959, y más tarde Flattery, 1971) y con el componente divergente del viento previsto con 12 horas de anticipación.Sin embargo, ninguno de esos dos métodos aportaron una solución totalmente satisfactoria al problema.

Sasaki (1970) y Stephens (1970) propusieron otra técnica de inicialización estática basada en un enfo­que de variaciones. En este caso, la precisión de los campos de masa y de viento está determinada con antelacióny los dos campos se ajustan mutuamente en los límites de una restricción de equilibrio. Phillips (1977) añadió laecuación hidrostática como otra restricción para formular un método de variaciones en sistemas baroclínicos.

3.4.8.2 INICIALIZACIÓN CON MODOS NORMALES

En el decenio de 1970 comenzó a desarrollarse una técnica excepcionalmente económica y eficaz confines de inicialización.

En muchos aspectos, las ondas son fenómenos casi lineales. Hace tiempo que se sabe que hay unaclase de soluciones a las ecuaciones primitivas linealizadas en que se tienen en cuenta las señales gravitacionalesinternas. Dickinson y Williamson (1972) utilizaron ese conocimiento para definir una técnica de inicialización quetrataba de filtrar ondas de alta frecuencia a partir de una condición inicial del modelo. Produjeron un campo equi­librado proyectando los campos iniciales sobre los modos normales y fijando después a cero los coeficientes de losmodos de inercia-gravedad. Este procedimiento elimina totalmente el aumento de las oscilaciones gravitacionalesde alta frecuencia en un modelo de predicción lineal, pues no hay en tal modelo un mecanismo que cree oscila­ciones si los campos de masa y de movimiento se hallan inicialmente en equilibrio. Este método se ha denominadoinicialización en modo normal lineal. No ha tenido gran éxito porque durante la integración las interacciones nolineales generaban oscilaciones parásitas.

Las ecuaciones de equilibrio no lineal fueron descritas primero en términos de modos normales porMachenhauer (1977) y Baer (1977). Machenhauer consideraba las ecuaciones de pronósticos para amplitudes demodos gravitacionales, y mostró que, con inicialización o sin ella, el término de adaptación no lineal adiabáticotiene un fuerte componente que varía lentamente. Esto produce una reacción lenta, que satisface más o menos unaecuación de equilibrio no lineal expresada en términos de amplitud en modo normal y su forzamiento. Mostrócómo las soluciones a esta nueva condición de equilibrio pueden determinarse y aplicarse al problema de la inicia­lización. Mediante un modelo espectral barotrópico, efectuó una inicialización no lineal con modos normales(lNLMN), fijando en cero las tendencias temporales de los coeficientes iniciales de los modos de gravedad, en lugarde tomar en consideración la amplitud de los propios coeficientes. Baer aplicó el número de Rossby en orden

(

(

(

CAPiTULO 3 1II.13

superior a las ecuaciones primitivas, expresado esquemáticamente en términos de los modos normales, y conside­ró explícitamente la presencia de múltiples escalas temporales. Mostró la posibilidad de soluciones lentas asinto­máticamente, y que esas soluciones se caracterizaban por una condición de equilibrio no lineal expresada en tér­minos de los modos normales. La técnica no lineal con modos normales produce un componente del vientodivergente y elimina las oscilaciones de las ondas de gravedad.

Desde el trabajo original de Machenhauer sobre la inicialización han aparecido distintas variacionesde modelos espectrales y de modelos de puntos reticulares. Bourke y McGregor (1983) desarrollaron una técnicade INLMN que sólo consideraba explícitamente las estructuras verticales de los modos, lo que da como resultadouna aplicación más sencilla de la INLMN a modelos de área limitada con respecto a los cuales era más difícil deter­minar las estructuras en modo horizontal. Temperton (1988) presentó una elegante demostración matemática dela equivalencia del método de Bourke y McGregor al de Machenhauer aplicado al mismo modelo. Calificó las téc­nicas que utilizan solamente las estructuras verticales de técnicas INLMN implícitas (INLMNI), por oposición a lastécnicas explícitas que requieren la determinación de las estructuras tridimensionales completas de los modos.

Desde la aparición de la INLMN se han desarrollado muchos otros métodos de inicialización. Estos seanalizan debidamente en Daley (1981, 1991), Machenhauer (1983) y Errico (1989).

3.4.8.3 INICIALIZACIÓN DINÁMICA

Ninguna técnica de inicialización estática ha podido eliminar por completo las oscilaciones parásitasen los modelos no lineales. Sin embargo, todos los métodos reducen en cierto grado la amplitud de los modos nodeseados. Para lograr una solución más cabal, los investigadores han elaborado varias técnicas de inicializacióndinámica en las que se utiliza alguna forma de modelo numérico.

En un tipo de inicialización dinámica, el modelo numérico se integra hacia atrás y hacia alrededor dela hora inicial (Nitta y Hovermale, 1969; Miyakoda y Mayer, 1968; y Temperton, 1976), con un proceso de inte­gración que reduce selectivamente las oscilaciones de alta frecuencia. Los campos de masa y de movimientopueden ajustarse mutuamente mientras está en curso la integración alrededor de la hora inicial. También se puedeajustar el campo de viento al campo de masa restablecido el campo de masa durante cada paso de tiempo. Otrométodo de inicialización consiste en la descomposición por escalas de espacio, en un modo espectral, permitiendoque la adaptación se haga, según prevé la teoría del ajuste, del viento a la masa para las ondas largas y de la masaal viento para las ondas cortas.

Temperton (1976) mostró que una técnica de adaptación hacia adelante y hacia atrás puede suprimirlas frecuencias más altas de gravedad externas. Dado que la reducción de amplitud obtenida por la técnica de inte­gración temporal depende sólo de la frecuencia, resulta prácticamente imposible separar los modos de inercia-gra­vedad de gran escala de los modos de Rossby de pequeña escala. Por otra parte, los procesos irreversibles no pue­den incorporarse a las técnicas hacia adelante-hacia atrás sin recurrir a la adopción de técnicas empíricas.

Además de los inconvenientes citados, es muy costoso aplicar las técnicas de inicialización hacia ade­lante-hacia atrás. Cada iteración equivale a un paso de tiempo del modelo y se necesitan muchas iteraciones paraalcanzar un equilibrio satisfactorio. Por este motivo, no se han utilizado las técnicas hacia adelante-hacia atrás enlos sistemas operativos de predicción del tiempo.

3.4.8.4 INICIALIZACIÓN DIABÁTICA

A pesar de los continuos progresos realizados en los últimos años, los modelos de predicción numéri­ca del tiempo siguen siendo lentos para predecir cantidades de precipitación apropiadas durante las primeras horasde integración. Es el denominado problema de aceleración rotatoria ("spin-up") de condensación y precipita­ción, que puede definirse como la persistencia de un calentamiento latente deficiente durante las primeras horasde integración.

La exclusión frecuente de la actividad de condensación existente en las horas iniciales conduce a unaimportante fuente de calor que afecta al ajuste entre los campos de masa y de flujo. Tarbell y otros (1981) obser­varon que el calentamiento latente domina este equilibrio en la precipitación estratiforme de ciclones en latitudesmedias.

Es necesario incluir las fuentes de calor latentes observadas en un análisis coherente de humedad deresolución más alta, pues reducen la subestimación de la divergencia inicial. Hacia 1980 se desarrollaron los pri­meros modelos de predicción numérica del tiempo con un calentamiento latente inicial basados en los índices deprecipitación observados (a menudo con humedad reanalizada). La incorporación de efectos de calentamientolatente se ha realizado en el marco de inicialización estática (Tarbell y otros, 1981; Salman y Warner, 1986;Werden, 1988; Turpeinen, y otros, 1990) y dinámica (Danard, 1985; Ninomiya y Kurihara, 1987; Wang y Warner,1988). Los procedimientos sugeridos difieren en cuanto a la elección de una fuente para medir la precipitación yel método de retroacción utilizado para vincular las observaciones con las ecuaciones del modelo. Si se utiliza latécnica de inicialización dinámica, el modelo ha de funcionar durante varias horas (con frecuencia antes delmomento inicial) para crear tasas de calentamiento apropiadas. En la inicialización estática, las tasas de calenta­miento latente prescritas se incorporan durante los primeros pasos de tiempo de la predicción real o durante lainicialización, si se utiliza la técnica de la INLMN.

El uso de experimentos numéricos y operativos de inicializaciones diabáticas (Puri y Miller, 1990;Krishnamurti, y otros, 1991) muestran que reducen drásticamente la aceleración rotatoria y dan desplazamientosverticales realistas desde el propio comienzo de la integración. Los índices de precipitación siguen siendo defi­cientes durante los primeros pasos de tiempo.

IlI.14 GUiA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

. Hasta ahora, la inicialización diabática se ha aplicado principalmente a modelos mesoescalares y de árealimitada, pues la estimación del índice de precipitación a escala mundial plantea más problemas que en las zonas pobla- (das, donde los índices de precipitación sólo pueden deducirse de datos satelitales, pero procedentes también de radaresy pluviómetros. El problema a escala mundial puede resolverse en parte utilizando un modelo para predecir la cantidadde lluvia en el procedimiento de inicialización diabática (como se hace, por ejemplo, en el modelo del CEPMMP).

3.4.8.5 TÉCNICAS MIXTAS DE INICIALIZACIÓN

Recientemente se han elaborado algunas técnicas mixtas de inicialización. Sugi (1986) ha utilizadouna combinación de inicialización de modos normales y dinámica, que reduce los inconvenientes anteriores de ini­cialización dinámica y permite incorporar procesos diabáticos en el esquema de inicialización.

La combinación de inicialización no lineal con modos normales y de un procedimiento variacional hasido sugerida por Daley (1978) y ampliada posteriormente por Fillion y Temperton (1989) y Fillion (1991). La prin­cipal ventaja de este método es que permite el ajuste mutuo de los campos de viento y de masa basados en laexactitud presunta de las observaciones, produce componentes de viento divergente y elimina de la integraciónoscilaciones de alta frecuencia. También permite al usuario ajustar, dentro de determinados límites, el viento a lamasa, o viceversa. La generalización variacional de la técnica no lineal con modos normales permite al usuario ejer­cer mucho más control del proceso de ajuste y la utilización óptima de los datos. Es onerosa en cuanto a tiempode ordenador, pero Fillion (1991) ha mostrado que una ampliación variacional de la inicialización con modos nor­males implícitos es factible a un costo razonable, con los ordenadores actuales.

3.5 Métodos de predicción numérica del tiempo (PNT)La predicción numérica del tiempo operativa se basa en modelos teóricos de la atmósfera. Según la

formulación de ecuaciones de cantidad de movimiento, conservación de masa y estado, estos modelos pueden sub­dividirse en modelos filtrados hidrostáticos y de ecuación primitiva (EP) y modelos no hidrostáticos, basados enecuaciones anelásticas o elásticas (totalmente compresibles). Los modelos de la primera clase se utilizan para lasimulación de movimientos atmosféricos en gran escala, en los que la escala horizontal es mucho mayor que la ver­tical. Los modelos no hidrostáticos, que tienen en cuenta aceleraciones verticales, se utilizan para la simulación desistemas atmosféricos mesoescalares con escalas comparables en las direcciones vertical y horizontal. Según lainclusión de fuentes de energía (sumideros), los modelos pueden clasificarse en diabáticos o adiabáticos. En laactualidad, los modelos hidrostáticos EP diabáticos predominan en la PNT operativa, si bien recientemente se hanintroducido modelos no hidrostáticos en la práctica operativa para preparar predicciones meteorológicas a cortoplazo más detalladas en zonas limitadas (Kiselnikova, y otros, 1987; Golding, 1990).

En cuanto a las técnicas de cálculo para resolver ecuaciones diferenciales dominantes, los modelos uti­lizados pueden subdividirse en clases diferencia finita y espectral. En la actualidad, los modelos espectralespredominan en la PNT en las escalas mundial y hemisférica, en tanto que los modelos de PNT de área limitada uti­lizan sobre todo técnicas de diferencia finita.

3.5.1 Características generales de los modelos de PNT actualesLa predicción numérica del tiempo ha experimentado espectaculares cambios en el último decenio para

seguir el ritmo de la explosión de las nuevas aplicaciones de informática y tecnologías. Se mencionan brevemente lasprincipales tendencias en el desarrollo de modelos de PNT. En el campo de la modelización atmosférica en gran escala,se tiende a la expansión de un ámbito hemisférico a mundial, con un aumento paralelo de la resolución en la retículavertical y horizontal. Esto ha ido acompañado de la introducción de procedimientos más sofisticados para la parametri­zación de la física atmosférica. Tales factores han conducido a una constante mejora de la calidad de la predicciónnumérica. Por ejemplo, la calidad de las predicciones de la presión de superficie con una antelación de tres días era elmismo en 1990 que 15 años antes con un día de antelación. El tiempo de validez de la PNT útil ha pasado en los 20 últi­mos años de tres a siete días en las latitudes extratropicales del hemisferio norte. Se han realizado experimentos sobrepredicciones para 30 días, que prosiguen en algunos centros principales del SMPD.

En el campo de la predicción meteorológica numérica en zonas limitadas, la tendencia ha sido práctica­mente la misma que a escala mundial, es decir, un aumento de la resolución espacial (hasta 10-15 km en la retículahorizontal), y la introducción de métodos físicos más sofisticados que permiten la predicción numérica directa de ele­mentos meteorológicos como viento de superficie y temperatura, precipitación y visibilidad. Aquí surge la tendencia deldesarrollo de modelos de malla muy fina que abarcan regiones relativamente pequeñas, y proporcionan prediccionesmeteorológicas a corto plazo detalladas. Se ha iniciado el paso de modelos EP hidrostáticos a modelos no hidrostáticosen el campo de la predicción meteorológica mesoescalar. La experiencia en el funcionamiento operativo de modelos demalla muy fina ha mostrado que proporcionan mejores predicciones a corto plazo de intensos sistemas atmosféricos yelementos meteorológicos sumamente variables, como las nubes y la precipitación.

La mayoría de los centros meteorológicos grandes disponen de varios modelos numéricos para atender lasnecesidades de predicción en diferentes escalas de tiempo. Estos son mundiales (hemisféricos) y de área limitada (regio­nales y/o mesoescalares).

Las predicciones numéricas a plazo medio (4 a 10 días) se obtienen en general en un modelo mundial. Enla actualidad, esos modelos mundiales tienen parametrizaciones bastante completas de efectos de escala inferior a la retí­cula. La resolución horizontal de esos modelos es ya mejor que 100 km, con 30 capas nada menos en el sentido verticaL

Las predicciones numéricas a corto plazo se obtienen con una combinación de modelos de área limitada yde modelos estadísticos. El tamaño de la zona de los modelos de área limitada y de modelos estadísticos varía entre la

(

(

CAPíTULO 3 IIU5

escala continental (= 108 km2) Yla escala regional (país) (= 106 km2) conforme a la aplicación ya los recursos informá­ticos disponibles. Los valores de los límites laterales se obtienen a partir de una predicción previa producida con unmodelo en gran escala o de una predicción efectuada con un modelo que pasa por el ordenador al mismo tiempo. Lacondición límite lateral puede ser interactiva unidireccional, en la que no pasa ninguna información al modelo en granescala, o interactiva bidireccional, en la que la información pasa en los dos sentidos entre los dos modelos. La retículadel modelo de área limitada puede fijarse en relación con la retícula del modelo en gran escala o desplazarse en el perío­do de integración. Por ejemplo, en un modelo de predicción de seguimiento de huracanes de área limitada empleado enel CMM de Washington (Hovermale y otros, 1977), la retícula de área limitada se desplaza conforme a la velocidad ydirección de la tempestad, manteniendo la posición del vóItex de la tempestad cerca del centro de la retícula de mallafina.

La parametrización de los efectos en escala de subretícula es muy compleja en los modelos de área limita­da porque los fenómenos meteorológicos que se predicen tienen una duración breve y pueden aparecer en esas escalas.El modelo de área limitada suele emplearse primero en el ciclo operativo diario o bicotidiano, porque proporciona pre­dicciones más oportunas para la orientación a corto plazo.

Los productos de los modelos de área limitada no sólo crean los mapas sinópticos habituales sino que pue­den proporcionar información para modelos estadísticos. Dado que los modelos numéricos no siempre predicendirectamente las magnitudes necesarias para la predicción meteorológica pública, se han elaborado modelos estadísticosque proporcionan predicciones objetivas de elementos meteorológicos tales como las temperaturas máxima y mínima,la probabilidad de precipitaciones y la nubosidad. Los productos de los modelos estadísticos pueden aparecer como pre­dicciones totalmente automatizadas en ordenador si se dispone del equipo y de los programas informáticos necesarios.

En lo que se refiere a los aspectos operativos, los modelos difieren en sus características operativas (tiemponecesario para la integración, complejidad del cálculo), en los procedimientos numéricos empleados y en los productos deque se dispone. Los programas operativos exigen que los modelos numéricos sean fiables, coherentes o exentos de trastor­nos. Por ese motivo, no aparecen en los modelos operativos numerosas técnicas de parametrización y técnicas numéricas,de elaboración reciente. Todo nuevo procedimiento debe someterse a un período de prueba antes de aplicarlo.

En los informes sobre los avances técnicos de la VMM relativos al Sistema Mundial de Proceso de Datos quecompila anualmente la Secretaría de la OMM a partir de las contribuciones nacionales, figura información más detalla­da acerca de los sistemas de predicción numérica del tiempo operativa desarrollados nacional e internacionalmente. Engeneral, esas publicaciones contienen contribuciones de unos 30 países y organizaciones internacionales que facilitaninformación sobre el estado mundial de la PNT operativa.

El primer informe de esa serie (OMM, 1992) contiene información sobre el estado de los sistemas de PNToperativa en 21 países y en el CEPMMP en 1991.

3.5.2 Técnicas numéricasEn realidad, para hablar d la técnica numérica habría que analizar los métodos de discretización y solución

numérica de las ecuaciones que definen las diferencias. Sin embargo, pueden tratarse algunos de los problemas numéri­cos adicionales, por ejemplo, la clase de coordenadas que deben utilizarse y cómo abordar los procesos físicos que nopueden resolverse mediante la retícula de cálculo. Aparte de las técnicas de integración puramente numéricas, a conti­nuación se examinarán también esos importantes temas. La siguiente exposición se subdivide en tres epígrafes generales:técnicas de coordenadas verticales, técnicas de parametrización y técnicas de integración.

3.5.2.1 TÉCNICAS DE COORDENADAS VERTICALES

Existen varias técnicas de coordenadas verticales. Es primordial que las funciones o variables elegidas para lascoordenadas verticales sean funciones monótonas de la altura por encima del nivel medio del mar. Kasahara (1974) exa­mina con detalle la ecuación de transformación de la altura en cualquier coordenada vertical general. Se han utilizado variascoordenadas verticales: altura por encima del nivel medio del mar, presión hidrostática, temperatura potencial y sigma, quees una variable de la presión a escala. También se han considerado y adoptado sistemas de coordenadas mixtos.

La altura y la presión ofrecen ventajas respecto a otras coordenadas porque la fuerza del gradiente de pre­sión se halla contenida en un término. Sin embargo, cuando se incluyen características topográficas, las superficies de lacoordenada de altura y presión cortan la Tierra y producen problemas en el límite inferior del modelo. Por consiguien­te, el terreno requiere condiciones especiales del límite inferior para determinar las derivadas horizontales.

Se ha utilizado la temperatura potencial para la coordenada vertical en varios modelos numéricos (porejemplo, Eliassen y Raustein, 1968; Bleck, 1974; Uccellini y otros, 1977; Deaven, 1976). Las ecuaciones que rigen losmovimientos adiabáticos en un fluido no viscoso en equilibrio hidrostático pasan a ser de una sencillez equívoca cuan­do se escriben en coordenadas isentrópicas. La principal ventaja de las coordenadas isentrópicas consiste en que lavelocidad vertical sólo es función del calentamiento diabático, lo que suprime la necesidad de calcular la velocidad ver­tical dinámica. Además, la resolución vertical es función de la estabilidad estática y aumenta automáticamente en lasregiones de lata estabilidad estática.

Igual que las superficies de la presión y la altura, las superficies de la temperatura potencial cortan la Tierray causan así problemas en el límite inferior. Además, las zonas de gradiente superadiabático que se encuentran en capasnubosas finas y cerca de la superficie de la Tierra no pueden representarse en forma de coordenadas isotrópicas. Este esel principal motivo de que las coordenadas isentrópicas no se hayan empleado en modelos de predicción operativa.

La coordenada sigma, coordenada de presión transformada, se define por:

a = .L o a = p - Pyp' p' - Py

III.l6 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

en donde p* representa la presión en la superfide y PT presión en la parte superior del modelo, fue propuesta por Phillips(1957) para resolver los problemas con la superfide de la Tierra. Gradas a esta transformadón, la superficie de la Tierra (pasa a ser una superfide de coordenada eliminando las intersecdones de coordenadas. Como las superfides de coorde-nada ya no son horizontales, la fuerza del gradiente de presión contiene ahora dos variables para tener en cuenta lapendiente en reladón con la superficie de presión. Estas dos variables abarcan componentes hidrostáticos que debenfijarse de modo que sean iguales y de sigIlo opuesto para obtener una fuerza de gradiente de presión correcta.

Se han propuesto otras representadones para la coordenada vertical (Washington y Williamson, 1977;Perkey, 1976), adoptando una función de la altura análoga a la función de la coordenada sigma que define la presión.Sin embargo, se plantean los mismos problemas en el cálculo de la fuerza del gradiente de presión.

Como en los sistemas de coordenadas transformadas se simplifica la situadón el límite inferior, sigma hapasado a ser la coordenada vertical elegida para la mayoría de los modelos de predicción operativa. Si se presta atendónespecial (Brown, 1974) al cálculo de la ecuación hidrostática, se reducen los errores relacionados con la exactitud de lafuerza del gradiente de presión. Mediante el proceso de extracción hidrostática de Chen y otros (1987) se reducen loserrores asodados con la discretización vertical formulando el modelo en términos de desviación desde una atmósfera dereferencia.

Como generalización de la coordenada vertical sigma, Mesinger (1984) y Mesinger y otros (1988) propo­nen la denominada coordenada eta, utilizando una representadón montañosa escalonada. En contraste con lacoordenada sigma, las superficies coordenadas de la coordenada eta son casi horizontales. Además, la coordenada etapreserva la sencillez de la condición límite inferior del sistema sigma. Una prueba anual de un modelo de predicdónmesoescalar alfa de alta resolución utilizando el sistema de coordenadas ha mostrado que puede utilizarse para aplica­dones operativas (OMM, 1991).

3.5.2.2 TÉCNICAS DE PARAMETRIZACIÓN (

La solución numérica de las ecuaciones hidrodinámicas en una retícula finita implica una limitación delas escalas que pueden resolverse con el modelo numérico. Numerosos procesos de la capa límite, como los intercam­bios de calor, humedad y cantidad de movimiento con la superficie de la Tierra, y los procesos convectivos, radiativosy microfisicos en la atmósfera libre, se producen en una escala demasiado pequeña para resolverlos con las retículas demodelos de predicción operativa. Las variables de punto reticular en los modelos de predicción en gran escala son can­tidades promediadas en una zona. Los fenómenos en escala subreticular deben determinarse a partir de esas cantidadespromediadas. Este proceso se denomina parametrización.

Parametrización de la turbulencia atmosféricaEn la Figura 3.6 se muestra la sección transversal esquemática de la atmósfera diferenciada con arre­

glo a los métodos de representación de turbulencia en la dirección vertical. El elemento más universal de estaestructura es la capa de superficie (CS). Esta capa se caracteriza particularmente por una estratificación inestabledurante el día, cuya profundidad puede ser superior alOa m. El espesor de la CS disminuye a 10 m y menos en laestratificación estable durante la noche (Wyngaard, 1985). Desde el punto de vista de la representación hidrodi­námica, la teoría de la similitud es el método de parametrlzación más utilizado para la CS. En cambio, lasdenominadas parametrizaciones K predominan sobre la teoría de la similitud en la capa transitoria (o Ekman) yenla atmósfera libre superior. Las capas internas con sus propias parametrizaciones pueden identificarse en la capa desuperficie, como se muestra en la Figura 3.6.

Atmósfera libreH Límite 5upeñor de la----- ... -- ...... --------------·z = P, capa límite planetaria (PBl)

e..E

.><wQ)

"..o...U

(

Q)

'ü

Q)

o­:J

;-------------z = h"

------------------------·z = Z~2

Límite superior de·lacapa de superficie (CS)

Primer nivel de cálculoen el modelo nurnéñco

Q)

"..o­..U ------------z = Zo, Nivel de pantalla

Capa transitoria (en temperatura)

...-------------z = Zo, Altura de rugosidadSubcapa laminar

>:%»»»»»»>;»»>;:»»»»Z = Z9, Superficie

Figura 3.6 - Sección transversal atmosférica

(

CAPÍTULO 3 lII.17

La subcapa laminar, con la dominación de viscosidad molecular, se sitúa entre el nivel del suelo Zg yla altura de rugosidad Zo' Se supone que esta subcapa no afecta a la distribución de la velocidad mide la presión.En otras palabras, U = V = W = O Yp(ZoJ = P(Zg)' La subcapa laminar está representada en la distribución de la tem­peratura y la humedad utilizando fórmulas relativas a esas variables en los niveles Z = Zg y Z = Zo' La subcapalaminar está comprendida normalmente en modelos mesoescalares más detallados. La necesidad de una relaciónentre la temperatura T y la humedad q en Z = Zo y Z = Zg se debe a la formulación de balances de calor y hume­dad en la superficie en términos de T(Zg) y q(Zg) y a la expresión de flujos de calor y humedad sensibles en la CS,según la teoría de similitud, en términos de T(ZoJ y q(ZoJ. Por lo demás, el sistema de ecuaciones no está cerrado.

La altura de la rugosidad Z =Zo caracteriza las propiedades aerodinámicas del terreno y varía de 0,001cm (superficie plana) a 1-3 m (zonas urbanas con edificios altos). Sobre el mar, Zo puede obtenerse a partir de lafórmula de Charnock (1955). Sobre tierra, los valores de Zo pueden obtenerse a partir de cuadros o diagramas ela­borados con datos experimentales.

El nivel de referencia d, denominado desplazamiento de plano cero, se introduce adicionalmente a Zoen presencia de una cubierta vegetal espesa. El valor de este parámetro depende del tipo de cubierta, y puede obte­nerse de cuadros, diagramas y relaciones empíricas. En plantas altas, el valor d se encuentra limitado normalmenteentre el 50 y el 100 por ciento de la altura máxima de las plantas, y varía de varios centímetros (herbaje) a 20 m(bosque alto) (Oke, 1978). Normalmente, d es varias veces mayor que ZO' Por término medio, d = 4 Zo' Además,Zo se deriva del nivel Z = dcuando se toma en consideración d. La altura equivalente (Z - d) se utiliza entonces enlugar de Z en relaciones para funciones universales en el cálculo del flujo de superficie. Según Hicks, Yotros (1979),el desplazamiento en el plano cero, como la rugosidad, debe ser diferente para cada uno de los flujos de cantidadde movimiento, calor y humedad.

El cálculo de flujos turbulentos en la capa de superficie se basa, en la mayoría de los modelos opera­tivos, en la teoría de similitud de Monin-Obukhov (1953-1954), según la cual:

-CD(U2 +y2 )1I2U¡i CD =1/ q¡2

-,-,

y las escalas u. (velocidad de fricción), T. (flujo de temperatura) y q. (flujo de humedad) son iguales a:

u. = Ko (u2 + v2)1/2/({J

f= T, q

En este caso, se supone para los índices el convenio de suma de Einstein. !J.f es una diferencia entrevalores f al nivel Z =Zo o Z =Za , y en un nivel Z dado, que se denotará como Z1/2' en tanto que qJ y lfI son las fun­ciones universales de los dos parámetros no dimensionales Z1/¿JZo (Z1/¿J Za para T, según Blackadar, 1979) y (. Enun Z1/2 dado, el valor del primer parámetro se obtiene directamente. El valor del segundo parámetro, (= Z1/¿JL(L es la escala de longitud de Monin-Obukhov) debe hallarse resolviendo la ecuación:

2

s= RiB~' RíB = gZ1/2..1T /[(u 2 + v2)T]

lJf

en donde u, y y T (RíE es el número global de Richardson) se calcula en Z = Z1/2' En numerosas publicaciones figu­ran diferentes formulaciones analíticas de las funciones qJ y lfI .

El método original no tiene en cuenta la contribución de la estratificación de agua en la atmósfera en

rp2S= RiB(l+I)-i 1 = O,61q*T /T* = O,6IT!J.q /..1T

lJf

la generación de turbulencia. La inclusión de este factor transforma la relación para ( como sigue:El enfoque descrito anteriormente predomina ya en el cálculo de flujos de remolinos de superficie en

modelos de PMN.Las parametrizaciones basadas en propiedades aerodinámicas pueden utilizarse también en modelos

numéricos, como:-,-,U¡U] = - CD/V fUi,

en donde CD es un coeficiente de frotamiento empírico (Cressman, 1960). Esta clase de parametrizaciones en la capade superficie es económica en términos de almacenamiento y de tiempo de ordenador. Sin embargo, estas técnicasno permiten la resolución de la estructura de la capa límite. Por lo tanto, se descartan importante procesos como larotación del viento hacia las presiones bajas cerca de la superficie de la Tierra.

Hay una variedad mucho mayor tanto en la formulación como en el enfoque de la turbulencia sobrela capa de superficie. La parametrización K es actualmente el método dominante en modelos de PNT. El plantea­miento de parametrización K expresa presiones y flujos turbulentos utilizando coeficientes de intercambio. Todaslas parametrizaciones K pueden dividirse en tres categorías: a) formulaciones unidimensionales empíricas ajusta­das a datos experimentales; b) formulaciones que pueden aducirse a partir del sistema tridimensional de ecuacionespara los momentos de segundo orden; e) procedimientos híbridos, es decir, métodos de la primera categoríamejorados considerando ecuaciones para momentos de segundo orden, y métodos de categoría b) modificadosheurísticamente.

III.l8 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

En las parametrizadones Kempíricas se consideran las tensiones y flujos verticales solamente, puesto que:

w·.r' 7/iJfI = - E\. az

Blackadar (1979) ha efectuado uno de los exámenes completos de esas parametrizacionesEl coeficiente de intercambio de turbulencia K en esta fórmula se obtiene de las variables incluidas en

el modelo de PNT y sus derivados. Estos son normalmente relaciones del tipo:

2( 2 2)1/2K = f U z + Vz f(R¡)

R¡ = %~:/(U~ + V~)en donde ees la temperatura potencial, y u y v son los componentes del viento. Estas relaciones pueden diferir tantoen las formas de la función f amo en la escala de turbulencia e, que caracterizan la escala de remolinos energética­mente dominantes.

Un importante inconveniente de dicho procedimiento es su carácter unidimensional, que tiene encuenta la contribución de gradientes horizontales (en velocidad, temperatura y humedad) a la turbulencia. Enmuchos casos (frentes atmosféricos, líneas de turbonadas), la cizalladura horizontal es tan importante como la ver­tical. Los análisis de escala llevan a la conclusión de que la difusión horizontal resulta importante en un tamañode retícula de 30 km Ymenos (McBean, Yotros, 1979).

Para simular debidamente la turbulencia tridimensional hay que aplicar ecuaciones de momento desegundo orden. Tal método es bastante oneroso en cuanto a recursos informáticos, y se utiliza sóbre todo en investi-gación. En esta parametrización se supone que el coeficiente de viscosidad de remolino para el impulso Km' Ylos (coeficientes de intercambio para variables escalares Kfi son proporcionales a Ell2 (E es la energía cinética turbulenta):

Km = c1L1F)12, Kf = cfKm

La constante .1 es una escala reticular. Esta es similar a la escala de turbulencia een las parametrizaciones empíri­cas, y depende del tamaño de la retícula. La energía cinética turbulenta E es proporcional al cuadrado de ladeformación total:

E = c2 .12 Dep, Dep = D¡j D¡j

en'donde D¡j es el tensor de deformación. Los coeficientes c, cl Y cfen esta parametrización son constantes y va­rían con los diferentes modelos. Dichas parametrizaciones están justificadas si la escala de remolinosparametrizados se encuentra en la gama inercial. Esto limita el tamaño de la retícula de cálculo aSO-lOO m. Portanto, se han consagrado estudios más recientes al desarrollo de un método generalizado que sería válido para lapromediación a mayor escala espacial.

Una de esas generalizaciones consiste en la introducción de la ecuadón completa de evoludón de energíapara la energía cinética de turbulenda subreticular, en lugar de la reladón de diagnóstico mendonada anteriormente.Tanto ésta como la parametrizadón de diagnóstico pueden considerarse como versiones simplificadas del modelo de tur­bulenda de nivel 2,5 de Yamada y Mellar (1975), en el contexto de la concepdón de una turbulencia subreticular. Debereconocerse que se han logrado suficientes progresos en las parametrizaciones de turbulenda, sobre la base del modelodel nivel 2,5 y sus versiones simplificadas (Yamada, 1983¡ Holt y Raman, 1988). Sin embargo, todavía hay que resolverproblemas. El modelo de nivel 2,5 da relaciones para todas las tensiones y flujos. Ahora bien, su aplicación a tensionesy flujos horizontales no se justifica rigurosamente, porque el modelo descuida la mayoría de los efectos anisotrópicos.Debido a la anisotropía física de la turbulenda y a las grandes diferendas en los tamaños de la retícula en los sentidosvertical y horizontal, la mayoría de los modelos de PNT operativos separan la viscosidad del remolino en los planos ver­tical y horizontal, y tratan la viscosidad vertical a lo largo de las mencionadas líneas, y la viscosidad horizontalprincipalmente con arreglo a consideraciones de cálculo. En Stull (1988), Sorbjan (1989) y Garrat (1992) figura infor­mación más detallada sobre los procesos dentro de una capa límite y su parametrización.

Parametrización de la convección y de la microrrsicaLas resoluciones espaciales y temporales de modelos de PNT actuales no permiten el trato explícito de

los procesos convectivos y de la microfísica detallada de las nubes y la precipitación. En relación con las nubes yla precipitación, los procesos se dividen normalmente en dos clases: condensación en gran escala y formación con­siguiente de nubes y precipitación que se resuelven mediante la retícula de cálculo, y nubes y precipitación a escalaconvectiva que no se resuelven directamente con modelos de PNT.

Si bien se han desarrollado ya cierto número de modelos de nubes y precipitaciones con una repre­sentación detallada de microfísica, su utilización requiere enormes recursos de cálculo, debido al número devariables y a que la carga de cálculo aumenta sustancialmente. En vista de ello, en modelos de gran escala se uti­lizan generalmente métodos muy sofisticados para la modelización de las nubes y la precipitación.

En la modelización de nubes y precipitadón a escala reticular se utilizan normalmente las siguientes hipó­tesis principales. La ecuación de evoludón se trata para una sola variable de humedad, que representa las fases de aguaen la atmósfera: de vapor de agua y líquida (hielo). La segunda hipótesis simplificada, que se emplea normalmente enmodelos de pronóstico, aboga por que la condensación del vapor de agua y la evaporación de agua en las nubes tienenlugar instantáneamente, y que no existe estado de supersaturación. La evaluadón de las nubes y de la precipitación se

(

(

CAPÍTULO 3 III.19

hace por diagnóstico. En el método más sencillo, todo exceso de la saturación se trata como la precipitación, que cae in­mediatamente. En la mayoría de los modelos de PNT en gran escala actuales se incluye el proceso de evaporación de laprecipitación a lo largo de su trayectoria desde el origen hasta la superficie. En Sundqvist (1978) y en los trabajos delCEPMMP (1985) se analizan los procedimientos para la representación de las nubes y la precipitación en modelos dePNT.

Recientemente se han introducido procedimientos de parametrización más sofisticados para modelosmesoescalares a corto plazo (Golding, 1984; Veltishchev, y otros, 1982). Como resultado de su coalescencia y de la eva­poración de la precipitación en zonas no saturadas, los procesos de crecimiento del hidrometeoro pueden representarseen la forma más sencilla utilizando una parametrización de tipo Kessler (1969). Esta parametrización comprende tresprocesos: la adición de pequeñas gotas de nubes hasta que su tamaño produzca la sedimentación gravitacional, la coa­gulación de partículas de nubes con gotas de lluvia, y la evaporación de la lluvia en zonas no saturadas.

La parametrización de Kessler original prevé las nubes y la precipitación en la fase de agua líquida sola­mente. Luego se amplió, y en la actualidad hay varios métodos de parametrización que comprenden asimismo lasnubes y la precipitación en la fase de hielo (Tripoli y Cotton, 1982; Lin Yotros, 1983; Rutledge y Hobbs, 1983; Sergeev,1983). Esas parametrizaciones requieren al menos una ecuación de evolución adicional para la precipitación. Comoen esas parametrizaciones no hacen falta muchos recursos informáticos bastante modestos, se utilizan en algunosmodelos operativos mesoescalares.

La convección transforma los campos meteorológicos promediados espacialmente mediante el trans­porte vertical de calor, humedad y cantidad de movimiento, así como mediante calentamiento (enfriamiento) que seproduce debido a las conversiones de fase del agua de la atmósfera. También produce sustanciales cantidades de pre­cipitación, sobre todo en bajas latitudes y en el verano en las regiones extratropicales. Los procesos convectivos sonen gran medida no lineales y dependen del flujo en gran escala.

Sin embargo, a partir de los trabajos de Smagorinsky (1956), se han desarrollado procedimientos para laaproximación de algunos efectos de convección acumulativos, con la denominación de parametrización de convec­ción de cúmulus. Esta parametrización persigue dos fines principales: tener en cuenta la mezcla convectiva y laprecipitación, e impedir la estratificación inestable en soluciones numéricas que pueden originar inestabilidad numé­rica en modelos hidrostáticos.

Estas parametrizaciones se han desarrollado para modelos de PNT mundiales y regionales con retículasde 100 km o más. En esos casos, las escalas horizontales características de movimientos resueltos directamente y dela convección difieren mucho y permiten utilizar algunas hipótesis y sugerencias basadas en la física. Entre ellas figu­ran la homogeneidad de nubes de cúmulus en el interior de una célula de cálculo, y el carácter instantáneo o duraciónpostulada a priori de los procesos convectivos, etc. Tales hipótesis, junto con la información sobre la posible inesta­bilidad convectiva obtenida a partir del método de pronóstico, permite evaluar un modelo aproximado de nube decúmulus o un conjunto de nubes de cúmulus, que responde a los dos fines mencionados.

Actualmente se utilizan dos tipos de parametrizaciones de la convección de cúmulus: parametrización deconvección profunda y de convección poco profunda. Esta última permite la parametrización de intercambios con­vectivos en la capa de mezcla y generar las nubes de poca profundidad en la capa límite que influyen en la transferenciaradiativa en la atmósfera inferior.

Kuo (1965, 1974), Arakawa y Schubert (1974), Kreitzberg y Perkey (1976), Anthes (1977), Fritsch yChappell (1980) y Tiedtke y otros (1988) han sugerido varios procedimientos para la parametrización de la convec­ción de cúmulus. Esos estudios no agotan la larguísima lista de trabajos consagrados a este problema. Cotton yAnthes (1989) presentan un examen útil de las observaciones y de la parametrización de la convección.

La aplicación de la parametrlzación de la convección de cúmulus en un modelo de PNT no hidrostáticomesoescalar, con retículas de 10-15 km, es cuestionable porque las ecuaciones que lo rigen tratan la fuerza ascensio­nal de manera explícita y más completa que las relaciones aproximadas en los procedimientos de parametrizadóncomunes. Junto con parametrizaciones de la microfísica, el cálculo directo de la convección a mesoescala puede pro­porcionar una descripción mejor de la predpitación convectiva. Teniendo en cuenta la tendencia general al desarrollode modelos de PNT mesoescalares de malla muy fina en áreas limitadas, cabe esperar que, en el futuro, se introduzcaen la práctica de la predicción meteorológica numérica la modelización directa de la convección.

Parametrización de transferencia radiativa

Las fuentes de energía radiativa son igualmente importantes en la predicción numérica del tiempo tantoa largo como a corto plazo, cuando la finalidad de esta última es predecir elementos meteorológicos cerca de la superfi­de, y hay que modelar el ciclo diurno.

Normalmente, la fuente radiativa de calor se expresa mediante la divergenda del flujo radiativo resultante:

1 -E = -divFr pCp

en donde p es la densidad, Cp es la capacidad específica de calor a presión constante, y F es el flujo radiativo.Teniendo en cuenta que los flujos radiativos varían mucho en el sentido vertical, el problema se considera nor­malmente unidimensional, y la mencionada expresión se reduce a:

1 oFE =--

r PCp ozen donde F es ahora el flujo radiativo en el sentido vertical.

III.ZO GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

La estructura real de los procesos radiativos en la atmósfera es muy compleja y depende de ciertonúmero de mecanismos de dispersión y absorción de nubes y aerosoles, y de las características ópticas y geométri- (cas de la superficie terrestre.

En la actualidad, existen los denominados métodos de transferencia radiativa raya por raya, que tie­nen en cuenta las principales rayas de absorción del espectro, comenzando en el ultravioleta y terminando con elinfrarrojo extremo. Sin embargo, estos modelos exigen demasiado desde el punto de vista del cálculo, y se utilizanprincipalmente en pruebas de otras parametrizaciones.

En general, los modelos de PNT emplean algoritmos simplificados y muy parametrizados, basados nor­malmente en aproximaciones de banda ancha, con las propiedades de absorción y dispersión de los componentesatmosféricos supuestamente conocidos en amplias gamas espectrales.

Teniendo en cuenta que el espectro solar y terrestre no se superpone efectivamente, el espectro se sepa­ra normalmente en gamas espectrales solares (Al;::; 4¡.im) y de onda larga (infrarrojo, AZ ;::; 4¡.im). En modelos mássofisticados, se identifican varias subgamas en las gamas de onda corta y onda larga, para tener presente con mayordetalle los efectos radiativos de los componentes atmosféricos más activos ópticamente.

Los métodos de banda ancha de los cálculos de flujo radiativo se basan en la solución de las ecuacio­nes de transferencia radiativa para una atmósfera de dispersión y absorción en planos paralelos. En la prácticapueden utilizarse en la PNT dos métodos generales. En el primero (Geleyn y Hollingsworth, 1979; Ritter y Geleyn,1991) se utiliza una aproximación delta de dos corrientes para resolver las ecuaciones de trasferencia radiativa enlas gamas solar y de gran longitud de onda. En el segundo se utiliza una formulación de dos corrientes para el cál­culo de flujos de onda corta solamente, en tanto que los flujos de onda larga se calculan utilizando un método deemisividad de flujo de banda ancha (Morcrette y Fourquart, 1986; Morcrette, 1990; Garand, 1983). En la región deradiación solar se consideran importantes absorbedores como agua y ozono, moléculas de aire (dispersión deRayleigh) y nubes. También se incluyen a veces los efectos radiativos de anhídrido carbónico, oxígeno y aerosoles. (En la región de radiación térmica se consideran la emisividades de agua atmosférica (en fase gaseosa, líquida y sóli-da) anhídrido carbónico y ozono. En modelos más complicados se incluyen igualmente los efectos radiativos demonóxido de nitrógeno, metano, óxido de nitrógeno y oxígeno.

Con el fin de describir las propiedades absorbentes de los componentes gaseosos en las bandas espec­trales anchas, se utilizan técnicas de ajuste de suma exponencial (Ritter y Geleyn, 1991), cuando los índicesexponenciales se consideran como un número de coeficientes de absorción monocromática.

Los modelos de PNT proporcionan en parte los parámetros externos en las parametrizaciones del flujoradiativo. Esos parámetros producidos por el modelo pueden ser temperatura del aire, presión, agua atmosférica(en fase gaseosa, líquida y sólida) y aerosoles. Los parámetros externos restantes, asociados a la concentración dediferentes gases atmosféricos, se toman normalmente de datos climatológicos.

En las actuales parametrizaciones de transferencia radiativa existe una importante diferencia en eltrato del agua de la atmósfera, porque la elección de la técnica de parametrización depende mucho de la salida pro­porcionada por la parte dinámica del modelo de PNT. Si este modelo proporciona su clave radiativa únicamentecon la cobertura nubosa porcentual, la trasmisión de radiación en la capa nubosa se ajusta aplicando un coeficien­te que depende del porcentaje de nube (Garand, 1983). Luego se determinan también las propiedades ópticassolares. Si el modelo proporciona datos sobre el contenido de agua (hielo) de la nube y de agua (hielo) de la pre­cipitación, junto con la información sobre los radios efectivos de hidrometeoros, los coeficientes de extinción yretrodispersión que dependen de esos parámetros de agua atmosférica se introducen en los algoritmos de cálculo(Veltishcheva e Iljin, 1989). En OMM/CIUC (1984), OMM (1988), Mokhov y Petukhov (1988) y en los informessobre los avances de la PNT publicados anualmente por la Secretaría de la OMM figura información sobre las claves (de radiación utilizadas actualmente. Puede hallarse algún análisis útil de los procesos radiativos y su para- me-trización en Stephens (1984), Fouquart (1988) y Harchvardhan (1991).

Paramemzación de los procesos de superficie

Numerosos estudios han mostrado que los modelos de predicción meteorológica numérica son muysensibles a la parametrización de los procesos de intercambio de superficie en el límite atmósfera-tierra. El des­arrollo de una capa límite planetaria durante el día depende fuertemente de los flujos de calor sensibles y latentesen la superficie parametrizada. La precipitaCión convectiva en la tierra es también sensible a la parametrización dela humedad del suelo/evaporación en la superficie. A este respecto, en la mayoría de los modelos de PNT operati­vos se incluyen ya procesos de superficie. El intercambio de calor y humedad entre el aire y la superficie se realizamediante ecuaciones de equilibrio. En algunos modelos operativos se incluye también la transferencia de hume­dad y calor en la capa superior del suelo. El proceso real de la trasferencia de calor y humedad en la vegetación, lacapa de nieve y el suelo es muy complejo, por lo que las parametrizaciones que tienen únicamente en cuenta losefectos "globales" de la superficie terrestre se utilizan normalmente en modelos de PNT. En los modelos de PNTmodernos se consideran las siguientes propiedades y procesos principales en la superficie de la tierra:

a) el albedo de superficie, que depende de tipo de superficie (la variabilidad espacial y temporal delalbedo de superficie se introduce mediante la inclusión de hielo, nieve y vegetación en el méto­do de parametrización); y

b) la evaporación de la superficie, que comprende la evapotranspiración de las plantas y tiene encuenta el contenido de agua en el suelo.

Esta última se actualiza calculando el balance hídrico que, además de la evaporación, comprende la (precipitación, la escorrentía y la infiltración de agua en el suelo. En CEPMMP (1988) figuran recientes estudios de

CAPÍTULO 3 m.21

la parametrización de procesos en la superficie terrestre en los modelos de PNT. Los procedimientos para incluir lavegetación en la parametrización de procesos de superficie pueden hallarse en Deardorff (1978)} Chen (1984)}Dickinson y otros (1986) y Wetzel y Chang (1987).

Parametrización de los efectos topográficosAdemás de la representación directa de la orografía en el sistema de coordenadas (TU otros sistemas de

coordenadas orográficas} en la mayoría de los modelos de PNT existe la parametrización de resistencia aerodinámi­ca de la onda de gravedad. La inclusión de esta resistencia, ejercida por el efecto integral de las ondas de gravedadgeneradas por la topografía, permiten una simulación más realista de la corriente de aire sobre terreno montañoso.Los detalles de la parametrización de la resistencia aerodinámica a la onda de gravedad pueden hallarse en Palmery otros (1986) y Miller y Palmer (1987).

3.5.2.3 TÉCNICAS DE INTEGRACIÓN

Las ecuaciones utilizadas para la predicción meteorológica numérica son ecuaciones diferenciales enel espacio y en el tiempo. Las condiciones iniciales deben precisarse en forma de funciones de la coordenadas espa­ciales para permitir el cálculo de derivadas especiales. Un método para representar campos meteorológicos consisteen asociar el valor de cada cantidad con un punto en el espacioj ésta es la representación en puntos reticulares.Otro método} que tiene propiedades matemáticas atrayentes, consiste en utilizar una serie de valores en la que cadavalor se asocia a una función precisa de las coordenadas espaciales: es la representación espectral} muy empleadaen la actualidad. Sin embargo, las dos representaciones son sólo tablas de números.

Las coordenadas espaciales elegidas para representar los campos pueden ser las coordenadas terrestresesféricas habituales, ffJ latitud y Alongitud, o una transformación cartográfica que representa la esfera en forma deun sistema de coordenadas rectangulares más sencillo. Dos transformaciones utilizadas con frecuencia en la pre­dicción numérica son la proyección estereográfica polar y la proyección de Mercator. La mayoría de los modelosde predicción hemisférica utilizan la proyección estereográfica polar, mientras que los modelos destinados a lasregiones tropicales emplean la proyección de Mercator. Ninguno de estos dos sistemas de coordenadas contiene lasingularidad polar presente en las coordenadas esféricas.

Cuando se elige una representación en puntos reticulares} las diferencias parciales se calculan aproxi­madamente estableciendo diferencias finitas en el espado y en el tiempo. El número de técnicas disponibles es casiilimitado. Kurihara (1965) y Lilly (1965) han examinado un amplio número de posibles esquemas de diferenciadón.La aproximación probablemente más utilizada para la evaluación de la primera deriva es la diferencia centrada:

LlF 1-- = -- [F¡+l-Fi-ll.dlJl¡ 2.dX

que, combinada con una diferencia centrada en el tiempo:

F¡T+l -F/-l LlF T

2M .dX¡

da la técnica denominada corrientemente salto de rana. Cualquier técnica parecida en la forma al salto de ranapuede resolverse explícitamente en dos etapas: cálculo de las diferencias espaciales y avance en el tiempo. El fil­trado de tiempo se utiliza normalmente para atenuar las oscilaciones producidas por la técnica de salto de rana. Engeneral, se aplica con tal fin el filtro de frecuencia de Asselin (1972).

Todas las técnicas de diferenciación tienen propiedades indeseables porque son aproximaciones. Elerror de truncamiento} común a todas las diferencias finitas} es una de esas propiedades. El término procede de quelas diferencias finitas se deducen de las series truncadas de Taylor. Por consiguiente, la amplitud del error vienedada por el primer término que se trunca en la serie. En general, cuanto mayor es el orden de las técnicas} másdébil es el error de truncamiento. Por otra parte, las ondas largas ocasionan un error de truncamiento menor quelas ondas cortas.

Otro problema del método de los puntos reticulares se debe a la representación finita. La inestabili­dad no lineal (Phillips} 1959)} causada por la seudonimización y la generación de ondas de longitud inferior a laresolución de la retícula} ocasiona un crecimiento exponencial en los sistemas numéricos no lineales. La inestabi­lidad no lineal se evita diseñando e1 sistema de modo que no produzca ondas indeseables o eliminándolas de lasolución por filtrado o suavización.

Un método de filtrado muy difundido consiste en la adición de un término de viscosidad para amor­tiguar las ondas de pequeña escala (Smagorinsky y otros, 1965j Kasahara y Washington, 1967j Shuman yHovermale, 1968). Sin embargo} Merilees (1975) ha mostrado que esos términos tienden a amortiguar en excesolas ondas meteorológicas.

En las técnicas explícitas, el valor del paso de tiempo está limitado por el criterio de Courant­Freidrichs-Levy (1928):

cM-::;1.dX

en donde e es la velocidad de fase de la onda más rápida que permite el sistema de ecuaciones. Para resolveresta restricción se han elaborado métodos de corte explícito (Mesinger y Arakawa, 1976). En este caso, las ondas

IIl.22 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

=0

gravitatorias rápidas se tratan por separado, lo que permite emplear un paso del tiempo más largo en el cálculo delas ondas meteorológicas. (-'. Se han ideado otros métodos diferenciales, por motivos de economía, con objeto de permitir el empleode pasos de tiempo más largos. Algunos de esos métodos, llamados implícitos, presentan buenas propiedades deestabilidad. Por ejemplo:

se establece para todos los pasos de tiempo e implícito a causa de la presencia de L1F7:+1/6.Xi a la derecha de la ecuación.La técnica semiimplícita, propuesta por Marchuk (1964) y utilizada por Kwizak y Robert (1971), Bourke (1974) yHoskins y Simmons (1975), en la que sólo se promedian en el tiempo las ondas gravitatorias linealizadas, ha per­mitido alargar el paso de tiempo en un factor de tres sin alterar gravemente la solución meteorológica.

El proceso de advección es muy importante en los modelos de PNT, no sólo porque representa unagran parte de las tendencias locales de muchos campos atmosféricos, sino también porque está relacionado con laestabilidad, la exactitud y la eficiencia de cálculo de los métodos numéricos utilizados en esos modelos. Con el finde mantener la estabilidad, la advección euleriana clásica ha de satisfacer la mencionada condición de Courant­Fierdrichs-Levy (CFL), que limita el tamaño del paso de tiempo que puede utilizarse junto con una resoluciónespacial y un viento de advección dados.

Para evitar esta restricción, se ha introducido y utilizado en diferentes estudios desde finales del dece­nio de 1950 una técnica de integración semilagrangiano. La idea del método puede ilustrarse considerando laecuación que rige la advección sencilla en la dirección x por un campo de viento u:

8F + u 8F = O (at 8x

En la formulación semilagrangiana, esta ecuación se escribe en forma de una derivada total siguiendo el movi­miento:

d- F[x(t), t] = Odt

En una técnica <;entrada se aproxima como:

f[x(t + L1t), t + L1t] - F[x(t - M), t - M]

2M

Eligiendo las ubicaciones en el momento de la predicción que correspondan a puntos reticulares xi y representan­do di los desplazamientos durante un paso de tiempo se llega a:

F (Xi' t + 6.t) = F (Xi - 2di, t - 6.t)

en donde:

di = L1tu (Xi - di' t)

La ecuación implícita de los desplazamientos di se resuelve en general iterativamente y comprende lainterpolación del campo u puesto que Xi - di se encuentran normalmente entre puntos reticulares. Una vez halladadi' puede obtenerse el valor requerido F (Xi' t + L1t).

Con la introducción de la formulación semilagrangiana de los términos advectivos se puede aumen-tar el paso de tiempo (aproximadamente de tres a seis veces el permitido por el criterio CFL para los modelos (eurelianos correspondientes), sin reducir la exactitud de las predicciones. A este propósito, se están introduciendoampliamente técnicas semilagrangianos en modelos de PNT de diferencia finita y espectrales. En Robert (1961),Robert y otros (1985) y Ritchie (1987) figuran detalles sobre la aplicación de métodos semilangrangianos para resol-ver ecuaciones primitivas.

Desde la aparición del método de transformación (Orszag, 1970), que permite convertir las ondas enpuntos reticulares, se ha podido representar en los modelos numéricos la estructura horizontal de un campo de varia­bles en una esfera por medio de series truncadas de armónicos esféricos. La técnica de transformación implica unarelación con uno a uno entre los coeficientes espectrales y las cantidades de los puntos reticulares y proporciona unatransformación económica que permite pasar del espacio espectral a los puntos reticulares y viceversa.

La formulación espectral ofrece varias ventajas respecto a los modelos de puntos reticulares de dife­rencias finitas. La solución de la ecuación de Helmholtz puede reducirse a una simple multiplicación decoeficientes, porque los armónicos esféricos son funciones propias de Laplacian y son ortogonales sobre la esfera(Merilees, 1976). La contribución de los términos no lineales a la tendencia de los armónicos individuales se obtie­ne por transformación de la retícula. Por último, la técnica espectral es económica en tiempo de cálculo, lo que esmuy importante para fines operativos.

La realización de modelos de área limitada con métodos espectrales es difícil porque las técnicas espec­trales dependen de la representación mediante funciones periódicas. Orszag (1972) ha elaborado técnicas seudo­espectrales que permiten incluir condiciones límite. Desde entonces, se han desarrollado varios modelos de árealimitada espectrales operativos (Segami y Tatsumi, 1989; Tanguay y otros, (1990). En la actualidad, la formulaciónespectral predomina en los modelos de PNT globales. En cuanto a los modelos de área limitada, se utilizan tantolas formulaciones de diferencia finita como espectral.

CAPÍTULO 3 III.23

3.63.6.1

Con la introducción de ecuaciones de pronóstico para el agua de la atmósfera en los principales siste­mas de ecuación utilizados en la predicción meteorológica numérica, son más necesarios los métodos numéricospara garantizar los valores no negativos de variables como agua en las nubes o precipitación en el proceso de inte­gración numérica. El número de esos esquemas monótonos se ha desarrollado recientemente y se ha incorporadoen modelos de PNT.

Métodos para obtener y presentar productosProducción automática de datos numéricosEn un centro importante pueden producirse automáticamente cada 24 horas varios miles de boletines

o productos numéricos. En algunos casos, esos mensajes se transmiten desde el sistema informático principal deproceso, donde se almacenan los campos de datos de análisis y predicciones en puntos reticulares. Sin embargo,un número creciente de mensajes se codifican en el procesador central y se transmiten luego para almacenarlos ytransmitirlos a un ordenador de comunicaciones. Esos mensajes contienen datos meteorológicos de muchos tiposque se intercambian y decodifican en los sistemas informáticos de comunicaciones de cada centro.

En la mayoría de los casos, estos datos de puntos reticulares deben experimentar un tratamiento adi­cional informático o manual para restablecer los campos de datos con distintos fines, como la planificación devuelos para la aviación internacional de largas distancias, la presentación de campos en forma gráfica, las estadís­ticas de verificación y otras. Para los intercambios entre ordenadores deben utilizarse las claves GRID, GRAF, GRIB YBUFR. Sin embargo, algunos centros no están preparados para tratar datos procesados en forma digital. Por estemotivo, todavía es necesario presentar y transmitir los campos de datos en forma de coordenadas de isopletas, decampo, como alternativa al código digital o al formato gráfico cuando esta última solución no es factible.

3.6.2 Requisitos y aspectos técnicos de la conversión de información en forma alfanumérica(clave GRID/GRAF) y binaria (clave GRIS, BUFR)

En la actualidad, ciertos servicios de la red principal de telecomunicaciones del SMT están ya fuerte­mente cargadas a causa de la excesiva distribución de productos meteorológicos en forma analógica. El aumentocontinuo e importante de tráfico alfanumérico, causado por los nuevos programas, y por el creciente intercambiode análisis y predicciones numéricos en clave GRID/GRAF exigirá un descenso de la transmisión de datos en formaanalógica. La mayor parte de los productos distribuidos ahora en forma gráfica pueden transmitirse sin problemasen forma digital. Además debe tenerse en cuenta que de 50 a 100 mensajes en clave GRID/GRAF pueden transmi­tirse en el tiempo requerido para la transmisión de un mapa en forma gráfica.

La aplicación del protocolo X.25 abre nuevas posibilidades para la distribución de productos meteo­rológicos en forma binaria. La utilización de las claves binarias BUFR y GRIB permite aumentar sustancialmente elvolumen de información transmitida por el SMT. En la actualidad, existen enlaces de telecomunicaciones conmedios de protocolo X.25 entre centros principales del SMPD, y es de esperar que la aplicación de esta tecnologíase extienda en el futuro.

Sin embargo, el paso de la distribución analógica a la alfanumérica o binaria de los productos de PNTimplica la necesidad de efectuar la conversión en el nivel del CMRE, cuando se envían los productos a centrosnacionales que no tienen equipo de conversión, o en el CMN si se dispone del equipo requerido. Como el proce­so de conversión depende en gran medida de las necesidades concretas de los usuarios y guarda relación con lanaturaleza de la proyección cartográfica y la escala, la superficie, la presentación y los parámetros que se superpo­nen parece lógico efectuar la conversión en los CMN siempre que sea posible.

Todavía hay numerosos centros nacionales que no tienen capacidad para recibir datos en forma alfa­numérica o binaria ni el equipo para convertir los campos de puntos reticulares en forma gráfica. Como es probableque muchos Miembros de la üMM adquieran equipo para recibir y convertir datos de forma binaria y alfanuméri­ca en forma gráfica en los próximos años, a continuación se dan algunas directrices para los sistemas necesarios quedeben adquirirse.

3.6.2.1 CONFIGURACIÓN DEL SISTEMA

Conviene señalar que el intercambio en la clave GRIB (binaria reticulada) debe realizarse en circuitoscon control de errores de velocidad media o superior. También se considera que cuando hay que adquirir una grancantidad de datos en clave GRIB/GRAF (alfanumérica) pueden necesitarse líneas de velocidad media y circuitos concontrol de errores en razón de la cantidad relativamente grande de datos que ha de transmitirse y de los problemasde soporte lógico que originan los mensajes con errores. Por consiguiente, un centro que proyecte iniciar la con­versión en gran escala de datos alfanuméricos en forma gráfica debe disponer de un sistema informático detelecomunicación conectado a un circuito de velocidad media con control de errores. No obstante, un centro quereciba una cantidad limitada se datos GRIB por una línea de baja velocidad puede optar por convertir esta infor­mación en forma gráfica.

Se recomienda que las funciones de conversión se realicen por separado de las funciones de teleco­municación (recepción o transmisión de datos). El sistema que realiza estas funciones debe tener al menos dosconfiguraciones de mini/microordenador. Las telecomunicaciones se tratarán con uno de estos aparatos. La fun­ción de conversión se considera parte de las aplicaciones gráficas. Éstas han de efectuarse con otro sistema demini/microordenador especial conectado, en líneas (por ejemplo una LAN) o fuera de línea por un dispositivo mag­nético, al sistema de telecomunicación, según el volumen de datos y las limitaciones de tiempo. Procede señalarque hay muchas otras soluciones además de las descritas anteriormente.

III.24 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

En lo que respecta al equipo gráfico necesario para la producción de mapas meteorológicos, puedendiferenciarse dos tipos de trazadores: ( ,

a) trazadores de estilete, que dibujan líneas continuas con uno o varios estiletes de distintos colores enmapas preimpresos;

b) trazadores electrostáticos, que producen mapas por impresión de pequeños puntos negros, con­trolados por el software, con una resolución de 100 puntos/pulgada o más en papel especialmentepreparado.

En ambos casos es factible la conexión en línea (conexión directa al ordenador) o fuera de línea (transfe­rencia de datos por cinta magnética). Sin embargo, en el caso de un mini/microordenador es claramente preferible laconexión en línea. La conexión fuera de línea es totalmente aceptable en una instalación de ordenador importante, enparticular para un trazador de estilete que en cualquier caso exige intervenciones frecuentes del operador.

Al decidir respecto a la adquisición de un trazador de estilete o electrostático, deben tenerse en cuen­ta los siguientes aspectos:

a) el precio de un trazador electrostático es normalmente inferior al precio de un sistema compara­ble de trazador de estilete;

b) el sistema electrostático produce mapas con una rapidez considerablemente mayor que el traza­dor de estilete; por el contrario, la determinación de los datos que controla el trazador requieremucho más tiempo que en el caso del trazador electrostático, en particular si la resolución del esti­lete es muy alta (más de 100 puntos/pulgada);

e) la fiabilidad o los mejores trazadore electrostáticos es muy alta (del orden de 3 000 horas de tiem­po medio entre fallos) en comparación con los trazadores de estilete, por lo cual tal vez no seanecesaria la duplicación del equipo electrostático, mientras que el trazador de satélite necesita (normalmente un sistema de reserva;

d) si se emplean fondos de mapas preimpresos y plumas de tinta o bolígrafos el trazador de estiletees más atractivo cuando los mapas han de ser procesados por meteorólogos; esto es especialmen­te cierto si el sistema tiene que producir mapas distintos de los de isolíneas (trazados en superficieyen altitud, sondeos verticales, etc.).

Si se trata de tener un sistema de conversión con un volumen mínimo de intervención del operador,la solución recomendada es un trazador electrostático controlado por mini/microordenador, contectado en línea alsistema de telecomunicaciones (y el trazador en línea al microordenador). Procede señalar también que ese siste­ma puede ampliarse fácilmente para distribuir automáticamente mapas en circuitos facsímil debido a la similitudlógica existente entre los dos sistemas.

En muchos casos puede preferirse el sistema controlado por ordenador para la conversión de datos declave GRIB, BUFR, GRID/GRAF en forma gráfica y para la ulterior distribución automática de esa información por elcircuito facsímil. Esto requiere mejoras relativamente pequeñas del soporte físico, en comparación con el sistemaque produce localmente mapas meteorológicos por medio de un trazador electrostático. Debido a la similitud lógi­ca de los dos tipos de producción de mapas, prácticamente no hay que modificar el software.

Ya se ha introducido en la mayoría de los centros equipados la técnica de visualización basada enordenadores personales. Éstos, conectados a una impresora de formato A-3 son totalmente apropiados para la pre­sentación visual y la preparación de copias impresas de mapas meteorológicos, boletines y otros productos. En elCapítulo 4 se describen detalles del proceso y la visualización de los productos utilizando estaciones de trabajo basa­das en ordenadores personales.

3.6.2.2 PROGRAMA INFORMÁTICO (SOFIWARE) (

El programa informático (software) necesario para la conversión de datos alfanuméricos en mapasdepende naturalmente de la configuración del soporte físico del centro en cuestión (yen particular del eqUipo devisualización disponible) y guarda también relación con las necesidades especiales de los usuarios de los productos.Sin embargo, los siguientes componentes básicos del software son más o menos idénticos para todas las instalacio­nes de este tipo:

a) un conjunto trazador de carácter general que permita representar líneas de distintos grosores, cuadrosde variados tamaños, curvas de datos en un sistema de ejes, caracteres y números, etc. (este conjun­to se utiliza para muchos otros subprogramas y es bastante práctico en las aplicaciones generales deltrazado que no guardan relación directa con los mapas meteorológicos);

b) identificación (realizada posiblemente en el nivel de las telecomunicaciones) y decodificación de losmensajes en clave BUFR, GRIB, GRID/GRAF de la OMM producidos por distintos centros (será un con­junto bastante general para decodificar prácticamente cualquier tipo de mensaje en clave numéricade la OMM o, más probablemente, si se utiliza un ordenador relativamente pequeño, versiones espe­ciales del conjunto de decodificación adaptadas especialmente a cada centro productor);

e) interpolación, incluida la conversación entre sistemas de proyección (esto incluirá habitualmente laconversión de retículas de latitud-longitud en retículas estereográficas polares, según la utilización delos centros emisores y receptores);

d) conversión de valores de puntos reticulares en isolíneas (en el caso de un trazador de estilete, se trata­rá de proporcionar vectores a partir de datos en puntos reticulares: en el caso de un trazadorelectrostático, habrá que determinar los puntos blancos y negros por interpolación directa de los valo­res en los puntos reticulares o partiendo de los vectores detenninados como resultados intermedios);

CAPÍTULO 3 I1I.25

e) producdón de fondos de mapas (normalmente sólo tiene interés en el caso de un trazador electros­tático, en donde se necesita un fondo bastante general, pero también puede utilizarse en algunoscasos en el sistema de trazador de estilete).

En otras aplicaciones meteorológicas pueden ser también interesantes los conjuntos de programas queproporcionan mapas trazados a partir de mensajes SYNOP, mapas trazados en altitud o secciones transversales ver­ticales resultantes de mensajes TEMP y PILOT, etc.

Recurriendo a la visualización gráfica en ordenadores personales puede lograrse un nivel mayor desofisticación en la visualización del producto. Este procedimiento es un poderoso instrumento de análisis de datosdebido al uso de colores y gráficos (incluidos gráficos tridimensionales), ya que permite dar movimiento a una seriede imágenes fijas. En el Capítulo 4 figurán detalles al respecto.

3.7 Utilización de productos numéricosEn los últimos decenios se han realizado progresos en la predicción numérica del tiempo pero en lo

que más se ha avanzado es en la predicción de características de la atmósfera en gran escala. Las características enpequeña escala, de algunas decenas de kilómetros, y de variables meteorológicas de superficie (o cerca de ella)-como temperatura, altitud y cantidad de nubes, precipitación, visibilidad y viento- con frecuencia no se predi­cen directamente mediante modelos numéricos de gran escala, y cuando se hace, la exactitud puede ser bastantedeficiente. Para reducir imperfecciones propias de los modelos de PNT en gran escala, se aplican métodos de inter­pretación estadística o dinámica a productos de PNT que permiten la generación de información que no puedeobtenerse directamente, o la corrección de parámetros dados por modelos de PNT. A continuación se analizan estosaspectos de la interpretación de la predicción numérica del tiempo.

3.7.1 Utilización de productos numéricos para la predicción estadística de parámetrosmeteorológicosLas relaciones estadísticas son normalmente mucho más fuertes entre variables de predicción y varia­

bles medidas normalmente que entre variables de predicción y variables temporizadas. Por tanto, la técnicaestadística debe basarse en el producto numérico para numerosas aplicaciones. Cuando el sistema de predicciónobjetivo es estadístico por su propia naturaleza y depende de los datos procedentes de modelos de predicción numé­rica, se dice que es un sistema interpretativo, puesto que interpreta el modelo numérico.

Los métodos utilizados para desarrollar sistemas de predicción estadística varían desde gráficos de dis­persión sencillos hasta modelos estadísticos sofisticados que requieren importantes recursos de informática.Pueden citarse los siguientes ejemplos: regresión, estimación de la regresión en el caso de probabilidades y de fenó­menos (Miller, 1964) y correlación canónica (Glahn, 1968). En cada aplicación hayal menos un predictor que seutiliza para estimar el predictando. Los predictores pueden determinarse de tres formas:

a) el método clásico, en el que todos los predictores proceden de observaciones corrientes;b) el método de predicción perfecta (PP) (Khein, 1969), en el que se utilizan observaciones reales

para derivar la ecuación de predicción, pero en el que los predictores se obtienen por medio deun modelo numérico;

c) el método de la estadística de salida de modelo (MOS) (Glahn y Lowry, 1971), en el que se utili­zan valores procedentes de modelos numéricos para derivar la ecuación de predicción, aplicadaentonces a los predictores obtenidos a partir del mismo modelo. En los trabajos del CEPMMP sehalla una descripción más detallada de este método (1978).

Aquí trataremos sólo de los métodos b) y c), porque el método a) no es pertinente para el uso de pro­ductos de PNT.

Cada método tiene ventajas e inconvenientes. La técnica MOS es corriente porque corrige los erroresproducidos por el modelo. Su inconveniente es que requiere la acumulación de un número elevado de datos pro­cedentes del modelo para derivar las ecuaciones estadísticas de predicción; además, esas relaciones deben calcularsede nuevo siempre que se produce un cambio importante de modelo. El análisis más reciente de interpretación esta­dística de productos de PNT se encuentra en Glahn y otros (1991). Como no se ha demostrado la ventaja de unmétodo sobre el otro, ambas técnicas, PP y MOS, se utilizan en la práctica en centros los meteorológicos. Algunossistemas basados en MOS y PP funcionan en paralelo, y se han desarrollado sistemas basados en reglas que combi­nan las predicciones MOS y PP para producir el producto final. En algunos centros se utilizan técnicas depostratamiento basadas en resultados anteriores de la predicción. Éstas se aplican para mejorar el producto final,o reducir errores y aumentar la precisión, la fiabilidad y el índice de acierto de las predicciones preparadas por elmétodo PP, porque, en este caso, utiliza algunos de los atributos deseables de un sistema MOS. Para minimizar losefectos adversos de las frecuentes modificaciones en los modelos de PNT sobre el sistema MOS, uno de los proce­dimientos consiste en utilizar datos de varios meses de utilizaciones coincidentes de un modelo dinámico antiguoy otro nuevo para generar matrices de covarianza que representan una muestra de desarrollo mayor del nuevomodelo. Esas matrices se producen a partir de una breve muestra coincidente del resultado del modelo antiguo ydel nuevo, así como una larga muestra del resultado del antiguo modelo. Estas matrices mejoradas se utilizan luegopara desarrollar las relaciones de predicción.

En la actualidad, las predicciones estadísticas basadas en productos de PNT se utilizan mucho en las pre­dicciones a medio y a corto plazo. Los resultados de los modelos de PNT mundiales se utilizan principalmente parapreparar predicciones cotidianas de temperatura y precipitación, con una antelación de hasta 10 días. A corto plazose prepara una variedad de predicciones estadísticas basadas en la PNT. Entre ellas figuran la temperatura máxima y

III.26 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

mínima a nivel de la pantalla, cantidad de precipitación, viento de superficie, visibilidad, duración de la luz solar,nubosidad y altura de la base de las nubes, niebla, probabilidad de tormentas y tormentas intensas. (

3.7.2 Utilización de productos numéricos para la predicción dinámica de parámetrosmeteorológicosLos productos de PNT se utilizan también en un cierto número de modelos determinísticos con dos

fines principales: obtener nuevos parámetros no producidos directamente por modelos de PNT, y mejorar la cali­dad de predicción de algunos parámetros meteorológicos no predichos satisfactoriamente debido a la resoluciónlimitada y/o a la física del modelo de PNT en gran escala. Entre los ejemplos del primer tipo figuran modelos detransporte de la contaminación del aire en escalas temporales y espaciales diferentes, modelos para la predicción demareas de tempestad, y otros modelos de aplicación.

Entre los ejemplos del segundo tipo predenomina el modelo de límite planetario unidimensional con­cebido para predecir temperatura y la humedad en condiciones de protección, viento de superficie y distribuciónvertical detallada de parámetros meteorológicos en la capa límite atmosférica, adaptada localmente a las estacionesde medición.

También se utilizan productos de PNT como condiciones límite dependientes del tiempo para mode­los de área limitada correspondientes al dominio de cálculo de un modelo que abarca una zona mayor. En laactualidad existen varios de esos modelos de área limitada a escala regional. En los ciclos operativos de centrosmeteorológicos se están introduciendo progresivamente modelos mesoescalares de malla muy fina, por lo queaumenta la demanda de productos de PNT generados a partir de modelos de mayor escala.

3.8 Fuentes de errores en las predicciones numéricasLas fuentes de errores Se estudian normalmente mediante experimentos numéricos. Hay dos impor­

tantes tipos de errores. Los errores del primer tipo pueden clasificarse como puramente de cálculo. Se deben atruncamientos inevitables en la representación de diferencia finita de las derivadas de las ecuaciones aplicables.Este tipo de error se estudia generalmente comparando soluciones numéricas y analíticas a partir de algunos flujosideales, cuando se dispone de soluciones analíticas.

Los errores del segundo tipo están asociados a errores en las condiciones iniciales y de los límites y condeficiencias en la parte física de los modelos de PNT. Los errores en la especificación de las condiciones inicialesdel sistema influyen considerablemente en la capacidad de los modelos de PNT. Sin entrar en detalle en lo relati­vo a los problemas generales de la inestabilidad hidrodinámica y la posibilidad de predecir procesos atmosféricos,señalaremos una tendencia general, justificada por consideraciones teóricas. Se trata de que los errores en las con­diciones iniciales no se amplifican rápidamente si el estado atmosférico es casi estable. En el caso de una situacióntransitoria, en que se producen cambios rápidos en la estructura espacial de los campos atmosféricos, los errores enel estado inicial influyen considerablemente en la predicción meteorológica numérica. Pueden encontrarse másdetalles sobre los aspectos generales de las posibilidades de predicción, sobre todo en diferentes escalas de movi­mientos atmosféricos en Lorenz (1969, 1986), Carnevale y Holloway (1982), Anthes (1984), Anthes y otros (1985)y James (1990).

En los modelos de área limitada surge una fuente adicional de error en los límites laterales, debido aque las condiciones en los límites dependientes del tiempo proporcionadas por previsiones procedentes de unmodelo en gran escala pueden contener algunos errores. Con el tiempo, esos errores se propagan al dominio decálculo e influyen fuertemente en la solución resultante, puesto que la predicción en un área limitada converge conel problema en los límites cuando aumenta el período de integración en el tiempo.

La formulación simplificada de muchos procesos físicos introduce varios errores, que se evalúan nor­malmente realizando una serie de experimentos numéricos que aíslan la contribución de los distintos procesos físicosa las soluciones obtenidas (predicciones). Una variedad de esos experimentos muestra que el tratamiento inadecuadode prácticamente todos los procesos físicos origina errores en la PNT (OMM, 1988; Bourke y otros, 1991).

Actualmente, todos los centros meteorológicos que producen PNT utilizan módulos de verificaciónque se incluyen en el ciclo operativo. Los resultados de esas verificaciones se publican anualmente en el informede avances técnicos de la VMM sobre el Sistema Mundial de Proceso de Datos.

REFERENCIAS

Andersson, E., N. Gustafsson, 1. Meullery G. Omstedt, 1986: SMHI PROMIS-Rapporter. PROMIS-Report No. 1.Anthes, R. A., 1977: A cumulus parameterization scheme utilizing a one-dimensional cloud model. Monthly

Weather Review, lOS, págs. 270-286.Anthes, R. A., 1984: The general question of predictability. Lecture for AMS intensive course on mesoscale meteoro­

logy and forecasting, 9-20 de julio de 1984, Boulder, Colorado.Anthes, R. A., H. 1. Kuo, A. P. Baumhefner, R. Errico y T. W. Bettge, 1985: Predictability of mesoscale atmosphe­

ric motions. Advances in Geophysics, 28 B, págs. 159-202.Arakawa, A. y W. H. Schubert, 1974: Interaction of a cumulus cloud ensemble with the large-scale environment,

Part 1. [oumal ofthe Atmospheric Sciences, 31, págs. 674-701.Asselin, R., 1972: Frequency filter for time integration. Monthly Weather Review, lOO, págs. 487-490.Atkins, M. Y., 1974: The objective analysis of relative humidity. Tellus, 26, págs. 663-671.Baer, E, 1977: Adjustment of initial conditions required to suppress gravíty oscillations in nonlinear flows.

Contributions to Atmospheric Physics, 50, págs. 350-366.

(

(

CAPÍTULO 3 III.27

Bengtsson, 1. O., 1975: Four-dimensional assimilation of meteorological observations. Series de publicacionesPIAG de OMM/CIVC, NQ 15.

Benwell, G. R. Y F. P. Bretherton, 1968: A pressure oscillation in a ten-Ievel atmospheric model. Quarterly Joumalofthe Royal Meteorological Society, 94, págs. 123-13l.

Bergman, K. H. YW. D. Bonner, 1976: Analysis error as a function of observational density of satellite tempera­ture soundings with spatially correlated errors. Monthly Weather Review, 104, págs. 1308-1316.

Bergthorsson, P. y B. R. Doos, 1955: Numerical weather map analysis. Tellus, 7, págs. 329-340.Blackadar, A. K., 1979: High-resolution models of planetary boundary layer. Advances in Environmental Science and

Engineering, 1, págs. 50-85.Bleck, R., 1974: Short-range prediction in isentropic coordinates with filtered and unfiltered numerical models.

Monthly Weather Review, 102, págs. 813-829.Bourke, W. P., 1974: A multi-Ievel spectral model: Formulation of hemispheric integrations. Monthly Weather

Review, 102, págs. 687-70l.Bourke, W. P. y J. C. McGregor, 1983: A non-linear vertical mode initialization scheme for a limited area predic­

tion model. Monthly Weather Review, 111, págs. 2285-2297.Bourke, W. P., R. A. Mullenmeister, K. Arpe, D. Baumhefner, P. Caplan, J. 1. Kinter, S. F. Milton, W. E. Stern y

M. Sugi, 1991: Systematic errors in extended range predictions. Grupo de trabajo CCA/CCM sobreexperimentación numérica, Informe NQ 16, OMM/TD-NQ 444.

Brelsford, W. M. y R. H. Jones, 1967: Estimating probabilities. Monthly Weather Review, 95, págs. 570-576.Brown, J. A., 1974: On vertical differencing in the sigma system. Office Note 92, NMC, Washington, D.C.Carnevale, G. F. YG. Holloway, 1982: Information decay and the predictability ofturbulent flows. Joumal ofFluid

Mechanics, 116, págs. 115-12l.Charnock, H., 1955: Wind stress on a water surface. QuarterlyJoumal ofthe Royal Meteorological Society, 81, págs. 639-640.Chen, J., 1984: Uncoupled multi-Iayer model for the transfer of sensible and latent heat flux densities from vege­

tation. Boundary Layer Meteorology, 28, págs. 213-226.Chen, J. B., J. Liren y W. 1. Wu, 1987: Design and test of an improved scheme for global spectral model with

reduction of truncation error. Advances in Atmospheric Sciences, 4, págs. 156-168.Cotton, W. R. y R. A. Anthes, 1989: Storm and Cloud DynamiCs. Academic Press, Nueva York.Courant, R., K. O. Friedrichs y H. Lewy, 1928: Uber die partiellen Differenzengleichungen der mathematischen

Physik. Mathematisch Annalen, lOO, págs. 32-74.Courtier, P. y O. Talagrand, 1987: Variational assimilation of meteorological observations with the adjoint vorti­

city equation, Part II: Numerical results. Quarterly Joumal of the Royal Meteorological Society, lB,págs. 1329-1347.

Courtier, P. y O. Talagrand, 1990: Variational assimilation of meteorological observations with the direct andadjoint shallow water equations. Tellus, 42A, págs. 531-549.

Cram, J. M. Y M. 1. Kaplan, 1985: Variational assimilation of VAS data into a mesoscale model: Assimilationmethod and sensitivity experiments. Monthly Weather Review, lO, págs. 367-374.

Cressman, G. P., 1960: Improved terrain effects in barotropic forecasts. Monthly Weather Review, 88, págs. 327-342.Daley, R., 1978: Variational non-linear normal mode initialization. Tellus, 30, págs. 201-218.Daley, R., 1981: Normal mode initialization. Reviews ofGeophysics and Space Physics, 19, págs. 450-468.Daley, R., 1991: Atmospheric Data Analysis. Cambridge University Press, Cambridge.Danard, M., 1985: On the use of satellite estimates of precipitation in initial analyses for numerical weather pre­

diction. Atmosphere-Ocean, 23, págs. 23-42.Deardorff, J. W., 1978: Efficient prediction of ground surface temperature and moisture with inclusion of a layer

ofvegetation. Joumal ofGeophysical Research, 83, págs. 1889-1903.Deaven, D. G., 1976: A solution for boundary problems in isentropic coordinate models. Joumal of the

Atmospheric Sciences, 33, págs. 1702-1713.Dickinson, R. E. YD. 1. Williamson, 1972: Free oscillations of a discrete stratified fluid with application to nume­

rical weather prediction. Joumal ofthe Atmospheric Sciences, 29, págs. 623-640.Dickinson, R. E., A. Henderson-Sellers, P. J. Kennedy y M. F. Wilson, 1986: Biosphere-atmosphere transfer sche­

me (BATS) for the NCAR Community Climate Model. NCAR Technical Note, NCAR/TN-275.Dixon, R., 1969: Orthogonal polynomials as a basis for objective analysis. Meteorological Office, Scientific Paper

No. 30. H.M.S.O., Londres.Eliassen, A., 1954: Provisional report on calculation of spatial covariance and auto-correlation of the pressure

field. Report No. S, Videnskaps-Academiets Institutt for Vaer-Og Klimaforskning.Eliassen, A. y E. Raustein, 1968: A numerical integration experiment with model atmosphere based on

isentropic coordinates. Meteorologiske Annaler, 5, págs. 45-63.Errico, R. M., 1989: Theory and application of nonlinear normal mode initialization. NCAR Technical Note,

NCAR/TN-344+lA.European Centre for Medium Range Weather Forecasts, 1978: Seminars 1978: The interpretation and use of large­

scale numerical forecast products.European Centre for Medium Range Weather Forecasts, 1985: Proceedings ofthe workshop on cloud cover paramete­

rization in numerical models, 26-28 de noviembre de 1984.European Centre for Medium Range Weather Forecasts, 1988: Proceedings ofthe workshop on parameterization of

{luxes over land surface, 24-28 de octubre de 1988.

I1I.28 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Eyre, J. R. Y A. C. Lorenc, 1989: Direct use of satellite sounding radiances in numerical weather prediction.Meteorological Magazine, 118, págs. 13-16.

Fillion, 1. y C. Temperton, 1989: Variational implicit normal mode initialization. Monthly Weather Review, 117,págs. 2219-2229.

Fillion, L., 1991: Variational implicit normal mode initialization on the sphere. Monthly Weather Review, 119,págs. 562-631.

Flattery, T. W., 1971: Spectral models for global analysis and forecasting. Technical Report No. 242, Air WeatherService, U.S. Air Force, págs. 42-54.

Fouquart, Y., 1988: Radiative transfer in c1imate models: In: Physically-based Modelling and Simulation of Climateand Climatic Change, Part 1 (M. E. Schlesinger, ed.). Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.

Fritsch, J. M. Y C. F. ChappelI, 1980: Numerical prediction of convectively driven pressure systems, Part 1:Convective parameterization. Journal ofthe Atmospheric Sciences, 37, págs. 1722-1733.

Gandin,1. S., 1963: Objective Analysis ofMeteorological Fields. Gidrometeoizdat, Leningrado.Gandin, 1. S., 1969: Objective analysis. Lectures on numerical short-range weather prediction. WMO Regional

Training Seminar, Moscow, 1965. Gidrometeoizdat, Leningrado, págs. 633-677.Garand, L., 1983: Sorne improvements and eomplements to the IR emissivity algorithm inc1uding a paremetri­

zation of the absorption in the continuum region. Journal of the Atmospheric Sciences, 40, págs.230-244.

Garrat, J. R., 1992: The Atmospheric Boundary Layer. Cambridge University Press, Cambridge (En prensa).Geleyn, J. F. YA. Hollingsworth, 1979: An economical analytical method for the computation of the interaction

between scattering and line absorption of radiation. Contributions to Atmospheric Physics, 50, págs.1-16.

Glahn, H. R., 1964: An application of adaptive logic to meteorological prediction. Journal ofApplied Meteorology,3, págs. 718-725.

Glahn, H. R.,1968: Canonical eorrelation and its relationship to discriminant analysis and multiple regression.Journal ofthe Atmospheric Sciences, 25, págs. 23-31.

Glahn, H. R. Y D. A. Lowry, 1972: The use of model output statistics (MOS) in objective weather forecasting.Journal ofApplied Meteorology, 11, págs. 1203-1211.

Glahn, H. R., A. H. Murphy, 1. J. Wilson y J. S. Jensenius, Jr., 1991: Lectures on the interpretation of NWP products interms oflocal weather phenomena and their verification. Cursillo de fonnación de la OMM, OMM/TD Nº 421.

Golding, B. W., 1984: The Meteorological Office mesoscale model: its current status. Meteorological Magazine, 113,págs. 289-302.

Golding, B. W., 1987: The U.K. Meteorological Office mesoscale model. Boundary Layer Meteorology, 41, págs.97-108.

Golding, B. W., 1990: The Meteorological Office mesoscale model. Meteorological Magazine, 119, págs. 81-86.Harshvardhan, 1991: Atmospheric radiation. Review ofGeophysics, Suplemento del volumen 29, págs. 56-58.Hicks, B. B., G. D. Hess y M. 1. Wesley, 1979: Analysis of flux-profile relationships aboye talI vegetation: An a1ter-

native view. Quarterly Joumal ofthe Royal Meteorological Society, lOS, págs. 1074-1077.HolIet, S. R., 1975: Three-dimensional spatial correlations of PE forecast errQrs. M.S. Thesis, Department of

Meteorology, McGill University, Montreal.Holt, T. y S. Raman, 1988: A review and comparative evaluation of mu1tilevel boundary layer parameteorizations

for the first-order and turbulent kinetic energy c10sure schemes. Review of Geophysics, 26,págs. 761-780.

Hoskins, B. J. y A. J. Simmons, 1975: A mu1ti-layer spectral model and semi-implicit method. Quarterly Journal ofthe Royal Meteorological Society, 101, págs. 637-655.

Houghton, D. y W. M. Washington, 1969: On global initialization of the primitive equations, Part 1. Journal ofApplied Meteorology, 8, págs. 726-737.

Houghton, D., D. G. Baumhefner y W. M. Washington, 1971: On global initialization of primitive equations, PartI1: The divergent component of the horizontal wind. Joumal of Applied Meteorology, lO,págs. 626-634.

Hovermale, J. B, D. G. Marks y S. H. Scolnik, 1977: Operational analysis and prediction with the movable finemesh system at the National Meteorological Centre. Proceedings ofthe seventh technical exchange con­ference, El Paso, Atmospheric Science Laboratory, White Sands, New Mexico.

James, 1. N., 1990: Order and ehaos up in the airo Nature, Vol. 348, No. 6299, págs. 283-284.Kasahara, A. y W. M. Washington, 1967: NCAR global general circulation model of the atmosphere. Monthly

Weather Review 95, págs. 384-402.Kasahara, A., 1974: Various vertical coordinate systems used for numerical weather prediction. Monthly Weather

Review, 102, págs. 509-522.Kessler, E., 1969: On the distribution and continuity of water substance in atmospheric circulations.

Meteorological Monographs, 10, No. 32, American Meteorological Society, Boston.Kiselnikova, V. Z., E. M. Pekelis, D. Ya. Pressman, N. F. Ve1tishchev y A. A. Zhelnin, 1987: Development of mesos­

cale models for weather elements prediction. WMO, PSMP Report Series No. 23.Klein, W. H., 1969: The computer's role in weather forecasting. Weatherwise, 22, págs. 195-218.Kreitzberg, C. W. y D. J. Perkey, 1976: Release of potential instability, Part 1: A sequential plume model within a

hydroststic primitive equation model. Journal ofthe Atmospheric Sciences, 33, págs. 456-475.

(

(

CAPíTULO 3 III.29

Krishnamurti, T. N.,]. Xue, H. S. Bedi, K. Ingles y D. Ocsterhof, 1991: Physical initialization for numerical wea­ther prediction over the tropics. Tellus, 43 A-B, págs. 53-8I.

Kuo, H. L., 1965: On formation and intensification of tropical cyclones through latent heat release by cumulusconvection. Toumal ofthe Atmospheric Scíences, 22, págs. 40-63.

Kuo, H. L., 1974: Further studies of the parameterization of the influence of cumulus convection on large-scaleflow. Toumal ofthe Atmospheric Scíences, 31, págs. 1232-1240.

Kurihara, V., 1965: On the use of implicit and iterative methods for the time integration of the wave equation.Monthly Weather Review, 93, págs. 33-46.

Kwizak, M. y A.]. Robert, 1971: A semi-implicit scheme for grid point atmospheric models of the primitive equa­tions. Monthly Weather Review, 99, 32-36.

Lilly, D. K., 1965: On the computational stability of numerical solutions of time-dependent nonlinear geophy­sical fluid dynamics problems. Monthly Weather Review, 93, págs. 11-26.

Lin, V. L., R. D. Farley y H. D. Orville, 1983: Bulk parameterization of the snow field in a cloud model. Toumal ofClimate and Applied Meteorology, 22, págs. 1065-1092.

Lorenc, A. c., 1981: A global three-dimensional multivariate statistical interpolation scheme. Monthly WeatherReview, 109, págs. 701-72I.

Lorenz, E. N., 1969: The predictability of a flow which possesses many scales of motion. Tellus, 21, págs. 289-307.Lorenz, E. N., 1986: Atmospheric predictability: do we have a mathematical theory? Extended abstracts ofpapers

ofthe intemational symposium on short- and medium-range numerical weather prediction, OMM/IVGG,4-8 de agosto de 1986, Tokyo, OMM/TD-N2 114, págs. 539-54I.

Machenhauer, B., 1977: On the dynamics of gravity oscillations in a shallow water model with application tonormal mode initialization. Contributions to Atmospheric Physics, 50, págs. 253-27I.

Machenhauer, B., 1983: Fundamentals of nonlinear normal mode initialization. The interaction between objec­tive analysis and initialization (R. Daley, ]. Derome y D. Williamson, eds.), NCAR Nota TécnicaNCAR/TN-204+PROC.

Marchuk, G. 1., 1964: A new approach to the numerical solution of differential equations of atmospheric pro­cesses. Nota Técnica NQ 66, OMM-N2 162, TP. 79, págs. 212-226.

Marks, D. G. Y R. V. ]ones, 1977: An operational analysis scheme on isentropic surfaces. Proceedings ofthe thirdAMS conference on numerical weather prediction, Omaha, Nebraska, págs. 192-202.

McBean, G. A., K. Bernhardt, S. Bodin, Z. Litynska, A. P. van Ulden y]. C. Wyngaard, with contribution from B.R. Kerman,]. D. Reid, Z. Serbjan,]. L. Wolmsley y G. A. McBean (ed.) 1979: The planetary boundarylayer. OMM, Nota Técnica NQ 165, OMM-N2 530.

McFarlane, N. A., 1987: The effects of orographical1y excited gravity wave drag on the general circulation of thelower stratosphere and troposphere. Joumal ofthe Atmospheric Scíences, 44, págs. 1775-1800.

Merilees, P. E., 1975: The effect of grid resolution on the instability of a simple baroclinic modelo Monthly WeatherReview, 103, págs. 101-104.

Merilees, P. E., 1976: The equations of motion in spectral formo Toumal of the Atmospheric Scíences, 25, págs.736-743.

Mesinger, F. yA. Arakawa, 1976: Numerical methods used in atmospheric models. WMO/GARP Publications Series,Vol. 1.

Mesinger, F., 1984: A blocking technique for mountains in atmosphere models. Rivista di Meteorologia Aeronautica,44, págs. 195-202.

Mesinger, F., Z. 1. ]anjic, S. Nickovic, D. Gavrilov y D. G. Deaven, 1988: The step-mountain co-ordinate model:Description and performance for cases of Alpine lee cyclogenesis and for a case of an Appalachianredevelopment. Monthly Weather Review, 116, págs. 1493-1518.

Miller, R. G., 1962: Statistical prediction by discriminant analysis. Meteorological Monographs, 4,25.Miller, R. G., 1964: Regression estimation of event probabilities. Technical Report No. J, Contract CWG-I0704, The

Travellers Research Centre, lnc., Hartford, Connecticut.Miller, R. G. Y T. N. Palmer, 1987: Orographic gravity-wave drag: lts parameterization and influence in general

circulation and numerical weather prediction models. Seminar on observation, theory and modelling oforographic effects, ECMWF, 15-19 de septiembre de 1986, Vol.1, págs. 283-333.

Miyakoda, K. y R. W. Mayer, 1968: Method of initialization for dynamic weather forecasting. Tellus, 20,págs. 115-128.

Mokhov, 1. 1. YY. K. Petukhov, 1988: Cloudiness radiation interaction in the general círculation models, weather pre­diction and climate. Soviet Cloudiness and Radiation Climatology Programme. Moscow.

Monin, A. S. y A. M. Obukhov, 1953: Dimensionless characteristics of turbulence in the atmospheric surfacelayer. Doklady Akademii Nauk SSSR, 93, págs. 223-226.

Monin, A. S. yA. M. Obukhov, 1954: Fundamentallaws of turbulent exchange in the atmospheric surface layer.Trudy, Geofizicheskii Jnstitut, Akademiia Nauk SSSR, No. 24 (151), págs. 163-187.

Morcrette, ]. ]. y X. Fouquart, 1986: The overlapping of cloud layer in short-wave radiation parameterízations.Toumal ofthe Atmospheric Scíences, 43, págs. 321-328.

Morcrette,].]., 1990: lmpact of changes to the radíation transfer parameterizations plus cloud optical propertiesin the ECMWF model. Monthly Weather Review, 118, págs. 847-873.

Ninomiya, K. y K. Kurihara, 1987: Forecast experiment in a long-lived mesoscale convective system in Baiu fron­tal zone. Toumal ofthe Meteorological Socíety ofTapan, 65, págs. 885-889.

m.30 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Nitta, T. y]. B. Hovermale, 1969: A technique of objective analysis and initialization for the primitive forecastequations. Monthly Weather Review, 97, págs. 652-658.

Oke T. R., 1978: Boundary Layer Climates. Methuen and Co. Ud., Londres.Organización Meteorológica Mundial/Consejo Internacional de Uniones Científicas, 1972: Parameterization of

sub-grid-scale processes. Programa de la Investigación de la Atmósfera Global, Series N2 8.Organización Meteorológica Mundial/Consejo Internacional de Uniones Científicas, 1984: The intercomparison

of radiation codes in climate models (ICRCCM). Informe de la reunión, 15-18 de agosto de 1984,Frascati, WCRP-93, OMM/TD-N2 28.

Organización Meteorológica Mundial, 1986: Manual del Sistema Mundial de Telecomunicanes, OMM-N2 386.Organización Meteorológica Mundial, 1988: Workshop on systematic errors in models ofthe atmosphere, 19-23 de

septiembre de 1988, Toronto, CCA/SCC Informe N2 12, OMM/TD-N2 273.Organización Meteorológica Mundial, 1990: Preprints of the intemational symposium on assimilation ofobservations

in meteorology and oceanography, 9-13 de julio de 1990, Clermont-Ferrand.Organización Meteorológica Mundial, 1990: Radiation and climate: Intercomparison of radiation codes in cli­

mate models (ICRCCM). Report ofthe Workshop, 15-17 de agosto de 1988, París, WCRP-39, OMM/TD-N2 371.

Organización Meteorológica Mundial, 1991: Numerical weather prediction progress report for 1990. Technicaldocument, Programa de Investitación y Desarrollo, NWPP Report Series, N2 17, OMM/TD-N2 403.

Organización Meteorológica Mundial, 1992: Manual del Sistema Mundial de Proceso de Datos,OMM-N2 485.Organización Meteorológica Mundial, 1992: 1991 WWW Technical Progress Report on the Global Data-Processing

System. GDPS TP Report Series, No. 1, OMM/TD-N2 491.Orlanski, L., 1975: A rationale subdivision of scales for atmospheric processes. Bulletin of the American

Meteorological Society, 56, págs. 520-527.Orszag, S. A., 1970: Transform method for the calculation of vector-coupled sums: Application to the spectral

form of the vorticity equation. Toumal ofthe Atmospheric Sciences, 27, págs. 890-895.Orszag, S. A., 1972: Comparison of pseudospectral and spectral approximations. Studies in Applied Mathematics,

51, págs. 253-259.Pailleux,]., 1989: Design of a variational analysis: Organization and sáentific points. Nota Técnica del CEPMMP NQ 50.Palmer, T. N., G. J. Shutt y R. Swinbank, 1986: Alleviation of a systematic westerly bias in general circulation and

numerical weather prediction models through an orographic gravity wave drag parameterization.Quarterly Toumal ofthe Royal Meteorological Society, 112, págs. 101-1039.

Panofsky, H. A., 1949: Objective weather map analysis. Toumal ofMeteorology, 6, págs. 386-392.Parrish, D. F. YJ. C. Derber, 1991: The National Meteorological Centre's spectral statistical interpolation analysis

system. NMC Office Note No. 379, Washington, D.C.Perkey, D. J., 1976: A description and preliminary results from a fine-mesh model for forecasting quantitative pre­

cipitation. Monthly Weather Review, 104, págs. 1513-1526.Phillips, N. A., 1957: A coordinate system having sorne special advantage for numerical forecasting. Toumal of

Meteorology, 14, págs. 184-185.Phillips, N. A., 1959: An example of nonlinear computational instability. In: The Atmosphere and the Sea in Motion

(B. Bolin, ed.), Rockefeller Press, Nueva York.Phillips, N. A., 1960: On the problem of initial data for the primitive equations. Tellus, 12, págs. 121-126.Phillips, N. A., 1977: Variational analysis in pressure coordinates. Office Note 134, National Meteorogical Centre,

Washington D.C.Puri, K. y].]. Miller, 1990: The use of satellite data in the specification of convective heating for diabatic initialization

and moisture adjustment in numerical prediction models. Monthly Weather Review, 118, págs. 67-93.Ritchie, H., 1987: Semi-Lagrangian advection on a Gaussian grid. Monthly Weather Review, 115, págs. 608-619.Ritter, B. y]. F. Geleyn,1992: A comprehensive radiation scheme for numerical weather prediction models with

potential applications in climate simulations. Monthly Weather Review, 120, págs. 303-325.Robert, A., 1981: A stable numerical integration scheme for the primitive meteorological equations. Atmosphere­

Ocean, 19, págs. 35-46.Robert, A., T. L. Yee y H. Ritchie, 1985: A semi-Lagrangian and semi-implicit numerical integration scheme for

multilevel atmospheric models. Monthly Weather Review, lB, págs. 388-394.Rutledge, S. A. y P. V. Hobbs, 1983: Mesoscale and microscale structure and organization of clouds and precipi­

tation in mid-latitude cyclones. VIII: A model for the "seeder-feeder" process in warm-frontalrainbands. Toumal ofthe Atmospheric Sciences, 40, págs. 1185-1206.

Salmon, E. M. Y T. T. Warner, 1986: Short-term numerical precipitation forecasts initialized using a diagnoseddivergent-wind component. Monthly Weather Review, 114, págs. 2122-2132.

Sasaki, Y., 1970: Sorne basic formalism in numerical variational analysis. Monthly Weather Review, 98, págs.875-883.

Schlatter, T. W. y G. W. Branstator, 1979: Estimation of errors in Nimbus-6 temperature profiles and their spatialcorrelation. Monthly Weather Review., 107, págs. 1402-1413.

Segami, A. y V. Tatsumi, 1989: Operational mesoscale weather prediction with Japan spectral model. Toumal ofthe Meteorological Society ofTapan, 67, págs. 907-924.

Sergeev, B. N., 1983: Numerical modelling of atmospheric front and associated clouds and precipitation.Meteorologiya i Gidrologiya, No. 4, págs. 21-29.

('

(

(

(

CAPÍTULO 3 III.31

Shuman, F. G Y J. B. Hovermale, 1968: An operational six-Iayer primitive equations model. ¡oumal of AppliedMeteorology, 7, págs. 525-547.

Smagorinsky, J., 1956: On the inclusion of moist adiabatic processes in numerical prediction models. Berichte desDeutschen Wetterdienstes, 5, págs. 82-90.

Smagorinsky, J., S. Manabe y J. L. Holloway, 1965: Numerical results from a nine-Ievel general circulation modelof the atmosphere. Monthly Weather Review, 93, págs. 727-768.

Soderman, D. y L. Winberg, 1980: Conversion of grid-point data into meteorological maps with a mini-compu­ter system. OMM, Informe de planificación de la VMM NJl 37.

Sorbjan, Z., 1989: Structure ofAtmospheric Boundary Layer. Prentice-Hall, Englewood Cliffs.Stephens, G. L., 1984: The parameterization of radiation for numerical weather prediction and climate models.

Monthly Weather Review, 112, págs. 826-867.Stephens, J. J., 1970: Variational initialization with the balance equation. ¡oumal of Applied Meteorology, 9,

págs. 732-739.Stull, R. B., 1988: An Introduction to Boundary Layer Meteorology. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht.Sugi, M., 1986: Dynamic normal mode initialization. [oumal ofthe Meteorological Society ofJapan, Ser. 11, Vol. 64,

págs. 623-636.Sundqvist, H., 1978: A parameterization scheme for non-convective condensation including prediction of cloud

water contento Quarterly ¡oumal ofthe Royal Meteorological Society, 104, págs. 677-690.Talagrand, O. y R. Courtier, 1987: Variational assimilation of meteorological observations with the adjoint vorticity equa­

tion, Part 1: Theory. Quarterly¡oumal ofthe Royal Meteorological Society, 113, págs. 1313-1328.Tanguay, M., A. Robert y R. Laprise, 1990: A semi-implicit semi-Lagrangian fully compressible regional forecast

model. Monthly Weather Review, 118, págs. 1970-1980.Tarbell, T. c., T. T. Wamer y R. A. Anthes, 1981: An example of the initialization of the divergent wind component in a

mesoscale model. Monthly Weather Review, 109, págs. 77-95.Temperton c., 1976: Dynamic initialization for barotropic and multilevel models. Quarterly ¡oumal ofthe Royal

Meteorological Society, 102, págs. 297-311.Temperton, c., 1988: Implicit normal mode initialization. Monthly Weather Review, 116, págs. 1013-1031.Thiebaux, J. y M. Pedder, 1987: Spatial Objective Analysis. Academic Press, New York.Tiedtke, M., W. A. Heckley y J. Slingo, 1988: Tropical forecasting at ECMWF: The influence of physical parame­

terization of the mean structure of forecasts and analyses. Quarterly ¡oumal ofthe Royal MeteorologicalSociety, 114, págs. 639-664.

Tripoli, G. ]. Y W. R. Cotton, 1982: The Colorado State University three-dimensional cloud/mesoscale model­1982, Part 1: General theoretical framework and sensitivity experiments. [oumal des RecherchesAtmosphériques, 16, págs. 185-219.

Turpeinen, O. M., L. Garand, R. Benoit y M. Roch, 1990: Diabatic initialization of the Canadian regional finite­element (RFE) model using satellite data, Part 1: Methodology and application to a winter storm.Monthly Weather Review, 118, págs. 1381-1395.

Uccellini, L. W., D. R. Johnson y R. E. Schlesinger, 1977: An isentropic and sigma coordinate hybrid numerical model.Isentropic numerical models - Results on model development for zonally averaged and secondary circu­lation. Report to the National Science Foundation, University of Wisconsin, Madison, Wisconsin,págs. 177-254.

Veltishchev, N. E, A. A. Zhelnin, V. Z. Kiselnikova, Y. M. Pekelis y D. Ja. Pressman, 1982: Mesoscale weather fore­casting. Meteorologiya i Gidrologiya, No. 4, págs. 5-15.

Veltishcheva, N. S. y V. O. Iljin, 1989: Numerical temperature and precipitation prediction over the fine-meshwith incorporation of urban effect. Meteorologiya i Gidrologiya, No. 2, págs. 21-30.

Wang, W. y T. T. Warner,1988: Use of four-dimensional data assimilation by Newtonian relaxation and latent-heatforcing to improve a mesoscale-model precipitation forecast. Monthly Weather Review, 116, págs.2593-2613.

Washington, W. y D. L. Williamson, 1977: A description of the NCAR global circulation models. Methods inComparative Physics No. 17: General circulation models ofthe atmosphere, Academic Press, Nueva York.

Werden, W., 1988: The diabatic ECMWF normal mode initialization scheme. Beitriige zur Physik der Atmosphiire,61, págs. 274-302.

Wetzel, R. J. y].-T. Chang, 1987: Concerning the relationship between evapotranspiration and soil moisture.[oumal ofClimate and Applied Meteorology, 26, págs. 18-27.

Wright, B. ]. Y B. W. Golding, 1990: The interactive mesoscale initialization. Meteorological Magazine, 119,págs. 234-244.

Wyngaard, ]. c., 1985: Structure of the planetary boundary layer and implications for its modelling. ¡oumal ofClimate and Applied Meteorology, 24, págs. 1113-1142.

Yamada, T. y G. L. Mellor, 1975: A simulation of the Wangara atmospheric boundary layer data. [oumal of theAtmospheric Sciences, 32, págs. 2309-2329.

Yamada, T., 1983: Simulations of nocturnal drainage flows by a q-1 turbulence closure model. ¡oumal ofthe AtmosphericSciences, 40, págs. 91-106.

Edición de 1993, Sup!. N° 4 (VIII.2001)

I1I.32 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

ANEXO 3.A

DIRECTRICES QUE REQUIEREN ADOPCIÓN DE MEDIDAS PARA MINIMIZAR LOS EFECTOSDE LA PÉRDIDA DE OBSERVACIONES SOBRE EL FUNCIONAMIENTO DEL SMPD

(

1. Las directrices están basadas en la experiencia obtenida con la interrupción del sistema OMEGA ylas medidas adoptadas para garantizar la transición al año 2000. Las medidas propuestas abordan las diversasfases en que pueden dividirse esos problemas.2. Si bien las directrices se centran en la pérdida de observaciones, podrían aplicarse también a maxi­mizar los efectos de los cambios positivos introducidos en el SMO. Esas situaciones podrían presentarse comoparte de un programa planificado de cambios, como es el caso de las observaciones previstas, datos de períodosespeciales de observación, o la introducción de una nueva plataforma de observación. También existe la necesi­dad de coordinación de la información en esas situaciones para permitir que el sistema de proceso de datos puedadar cuenta de esas nuevas observaciones y aprovecharlas al máximo.

Alertas

3. El cambio en los sistemas de observación podría conocerse con antelación, o podría no estar plani-ficado.Cambios previstos:

a) los operadores deberían notificar a la OMM siguiendo los procedimientos actualizados cuandoéstos estén especificados;

b) de lo contrario, debería brindarse información ofreciendo la debida notificación por medios (como:i) notificación oficial del Secretario General a los SMHN;ii) notificación por conducto de las comisiones técnicas, en particular la CSB y la CIMO;iii) recurrir a grupos de especialistas establecidos para tipos de observación particulares

(por ej., sondeos por satélite);iv) un grupo de intercambio noticias por correo electrónico para los usuarios de los datos.

Cambios no previstos:a) los centros principales deberían mantener procedimientos fiables de vigilancia que permitan

detectar cualquier problema;b) los CRT deberían detectar todos los problemas de comunicaciones que restrinjan el flujo de

datos;e) los centros principales deberían alertar a las fuentes de datos (en caso necesario) por conducto

de los puntos de contacto designados (como, por ej., el Coordinador Técnico del grupo deexpertos AMDAR). La Secretaría de la OMM podría contribuir a identificar los puntos de con­tacto correspondientes.

4. Debería ser posible detectar problemas de los sistemas de control de la cantidad y calidad estableci­dos en el seno de la CSB. Si bien en muchos centros se lleva a cabo el control de los datos, los centros principalesresponsables de tipos específicos de observaciones deberían alertar a los operadores y a la comunidad de usuariosacerca de los problemas que podrían presentarse, en particular si la pérdida obedece a una variación de la cali­dad y nO a la pérdida de las observaciones propiamente dichas. (Esos cambios pueden obedecer a cambios en lacalibración de los instrumentos de los satélites que podrían no ser evidentes para todos los usuarios.) Por lo que (respecta a los SMHN, esa alerta podría encaminarse por conducto de los puntos de contacto designados. La redeXÍstente de coordinadores del control de la calidad de los datos no ha sido establecida con esos fines, pero podríaprestarse a ello. Es necesario proceder a actualizaciones periódicas de la red.

Evaluación del problema

s. Con el propósito de evaluar el problema:a) definir la índole del problema;

i) recoger información oficial de las entidades operadoras;ii) obtener asesoramiento de expertos técnicos correspondientes, tanto de la CSB como de

otras Comisiones;b) obtener información sobre el ámbito del problema y el escalonamiento de las modificaciones

previstas;i) determinar los usuarios y programas que podrían verse afectados;ii) delimitar el ámbito geográfico;iii) especificar la duración del problema (si fuese temporal);

e) evaluar el posible impacto para diferentes tipos de usuarios;i) PNT;ii) uso general de las observaciones en las operaciones de los SMHN tales como servicios de

predicción, climáticos o marítimos;iii) otros programas de la OMM, especialmente SMOC, hidrología, VAG;iv) otros compromisos de la OMM como, por ej., la Oficina de Coordinación de los Asuntos

Humanitarios (OCHA), SMOC, IPCC, Protocolo de Montreal.

Edición de 1993, Supl. N2 4 (VIII.2DD1)

(

CAPíTULO 3 III.33

6. El sistema de la OMM debería cumplir la función de defensor de los intereses de todos sus Miembrosy usuarios y tomar en cuenta las sensibilidades de los SMHN y los programas en cuanto a la pérdida de datos.7. Por lo que respecta a la PNT, los efectos pueden estar basados en análisis de estudios previos sobrelas repercusiones de las observaciones y el trabajo de organizaciones como NAOS, COSNA, y EUCOS, el GAAP dela CSB sobre Sistemas de observación integrados y el Equipo de expertos del GAAP sobre SPDP. Estos estudiospueden servir de base para realizar una extrapolación del problema de observación actual.8. La evaluación del problema requiere realizar un esfuerzo colectivo. Con todo, cabe señalar que lasmedidas podrían ser iniciadas y coordinadas por los presidentes de los GAAP sobre el Sistema de observaciónintegrado o el Sistema de proceso de datos y de predicción; asimismo, si el problema estuviese limitado a una odos Regiones, ello podría recaer en los presidentes de los grupos de trabajo sobre planificación y ejecución de laVigilancia Meteorológica Mundial de las Asociaciones Regionales correspondientes.

Prevenir los problemas en la medida de lo posible9. Por ejemplo, presentar propuestas a los proveedores de datos a fin de influir en las decisiones.10. Las evaluaciones de expertos y de efectos representativos proporcionan una base oficial para esaspropuestas. Si bien esa estrategia no tuvo éxito en el caso del sistema OMEGA, se la utiliza para preservar las fre­cuencias de microondas atribuidas para fines meteorológicos y de teledetección. Puede ser empleada tambiénpara formular propuestas a los SMHN sobre el cierre previsto de estaciones de observación particularmentevaliosas, mediante la:

a) difusión de información para destacar los efectos de la pérdida de observaciones;b) formación de alianzas con otros usuarios afectados (por ejemplo, radioastronomía en el caso

de las frecuencias de microondas).Sería conveniente que esas tareas corran a cargo de la Secretaría.

Investigar estrategias de mitigación

11. Lo que significa:a) preservar el máximo posible de componentes de la observación, por ej., en el caso del sistema

OMEGA, la OMM preconizó la continuación de los sondeos de temperatura y humedad,incluso si no era posible realizar observaciones de los vientos;

b) asistir en la implantación de sistemas de reemplazo, por ej., en el caso de los sondeos de laNOAA-ll, un grupo extraoficial colaboró mediante correo electrónico con NOAA/NESDIS parafacilitar la adopción del nuevo tipo de mensajes para los sondeos de la NOAA-15 mediante ladecodificación y la comprobación de los mensajes, comunicaciones sobre errores e intercambiode información entre todos los usuarios. El proceso contó con el apoyo de NESDIS, quedemostró una actitud sensible y brindó provechosa ayuda;

e) empleo de fuentes alternativas de datos, esto podría ser una estrategia a más largo plazo como enel futuro SMO mixto, pero podría haber posibilidades a corto plazo tales como el empleo de losperfiles ascendentes y descendentes de AMDAR para los vuelos de radiosondas. La CSB puedebrindar ayuda proporcionando información y capacitación sobre esas posibilidades;

d) establecer sistemas de respaldo (por ej., satélites);e) incluir redundancia en el SMO: esto podría ser también una estrategia a más largo plazo en el

futuro SMO mixto.La responsabilidad de esta tarea debe asumirla la CSB.

Descubrir y asignar recursos con vista a aminorar el problema12. Esto podría ir desde la financiación para tipos específicos de observaciones hasta el reposi­cionamiento de los satélites de reserva. Las exposiciones del impacto mencionadas más arriba pueden emplearsepara determinar prioridades para la asignación de fondos. Otros criterios podrían incluir los siguientes:

a) eficacia para reducir el problema;b) fiabilidad;e) cumplimiento de los requisitos funcionales (por ejemplo, alcanzar 5 hPa en el caso e las

radiosondas ROAS);d) calidad (por ej., atendiendo a la evaluación mediante las observaciones de los centros

principales);e) continuidad a largo plazo (especialmente en el caso del SMOC);f) compatibilidad con múltiples programas;g) características singulares.

La responsabilidad de esta tarea deben asumirla los Miembros.

Seguimiento del problema13. Lo que incluye:

a) evaluar la amplitud del problema y comparación con las proyecciones;b) perfeccionar y adaptar las respuestas en la medida de lo posible.

Edición de 1993, Sup!. N° 4 (VIII.2001)

111.34 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Examen posterior al suceso14. Una vez terminado el suceso se procederá a un examen para registrar las experiencias obtenidas ydocumentar los procedimientos para sucesos futuros.La responsabilidad de esta tarea debe asumirla la CSB.

Aspectos administrativos15. Este segundo punto fue acompañado de éxito en el caso de la terminación del sistema OMEGA.El equipo formuló recomendaciones para reducir el problema y asignar prioridades para la utilización de los fon­dos disponibles para la instalación de radiosondas alternativas (GPS), por ejemplo:

a) recurrir a los grupos oficiales y extraoficiales existentes de la CSB y la OMM en general (CIMa,CCA, CC1)¡

b) si el problema fuese de gran magnitud, establecer un equipo de tareas para analizar elproblema, compartir la información existente y preparar asesoramiento de expertos.

Edición de 1993, SupI. N2 4 (VIII.2001)

(

(

(

(

4.1.24.1.2.1

4.24.2.1

CAPÍTULO 4

MÉTODOS UTILIZADOS EN EL MANUAL DE PROCESO DE DATOSPARA EL ANÁLISIS Y LA PREDICCIÓN

4.1 Utilización de análisis y predicciones codificados4.1.1 Claves de análisis de la OMM

Para codificar los diversos tipos de datos, análisis y predicciones meteorológicas se pueden utilizar cua­tro claves de la OMM, que se describen con detalle en el Volumen I del Manual de Claves, OMM-N° 306, a saber:

a) FM 45-IV IAC - Análisis que sirve para la codificación manual de los análisis y predicciones de super­ficie y en altitud mediante la localización de distintos elementos tales como los centros de presión,los frentes, las isobaras, los contornos de altitud, los vientos, las ondas de tropopausa, etc. Esta claveya no se utiliza mucho en las operaciones meteorológicas;

b) FM 46-IV IAC FLEET - Análisis en forma abreviada diseñado para la utilización en las operacionesmarinas como forma de comunicación de los análisis y predicciones de los sistemas de presión anivel del mar, los frentes, etc., así como las olas y las temperaturas en la superficie del mar. Estaclave es utilizada aún por algunos usuarios marinos;

e) FM 47-IX Ext GRID - Datos procesados en forma de valores reticulares, creada para utilizarla en el cifradomanual e informático del campo de datos meteorológicos en forma reticular. Sin embargo, por experien­da se sabe que la complejidad de esta clave es tal que su utilizadón manual es prácticamente imposible, loque ha desaconsejado su empleo en todos los centros, salvo los grandes centros automatizados de la VMM;

d) FM 49·IX Ext. GRAF - Datos procesados en forma de valores reticulares (clave abreviada) elaboradapara fomentar la utilización de la clave GRID en operaciones manuales, y en los pequeños centrosinformatizados (por ejemplo los CMN). La clave GRAF es una versión simplificada de la clave GRIDen la que cada boletín contiene datos sobre un parámetro a un nivelo superficie de presión. Parasimplificar la utilización de la clave GRAF se omiten en la versión abreviada la sección 2 (geometríareticular) y la sección 4 (sumas de verificación).

Utilización de claves de análisis de la OMM en las actividades de proceso de datosOPERACIONES MANUALESEn las Regiones de la OMM en las que los centros de funcionamiento manual son numerosos, se reco­

mienda el intercambio de análisis y predicciones meteorológicos, en la medida de lo posible utilizando la claveFM 49·IX Ext. GRAF. Algunos mapas tendrán que intercambiarse mediante facsímil analógico, por ejemplo, los análi­sis de superficie con datos representados, y mapas preparados para uso del sistema de pronósticos de área de la OACItendrán que intercambiarse mediante facsimil analógico. Para recibir análisis y wedicciones del exterior de la Región(por ejemplo de un CMN o de un CMR), puede ser necesario concertar acuerdos bilaterales o multilaterales con uncentro automatizado de la Región o exterior a ella, a fin de transformar estos productos reticulares en productosgráficos, según se explica en la sección 3.6.2.

4.1.2.2 OPERACIONES AUTOMATIZADAS

En las Regiones de la OMM en que predominan los centros automatizados, se recomienda que lamayoría de los análisis y pronósticos se intercambien mediante las claves GRID/GRAF. Los centros deben equipar­se con soportes físicos y lógicos para convertir productos reticulares en gráficos (véase la sección 3.6.2). Ciertosmapas, como los pronósticos destinados a la aviación, que no se pueden codificar ni intercambiar en forma de retí­culas pueden seguir intercambiándose en forma gráfica. Los requisitos para el intercambio de datos en formareticular dentro de cada Región de la OMM deben coordinarse a nivel regional, o por lo menos multilateral, conobjeto de evitar repeticiones superfluas de datos y una sobrecarga de los circuitos de telecomunicaciones.

Análisis manual de la estructura vertical de la atmósferaGeneralidadesEn esta sección se resumen los métodos manuales para el trazado y análisis de la estructura termodi­

námica y los hodógrafos para la cizalladura del viento, el trazado y análisis de las secciones verticales y el trazadode los cambios atmosféricos y de presión tanto en las regiones tropicales como extratropicales.

4.2.2 Trazado de diagramas termodinámicosLos datos utilizados para trazar diagramas termodinámicos se obtienen por medio de radiosondas, son­

das lanzadas desde aviones a gran altitud e informes de sondeos satelitales de temperatura vertical.En cada diagrama figuran el nombre y el indicativo de estación o las coordenadas geográficas, del punto,

así como la hora a la que se hizo el informe.La curva presión-temperatura debe trazarse siempre, uniéndose los puntos por rectas.La humedad debe representarse de preferencia mediante temperaturas del punto de rocío, aunque

IV.2 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

también se pueden indicar las temperaturas del termómetro húmedo. En la leyenda del mapa se debe indicar clara-mente que elemento se ha inscrito. Las temperaturas del punto de rocío (o temperatura del termómetro húmedo) pue- (-den unirse por medio de trazos de líneas rectas.

Si en un mismo diagrama se indican datos de varios sondeos, las curvas deben distinguirse una de otrautilizando símbolos distintos para los trazados de la temperatura y el punto de rocío (o temperatura del termómetrohúmedo) o también cuando se usa un sistema policromático, uniendo los puntos con líneas de distintos colores.

Puede incluirse en el diagrama, preferentemente en un recuadro, información complementaria, como lasaltitudes de determinados niveles, el espesor de capas de la atmósfera, los vientos, detalles de las nubes, etc.

Los Servicios Meteorológicos utilizan diversos tipos de mapas termodinámicos, entre ellos:a) diagramas T-log pjb) diagrama de Stüve o seudodiabáticoc) tefigramaj yd) diagrama oblicuo T-log p de Herlofson.Se encontrará información más detallada sobre las bases teóricas, la estructura y la utilización de estos dia­

gramas en Stüve (1927)j Berry, Bollay y Beers (1945)j Herlofson (1947)j Defrise (1948)j Saucier (1955) y Petterssen (1956).

4.2.3 Utilización de diagramas termodinámicos en la predicción

Se emplean diagramas termodinámicos en las predicción operativa para analizar la estabilidad de laatmósfera con el fin de predecir tormentas y otros tipos de condiciones meteorológicas extremas, analizar (y predecir)la altitud de las nubes bajas, la formación y disipación de nieblas y la temperatura máxima vespertina así como muchasotras condiciones relacionadas con la estructura vertical general de la temperatura y la humedad de la atmósfera.Puede encontrarse más información sobre la utilización de diagramas termodinámicos en el análisis y la predicción en (Berry, Bollay y Beers (1945).

4.2.4 Hodógrafos de la cizal1adura del viento

Los datos del viento derivados de observaciones hechas con globos piloto, radiosondas, etc., se puedenmarcar en un diagrama polar a fin de obtener cizalladuras del viento y otra información.

El diagrama consistente en una serie de círculos concéntricos equidistantes divididos en pausas devalores de la velocidad del viento. Desde el centro de los círculos se trazan radios, por lo general a intervalos de10 grados y numerados de 10° a 360°.

En el diagrama, el viento de cualquier altitud puede representarse por un punto que marca la intersec­ción del radio apropiado de la dirección con el círculo idóneo de la velocidad. La altitud de la observación debe ins­cribirse junto al punto expresada en decámetros en decenas de milibares, con la letra S para indicar una observaciónde superficie. Esta operación se lleva a cabo en sucesivas altitudes y los puntos representados se unen con una seriede líneas rectas. La curva así obtenida se denomina hodógrafo.

Si se inscriben en el mismo diagrama los datos de más de un sondeo, se deben distinguir uno de otro pormedio de símbolos diferentes para los trazados de los datos sobre el viento, o adicionalmente, cuando se utiliza un sis­tema policromático, uniendo los puntos con líneas de distintos colores.

En cada hodógrafo, el diagrama debe indicar la hora de observación, así como el nombre y el númeroindicativo o las coordenadas geográficas de la estación en que se han efectuado las observaciones.

La utilización del hodógrafo para el análisis y la predicción en una sola estación es examinada por Olivery Oliver (1945).

4.2.54.2.5.1

Secciones transversales verticalesGENERALIDADES

Las secciones transversales verticales de la atmósfera se realizan de dos formas principales:a) secciones transversales temporales, que se refieren a sondeos efectuados por encima de una estación única

durante cierto tiempo. En este caso, la base o abscisa del diagrama representa el tiempo en una esca­la lineal apropiada, y la ordenada corresponde a la altitud, de preferencia en una escala linealj

b) secciones transversales espaciales que se refieren a las condiciones reinantes en un plano vertical enun momento preciso. La base o abscisa del diagrama representa la distancia horizontal a la mismaescala o a una fracción simple o múltiple de la escala del mapa sinóptico de base utilizado. Laordenada representa la altitud, de preferencia a escala lineal.

(

4.2.5.2 SECCIONES TRANSVERSALES TEMPORALES

Para cada hora de observación se traza en el diagrama una línea en ángulo recto con la línea de base quecorta las líneas de altitud o de presión. En esta línea, denominada línea vertical para simplificar los datos se inscribenen cada nivel sobre el que hay datos de observación. Para aplicar técnicas de análisis detallados tal vez se necesite ungran número de parámetros derivados, como la temperatura potencial, la temperatura virtual y el volumen específicoen los diagramas de sección transversal.

4.2.5.3 SECCIONES TRANSVERSALES ESPACIALES

En cada estación en la que se dispone de datos de sondeo a lo largo de la línea determinada por la sec-ción, se traza una línea vertical en el diagrama en el lugar adecuado de la línea de base. A continuación, los datos de (observación se inscriben en el diagrama del mismo modo que en las secciones transversales temporales.

CAPÍTULO 4 IV.3

El análisis de los diagramas de sección transversal puede hacerse de diversas maneras. Puede compren­der la demarcación de las superficies frontales, las tropopausas o las zonas de nubes, y trazar una o más isopletas talescomo isotermas, isentropas o isotacas. En cada uno de los diagramas de sección transversal, la correspondiente leyen­da debe dar una explicación completa de los elementos incluidos en el análisis. En Saucier (l955) se puede hallar unaexposición más completa del análisis de la sección transversal.

4.2.6 Representación de las masas de aireEn esta Guía no se consideran la descripción de las masas de aire ni la técnica para representar esos en

los mapas sinópticos. Saucier (1955) y Patterssen (1956) proporcionan información sobre las clasificaciones de lasmasas de aire y su representación en los mapas sinópticos.

4.2.74.2.7.1

4.2.7.2

Representación de atmosféricosMODELO DE REPRESENTACIÓN

El modelo para representar los atmosféricos en mapas de superficie es:GGA¡

V

REGLAS PARA REPRESENTAR DISTINTOS ELEMENTOS

GG Hora de observaciónEste valor se describe como se transmite en el informe.

Ai Tasa de repetición de los atmosféricosEste elemento se indica por medio de líneas inclinadas añadidas al símbolo básico. La tablasiguiente indica el símbolo completo que se emplea para cada valor de Ai.

o 1 3 5 7 9

IA¡ (- ( f (?

7 7"Las dimensiones de los símbolos de Ai figuran en el diagrama siguiente:

La longitud recomendada para 2a es de 1 cm.

ai Distribución de los atmosféricosAunque este elemento no figura en el modelo, se emplea como sigue:Si ai se denota con cero, hay un punto de actividad aislado y el símbolo de Ai se inscribe de talforma que el punto inferior se encuentre en la posición dada.Si ai se denota con 4, los atmosféricos se manifiestan en la zona delimitada por las líneas que unenlos puntos sucesivos de posición indicados en el mensaje, y el símbolo de Ai se inscribe dentro deesa zona.Si ai se denota con 6, los atmosféricos se encuentran a lo largo de la línea que une los sucesivos gru­pos de posición y el símbolo de Ai se inscribe en el centro, a uno o ambos exremos de la línea.

4.2.84.2.8.1

Representación y análisis del estado de las olasMODELO DE REPRESENTACIÓN

Los procedimientos para representar los diversos elementos del estado de las olas se exponen en elApéndice HA del Volumen 1 del Manual del SMPD.

4.2.8.2 ISOPLETAS DE LA ALTURA DE LAS OLAS

Las isopletas de la altura de las olas deben trazarse a intervalos de un metro a múltiplos o submúltiplosde este valor, utilizando una línea continua para las olas marinas y una línea discontinua para las olas de mar de fondo.Las zonas de dirección indeterminada se indican con líneas punteadas, así .

4.2.8.3 MOVIMIENTO DE TRENES DE OLAS DOMINANTES

En los mapas se insertan flechas grandes de astil grueso para indicar la dirección de los trenes de olasmarinas predominantes. Las flechas grandes con astiles discontinuos sirven para señalar las direcciones en que se mue­ven los trenes de olas de mar de fondo.

lVA GUiA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

4.2.9 Mapas de variación de la presiónEn los gráficos que indican las variaciones de la presión cada tres horas, las isalobaras deben trazarse a

intervalos de un hectopascal; en los gráficos de 12 y 24 horas, los intervalos pueden ser de 5 hPa.Si se emplea un solo color, la línea de cambio cero debe ser más gruesa que las demás líneas, y las líneas

de valores negativos pueden ser de trazos.Si se adopta un sistema policromo, se recomienda usar el negro o púrpura para trazar la línea cero, el azul

para las líneas de cambio positivo y el rojo para las líneas indicadoras de cambio negativo.En ambos sistemas, los valores de las líneas de cambio se rotulan con claridad y van precedidos de la

señal positiva o negativa apropiada.Los centros de alta isobárica deben señalarse con el signo + y los centros de baja isobárica con el signo -.

Las posiciones anteriores de los centros, con su hora correspondiente a la hora UTC más próxima inscrita sobre el cen­tro, pueden estar conectadas por una flecha que apunte a la posidón del centro actual.

4.2.10 Mapas de la tropopausaSe propone que las isopletas que representan las líneas de nivel de la tropopausa se tracen con los

siguientes intervalos:a) Si se da la tropopausa en función de la altitud: 1000 m, pero con isopletas adicionales a interva­

los de 500 m cuando el espaciamiento es ancho o irregular;b) si se da la tropopausa en función de la presión: 50 hPa, pero con isopletas adicionales a interva­

los de 25 hPa cuando el espaciamiento es ancho o irregular.Aveces puede haber tropopausas a dos o más niveles en la misma zona del mapa, en cuyo caso hay que

trazar dos o más conjuntos de líneas secantes para tener una representación completa del campo de la tropopausa.

4.3 Métodos de análisis y predicción manuales en latitudes extratropicalesYa se ha analizado anteriormente la función de los ordenadores y del hombre. En esta sección se resu­

men las diversas técnicas utilizadas en la actualidad por el hombre en las actividades de análisis y prognosis. Losanálisis y predicciones realizados con métodos numéricos se obtienen fácilmente gracias a sistemas informáticos exis­tentes en centros o en fuentes externas, facilitados por facsímil, o mediante el uso de productos de clave GRID/GRAFprocedentes de otros centros. A medida que esos datos son más sofisticados y precisos hay un período de transicióndurante el cual muchos de los métodos tradicionales consagrados dan paso a nuevas técnicas en que los productosnuméricos desempeñan una función cada vez más importante. Por tanto, en estos párrafos se insiste en las nuevastécnicas manuales desarrolladas para obtener el mejor valor de los datos y los productos de cálculo de que se dispone.Se hará mención, sin duda, de los métodos tradicionales, pero si se necesitan más detalles sobre estos sistemas deberárecurrirse a los numerosos manuales clásicos sobre el tema. Esta sección se divide en dos partes principales:

a) técnicas manuales aplicadas en los análisis;b) la función humana en las técnicas de predicción modernas.

(

(

4.3.1 Técnicas manuales aplicadas en el análisisEl objetivo del análisis consiste en determinar y representar las variaciones de espacio y tiempo de pará­

metros meteorológicos importantes con objeto de facilitar la predicción de esos parámetros, es decir, de determinar­los en el futuro. Una característica fundamental del análisis manual consiste en reconocer la estructura y la utiliza­ción de conceptos o modelos estructurales como, por ejemplo, depresiones, anticiclones, vaguadas dorsales, frentes,líneas de inestabilidad, etc. Los análisis deben concebirse como una actividad tetradimensional (tres dimensiones (corresponden al espacio y la cuarta es el tiempo). Sin embargo, consideraciones de orden práctico limitan el procesoal empleo de representaciones visuales en dos dimensiones, por ejemplo, mapas de contornos de superficie y en alti-tud, complementados con representaciones unidimensionales, como son los diagramas aerológicos. La secuencia cro-nológica de estas representaciones constituye un método reconocido para asegurar la continuidad histórica, mientrasque la cohesión hidrostática y dinámica son condicionamientos necesarios para el logro de resultados significativos.Un análisis de las variables meteorológicas especifica un estado inicial, a saber el estado de la atmósfera en un momen-to fijo del tiempo, pero el diagnóstico de este estado inicial exige la utilización de análisis de períodos anteriores, asícomo el reconocimiento de los principios de continuidad y de ideas teóricas fundados en el comportamiento conoci-do de los modelos estructurales. Se examinarán los siguientes aspectos de los problemas que plantean los análisis:

a) requisitos para los análisis manuales;b) técnicas de análisis.

4.3.1.1 REQUISITOS PARA LOS ANÁLISIS MANUALES

Los métodos numéricos que permiten analizar a máquina las variables meteorológicas y los campos querepresentan la distribución espacial de estas variables pueden producirse en casi cualquier formato requerido. Así losanálisis de todos los campos usuales necesarios se efectúan ahora por ordenador en los grandes centros meteorológi­cos, y muchos de estos análisis se ponen a disposición de otros centros (ya sea en facsímil o mediante datosGRID/GRAF). Los requisitos para efectuar análisis manuales en un centro dado dependerán de que disponga o no deinstalaciones informáticas. Con todo, los requisitos del análisis manual pueden deberse a la necesidad de:

a) supervisar los análisis realizados objetivamente;b) disponer de los mejores análisis posibles para las técnicas de predicción numérica del tiempo;e) proporcionar análisis antes de que los suministren otras fuentes;

CAPÍTULO 4 lV.5

d) controlar la calidad de los datos;e) analizar las características secundarias;f) facilitar los medios cotidianos para los predictores y analistas a fin de entender la evolución de la

atmósfera.

4.3.1.1.1 CONTROL DE LOS ANÁLISIS REALIZADOS OBJETIVAMENTE

Cuando se utilizan técnicas numéricas en la realización de análisis, es necesario elaborar análisis manua­les de determinados campos y características a fin de evaluar la calidad de los productos numéricos. A medida que sevan perfeccionando las técnicas de elaboración de análisis mediante métodos numéricos, los requisitos de control ten­derán a disminuir, si no a desaparecer del todo. El grado de control dependerá de la disponibilidad de personal y dela calidad de los análisis efectuados por los métodos numéricos. En un centro importante, donde se aplican técnicasde predicción numérica del tiempo, se pueden tener en cuenta otras consideraciones, que se examinan en el párrafosiguiente.

4.3.1.1.2 UTILIZACIÓN DE ANÁLISIS MANUALES EN RELACIÓN CON TÉCNICAS DE PREDICCIÓN NUMÉRICA DEL TIEMPO

En un gran centro que elabora productos de predicción numérica del tiempo, tiene considerable impor­tancia que los campos de fondo para el momento de los nuevos análisis sean de la mejor calidad posible. Estos cam­pos de fondo corresponden normalmente a predicciones de 12 horas basadas en el análisis de los datos de las12 horas precedentes. Dado que no cabe espera que las predicciones sean precisas si están basadas en datos deficien­tes, es necesario un esfuerzo considerable para tener la seguridad de que las predicciones sean lo más precisas posible.Esto supone generalmente la realización de análisis manuales, pero con la ayuda de datos informativos. Los análisiscontenidos en el ordenador se ajustan luego según sea necesario antes de efectuar la predicción final para 12 horas conanterioridad a la llegada de los datos nuevos. A continuación se examinarán las razones para aplicar este método y lastécnicas que requiere.

4.3.1.1.3 RAPIDEZ DE LOS ANÁLISIS

En un centro grande dotado de medios automatizados no se puede obtener un mapa analizado por proce­dimientos objetivos hasta que no haya transcurrido cierto tiempo tras la hora de la observación. Ello obedece a que resul­ta improductivo realizar el programa de análisis antes de disponer de la mayoria de los datos. Sin embargo, se puedenrealizar mapas transcritos en el período intermedio (que a veces se denominan mapas de "vistazo"); aunque los datostranscritos gráficamente no serán completos, es posible hacer análisis esquemáticos que pueden ser de un valor conside­rable en la elaboración de predicciones que deben emitirse antes de la llegada de los mapas analizados a máquina.

En centros más pequeños, la necesidad de análisis manuales es incluso más acuciante, puesto que losdatos en facsímil o los productos de clave GRID/GRAF llegan con bastante retraso. Ello es debido a que los análisis hande prepararse primero en el centro principal (calculados y elaborados en un a forma apropiada para la transmisión),con lo cual se requiere aún más tiempo para emitir los análisis a través de una red de telecomunicaciones adecuada.De este modo, en una oficina de dimensiones modesta es todavía más necesario utilizar técnicas manuales para el aná­lisis de datos disponibles en forma alfanumérica, en particular aquellos datos relacionados con la zona inmediatamentecontigua al centro o al país donde está situado el centro.

4.3.1.1.4 CONTROL DE LA CALIDAD MEDIANTE LA ELABORACIÓN DE ANÁLISIS MANUAL

Los centros de proceso de datos mundiales automatizados efectúan procedimientos de control de calidad(véase el Capítulo 6). Estas técnicas de informática pueden, sin embargo complementarse con técnicas de control decalidad manuales derivadas del análisis manual de datos. Este control de calidad depende de la habilidad del analistapara detectar en los datos errores sutiles o que escapan a las pruebas normales de control de calidad automatizadas.Con las técnicas de análisis manuales se descubren a menudo datos erróneos que escapan a las pruebas decontrol de calidad automatizadas. Si estos datos inexactos se dejan sin modificar en el ordenador, pueden conducir aimportantes errores en las predIcciones efectuadas de forma numérica.

4.3.1.1.5 CARACTERÍSTICAS MENORES

Los análisis elaborados con métodos objetivos corresponden normalmente a zonas extensas. En lastécnicas numéricas aplicadas en los programas de análisis numérico se emplean una retícula de puntos (véase el párra­fo 3.4.2). Las características que son del orden de magnitud de los espaciamientos de los puntos reticulares o máspequeñas, no se pueden analizar de forma satisfactoria con métodos numéricos. La mejor forma de hacerlo es aplicarmétodos manuales.

4.3.1.1.6 COMPRENSIÓN DEL COMPORTAMIENTO DE LA ATMÓSFERA

La preparación manual de análisis bien delineados es un arte al tiempo que una habilidad. El analista tam­bién debe saber evaluar la atmósfera y, al elaborar un análisis, ha de tener en cuenta la continuidad temporal y espacial.En la elaboración de mapas de presión o de nivel constante, el analista debe tener presente el comportamiento fisico y ter­modinámico básico de la atmósfera. Cuando no se preparan análisis manuales, pero se aceptan los productos numéricos,nada llama la atención del analista acerca de estos aspectos, ya que la estabilidad vertical y horizontal habrá sido asegura­da y la continuidad espacial y temporal habrá sido incorporada de forma automática. Por ello, puede ocurrir que los pre­dictores no examinen ya las observaciones con detalle, ni evalúen la actividad de la atmósfera como antes. Tal vez hayatendencia a aceptar productos de máquina gracias a su gran calidad. Trabajando continuamente con observaciones

IV.6 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

es como el meteorólogo adquiere gran parte de su habilidad básica para conocer la atmósfera. Este conocimiento contri-buye a su vez a ayudar a interpretar las predicciones, incluso si se realizan de forma numérica. Así, quizás valga la pena con- (servar en lo posible los análisis manuales en una oficina, para que los meteorólogos todavía puedan trabajar con observa-ciones básicas. Estas habilidades son importantes en una ofiána en la que trabajan meteorólogos que deben emitir pro-nósticos del tiempo (en contraposición a campos de predicción, por ejemplo el campo de predicción de la presión al nivelmedio del mar). En una ofiána dedicada simplemente a la producción de campos analizados y previstos, hay pocas o nin-guna probabilidad de técnicas de análisis manual, salvo quizá por necesidad de controlar los análisis efectuados a máquina.

4.3.1.2 TÉCNICAS DE ANÁLISIS

Las técnicas de análisis modernas incorporan muchas de las técnicas tradicionales consagradas, perotambién utilizan los numerosos medios auxiliares existentes como por ejemplo, los campos analizados por métodosnuméricos. Las diversas técnicas existentes se exponen en los siguientes epígrafes:

a) tipos de análisis¡b) análisis de las características de superficie¡e) técnicas de análisis en altitudd) análisis de la información satelital¡e) otras técnicas de análisis de datos.

4.3.1.2.1 TIpos DE ANÁLISIS

Entre los análisis que se requieren en un centro meteorológico figuran los siguientes:a) análisis isobárico¡b) discontinuidades¡e) inestabilidad vertical¡d) cortes transversales¡e) análisis especializados de distintos elementos¡f) datos satelitales.

(

4.3.1.2.1.1 ANÁLISIS ISOBÁRICO

La descripción de variables atmosféricas a distintos niveles de presión constituye el marco básico del análi­sis. Estos niveles abarcan la superficie (o 1 000 hPa), 850, 700, 500,300,200 Y100 hPa, inscribiéndose los datos para las0000 y 1200 horas UTC. Además, puede haber necesidades especiales a otros niveles, por ejemplo a 400 y 250 hPa, y aniveles más elevados a SO, 30, Y10 hPa, y superiores. El mapa de espesor de 1000/500 hPa desempeña una función fun­damental: presenta el estado de la temperatura media de la troposfera inferior y asegura la consistencia hidrostática entrela superficie y niveles de sao hPa.

Es ventajoso representar más de una serie de isopletas en el mapa de una superficie isobárica determinada,por ejemplo, contornos de sao hPa e isobaras de superficie y/o análisis frontal de superficie. De esta forma se destacanlos detalles de la estructura vertical, permitiendo apreciar el campo de advección térmica. Ello se deduce de la clara rela­ción existente entre las características de superficie y altitud. Este aspecto del análisis, en el que se destaca la distribuciónen gran escala de los parámetros meteorológicos, se debe complementar mediante el análisis de las características en esca­la más reducida.

4.3.1.2.1.2 ANÁLISIS DE DISCONTINUIDADES

El análisis de las características en menor escala o discontinuidades comprende: ("a) el análisis frontal, de tipo tridimensional, pero descrito en el mapa de superficie¡b) inversiones, precisadas en los diagramas aerológicos¡e) discontinuidades de advección, en particular en las zonas subtropicales¡d) características de la tropopausa, determinadas en los diagramas aerológicos¡e) corrientes en chorro, obtenidas con sondas de vientos ascendentes y relacionadas con el análisis de

la tropopausa¡f) "trowals" (práctica canadiense), definida como una depresión de aire cálido en altitud¡g) líneas de turbonada, líneas de inestabilidad y cambios bruscos de presión¡h) líneas de cizalladura (en altitud).La importancia del análisis de discontinuidades se debe a su estrecha vinculación con las características

meteorológicas, es decir, con los procesos tridimensionales, dinámicos y físicos.

4.3.1.2.1.3 ANÁLISIS DE INESTABILIDAD VERTICAL

La inestabilidad vertical, esto es, la inestabilidad hidrostática, desempeña una evidente función ennumerosos procesos meteorológicos. Por consiguiente, su análisis tiene gran importancia, en particular en las zonassubtropicales, donde desempeña una función dOminante, por ejemplo, en las depresiones y las vaguadas frías en alti­tud. Al evaluar la tendencia a la inestabilidad es indispensable utilizar directamente diagramas aerológicos y debetenerse en cuenta la distribución de la humedad y su posible modificación. En un CMR se consigue presentar la esta­bilidad vertical en zonas amplias utilizando el mapa de estabilidad, en el que se inscriben como isopletas los valoresde un parámetro de estabilidad, por ejemplo, el índice de Showalter o el índice de Boyden. Los informes de los pará­sitos atmosféricos (SFLOC) son especialmente útiles en las zonas de escasos datos y su distribución en el espacio y enel tiempo puede representarse provechosamente.

CAPÍTULO 4 IV.?

4.3.1.2.1.4 ANÁLISIS DE SECCIÓN TRANSVERSAL VERTICAL

El empleo de técnicas de análisis de sección transversal constituye una ayuda auxiliar. El eje horizontalde estas secciones transversales puede presentar variaciones en el espacio, a lo largo de una línea o eje determinado, ovariaciones en el tiempo. En las secciones 4.2.5 y 4.3.1.2.6 se discute el tema con más detalle.

4.3.1.2.1.5 ANÁLISIS ESPECIALIZADOS DE DISTINTOS ELEMENTOS

Se pueden analizar distintos elementos por separado, por ejemplo, los análisis de hodógrafos del viento y losanálisis de isotacas.

En el caso de determinados elementos, por ejemplo, la visibilidad, la nubosidad y las predpitaciones, se pue­den construir isocronas para recalcar las variaciones espaciales y temporales de los bordes delanteros de estos fenómenos.

4.3.1.2.1.6 ANÁLISIS DE DATOS OBTENIDOS

En la mayor parte de los centros ya se dispone de datos obtenidos por satélite. La utilización de este tipode datos se expone en la sección 4.3.1.2.4.

4.3.1.2.2 ANÁLISIS DE LAS CARACTERÍSTICAS DE SUPERFICIE

En meteorología, el mapa meteorológico de superficie o mapa sinóptico bien analizado constituye un ins­trumento fundamental que el meteorólogo puede utilizar para llegar a comprender el estado de la atmósfera en un momen­to dado. El término "sinóptico" significa "visto en su conjunto". Un mapa sinóptico de superficie es una instantánea delas observaciones meteorológicas hechas al nivel del suelo o desde barcos en el mar. El análisis capacitado de estas obser­vaciones constituye una sólida base sobre la que deben asentarse en última instancia la totalidad de las predicciones mete­orológicas.

Las distintas observaciones de superficie no se limitan enteramente a un punto de la superficie terrestre. Lasobservaciones del estado del delo permiten obtener un gran volumen de información sobre los niveles superiores de laatmósfera, en tanto que las del estado del tiempo y, en particular la visibilidad, pueden proporcionar informadón sobre lascondiciones reinantes dentro de un sector de considerable extensión a partir del punto en que se realiza la observación.

Concretamente, entre las observaciones que se hacen y cuyos datos están disponibles, se hallan las observa­ciones con instrumentos o las medidones, como la previsión barométrica, la temperatura, la veloddad y dirección del vien­to, la visibilidad (unas veces medida y otras estimada), y la altura de la base de las nubes bajas, así como las observadonesvisuales que comprenden las distintas clases de nubes en el cielo, la cantidad total de delo cubierto de nubes y las condi­ciones meteorológicas presentes y pasadas.

El análisis de un mapa sinóptico de superficie (nivel medio del mar) puede dividirse en dos grandes fasesfundamentales:

a) análisis frontal o de masas de aireb) construcción del campo de presión al nivel medio del mar.Una vez realizadas ambas fases de forma satisfactoria, hay que proceder a varias operaciones secundarias

para extraer la máxima información de los datos disponibles. Por ejemplo, el esquema isalobárico puede trazarse enzonas seleccionadas del mapa. Asimismo, puede ser útil trazar las zonas de precipitación, en particular la precipitaciónengelante, la actividad borrascosa y las nieblas, empleando diversos colores.

No es necesario que las dos fases principales del análisis del mapa sinóptico al nivel medio del mar men­cionadas sigan el orden indicado. Si bien no hay una regla estricta, muchos analistas estimarán conveniente deter­minar los límites de la masa de aire principal y establecer los frentes en las zonas del mapa que ofrecen un interés inme­diato antes de intentar el trazado de las isobaras. Estas zonas de interés son por lo general zonas extratropicales y zonaspróximas al centro de análisis. La forma exacta de las isobaras se determina en gran medida por la posición de los fren­tes. El esquema de la presión puede ser una valiosa información respecto de la situación de un frente, pero esta con­tribución de la forma de la isobara se puede emplear mejor para establecer un argumento por lo demás poco conclu­yente, más que como razón fundamental para determinar un frente.

4.3.1.2.2.1 ANÁLISIS FRONTOLÓGICO

La continuidad es de suma importancia en el análisis frontológico; de ahí que sea fundamental para elanalista disponer de por lo menos un mapa sinóptico consecutivo, y preferentemente de dos o más, relativo a horassinópticas precedentes, al efectuar un análisis frontológico o de la masa de aire. A veces, resulta más útil compararobservaciones realizadas con 24 horas de intervalo al decidir respecto al paso de frentes en determinadas estacionessinópticas, eliminándose así el factor diurno.

Los frentes deben relacionarse con el campo térmico en gran escala y es aconsejable cerciorarse de quelos frentes descritos en los análisis arden relación con el campo térmico en gran escala característico de la troposferabaja. El análisis del espesor de 1000/500 hPa es útil al respecto, puesto que presenta la temperatura media de la atmós­fera por debajo de 500 hPa.

Los frentes pueden considerarse como discontinuidades en el campo de advección térmica. El paso deun frente en una estación dada puede reconocerse por las discontinuidades manifiestas en el registro autográfico. Enmapas a pequeña escala, estas observaciones no figuran en general y es conveniente ser capaz de identificar o recono­cer las posiciones del frente considerando la relación del flujo con el campo térmico. Los frentes determinan cambiosbruscos en el proceso advectivo. Un frente frío va seguido en general de una fuerte advección de aire frío, denomina­da advección fría, mientras que un frente cálido va necesariamente precedido de una zona de advección cálida fuerte.Las oclusiones marcan la transición entre las zonas de advección cálidas y frías.

IV.8 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Los frentes en la superficie se asocian a la convergencia de velocidad máxima de bajo nivel y se caracterizanpor una cizalladura ciclónica discontinua del viento geostrófico. (

Los frentes deben relacionarse con las propiedades de las masas de aire. Los análisis de las propiedades delas masas de aire, antes considerados únicos por su importancia, se siguen utilizando en la práctica, ya que los frentes seasocian a la fuerte no linealidad que tiene lugar en estas zonas. Entre los elementos de máxima importancia tenemos:

a) la temperatura, en particular la temperatura potencial;b) el punto de roáo;e) las nubes;d) la visibilidad.Los datos obtenidos numéricamente pueden ayudar a determinar los frentes, esfera en la que los productos

elaborados de forma numérica pueden ser de considerable utilidad y guía.El análisis del campo de espesor de 1000/500 hPa, la temperatura potencial de termómetro húmedo a 850 hPa

y otros campos de temperatura potencial pueden dar útil orientación para determinar la posición de los frentes, especial­mente de las características termodinámicas en gran escala en la atmósfera. En este sentido se recomienda resueltamente

. que en los mapas a pequeña escala (de 1:15, 1:20 y 1:30 millones) sólo se incluyan los frentes en el análisis si realmenteconstituyen características en gran escala que están en consonancia con la amplia estructura térmica de la atmósfera.El empleo de imágenes obtenidas por satélite en análisis de frentes se examina con más detalle en la sección 4.3.1.2.4.

4.3.1.2.2.2 EL CAMPO DE PRESIÓN

Una vez determinados los principales sistemas frontales, se deben insertar las líneas isobaras principales.El trabajo preliminar consiste en trazar algunas isobaras clave (a intervalos de 8 o 10 hPa por ejemplo), completandodespués los detalles cuando esas isobaras principales corresponden razonablemente bien a los datos. Se debe mante-ner la continuidad con el análisis anterior. Hay dos maneras de lograr esta continuidad. El método tradicional con- (sagrado consiste en colocar el análisis de la hora sinóptica previa debajo del mapa que se examina sobre un tableroiluminado. Con la llegada de datos meteorológicos informatizados, sin embargo, la continuidad puede conseguirsemediante el empleo de un mapa de predicción de 6 ó 12 horas como base para el análisis, procediendo al correspon-diente ajuste necesario de las isobaras. Incluso si se aplica este sistema, se recomienda comparar el análisis con el ante-rior antes de finalizar los detalles.

Las principales características del campo de presión comprenden:a) el anticiclón;b) la cresta de alta presión;e) las depresiones de ondas frontales en diversas fases de desarrollo;d) los vórtices de depresión obstruida en que la oclusión con frecuencia ya no se extiende al centro

de baja presión;e) la depresión polar;f) la depresión tropical;g) la depresión térmica;h) la depresión orográfica o de sotavento;i) la vaguada de baja presión;Además de las zonas de alta y baja presión, el esquema puede adquirir la forma de cuello o silla de mon­

tar que conecta sistemas adyacentes de alta y baja presión. En verano puede haber un escaso gradiente de presión enzonas del análisis. En estas zonas el campo de presión se denomina llano o bajo.

En terrenos elevados, las presiones barométricas normalmente se reducen al nivel medio del mar. Ahora (bien, si la altitud de la estación es grande, el proceso de reducción da origen a errores importantes y su consecuenciaes que el valor de la presión en la estación no se puede comparar al de las estaciones vecinas de nueva altitud. De estemodo, al trazar isobaras sobre una gran meseta o sobre una zona de terreno elevado se produce una discontinuidadentre las presiones al nivel del mar y las reducidas a un nivel más alto. En estos casos hay que tener cuidado para ase-gurar la regularidad del esquema. Puede ser útil representar esos valores de mayor altitud con líneas de trazos, esto es,de distinto modo que los datos principales del nivel del mar. Si hay una diferencia acusada en la temperatura del aireentre ambos lados de la cordillera. En estos casos, puede ser conveniente omitir las isobaras sobre el terreno elevadoo trazarlas de forma discontinua en vez de suponer curvaturas ficticias en las isobaras sobre los llanos contiguos.

4.3.1.2.2.3 UTILIZACIÓN DE PRODUCTOS DE PREDICCIÓN NUMÉRICA EN LA PREPARACIÓN DE ANÁLISIS

Los productos de predicción numérica pueden ser útiles para la preparación de análisis. Se puede utili­zar predicción de 12 horas mediante un modelo de predicción meteorológica numérica de preferencia al mapa sinóp­tico previo con objeto de realizar un útil campo de primera aproximación. El analista no tiene entonces que despla­zar mentalmente elementos en seis o 12 horas, pues el ordenador ha efectuado ya este trabajo de predicción. La labordel analista se reduce a un ajuste de la predicción a 12 horas a la luz de los nuevos datos disponibles. Habida cuentade que este campo básico de primera aproximación constituye una predicción, el analista ha de completar su trabajoasegurando la continuidad con los análisis anteriores disponibles. Estas técnicas son particularmente valiosas al ana­lizar los campos de presión sobre zonas de datos escasos. En relación con el movimiento de los frentes, se puede obte­ner una ayuda valiosa estudiando los diversos campos que se pueden asociar con los frentes, como los campos dehumedad, campos de temperatura potencial del termómetro húm~do y otros. Una cautelosa evaluación en el orde­nador del movimiento de tales campos en relación con el análisis de las 12 horas anteriores puede ser un medio útilde tomar decisiones sobre las posiciones frontales en ausencia de otros datos en la nueva hora de análisis.

CAPÍTULO 4 IV.9

4.3.1.2.2.4 ANÁLISIS DE OTRAS CARACTERÍSTICAS

El análisis de isobaras, campos de humedad, nubes, velocidad del viento, campos de temperatura, zonasde tipos importantes de tiempo, etc., debe vincularse a la presión global y al análisis frontal. Ha de decirse que la nece­sidad de estos análisis dependerá de necesidades locales.

4.3.1.2.3 TÉCNICAS DE ANÁLISIS EN ALTITUD

4.3.1.2.3.1 CONSIDERACIONES GENERALES

Dado que el tiempo ocupa tres dimensiones en el espacio, ningún estudio puede estar completo sin lainclusión de la estructura vertical de la atmósfera. Las observaciones de la temperatura, la humedad, la presión y elviento en la atmósfera libre se registran con regularidad en algunas estaciones en tierra y mar, pero su número espequeño comparado con el número de estaciones que hacen observaciones de superficie. Ello se debe en gran parteal costo que supone mantener las estaciones de observación en altitud, y en particular las situadas sobre océanos.Afortunadamente, las irregularidades en la distribución espacial de los valores de la temperatura, la humedad y el vien­to no son tan numerosas en altitud como en la superficie. Por lo tanto, es de suma importancia que en los análisis delos mapas en altitud no se desdeñe ninguna observación salvo si se dan motivos fundados para considerarla suma­mente inexacta. Esto no quiere decir que la totalidad de las observaciones deban ser aceptadas como exactas. Unaevaluación crítica de los diversos elementos de información es indispensable para poder efectuar un análisis idóneo.No se puede exagerar la importancia de la continuidad de un nivel a otro y de una hora a otra en el análisis en alti­tud. Es muy posible que, sobre los océanos, un elemento importante de un mapa se pierda aparentemente 12 horasmás tarde en la zona situada entre sondeos simultáneos hechos a cientos de kilómetros de distancia. Asimismo, esabsolutamente indispensable que ninguna característica claramente representada en un mapa sea desecha a nivelesinferiores o superiores ni se omita de los mapas ulteriores sin razón justificada. .

Las observadones tradicionales representadas en los mapas en altitud se hacen principalmente coninstrumentos y, a excepdón del viento, con un instrumento (radiosonda) distante de la estadón. Hay diversos tipos deradiosondas y, lamentablemente, la precisión de algunos tipos e incluso modelos de tipos no es uniforme. Las impreci­siones se pueden clasificar grosso modo en dos categorías: errores sistemáticos característicos del diseño de la radioson­da, de las técnicas aplicadas en su manejo y errores no sistemáticos que surgen durante un sondeo determinado. Las irre­gularidades del primer grupo se notan a menudo en las fronteras entre países en los niveles superiores (sobre todo a200 hPa o más) y provienen en gran medida de los efectos de la radiación en los radiosondas. Este efecto es más acusa­do en los niveles superiores durante el día, y hay que tener en cuenta que estos errores de los instrumentos se producene~ general en función de la altura, de modo que si se descubre un error o se sospecha su existencia en un nivel, debetenerse en cuenta en los demás niveles del mismo sondeo. Un error no sistemático en cualquier sondeo puede afectar ono a la exactitud de la información a un nivel distinto de aquél en que se produce, según la naturaleza del error y la téc­nica aplicada para calcular los resultados de los sondeos. Los errores de los radiosondas pueden evaluarse en la actividadcotidiana por medio de un análisis cuidadoso del nivel de 100 hPa.

En la actualidad hay otras fuentes de datos, además de las observaciones tradicionales descritas en el párra­fo anterior, como imágenes (visibles e infrarrojas) y mediciones de la radiación efectuadas desde satélites, así como obser­vaciones fiables de los vientos desde aeronaves. Se pueden emplear fotografías tomadas por satélite en órbita para locali­zar sistemas, tanto en altitud como en la superfide, en tanto que las imágenes obtenidas por satélites geoestacionarios per­miten medir los movimientos de nubes y, por ende, obtener datos sobre el viento en la altitud de las nubes (SATOB). Lasmediciones satelitales de la radiación atmosférica infrarroja a diversas longitudes de onda permiten realizar estimacionesde la temperatura a diversos niveles de la atmósfera y se pueden emplear para calcular los valores de espesor (SATEM) que,a su vez, son utilizables para dar estimaciones de la altura geopotendal de diversas superficies. Estos datos colman gran­des vacíos en la red de observaciones, pero su calidad difiere y deben verificarse cuidadosamente antes de emplearlos. Losvientos observados desde aeronaves se miden casi siempre mediante radar Doppler o sistemas de navegación inercial, cons­tituyendo una fuente muy valiosa y segura de datos de los niveles superiores, en particular el nivel de 300 hPa. Estas obser­vadones compensan en cierto grado la reducción de las redes de estaciones meteorológicas oceánicas y, aunque las obser­vaciones se limitan en general a las principales rutas aéreas, constituyen un excelente medio, hasta ahora inexistente, pararealizar análisis detallados del campo de viento a niveles próximos al de la corriente en chorro. Por lo tanto, es de capitalimportancia que estos datos tomados desde aviones sean intercambiados regional y mundialmente en tiempo real. Porregla general, las observadones de vientos se transmiten durante vuelos sobre zonas escasamente pobladas, y los datos seintroducen luego en el Sistema Mundial de Telecomunicación. Sin embargo, hay tendencia a solicitar la transmisión delos datos durante vuelos sobre zonas escasas en datos, que no siempre son las mismas que las zonas escasamente pobla­das. En vuelos sobre zonas en que no se exige la transmisión de datos meteorológicos, la tripulación normalmente anotalas observaciones del viento en un formulario de registro especial de datos durante el vuelo, depositándolo después en unlugar central para ser recogido más tarde por el personal del Servicio MeteorológiCO. Se debe hacer todo lo posible paraque la información sea introducido en el Sistema Mundial de Telecomunicación lo más rápidamente posible. En el Primerexperimento mundial del GARP (FGGE) se utilizó un Sistema de retransmisión por satélite de datos de aeronave (ASDAR)para suministrar datos sobre el viento y la temperatura. Este plan tuvo mucho éxito y se están desarrollando nuevas téc­nicas con objeto de perfecdonar el sistema operativo para una utilización futura. Las características del sistema recién des­arrollado permitirán obtener dos perfiles de datos sobre la temperatura y el viento desde aeronaves cada7,5 minutos durante el vuelo, y más frecuentemente en las ascensiones y descensos, posibilitando de esta forma la obten­ción de datos semejantes a los de los radiosondas en un gran número de aeropuertos importantes.

Las observaciones en altitud enumeradas anteriormente pueden representarse en mapas que describen unadeterminada superficie, de modo que cada mapa contenga observaciones para una altura o nivel determinados. Estos

IV.10 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

mapas se dividen en dos grupos: los que representan las variaciones de la presión en superficies de altura constante sobreel nivel medio del mar, y los que muestran la variación de la altura en niveles de presión constante. Los análisis y pre­dicciones de la presión al nivel medio del mar son ejemplos del primer tipo, pero si se preparan análisis en altitud es másconveniente en la práctica utilizar superficies de presión constante (análisis de contorno). Este sistema aplicado a loscampos en altitud tiene la ventaja de que se puede emplear una escala de viento geostrófico para la totalidad de los nive­les, y de que esta escala también se puede aplicar a las isopletas de espesor dando una determinación simple del vientotérmico. Además, las isopletas sobre superficies isobáricas son líneas de temperatura potencial constante.

Otra forma de utilizar los datos en altitud consiste en inscribirlos en secciones transversales verticales de laatmósfera. Dos métodos de análisis, análisis isentrópico y análisis de contorno frontal, son técnicas valiosas al respecto.

Los mapas de observación en altitud que suelen necesitarse en un centro meteorológico operativo son losmapas de presión constante a los niveles de 1000, 850, 700, 600, 300, 250, 200 Y100 hPa¡ en algunos centros se repre­sentan también mapas para niveles superiores de hasta 10 hPa aunque principalmente con fines de investigación.

Otra serie de mapas bastante utilizados por los analistas y predictores de las condiciones en altitud son losmapas de espesor. En éstos, se trazan los espesores de la columna de aire entre dos niveles de presión escogidos y, ade­más, las diferencias de vector entre los vientos en ambos niveles de presión. Se representan las isopletas de igual espesora intervalos normalizados como en el caso de los análisis en altitud. El intervalo varía en los diferentes centros, pero sueleser del orden de 40, SO ó 60 gpm. Los mapas de espesor más frecuentemente utilizados son los relativos a las capas de1000/500 hPa, 1000/850 hPa y 1000/700 hPa. Para ciertas finalidades de la aeronáutica, se trazan mapas al nivel del vien­to máximo. Estos mapas se combinan por lo general con análisis de la tropopausa.

Actualmente suelen realizarse por ordenador análisis de contorno a niveles de 1000 hPa y de diversos tiposde espesor, y los centros más importantes emiten sus resultados para uso de otros centros. En un centro dotado de ins­talaciones automatizadas, puede ser aún necesario realizar el análisis a mano, tanto para verificar los productos delordenador como para que sirvan de base para corregir características calculadas si son en algún modo ineficientes. Losanálisis efectuados por ordenador se basan en:

a) un campo de fondo, el pronóstico para 12 horas basado en el análisis anterior¡b) las observaciones.El control de calidad se aplica a las observaciones (véase el Capítulo 6) y el procedimiento, aunque exhaus­

tivo ha de ser riguroso, pero no demasiado exigente. Así, se podrían aceptar observaciones erróneas y rechazar otrascorrecta,. Sobre la base de su examen y análisis de datos el predictor puede intervenir para eliminar cualquier observa­ción considerada errónea o reinsertar aquellas observaciones señaladas por las técnicas de control automático de calidadcomo posiblemente erróneas y que el analista estima correctas. También se puede intervenir para corregir la forma delcontorno o del espesor en zonas en donde se estima que los análisis hechos por ordenador podrían ser mejorados porejemplo, cuando los datos son escasos y el análisis depende sumamente del campo de fondo o cuando un sistema sinóp­tico bastante intenso no haya sido representado quizás de forma adecuada. La intervención consiste en insertar obser­vaciones con la esperanza de que produzcan mejores análisis informáticos. Asimismo, es posible intervenir directamen­te en el campo en cuestión mediante planes de intervención directa usando una unidad de representación visual y unanotación con lápiz fotosensible.

4.3.1.2.3.2 PRINCIPIOS DE ANÁLISIS

El principiO fundamental del análisis de los datos en altitud es el trazado de contornos que correspon­dan a las alturas comunicados, utilizando los vientos observados para estimar la dirección y magnitud de la pendien­te de la superficie isobárica, es decir, la orientación y espaciamiento de los contornos. En la práctica, el análisis secomplica por la presencia de errores tanto en las alturas como en los vientos, y por el hecho de que, aunque la apro­ximación al viento geostrófico es razonable en gran parte del mapa, hay zonas donde el componente ageostrófico delviento puede ser significativo.

El método tradicional del análisis en altitud consistía en tomar el análisis al nivel medio del mar comopunto de partida. Los análisis de contorno de los niveles superiores se construían utilizando análisis del espesor dedistintas capas a partir de la superficie (nivel de 1000 hPa) y aplicando técnicas reticulares. De esa forma, se asegura­ba la coherencia vertical y se utilizaba el análisis la mayor parte de los datos: el análisis del nivel medio del mar.

En los últimos años, al haber cada vez más datos de aeronaves en las inmediaciones de la superficie depresión constante de 300 y 250 hPa, la interpretación de las imágenes satelitales para diagnosticar las característicasen altitud, y la utilización de datos de radiación procedentes de satélites han hecho posible el análisis del nivel de300 hPa sin necesidad de recurrir a un proceso reticular a partir de la superficie. Así, es ya más práctico analizar elnivel de 100 hPa para evaluar los errores de radiosonda, hacer las correcciones pertinentes de los datos de radiosondaa 300 hPa. Se deben mantener los mismos principios de continuidad de las características en el trazado de los mapasde la atmósfera superior que en la elaboración de los análisis de superficie. Los datos de los niveles de hasta sao hPase pueden analizar con referencia a las características de superficie, empleándose técnicas reticulares únicamente sobrelas zonas oceánicas y zonas escasas en datos. El análisis de 500 hPa puede requerir un ajuste al ser comparado con elanálisis a 300 hPa.

Los errores en los valores comunicados por radiosonda provocan a su vez errores en las alturas geopo­tenciales calculadas, que por lo general aumentan con la altura. En la troposfera superior y en la estratosfera, granparte de los errores se debe a la radiación solar que recibe el instrumento. El error total se compone de errores siste­máticos y aleatorios. Estos últimos no se pueden detectar, a no ser que haya una red de estaciones de observación bas­tante tupida. Los errores sistemáticos no ejercerían gran efecto en el análisis si todas las sondas tuviesen el mismoerror sistemático, pero no ocurre así y es de sobra sabido del analista de los mapas de 100 hPa que debe dejar un

(

(

(

CAPÍTULO 4 IV.U

margen de error para los diversos tipos de radiosondas en uso. También es conveniente saber si la corrección de laradiación solar se ha aplicado antes de la transmisión o no. La información sobre los tipos de radiosonda en serviciofigura en el Catálogo OMM de Radiosondas en Uso por los Miembros, que se publicó como Informe N2 S (1981) de laComisión de Instrumentos y Métodos de Observación. Este informe se reedita a intervalos regulares. Las correccio­nes aplicables a los diversos grupos de sondas se pueden determinar, grosso modo, en los diferentes grupos de sondasa fin de armonizar mejor sus alturas. Para ello hay que elegir un grupo de sondas como patrón y seleccionar mapascuando, según datos sobre el viento comunicados, el flujo del aire es relativamente simple y tiene gradientes bajos.Entonces se pueden calcular los gradientes de los informes sobre el viento y establecer las alturas de los contornos enel mapa en forma de alturas de la sonda patrón. A continuación se pueden determinar los errores sistemáticos de lassondas en los diversos grupos geográficos (principalmente nacionales) según la elevación solar. Para eliminar erroresaleatorios hay que tener en cuenta un mínimo considerable de casos. Los errores sistemáticos detectados de esta formase pueden aplicar como correcciones a informes futuros durante el análisis (o por transcripción adicional). El plan pro­porciona información valiosa para la realización de análisis manuales y se puede adaptar también al uso de técnicasinformatizadas.

Estas correcciones se determinan mejor a 100 hPa, pero también se aplican en cierta medida a 200 y 300hPa. Hawson y Catan (1961) sugieren que, habiéndose establecido el error a 100 hPa, las correcciones siguientes sedeben aplicar a las observaciones a nivel inferior:

CorrecdónNivel según el error

alOa hPa

200 hPa 60 por ciento300 hPa 35 por ciento500 hPa 10 por ciento

También se pueden aplicar estos mismos porcentages como correcciones aproximadas a distintos sondeosanómalos si se piensa que la anomalía observada aumenta de forma progresiva con la altura. Se observará que cualquiercambio del tipo de radiosonda o del método para obtener resultados hará que los errores sistemáticos queden caducadossin preaviso. Estos valores deben actualizarse, tarea factible en un centro dotado de instalaciones automatizadas.

Donde hay una red densa de estaciones de comunicación de datos, como en Europa y Norteamérica, noes difícil hallar una solución de compromiso para la mayoría de los vientos y alturas y los datos erróneos se puedendescubrir generalmente sin mayor dificultad. Ahora bien, en los océanos y otras zonas donde las observaciones sehacen a mucha distancia, cada informe meteorológico debe examinarse con espíritu crítico; si en el análisis se intro­duce una observación errónea, ésta muy bien podría a su vez introducir errores en una extensa zona, con las consi­guientes repercusiones en la predicción para regiones aún posibles, como la continuidad en el tiempo y en la vertical,así como el carácter razonable de los análisis en comparación con los límites climatológicos y los esquemas conocidos.Nunca se insistirá demasiado en el mantenimiento de representaciones visuales con observaciones sucesivas proce­dentes de estaciones aisladas y el minucioso examen de esta información en relación con el análisis global.

Asimismo, se deben tener presentes los errores en los datos comunicados sobre los vientos,. Estos erro­res provienen de dos fuentes, una de las cuales está formada por los errores aleatorios de las lecturas por radar de ladistancia, la marcación y la elevación, error que sólo aumenta lentamente con la altura. La otra fuente de errores quehay que tener en cuenta se produce cuando a consecuencia de una equivocación en la altura geopotencial, los datosdel viento comunicados no corresponden a la altura del nivel de presión requerido. Este error puede ser importanteen regiones de fuerte cizalladura vertical del viento.

Los informes sobre vientos determinados desde aeronaves son una ayuda valiosa para el análisis de esque­mas de contornos de 300 y 250 hPa. Aunque no se disponga de las alturas de contornos asociados, sus gradientes sepueden representar los mapas de contornos eliminándolos de los vientos observados. Normalmente, esto se hacedemostrando que la relación geostrófica se mantiene y relacionando el esquema derivado con cualquier dato disponi­ble obtenido por radiosonda. Pueden efectuarse reajustes, por ejemplo, para tener en cuenta la curvatura y para mejo­rar la adaptación, si es necesario. El esquema debe presionarse para que se ajuste el análisis sobre zonas de las que sedispone de datos de altura.

En un centro importante que disponga de análisis realizados numéricamente, quizás haya que trazar amano los análisis preliminares. Estos análisis se pueden preparar utilizando ya sea las predicciones 12 horas comocampo de primera aproximación o bien los métodos para tradicionales nuevos análisis. Sin embargo, si se profundizaen el análisis manual hay que introducir en la máxima medida posible los análisis elaborados numéricamente. Loscentros deben, por lo tanto, aprovechar al máximo los adecuados con su capacidad de procesar rápidamente grandescantidades de datos, así como el elemento humano, con su facultad de ejercer el razonamiento basado en la expe­riencia y en procesos lógicos complejos. El ordenador toma como campo de fondo la predicción para 12 horas fun­dada en los análisis hechos en la última hora sinóptica principal por lo general 12 horas antes; el campo de base semodifica luego con los nuevos datos. En regiones donde los datos en abundancia, el nuevo análisis se fundamentasobre todo en los datos, pero donde hay escasez de datos el campo de fondo apenas sufre alteraciones. Antes de serincorporados al análisis, los datos se someten a un control de calidad por ordenador, y los datos erróneos son recha­zados con arreglo a determinados criterios establecidos. El analista también examina los datos para establecer si:

a) se pueden rectificar las observaciones que contienen errores, tal vez después de un detallado exa­men del sondeo, o tras compararlas con observaciones vecinas;

b) se ha desechado alguna observación satisfactoria;

IV.12 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

e) se han aceptado observaciones de calidad deficiente.Las defidencias descubiertas durante el procedimiento informático de control de calidad pueden corregirse (

por intervendón humana, si bien persiste la posibilidad de que se cometan errores de apredadón al deddir en qué formadeben tratarse los datos de observadón. Tal intervendón consiste en reinsertar las observadones correctas o rectificadas

En algunas zonas donde hay escasas observaciones en el momento del análisis, el analista puede teneralguna idea de la situación gradas a datos intermedios o procedentes de fuentes distintas (aeronaves, satélites y otros)y aquí el campo de fondo puede corregirse insertando observaciones ficticias para tratar de influir en la forma en quela máquina efectúe su análisis.

Los análisis de los diversos niveles deben llevarse a cabo en varias etapas. La tarea del analista consiste en:a) corregir las alturas de 100 hPa para elminar los errores sistemáticos conocidos;b) analizar el nivel de 100 hPa, hadendo hincapié en las velocidades del viento y empleando alturas de

contorno corregidas como en a) a modo de guía global; el análisis definitivo debe corresponder alcampo de viento;

e) tomar nota de las diferendas existentes entre la altura analizada y la altura del contorno señalada;d) aplicar el 60% de esta corrección a las alturas de 200 hPa, el 35% a las alturas de 300 hPa y 10%

a las alturas de 500 hPa;;e) analizar el mapa de 300 hPa utilizando los vientos observados desde aeronaves y cualquier dato

SATEM disponible;f) analizar los niveles de 250 y 200 hPa utilizando como guía los análisis de 300 hPa;g) convertir los análisis de presión al nivel medio del mar en un mapa de contorno de 1000 hPa a través

de una relación empírica uniforme que tenga en cuenta los valores de la temperatura de superfide;h) trazar los niveles inferiores hasta alcanzar el nivel de 500 hPa con respecto a las características de (

1000 hPa, reticulando las zonas en que escasean datos, en caso necesario;i) comparar el análisis de 500 hPa con el de 300 hPa y ajustarlo según convenga.Este plan consta de las características siguientes: el valor del análisis de 100 hPa para detectar errores de

sondeo en la altura geopotencial, la cobertura de datos relativamente satisfactoria a 300 hPa y el análisis básico al nivelmedio del mar co],1 su buena cobertura de datos.

Cuando se dispone de análisis realizados por ordenador, el análisis ulterior de los mapas en altitud seefectúa un proceso algo distinto. Los análisis informativos pueden servir como campos de primera aproximación y elanalista debe ajustar este campo de primera aproximación según las necesidades. En las zonas en las que es necesarioefectuar un ajuste considerable, hay que esforzarse por descubrir por qué ambos análisis son tan divergentes. Estopuede obedecer a varias razones:

a) caIencia de datos;b) datos de calidad deficiente;e) datos incorrectos no detectados durante los procedimientos normales de control de calidad.Si corresponde, se deben tomar entonces medidas para eliminar todo dato que obstaculice el análisis

mecánico o para asegurar la mejora de los análisis del ordenador. El análisis de las corrientes en chorro y de la tropo­pausa se hace a continuación.

4.3.1.2.3.3 OTROS TIPOS DE ANÁLISIS EN ALTITUD

En esta sección se describen dos tipos de análisis en altitud, a saber, el análisis de las corrientes en cho­rro y el análisis de los datos de tropopausa. Hay otras técnicas menos corrientes, como el análisis isentrópico y el aná-lisis de trayectoria que se examinan más adelante. (

El análisis de la corriente en chorro reviste considerable importancia, y ninguna serie de mapas en alti­tud para latitudes medias que se extienda a la tropopausa, puede considerarse completo si no se presta alguna aten­ción a este elemento. La corriente en chorro se define como una corriente fuerte y estrecha concentrada a lo largo deleje casi horizontal de la atmósfera superior, caracterizada por fuertes cizalladuras laterales y verticales del viento y quepresenta una o varias máximas de velocidad. La cizalladura vertical del viento es del orden de 10 a 20 nudos por1000 metros; la cizalladura lateral es de unos 18 nudos por 100 millas náuticas y se asigna un límite inferior arbitra­rio de 60 nudos a la velocidad del viento en el núcleo.

En un mapa de presión constante, la presencia de la corriente en chorro viene indicada por una franja decontornos más o menos compactos a lo largo de la franja de viento fuerte. La franja puede tener una longitud de cien­tos o miles de kilómetros y suele ser curvada con algunas ramificaciones sencillas. En las latitudes medias, las corrientesen chorro se sitúan con frecuencia alrededor de 300/250 hPa de manera que el nivel normal al que estos chorros son másacusados suele situarse a 300 hPa. Cuando se trata de corrientes en chorro subtropicales, el mapa de 200 hPa es más útil,puesto que los núcleos se hallan principalmente alrededor de ese nivel. No obstante, estos chorros son también en gene­ral muy acusados a 300 hPa. Es, por lo tanto, frecuente señalar las corrientes en chorro primero en el mapa de 300 hPay luego proceder hacia abajo o hacia arriba. Los chorros así definidos no se encuentran normalmente por debajo de 500hPa. El núcleo del chorro raras veces coincide con el nivel ordinario de forma que, por lo general, en ningún mapa serepresenta el viento máximo. Por consiguiente, a veces es conveniente tener un mapa de viento máximo independien­temente del nivel. Ha de recordarse también que los ejes de las diversas secciones transversales isobáricos de un chorrono se hallan verticalmente superpuestos, sino que con frecuencia se desplazan de forma progresiva hacia el aire cálidotroposférico por encima y por debajo del núcleo.

Las notables cizalladuras de las corrientes en chorro se pueden apreciar acaso mejor en las secciones ttransversales verticales perpendiculares al eje del núcleo. En los mapas de contornos, la disposición compacta de éstos,

CAPÍTULO 4 IV.13

junto a la sección casi horizontal del chorro no indica, directamente a la vista ni la posición del eje del chorro ni lafuerza o la cizalladura del viento. Estas últimas características se resaltan mucho mejor si se trazan las isotacas en elmapa. Con estos fines, las isotacas pueden trazarse a intervalos de unos 20 nudos y, en lo posible, se ajustan al vien­to real comunicado. En tales mapas, el eje del chorro se indica generalmente por medio de una línea doble o gruesa,inscribiendo el valor real de la velocidad máxima en puntos adecuados a lo largo de ella. Sobre el continente europeoy Norteaméríca, la red de observaciones en altitud basta para permitir colocar con suficientemente precisión el eje delchorro y las isotacas en cada mapa casi únicamente en informes relativos al viento. Sobre los océanos, la escasez dedatos hace ese reconocimiento imposible y hay que recurrir en tal caso a métodos más indirectos de análisis del mapa.Una vez más la continuidad cronológica y espacial adquiere una importancia capital y se debe dar a cada a cada unade las observaciones todo el peso que merecen a no ser que haya pruebas concluyentes que justifiquen lo contrario.

Al situar las corrientes en chorro sobre los océanos en el mapa, hay que tener presente la relación de loschorros con el sistema frontal de superficie. En latitudes medias, la corríente en chorro se halla normalmente en estre­cha asociación con un fuerte gradiente térmico de frentes bien definidos y, aun cuando el núcleo del chorro se encuen­tre en el aire cálido algo más abajo de la tropopausa, la pendiente de la superficie frontal es tal que el núcleo se hallaefectivamente del lado frío de la posición del frente en superficie. En realidad, una norma aproximada es que el núcleose sitúa verticalmente sobre la posición de la superficie frontal a 500 hPa. Debe observarse, sin embargo, que los cho­rros subtropicales no se hallan tan relacionados con las características frontales y que, cuando sus meandros son losuficientemente grandes como para orientarlos a ellos o a sus ramificaciones hacia el norte, nunca se debe tratar devincularlos a los frentes de superficie. De forma similar, a veces se forman ramificaciones de latitudes medias que atra­viesan frentes fríos de superficie hacia la parte posterior de una depresión.

El análisis de la tropopausa se facilita porque su temperatura potencial no varía grandemente en un lapsode 24 horas. La estricta aplicación de la definición de tropopausa dada por la OMM ocasionalmente puede desembo­car en ocasiones en informes engañosos, en los que se podría, en particular, omitir la tropopausa inferior. La conti­nuidad con mapas anteriores debería servir de ayuda para indicar cuándo ha sucedido esto, y tal vez sea nece­sario recurrir a sondeos para obtener los verdaderos valores que permitan efectuar el análisis. Los embudos o depre­siones de la tropopausa pueden causar dificultades en el análisis porque a menudo son relativamente pequeños y qui­zás no estén indicados directamente por las observaciones en un mapa determinado. Si se extienden por debajo delnivel de 300 hPa, se hallan normalmente alineados verticalmente con centros cálidos de los tipos de espesorde 300/200 hPa. Por otro lado, las bóvedas o zonas de alta presión de la tropopausa están generalmente alineados conlas zonas cálidas con un espesor de 500/300 hPa. Los gradientes del contorno de la tropopausa presentan con fre­cuencia una pequeña pendiente en zonas extensas, y el gradiente se concentra en bandas angostas de discontinuida­des de la tropopausa que, por lo general, se asocian con la corriente en chorro subtropical y la del frente polar.

4.3.1.2.4 ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN OBTENIDA POR SATÉLITE

Los satélites ofrecen considerable información que es necesario examinar en toda técnica de análisis.Buena parte de la información se analiza fácilmente con métodos numéricos, pero la interpretación de la informaciónse analiza fácilmente con métodos numéricos, pero la interpretación de la información gráfica y ciertos datos deriva­dos, como los vientos, constituye una parte fundamental de las técnicas manuales de análisis. La sección dedicada aaspectos detallados de diversas clases de análisis trata del empleo de datos satelitales pero la presente tiene por finali­dad examinar la información disponible y la forma en que puede utilizarse en términos generales.

4.3.1.2.4.1 TIPOS DE SATÉLITES E IMÁGENES DISPONIBLES

Hay dos tipos básicos de satélites:a) geoestacionarios; yb) de órbita polar.Un satélite geoestacionarío se sitúa en órbita sobre el ecuador, y puede proporcionar una vista de la atmós­

fera a intervalos frecuentes. Así se obtienen imágenes en visible e infrarrojo. De estas imágenes se puede extraer unainformación valiosa, por ejemplo, vientos que se pueden derívar de la atmósfera inferior (utilizando elementos de nubo­sidad baja como los cúmulos) y de la parte superior de la atmósfera (empleando elementos de nubes altas). También sepueden obtener otros tipos de información, por ejemplo, observaciones del vapor de agua de la atmósfera media.

Los satélites de órbita polar fotografian la tierra a través de la atmósfera en el espectro visible e infrarro­jo. Estos satélites también miden las radiancias que permiten deducir perfiles verticales de la temperatura. Con esosdatos se pueden calcular las alturas geopotenciales de las superficies de presión en una serie de puntos de la superficieterrestre. Estos datos de la radiancia se pueden utilizar también en técnicas manuales, aunque se presta más para téc­nicas de análisis numéríco.

Las imágenes, por otra parte, tienen considerable valor en las técnicas manuales y se aplican con menosfacilidad en los métodos numéricos. Sin embargo, se están utilizando técnicas de realce con colores en la interpreta­ción de las imágenes; los detalles correspondientes figuran en la sección que trata de la elaboración de prediccionesmeteorológicas a corto plazo.

4.3.1.2.4.2 UTILIZACIÓN DE DATOS OBTENIDOS POR SATÉLITE

Como se ha señalado ya, hay dos tipos de imágenes, en el espectro visible y en infrarrojo. Al utilizar lasimágenes, los analistas deben tener pleno conocimiento de la información transmitida por ambos tipos de imagen. Lasimágenes obtenidas en el espectro visible dan una visión de las nubes tal como se aparecerían a un observador que mira­se hacia abajo. Dado que las nubes altas suelen ser finas, tiene cierto grado de transparencia, en tanto que las nubes

IV.14 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

portadoras de lluvia son gruesas y densas. Estas características son patentes en las imágenes de luz visible recibidas. Lasimágenes en infrarrojo, en cambio, constituyen mediciones de la temperatura radiada desde la superficie vista. Cuantomás baja es la temperatura, más blancas son las imágenes de las fotografías monocromas. Las imágenes realzadas en colorpueden ser considerablemente más detalladas. No obstante, las nubes altas, que son bastante transparentes en las foto­grafías en visible permitiendo así la aparición de las nubes bajas en las imágenes, no son transparentes para las longitu­des de ondas en infrarrojo. El techo de las nubes altas forma una superficie radiante fría que aparece muy blanca en lasimágenes,. Esto no permite ver cualquier nube (las superficies radiantes) por debajo del nivel más alto de las nubes (lasuperficie radiante más alta).

Si las imágenes en el espectro visible y en el infrarrojo pueden verse conjuntamente, la información deuna de ellas complementa la otra. Por ejemplo, una zona extensa de blancor en una imagen infrarroja en un puntoen que no se puede percibir parte blanca ninguna en la imagen visible, supone la presencia de un velo fino de cirros.En cambio, en el caso de cumulonimbos, el cirro con forma de yunque aparece claramente en la imagen infrarroja, entanto que las partes inferiores de la nube figuran en forma de masa blanca en la imagen visible. Estos dos elementosde información juntos corroboran la presencia de cumulonimbos.

Como la temperatura está representada en las imágenes infrarrojas, se pueden hacer deducciones acercade las nubes en la atmósfera. Por ejemplo, si sobre el tono gris oscuro del mar se observa una mancha de un matizmás sombrío, puede tratarse de una mancha de agua más templada o, en determinadas circunstancias, puede corres­ponder a la parte alta de un estrato, ya que estas capas suelen ser más cálidas que la superficie del mar debido a unainversión en la parte inferior de la atmósfera. Este ejemplo simplemente pone de relieve la cantidad de informaciónen potencia disponible en las imágenes infrarrojas y la necesidad de una interpretación correcta.

El emplazamiento de las características de superficie debe realizarse con especial cuidado y sólo si sedispone de imágenes infrarrojas. Analistas inexpertos tienden a avanzar demasiado pronto los frentes cuando de­ben analizar imágenes de infrarrojo nocturnas, dado que a veces se olvida que la masa aparente de las nubes soncirros cuya cizalladuta está muy por delante de las características de superficie en las zonas de fuerte corriente enaltitud.

Dado que el análisis debe concordar con todas las observaciones tradicionales (a no ser que se conside­ren erróneas), también debe coincidir con las imágenes procedentes de los satélites. Las características que figuran enlas imágenes satelitales deben estar apoyadas por los elementos del análisis. Así, una zona de nubosidad en las imá­genes puede vincularse a una depresión ligera en los esquemas de superficie, o bien una zona de nubes medianas puedeasociarse a una característica de onda corta en el mapa en altitud. Es incorrecto tratar de situar una característica enel mapa de superficie por cada característica que figure en la imagen obtenida por el satélite. La atmósfera debe exa­minarse en profundidad y hay que resistir a la tendencia a colocar características frontales en los mapas de superficiepor cada franja de nubes. El emplazamiento de los frentes debe examinarse con mucho esmero, teniendo presenteque un frente es una característica térmica y que debe comprobarse su existencia real mediante pruebas distintas delas imágenes satelitales por ejemplo, un sistema frontal debe ser compatible con un esquema de espesor de 1000/500hPa y ha de apoyarse en sistemas tales como la superficie calculada y el esquema de la temperatura potencial del ter­mómetro húmedo a 850 hPa (un buen medio de representar la presencia de frentes de superficie).

Algunas características de la nubosidad pueden ser insignificantes en tanto en cuanto no están vincula­das a una característica dinámica específica en ese momento, pero han persistido durante un período en que se aso­ciaban a una característica importante en el mapa. Otras características de las nubes pueden ser representativas de lamasa de aire general, por ejemplo, en corrientes de aire húmedo inestables en altitudes templadas. Con frecuencia sepueden localizar bandas de nubes dentro de la nubosidad de inestabilidad general. Estas bandas no siempre repre­sentan rasgos fácilmente detectables a escala sinóptica, pero pueden ser tal vez una formación de características meso­escalares. La satisfactoria interpretación de estas características en las imágenes satelitales puede contribuir a mejorarla información para su predicción para breves períodos de tiempo.

Hay en la actualidad métodos informatizados muy perfeccionados para obtener imágenes satelitales conrealce de color. Esta informatización debe considerarse una ayuda valiosa, puesto que los productos disponibles sonmuy convenientes para facilitar la labor de análisis y predicción que es necesaria realizar a mano.

4.3.1.2.4.3 DATOS OBTENIDOS POR SATÉLITE Y ANÁLISIS EN ALTITUD

Las fotografías de la superficie terrestre de las nubes son transmitidas desde los satélites geoestacionariosa intervalos regulares, por ejemplo, cada 15 minutos. El desplazamiento de un elemento nuboso dado en el lapsotranscurrido entre la toma de dos fotografías cualesquiera puede servir para determinar la velocidad del viento a laaltura de la nube en dicho lapso. Suele haber cierta incertidumbre acerca de la altura de las nubes, aunque es frecuentetener una idea razonable gracias a las fotografías en infrarrojo. También a veces se pueden producir errores o incerti­dumbre según sea la evolución de la nubosidad. La zona cubierta por cada satélite es limitada tanto en su latitud comoen su longitud. No se dispone de datos de latitudes más altas de 40 a 45° aproximadamente, pero todas las longitu­des están cubiertas en un momento u otro. Esos vientos derivados se calculan en algunos centros y luego son inter­cambiados por el Sistema Mundial de Telecomunicación en forma de informes SATOB.

Las observaciones por satélite también proporcionan indirectamente una cantidad considerable deinformación sobre la altura geopotencial. Las observaciones por satélite de la radiación infrarroja de la atmósferapermiten estimar las temperaturas a diversos niveles de la atmósfera y de ellas, así como de sus correspondientes pre­siones, se pueden derivar los valores de espesor de algunas capas. Mediante suma algebraica de estos espesores con laaltura geopotencial del nivel de 1000 hPa se obtienen alturas geopotenciales para la superficie de presión constanterelacionada con los valores del espesor utilizados. De este modo, se hace considerable hincapié al supuesto de que la

(

(

CAPÍTULO 4 IV.15

superficie de 1000 hPa está lo más cerca posible de la realidad. El método es análogo al antiguo método tradicional dereticulado de todos los niveles a partir de la superficie usando espesores parciales (1000/850, 850/700, 700/500 hPa yasí sucesivamente). Los datos satelitales se pueden interpretar con más facilidad si corresponden a regiones marinasdespejadas, y, en estos casos constituyen un valioso complemento a las otras fuentes de datos del predictor. Hay quetener en cuenta, sin embargo, que hay realmente incertidumbres, y que algunos datos pueden ser inutilizables. Esnecesario efectuar verificaciones con regularidad con datos obtenidos por radiosonda a 100 hPa.

También se pueden realizar fotografías satelitales para detectar características en altitud o para confirmarla presencia de tales características. El principio que preside la utilización de imágenes satelitales es que del movi­miento ascendente se deduce la presencia de nubes y el descendente se asocia al aire relativamente despejado. Así,entre una vaguada y una dorsal en los vientos del oeste superiores, hay habitualmente un componente ascendente ver­tical que lleva a una región bastante nubosa. A la inversa, en el flujo que va del eje de una dorsal a una vaguada hayun movimiento descendente con sólo pequeñas cantidades de nubes, sobre todo cumuliformes. Los límites del airenuboso se relacionan con la línea de dorsal y de vaguada de un modo que depende de las características del elemen­to. En una dorsal ancha y plana, el movimiento descendente orientado hacia el este de la línea de dorsal es bastantegradual y la nubosidad puede sobrepasarlo a cierta distancia, pero si la dorsal muy curvada, habrá un borde de nubesacusado próximo a la línea de cresta.

Un eje de vaguada se puede situar a menudo en el cruce con una banda de nubes frontales. El aire endescenso hacia el oeste de la vaguada hace que las nubes centrales y altas se disipen, dejando tras de sí tan sólo unaestrecha banda de nubes, en tanto que hacia el este la banda de nubes es más ancha, más compacta y de una exten­sión vertical mayor.

Como las bandas de nubes más anchas se extienden aproximadamente desde el eje de la vaguada hastauna línea de la dorsal, se puede tener una idea de la amplitud del flujo por la extensión latitudinal de dichas bandas.Si la banda de nubes es casi lineal, entonces la dirección de las líneas de contornos se sitúa aproximadamente a lo largode la banda. Puede haber vórtices en el flanco polar del flujo que representan perturbaciones en rápido movimientode onda corta. También puede haber vórtices de nubes o espirales, particularmente en flujos de gran amplitud, queson indicio de circulaciones cerradas como viejas depresiones ocluidas o depresiones de gota fría; el centro de la espi­ral de la nube coincide generalmente con el centro de circulación.

4.3.1.2.4.4 DATOS OBTENIDOS POR SATÉLITE EN ZONAS EN QUE ESCASEAN LOS DATOS

En las zonas en que escasean los datos como son los océanos meridionales, la información obtenida porsatélite es la única de que dispone el analista. La aplicación de los datos de la radiancia obtenidos por satélites ha sidodescrita con anterioridad. Las características de la superficie pueden identificarse con frecuencia en las imágenes, que dancomo resultado un esquema de la superficie más realista. Las investigaciones en que se utilizan técnicas manuales e infor­máticas permiten asociar imágenes de satélite recibidas a diario a varias características en altitud. Si tales investigacionesse llevan "a cabo en zonas donde se dispone de datos, el proceso inverso puede utilizarse en zonas donde los datos sonescasos para trazar las características del modelo del flujo en altitud con cierto grado de confianza.

Otra técnica en el uso de datos de satélite es la creación de seudoobservaciones. Esta técnica se utiliza enel hemisferio sur.

4.3.1.2.5 ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN OBTENIDA POR RADAR

4.3.1.2.5.1 CONSIDERACIONES GENERALES

La información meteorológica obtenida por radar constituye un complemento importante y valioso delas redes de observación en superficie y en altitud y de las observaciones satelitales, que ofrece al meteorólogo la posi­bilidad de mirar electrónicamente más allá del horizonte visual y evaluar lo que se detecta en la forma apropiada parauso sinóptico y local.

En los últimos 40 años, los radares meteorológicos han sido el instrumento más importante a disposiciónde la comunidad meteorológica para proporcionar predicciones a corto plazo de episodios meteorológicos mesoesca­lares. Esto obedece fundamentalmente a dos factores. El primero de ellos es que los radares han podido prodUCir medi­ciones semicuantitativas de la precipitación y de las características de las tormentas sobre extensas zonas desde un solopunto de observación. El segundo es que no hay en la actualidad ningún instrumento capaz de dar una coberturavolumétrica que abarque una región de varios cientos de kilómetros de diámetro con una resolución del orden de unoo dos kilómetros. La exploración volumétrica completa se obtiene en cuestión de minutos. La elaboración de mapasprevistos compuestos con datos procedentes de varios radares (la formación de redes radáricas) permite utilizar losdatos radáricos no sólo a escala local, sino también a escala sinóptica.

Los radares meteorológicos existentes pueden dividirse en dos clases generales: no coherentes (conven­cionales), y coherentes (radares Doppler). Los primeros miden simplemente la reflectividad de los hidrometeoros,mientras que los radares Doppler proporcionan información adicional sobre la velocidad radial de los hidrometeorosy las características de la turbulencia. En los párrafos siguientes se presentan explicaciones de física elemental, queconstituye la base de las observaciones obtenidas con radares convencionales y radares Doppler.

En los dos decenios pasados, con la evolución tecnológica se han realizado espectaculares progresos en eldesarrollo del radar Doppler como instrumento de observación. En la actualidad, algunos Servicios HidrometeorológicosNacionales están introduciendo redes de radares Doppler.

La disponibilidad de sistemas de proceso y presentación de datos, de alta velocidad y bajo costo, para eje­cutar análisis en tiempo real, permite tener un acceso fácil y rápido a los grandes volúmenes de datos producidos porlos radares modernos.

IV.16 GUiA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Uno de los grandes cambio tecnológicos que se operarán en la próxima generación de radares meteoro-lógicos será que muchos, y quizás la mayoría de los radares, poseerán capacidad Doppler. Algunos de ellos tendrán (capacidad de diversidad de polarización. Ahora bien, la próxima generación de radares diferirá de sus predecesoressobre todo en su utilización del proceso de señales digitales con las técnicas más recientes y de las modernas repre-sentaciones cuantitativas en tiempo real.

Teniendo en cuenta estas importantes tendencias en el desarrollo de la meteorología radárica, y que aúnhay en funcionamiento radares no coherentes en los Servicios Hidrometeorológicos Nacionales, en los párrafos quesiguen se describe la utilización de datos procedentes de radares no coherentes y coherentes (Doppler) en el análisismeteorológico.

4.3.1.2.5.2 RADARES NO COHERENTES

Información generalLas mediciones radáricas de las nubes y la precipitación están basados en la dispersión de las ondas elec­

tromagnéticas causadas por las partículas en suspensión en el aire. La potencia de la retrodispersión depende del tama­ño de la partícula y del material de que está compuesta. Las propiedades de la retrodispersión de las partículas denubes y de la precipitación se caracterizan con frecuencia sobre todo por reflectividad (o factor de reflectividad) Z.Cuando se trata de radares no coherentes, éste es el único parámetro medido.

La mayor parte de los radares meteorológicos operan con un alcance de 3 a 10 centímetros. La ventajade una longitud de onda de 3 cm estriba principalmente en la compacticidad del equipo, porque las dimensioneszonales para una dimensión dada de la anchura disminuyen con la longitud de onda. La gran desventaja de esta lon­gitud de onda estriba en la atenuación causada por las partículas de agua y hielo. La ventaja de una longitud de ondade 10 centímetros estriba en la práctica ausencia de atenuación. El equipo es, no obstante, voluminoso y muy caro ('en este caso, si se desea lograr una elevada resolución espacial. Las longitudes de onda de S a 6 cm constituyen unabuena solución intermedia entre la atenuación y las dificultades de la abertura angular del haz. Como la adopción dealguna longitud de onda en particular no aporta ninguna ventaja especial, en la mayoría de los radares se utiliza ladistancia de S a 10 cm.

Al interpretar las observaciones radáricas, ha de recordarse que los datos radáricos están sujetos a variaslimitaciones. Como el haz radárico diverge o se dispersa, la energía se distribuye a través de una zona cada vez másamplia a medida que aumenta la distancia desde el transmisor. De ese modo sólo una parte muy pequeña de la poten­cia transmitida es interceptada por un pequeño objetivo. Esta pérdida de energía'debida a la divergencia del haz sedefine como atenuación de la distancia.

La señal recibida de un objetivo disminuye a una velocidad directamente proporcional a la cuarta poten­cia de la distancia de un objetivo. Ahora bien, si una zona de precipitación tiene propiedades de reflexión uniformesa través de su sección transversal, y si llena completamente el haz, en la potencia total recibida por el radar disminu­ye a una velocidad directamente proporcional al cuadro de la distancia. Por ejemplo, una zona de precipitación obser­vada a 150 km, que llena el haz, devuelve una señal centenares de veces tan fuerte como la recibida de un objetivoque llene el haz parcialmente. La atenuación de la distancia de la señal de eco depende de la relación existente entrela cantidad de precipitación que llena el haz y la distancia desde el objetivo.

Cuando la energía radioeléctrica pasa a través de una distribución de gotas, una parte de ella se dispersay otra es absorbida por los hidrometeoros. Las ondas cortas y las grandes gotas de agua producen la máxima atenua­ción de la señal.

Una señal saliente sufre atenuación a medida que avanza a través de la precipitación y el impulso deretorno es atenuado también en la precipitación a lo largo del trayecto de vuelta. Si una línea de tormenta es tan (intensa que a causa de la atenuación se pierde prácticamente toda la potencia del haz, queda poca energía o ningunapara reflejarse desde los objetivos más allá de la zona de precipitación. Los objetivos que se encuentran más allá deuna zona de precipitación fuerte y extensa parecen menos brillantes de lo que serían ordinariamente y, en algunoscasos, pueden no apreciarse en absoluto.

Esta es la razón de que la precipitación no se estime normalmente para todo el alcance del radar,sino dentro de un radio de 150-200 km. Además la reflectividad depende de la constante dieléctrica. Por lo tanto,los objetivos de hielo tienen reflectividades unas cinco veces inferiores a las de las esferas de agua del mismotamaño. Al respecto, el alcance de la localización de las nubes y de la precipitación disminuye en invierno. En laprecipitación estratiforme, los copos de nieve parcialmente fundidos provocan un retomo realzado, la llamadabanda brillante, y su consecuencia probable son estimaciones exageradas de la cantidad de precipitación. Enángulos de baja elevación, la retrodispersión desde el suelo, llamada parásitos de tierra, puede afectar a las observa­ciones.

En los radares informatizados modernos, las correcciones de la señal se ejecutan automáticamente y losdatos procesados se presentan en forma digital. Para una información más detallada sobre los radares meteorológicosy su utilización en el análisis meteorológico, véase Battan (1959), OMM (1966), Stepanenko (1973), Doviak y Zrnic(1984) y Bryljov Yotros (1986).

Recuperación de datos sobre la precipitaciónEl radar convencional, capaz de medir un solo parámetro - la reflectividad - adolece de bastantes limi­

taciones para dar estimaciones cuantitativas precisas de la precipitación. Estas limitaciones tienen su origen en el com-plejo carácter de las nubes, incluso las más sencillas. Las nubes cálidas, por ejemplo, requieren dos y quizá tres (distribuciones de parámetros para describir la distribución local de los tamaños de las gotas. Las nubes en fase de

CAPÍTULO 4 IV.17

. mezcla son incluso mucho más compleja. Por tal razón, una sola medición de la reflectividad puede damos simple­mente una estimación bruta de la precipitación.

Si las partículas en dispersión son esferoides, y de diámetro pequeño comparadas con la longitud de onda(esto es, si se produce la dispersión de Rayleigh):

1 6z= - 'LD·L1V i I

donde Z es el factor de reflectividad, Di es el diámetro de la gota, y L1 V es la unidad de volumen. Como los valorescaracterísticos de Z en la atmósfera difieren en varios órdenes, la meteorología radárica utiliza normalmente la escalalogarítmica dBl = 10 lag Z (en la que Z se expresa en mm-61m3). En la precipitación, dBl oscila entre Oy más de60 dBl.

Para derivar una cantidad de precipitación R, hay que dar por supuesta alguna distribución de las gotaspor tamaños. Si se parte de la hipótesis de una distribución del tamaño de las gotas de lluvia Marchall-Palmer:

N (D) =No (exp (-3,67 DIDoJ)

en donde No = 8000 m-3 mm-1 y constante, y Do depende de la cantidad de precipitación, siendo equivalente a untamaño de gota mediano. Si se combinan las dos ecuaciones arriba expuestas, se puede obtener:

Z=ARb,

en donde A = 200 Yb = 1,6.Si NOse desvía considerablemente de este valor, la cantidad de precipitación predicha a partir de la relación

Z-R será probablemente errónea. Las comparaciones de R y las reflectividades de Z calculadas a partir deN (D) - medidas con disdrómetro (Richards y Crozier, 1983) - reveló que, para diferentes distribuciones que dan elmismo valor de Z la cantidad de precipitación puede diferir tanto como cuatro veces. No obstante, el tipo de relaciónexpresada en la ecuación Z sirve en la mayor parte de los casos para hacer estimaciones cuasi cuantitativas de laprecipitación. Los valores de A y b varían notablemente. En la práctica, los datos radáricos se calibran por compara­ción con una red pluviográfica relativamente densa, y las relaciones empíricas Z-R se emplean para un radar determi­nado sobre una zona determinada. Algunos autores indican que la precisión de las estimaciones de la precipitaciónpuede obtenerse para utilizar la clasificación simple de la precipitación (llovizna, precipitación generalizada, y chubas­cos). La precisión de las mediciones de la precipitación aumenta también al crecer el intervalo de una integracióntemporal.

Al analizar la precipitación mediante radar, se ha de recordar que estos datos reflejan la precipitación acierta capa determinada, por lo general entre 500 y 100 m sobre el nivel del suelo. En la mayor parte de los casos, laevaporación en una capa inferior a 500 m no causa un agotamiento grave de la precipitación. En casos extremos decapas límite muy cálidas y secas, podría haber, naturalmente, algún agotamiento notable.

Para resumir las consideraciones que acaban de exponerse, es posible llegar a la conclusión de que losradares convencionales ofrecen una información más bien semicuantitativa sobre la precipitación. Las ventajas de losdatos radáricos residen en su elevada resolución espacial en que son zonales, por su propia naturaleza. Esta calidadexcepcional debería emplearse combinando las observaciones radáricas con las observaciones convencionales de laprecipitación al preparar el análisis de la precipitación para zonas limitadas.

Para que las estimaciones de la precipitación sean más precisas, la técnica de medición de las polariza­ciones horizontal y vertical fue sometida recientemente a prueba con resultados alentadores. No se aplican aún demanera generalizada las mediciones de polarización dual, pero habida cuenta de sus posibilidades analizaremos bre­vemente este método para medir la precipitación.

Los radares de polarización dual lineal miden la diferencia de la reflectividad (ZDR) de la precipitacióncon la radiación polarizada horizontal (ZH) y verticalmente (Zv). ZDR se define como:

ZDR = 10 lag (ZH!Zv)

Al medir los tamaños de las gotas de la precipitación, se da por supuesto que la forma de estas gotas esesferoide y achatada, con ejes casi verticales, y las gotas más grandes tienen un mayor achatamiento. Los ejes hori­zontales de estos esferoides son más grandes que los ejes verticales. Como la sección transversal de la retrodispersiónes más grande para la radiación incidente polarizada a lo largo del eje mayor del esferoide que para la dirección orto­gonal, la relación de las dos señales octogonales nos da una idea del achatamiento y por consiguiente del tamaño delas gotas. Si se mide la reflectividad diferencial además de ZH es posible derivar No YDo, o, en principio, ajustar lasobservaciones a cualquier distribución generalizada del tamaño de las gotas de lluvia con dos parámetros. Una vezderivados No YDo para una distribución exponencial, puede calcularse la cantidad de precipitación, dado que se cono­ce la velocidad terminal de las gotas. Los resultados obtenidos hasta ahora indican que la cantidad de precipitaciónpuede medirse mediante este método con un error cuadrático medio de aproximadamente el 15 por ciento en zonasextensas (Ulbrich y Atlas, 1984).

La medición ZDR nos da también información sobre la fase de los hidrometeoros. Los valores positivosde ZDR sugieren que los hidrometeoros están orientados en el plano horizontal, los valores próximos a cero hacen pen­sar que no hay ninguna dirección preferida de orientación o bien ninguna deformidad, y los valores negativos indi­can la existencia de partículas alineadas a lo largo de la vertical. Los valores típicos de ZDR oscilan entre +5 = +3 dBlen la lluvia. Los valores próximos a cero pueden ser interpretados como granizo inmerso en una región de lluvia.

IV.18 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Cuando los valores de 2DR son negativos} se supone que vienen de formas de hielo cuya longitud se orienta vertical-mente. En los documentos publicados con motivo del Segundo simposio sobre predicdón inmediata (Nowcasting Il), (-"organizado por la Agencia Espacial Europea en 1994} figuran más detalles relativos a la utilización de las medicionesradáricas de polarización para estimaciones de la precipitación.

Interpretación de los ecos radáricosLas reflectividades radáricas sirven también directamente para identificar diferentes sistemas mesoesca­

lares asociados a la formación de hidrometeoros. El hecho de que el eco radárico sea proporcional al diámetro delhidrometeoro sirve para determinar el tipo de nube. Las tormentas, que contienen un número moderado de gotas deagua de grandes propordones} producen un eco más brillante que las nubes estratiformes que contienen gran núme­ro de gotas relativamente pequeñas. En general} la lluvia da un eco más brillante que la nieve, ya que las partículasde agua se dispersan unas cinco veces más que la energía radárica de los cristales de nieve del mismo tamaño y forma.La luminosidad del eco producida por el granizo seco es asimismo aproximadamente la quinta parte de la luminosi­dad de la lluvia. Las piedras de granizo y los copos de nieve cubiertos con agua reflejan las señales como si estu­vieran completamente compuestos de agua. Estas características del eco radárico, junto con la información relativa asu geometría} sirven para interpretar la reflectividad radárica y precisar sistemas meteorológicos a partir de datosradáricos.

En los trabajos publicados por Doviak y Zmic (1984)} Bryljov} Yotros (1986) y Collier (1989) se encuen­tran más detalles con respecto a la interpretación del eco radárico. A continuación se presenta un extracto de la lite­ratura que trata de la utilización de los datos radáricos en el análisis meteorológico.

Si el radar no está informatizado} los datos radáricos se visualizan más corrientemente utilizando un indi­cador de posición en el plano (PPI)} un indicador de distanda (RPI) y un indicador de altura y distancia (RHI). Losdos primeros indicadores permiten estudiar la estructura horizontal del eco radárico} y el tercero de ellos da informa­ción sobre la estructura vertical a lo largo de determinados radios de espedal interés.

Cuando se trata de una radar informatizado, la señal originaria puede interpolarse en alguna retícula tri­dimensional regular (por ejemplo} en una retícula cartesiana), y los datos radáricos se visualizan a lo largo de los pla­nos horizontal y vertical escogidos. Las observaciones procedentes de varios radares informatizados se refunden auto­máticamente en un mapa radárico} por ejemplo, en un mapa radárico de la precipitación.

Los ecos de la precipitación se dividen en convectivos yestratiformes. Muy a menudo} los ecos de tipoconvectivo y estratiforme se observan simultáneamente en los PPI} RPI YRHI como diversos niveles de luminosidad,que difieren asimismo en cuanto a su estructura. A continuación se describen las características más importantes delos ecos de tipo convectivo y estratiforme.

Ecos de tipo convectivoEstos ecos están vinculados la mayoría de las veces a una actividad de tormenta aislada} líneas de turbo­

nada de frentes fríos} y, en ocasiones} frentes cálidos y ocluidos. Los bordes de estos ecos están bien definidos por logeneral. Se trata normalmente de los ecos más brillantes observados a causa de las fuertes señales devueltas al recep­tor. Tales ecos son a menudo detectables a distandas superiores a 300 km, a causa de las elevadas alturas hasta las quese extienden. Pueden producirse aisladamente} en grupos o en líneas sólidas o fragmentadas.

Los ecos vinculados a tormentas con aparato eléctrico de masas de aire y a chubascos suelen estar ais­lados o muy dispersos con grandes espacios entre ellos. A veces} los ecos de tipo convectivo pueden presentarsecomo grupos de ecos aislados en diversas fases de formación. Estos ecos tienden a constituirse, a crecer y disiparse conrapidez.

Las presentaciones más impresionantes en alcance PPI son quizá los ecos vinculados a frentes fríos y alíneas de turbonada. El radar no detecta el propio frente de presión} pero detecta la precipitación asociada al mismo.Los ecos dispersos son observados normalmente en primer lugar a largas distancias a causa de los hidrometeoros enlas partes superiores de las tormentas más altas. A medida que se acerca el frente} se observa una precipitación cadavez mayor a niveles gradualmente más bajos} y puede parecer que las células originarias aumentan de tamaño e inten­sidad. En los radares con amplios haces horizontales, este efecto puede obedecer también a un aumento del azimut.

Uno de los principales aspectos que puede recordar en lo que respecta a los ecos convectivos es que porlo general están asociados a turbulencias de extrema intensidad.

Ecos de tipo estratiformeLos ecos radáricos procedentes de la precipitación asociada a nubes estratiformes} vistos en visualización

PPI} tienen una apariencia difusa con bordes mal definidos, y su intensidad suele ser muy uniforme. Estos ecos} porlo general} no pueden ser detectados a grandes distancias (por ejemplo más allá de 150 km) a causa de las cantidadesrelativamente bajas de lluvia asociadas normalmente a esa precipitación} y asimismo a causa de la extensión verticalrelativamente pequeña de los ecos que dan el mayor poder de recepción. Este último efecto queda claramente demos­trado cuando se examinan los ecos en la sección transversal vertical utilizando equipos RHI.

Combinación de ecos convectivos y estratiformesLa combinación de los dos tipos básicos de ecos es la utilizada con mayor frecuencia. Sin embargo, en

general es fácil aislar los ecos convectivos. Las combinaciones de estos dos tipos de ecos se dan en la mayoría de lascondiciones meteorológicas de todo tipo; por ejemplo, con frentes fríos y cálidos} oclusiones, tipo de masas de aire ais­ladas} tormentas y precipitación orográfica.

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Tormentas

CAPÍTULO 4 IV.19

Este eco es un tipo especial de eco convectivo. Ha de recalcarse que, a menos que se observen los ecosdel rayo, no hay forma evidente de distinguir entre un eco procedente de una tormenta y el de un fuerte aguacero. Engeneral, si el eco es de intensidad excepcional, o si la cima del eco se extiende a grandes alturas (en las que latemperatura es probablemente inferior a -40 C), hay una gran probabilidad de que el eco esté originado por unatormenta.

Huracanes o tifonesLos ecos que originan estas tormentas suelen tener una apariencia bien característica, pero ha de recor­

darse que la atenuación de una precipitación fuerte asociada a estas tormentas pueden modificar considerablementela estructura de la precipitación en algunos sectores. La primera manifestación de una perturbación puede ser la obser­vación de ecos originados por turbonadas que se desplazan en una dirección opuesta a la que suele prevalecer en lazona. A medida que se desarrolla la tormenta, la circulación de los ecos en torno a un centro se hace completa. Elcarácter de los ecos vinculados a estos ciclones tropicales varía en función de su posición con relación al centro. Enla periferia de la tormenta, los ecos son de carácter convectivo y celular, con bordes agudos de gran intensidad. Lastormentas y tornados que se generan con las tormentas tropicales se producen por lo general con estas células y escorriente que las condiciones meteorológicas asociadas sean de turbonada. Estos ecos, que se desplazan con la circu­lación de la tormenta, tienen una gran extensión vertical y se han observados incluso a una distancia de 600 km desdeel centro de la tormenta. A veces se observa una zona relativamente libre de ecos, de unos 80 km, en dirección al cen­tro de la tormenta desde estas células convectivas exteriores, seguida de una extensa zona de intenso eco que poseecaracterísticas más estables. La precipitación es muy fuerte y, por lo general, no suele haber tormentas en esta zona deprotección de lluvia. Si la ganancia del radar disminuye, se observa una estructura de bandas en espiral de laslíneas del eco. Más hacia el centro, más allá de la masa de proteCción de la lluvia, se observa con frecuencia una estruc­tura celular del eco. Estos ecos están dispuestos en bandas espirales definidas y rodean el ojo de la tormenta. La dis­tintas células y las propias bandas espirales giran en torno al centro en dirección levógira (hemisferio Norte).

Tornados y trombas marinasLa mayor parte de los tornados proceden de tormentas extremadamente violentas de gran desarrollo verti­

cal, pero, en raras ocasiones, se observan en ellas nubes estratiformes sin precipitación o eco radárico asociados. Se con­sidera que las siguientes características del eco indican una tormenta local de gran intensidad que puede ser un tornado:

a) gran extensión vertical fuera de lo corriente (la cima del eco sobrepasa la tropopausa comunicada);b) un eco que se desplaza hacia la derecha (en el sentido del viento) en la dirección de otros ecos vecinos;e) cuando dos ecos se funden en uno solo;d) cuando un eco se caracteriza por tener forma de gancho para el mesociclón a niveles superiores.Los ecos que originan las trombas marinas han sido observados a distancias cortas (6-10 km) en el PPI. Los

ecos son intensos y de forma circular y no muestran ninguna otra característica. Se trata esencialmente de un fenómenoa muy bajo nivel, difícil de distinguir en un radar convencional.

GranizoEl granizo de un tamaño que causa daños es sobre todo corriente en zonas continentales de latitudes

templadas y está vinculado a una convección violenta. Los ecos radáricos determinados positivamente por estar vin­culados al granizo han revelado la característica de ecos de gran intensidad y bordes afilados de la precipitación deri­vada de la convección.

Los estudios han revelado una fuerte relación entre la reflectividad radárica y el granizo. Estos mismoestudios han revelado asimismo una fuerte correlación entre la altura del eco y la aparición del granizo. Un eco cuyacima sea más elevada que la tropopausa tiene gran probabilidad de contener granizo.

NieveLos ecos que produce la nieve son borrosos y difusos. Como los cristales de hielo seco reflejan mucho

peor la radioenergía que las gotas de agua, y la cantidad de precipitación equivalente de nieve que toca suelo es confrecuencia baja, la nieve seca no se ve a una distancia tan grande como la lluvia. Los ecos procedentes de los chubas­cos de nieve suelen ser de mayor intensidad que los causados por una nieve más generalizada pero los bordes siguensiendo difusos.

Tormentas de polvo y de arenaEn una tormenta de polvo se pueden reconocer las características de una tormenta, por ejemplo, la tur­

bonada, la elevación de la presión y la caída de la temperatura después de su paso. Los cumulonimbus asociados a latormenta de polvo pueden contener grandes partículas de agua e incluso granizo en altitud. De ahí que se pueda dedu­cir de un radar una tormenta de polvo cuando se observan ecos sobre regiones áridas.

Ecos atribuidos a fenómenos no asociados con la precipitaciónEl eco recibido por una estación radárica puede estar causado por otros fenómenos distintos de la preci­

pitación, por ejemplo, el humo, los insectos y las aves. Además, los meteorólogos que trabajan en la interpretación delos datos radáricos deben tener asimismo en cuanta los ecos ángel debidos a las discontinuidades del índice de refrac­ción, y la propagación anómala, causada por los gradientes del índice de refracción radioeléctrico.

IV.20 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

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4.3.1.2.5.3 RADARES COHERENTES (DOPPLER)

Información general ('La invención de un potente amplificador klistrón en el decenio de 1950 hizo posible la construcción de

transmisores que dan coherencia de fase alta a los impulsos trasmitidos, lo cual es absolutamente necesario para medirla velocidad del objetivo en movimiento. La coherencia de fase de la señal radárica da por supuesto que el intervalo detiempo entre la cresta de las ondas para los impulsos trasmitidos sucesivamente es constante o es conocida. El impul­so trasmitido, en su interacción con un objetivo, induce la oscilación molecular forzada en paralelo con los cambiostemporales en los campos eléctrico y magnético. Si el objetivo está en reposo o en movimiento a lo largo del plano auna distancia constante, sus moléculas oscilan con la frecuencia transmitida. Si las gotas se desplazan en dirección deltrasmisor a la velocidad v, la frecuencia de las oscilaciones moleculares aumenta en v/íl, donde íl es la longitud de ondatransmitida. Las moléculas en oscilación crean el campo electromagnético por sí mismas, que irradia hacia el exterior.Cuando el trasmisor y el receptor están juntos, el valor del cambio de fase del radar Doppler viene dado por:

fd =-2 vr/íl

en donde vr es el componente radial de la velocidad, que es positiva cuando el objetivo se mueve hacia el exterior delradar. El factor 2 de la ecuación aparece porque la frecuencia aumenta en dos fases. Al principio, la frecuencia de lasoscilaciones eléctricas aumenta en vr /íl dentro del objetivo, y seguidamente la frecuencia de sus oscilaciones en ladirección del receptor aumenta en el mismo valor. Conociendo el desplazamiento fd Doppler y la longitud de ondade la señal trasmitida, es posible obtener la velocidad radial a partir de la ecuación arriba citada. Cuando se trata deradares de banda C, los principales objetivos son hidrometeoros. Estos radares miden, hablando en puridad, la velo­cidad radial de los hidrometeoros y algunas otras impurezas (por ejemplo, insectos a distancias próximas al radar), yno la velocidad del aire. Por consiguiente, se hace uso de algunas hipótesis adicionales para convertir los movimien­tos de los hidrometeoros en velocidad del aire.

Los parámetros de valor meteorológico medidos por radares Doppler son el factor Z, de reflectividad, lamedia, la velocidad radial con reflectividad ponderada, vr (mis), y la desviación típica del espectro Doppler Dv (mis).La reflectividad caracteriza el momento cero del espectro Doppler. Se obtiene cuando el radar funciona en el modode amplitud (no Doppler). Este parámetro se ha analizado ya anteriormente en la sección relativa a los radares nocoherentes. Los dos últimos parámetros (vr y Dv) se obtienen cuando el radar funciona en modo Doppler.

Recuperación de las características del flujo de aireComo se ha indicado anteriormente, los radares Doppler de bandas C o S miden la velocidad radial de

los hidrometeoros. Teóricamente, esta velocidad radia comprende los tres componentes del movimiento de partícu­las en las coordenadas cartesianas. En el caso limitado de la visión vertical, el componente radial reflejará la veloci­dad vertical de los hidrometeoros. En el otro límite (visión horizontal), la velocidad radial representará los compo­nentes horizontales del movimiento.

Para recuperar los datos sobre el viento obtenidos por barrido con una antena baja, se utiliza un ángulode elevación. En tal caso, las velocidades verticales de las partículas de la retrodispersión no contribuyen considera­blemente a la velocidad radial, y se da por supuesto que ésta representa a los componentes del viento. En otras pala­bras, se da por supuesto que los hidrometeoros siguen la velocidad horizontal del viento.

La velocidad y dirección del viento obtenidas realizando mediante las mediciones de un radar Dopplersimple pueden calcularse únicamente en el caso de un flujo horizontalmente homogéneo. Este método fue introdu­cido por Lhermitte y Atlas (1961) y perfeccionado luego por varios autores. Las comparaciones de los datos recupera­dos sobre el viento con los datos obtenidos mediante observaciones convencionales realizadas por diversos autoresdemostraron que se pueden obtener datos sobre el flujo de aire de calidad relativamente buena incluso con radaresDoppler simples.

Se pueden recuperar datos más precisos sobre la velocidad del viento mediante radares Doppler dobles.En tal caso, no hay necesidad de utilizar hipótesis adicionales sobre la homogeneidad horizontal del flujo, pero estemétodo es más caro y en la actualidad se utiliza principalmente en la investigación.

La segunda característica medida, la desviación típica de un espectro Doppler, nos da una idea de la ciza­lladura del viento y de las fluctuaciones del flujo en pequeña escala dentro de un volumen medido. Por consiguien­te, se utiliza para estimar la turbulencia.

Interpretación de los datos radáricos DopplerLas observaciones radáricas, corregidas y procesadas, en modo Doppler pueden presentarse en una visua­

lización de velocidad en el azimut (VAD) para su interpretación visual. Las velocidades radiales oscilan en estas pre­sentaciones normalmente de -50 a +50 mis, y están representadas en pseudocolores. A partir de la representaciónvisual de las velocidades radiales, se puede estimar la existencia de las zonas de fuerte convergencia (o divergencia) delflujo. La información relativa al flujo de aire puede utilizarse, junto con los datos sobre la reflectividad, para deter­minar sistemas meteorológicos intensos, por ejemplo frentes de ráfagas y reventones.

La interpretación operativa de los datos radáricos, y especialmente de los datos de radares Doppler,requiere no poca práctica, en la que las técnicas de presentación de los datos pueden desempeñar una importante fun­ción. En la sección 4.3.3 se analiza la utilización de los puestos de trabajo.

Los detalles relativos a la utilización de los datos de radares Doppler en el análisis meteorológico seencuentran en Doviak y Zmic (1984) y en trabajos presentados en los simposios sobre predicción inmediata (AgenciaEspacial Europea, 1984, 1987).

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CAPíTULO 4 IV.21

4.3.1.2.5.4 ANÁLISIS DE LOS RAYOS

La técnica de medición de los campos electromagnéticos radiados para determinar la dirección de losrayos es conocida desde principios de este siglo. Sin embargo, hasta mediados del decenio de 1970 no fue posible apli­car estos conocimientos para detectar las tormentas a gran escala. Una mayor percepción del carácter del rayo y el des­arrollo de ordenadores rápidos fueron factores importantes para la invención de un sistema de localización del rayoen tiempo real.

En la actualidad, funcionan en muchas partes del mundo extensas redes de localización de los rayos quese utilizan en el análisis y la predicción meteorológicos. Sólo los rayos verticales producen campos de radiación quepueden detectarse correctamente mediante sistemas de localización del rayo. Por consiguiente, estos sistemas no regis­tran todos los destellos.

Históricamente, la primera red fue el llamado sistema radiogoniométrico magnético (MDF). Los erroresde determinación de los destellos dependían de la geometría de la red, pero en el caso de una gran red de estacionesradiogoniométricas bien emplazadas (DF) se podía alcanzar una precisión de 1 a 2 km cerca del centro de la red, y de6 a 8 km cerca de los bordes exteriores. Las estaciones tenían que estar conectadas en una red relativamente densa conseparaciones de 100 a 200 km más o menos, en función de necesidades detalladas.

Más recientemente, se ha creado el sistema de tiempo de llegada (TOA) para localizar las descargas eléc­tricas desde las nubes a la tierra. Este sistema permite controlar el momento preciso en que el rayo toca el suelo conuna precisión de menos de un microsegundo simultáneamente en varios emplazamientos receptores. Como se sabeel rayo recorre sólo unos cientos de metros en ese momento se pueden hacer cálculos precisos para determinar el lugarexacto del impacto.

El sistema de localización y seguimiento del rayo (LPATS) consta de cuatro componentes principales, asaber: antenas, receptores, analizador central y un terminal interactivo de presentador de mapas gráficos. Una redcorriente LPATS con un espaciamiento entre receptores de 200 a 300 km necesita sólo cinco receptores para una cober­tura completa con una elevada eficiencia de detección sobre una zona de 720000 km2. Una red de seis receptorescubrirá debidamente l,S millones de km2. Cada receptor de una red determinada está sincronizado a fuentes comu­nes de referencia de tiempo como una estación terrena de televisión o radio, una estación de emisiones de radio y detelevisión, o una señal de navegación LORAN-e.

Cada una de las estaciones de detección del impacto en tierra está conectada mediante un enlace de comu­nicación a un analizador central. Cuando se produce un impacto en tierra, el impulso electromagnético emitido esdetectado por cada estación de escucha, que muestrea seguidamente su reloj interno sincronizado y registra la hora exac­ta de detección en una estación determinada. Esa información es retransmitida a un analizador central, donde se eje­cuta un cálculo de la localización del impacto. Cuando hay tres estaciones, el analizador central resuelve las ecuacio­nes complejas no interactivas explícitas de hipérbola esférica necesarias para localizar el impacto y se obtienen datos delatitud y longitud. La precisión de la localización del impacto del rayo es mayor que 1 km en toda la zona.

Los datos sobre los impactos del rayo pasan de formato analógico a formato digital. Durante este proce­so de digitalización, se examiria también el impacto del rayo para determinar parámetros como la polaridad positiva onegativa, la hora en que se produce la intensidad máxima, y el valor de la amplitud máxima del impacto. La informa­ción digitalizada se retransmite al sistema interactivo de visualización con base en ordenador personal. Estos datos pue­den abarcar el número de impactos en una zona determinada durante un período dado, y la localización geográfica deloS impactos a diferentes horas. Los datos sobre los impactos del rayo se presentan en hileras identificadas por coloresy dan información sobre la intensidad de la actividad tormentosa (número de impactos durante el período fijado) ysobre el desplazamiento de los núcleos de rayos.

Si dispone de esta información en un mapa con una retícula geográfica y las características principalesdel terreno, por ejemplo, el litoral, lagos y ríos, el predictor puede analizar la evolución de las actividades tormentosasen el espacio y en el tiempo. Combinada con los datos radáricos y satelitales, con la vigilancia del impacto de los rayosse obtiene información adicional sobre la intensidad de la actividad tormentosa, el movimiento probable de las zonasde rayos, y su desarrollo y disminución.

Bent y Lyons (1984), Browning (1989) Christensen y Nilsson (1984), Lee 1986a,b) y Maier y otros (1983),dan más información sobre los sistemas de localización del rayo y su utilización en el análisis meteorológico y en lapredicción meteorológica a corto plazo.

4.3.1.2.6 OTRAS TÉCNICAS PARA EL ANÁLISIS DE DATOS

A fin de representar visualmente diversas características de la atmósfera que no resaltan con claridad enlos mapas isobáricos o de nivel de presión constante habituales se aplican diferentes técnicas. El análisis de las carac­terísticas de mesoescala presupone el uso de técnicas manuales, ya que estas características son generalmente del ordende los espacios existentes entre los puntos reticulares utilizados para fines de análisis numérico o inferiores (véase lasección 3.4.2).

La representación mas corriente de la atmósfera en un emplazamiento dado consiste en un diagrama dela atmósfera superior. Este diagrama puede analizarse para deducir datos. Los datos derivados se utilizan después paraefectuar análisis sobre una zona determinada. Los análisis útiles comprenden la distribución de la humedad o la depre­sión del punto de rocío, índices de estabilidad, valores de la temperatura potencial y de la temperatura de termómetrohúmedo potencial, niveles de congelación probabilidades de nieve, etc. Lo mejor para realizar todos estos análisis esaplicar métodos de cálculo, puesto que requieren mucho tiempo y son laboriosos. Los centros pequeños que deseenrecibir este tipo de información deben pedir que se proporcionen, a través del Sistema Mundial de Telecomunicación,grandes centros que puedan incluir programas de análisis adecuados en sus ordenadores.

IV.22 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

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Entre los diversos tipos de análisis especializado que de vez en cuando pueden ser de utilidad y se pue-den efectuar manualmente figuran los siguientes:

a) secciones transversales verticales¡b) trayectorias del aire¡e) mapas de contornos frontales¡d) análisis hodográficos¡e) análisis isentrópicos.Las secciones transversales verticales pueden constituir una valiosa ayuda para obtener un cuadro tridi­

mensional de la situación sinóptica. Raras veces se pueden producir secciones transversales verticales de forma ruti­naria, pero su ejecución ocasional es de gran utilidad para tener una preparación de la estructura vertical de los fren­tes y las corrientes en chorro. La de transversal vertical es a menudo provechosa en las investigaciones de situacionessinópticas selectivas. Asimismo, pueden ser útiles cuando examinar situaciones sinópticas en condiciones operativas.El tipo más ventajoso de mapas de sección transversales verticales es el graduado utilizando una escala logarítmica dela presión para el eje vertical y una escala apropiada de distancia para el eje horizontal. Este eje horizontal a lo largo

. del cual se traza la sección, debe elegirse de tal forma que se encuentre próximo al mayor número de sondeos y quesea aproximadamente perpendicular a un frente de ser ésta la característica que más interesa. Pueden examinarsenumerosos tipos diferentes de características, por ejemplo, el análisis de la temperatura, la humedad y el viento, paramencionar tan sólo algunas. Una variante del corte vertical es la sección cronológica. En ella, el eje vertical repre­senta la altura o la presión a escala logarítmica y el eje horizontal indica el tiempo en vez de la distancia. La técnicade análisis de la sección cronológico es de mayor utilidad en las regiones tropicales u otras zonas de datos escasos, asícomo en latitudes templadas provistas de redes idóneas, pero incluso en latitudes templadas la preparación ocasionalde una sección cronológica puede ser instructiva, en tanto en cuanto representa gráficamente la continuidad de loscambios que tienen lugar en la atmósfera. Una modalidad más sencilla de corte vertical cronológico es la transcrip­ción real de las observaciones en un eje horizontal para determinadas estaciones. La secuencia de observaciones vade izquierda a derecha a lo ancho de la hoja y se pueden colocar de diez a quince observaciones en la línea vertical.Se pueden examinar visualmente tres secciones verticales y cualquiera alteración inesperada registrada enlos diversos valores observados puede detectarse con rapidez para tomar decisiones acerca de si los cambios son realeso representan datos erróneos. Esta representación gráfica de observaciones puede ser útil, por ejemplo, sobreel Atlántico Norte, donde las observaciones hechas desde buques meteorológiCOS y desde Islandia y las Azorespueden constituir un valioso complemento del control manual de calidad de los análisis de contorno elaboradosnuméricamente.

Muchas veces puede ser útil preparar trayectorias aéreas. Cuando se requiere un gran número de tra­yectorias, lo mejor es recurrir a métodos informáticos pero cuando las trayectorias se necesitan sólo de vez en cuan­do, en especial en centros menores, se pueden aplicar técnicas sencillas para obtener aproximaciones satisfactorias delas trayectorias. Estas se pueden obtener de la forma siguiente. Supongamos que hay mapas disponibles a intervalosde 6 horas, por ejemplo, a 0600, 1200 UTC etc., y que hacen falta trayectorias a partir de las 0600 UTC. En ese caso,se supone que mapa a 0600 UTC es típico del movimiento del aire durante el período de 0600 a 0900 UTC¡ el gráficode 1200 UTC se refiere al de 0900 a 1500 UTC y así sucesivamente. La situación de una partícula de aire a las 0900UTC se halla midiendo la distancia recorrida en tres horas a lo largo de la línea de flujo de del contorno, según la velo­cidad del viento en esa región. Si esa velocidad cambia o las líneas de flujo son bastante curvas, puede ser necesarioproceder por etapas horarias. Dado que no siempre se dispone de mapas de líneas de flujo especialmente trazadas aese aspecto los contornos de los mapas de presión constante pueden servir normalmente en altas latitudes como sifueran líneas de flujo. Si hay indicios de que los vientos se apartan considerablemente de la configuración de la pre­sión, ello ha de tomarse en cuenta en cierta medida, quizás esquematizando ciertas líneas de flujo en la zona corres­pondiente. Las velocidades de los vientos pueden obtenerse a partir del viento geostrófico o, si es probable que la cur­vatura sea importante, del gradiente del viento. Las trayectorias se calculan por lo general usando mapas sinópticosreales. Sin embargo, con frecuencia es necesario conocer dónde una determinada masa de aire se hallará en el futu­ro. Con objeto de establecer las trayectorias, se emplea un procedimiento semejante, pero empleando el mapa actualy los mapas de predicción disponibles para los niveles que interesan.

Los mapas de contornos frontales constituyen un método para presentar la estructura tridimensional delas superficies frontales. El mapa de contorno frontal se compone de un mapa de base en el que se trazan una seriede líneas que indican la posición de la intersección de la superficie frontal con determinadas superficies de presión.Los contornos de los niveles normalizados, a saber, 1000, 850, 700, 500 Y300 hPa, se trazan normalmente y puedena menudo complementarse útilmente con contornos de 600 y 400 hPa. El límite superior de la zona frontal, es decirel límite inferior de la masa de aire cálido, sirva habitualmente para definir la superficie frontal. Deben examinarseprimero los diagramas en altitud para todos los sondeos pertinentes en altitud y determinar el límite superior de lazona en cada una de ellos. En el caso de frentes bien acusados, esto no resulta difícil. Habrá una zona mucho másestable en la región del frente que en el aire cálido situado por encima. La temperatura potencial del termómetrohúmedo en el aire cálido próximo al frente. Se puede esperar que este valor sea aproximadamente igual en cada son­deo de la misma masa de aire. Este hecho puede servir para asegurar que se ha seleccionado el mismo frente en cadasondeo y también para ayudar a localizar el límite del frente en sondeos en que la modificación del gradiente verticalno está bien definida. El efecto de la latitud y de las superficies de mar y tierra tenderá, empero, a introducir cambiosespaciales graduales en la temperatura potencial del termómetro húmedo representativa de la masa de aire. Los valo­res de la presión en el límite del frente y la temperatura base tras cada sondeo en altitud que entrecruce la superficiedel frente. Este mapa puede servir ocasionalmente y se puede elaborar por medio de técnicas manuales. En un

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CAPÍTULO 4 lV.23

centro dotado de instalaciones de cálculo debe establecerse un programa para confeccionar los mapas de forma auto­mática, si éstos hacen falta con regularidad.

Los análisis hodográficos pueden ser de considerable valor en un centro de predicciones operativo. Elhodógrafo constituye un mero diagrama polar de representación de los vientos observados durante un sondeo desde unaestadón determinada. El diagrama puede construirse con mucha facilidad y rapidez a partir de observaciones de los vien­tos en altitud, y puede ser sumamente útil para detectar la advección cálida y fría. El diagrama puede utilizarse asimis­mo para indicar la posibilidad de formación de ondas en frentes fríos y su empleo en asodación con imágenes obtenidaspor satélite puede ser muy útil al tomar decisiones sobre los sistemas que se hallan en zonas escasas en datos.

El mapa isentrópico presenta el estado atmosférico en una superficie de temperatura potencial constan­te. Salvo en procesos no adiabáticos, como la condensación o radiación, las partículas de aire permanecen en unasuperficie isentrópica. Los movimientos de masas de aire pueden seguirse en el mapa si es posible determinarlosmediante algún otro parámetro conservador. La humedad absoluta que es un parámetro bastante conservador, se uti­liza a tal fin y el movimiento de la humedad se inserta en el mapa. El nivel elegido para el análisis es normalmente lomás bajo posible para que abarque una amplia cantidad de valores de la humedad, pero de tal modo que se encuentrepor encima de la capa de fricción. Aunque estos análisis pueden ser útiles en un servicio de predicdón operativa seutilizan principalmente con fines de investigación. En labores operativas, algunos predictores estiman que los mapaspueden elaborarse para una zona limitada con bastante rapidez y que pueden ser útiles para predecir la actividad con­vectiva que puede ser sumamente dependiente de los puntos de la humedad. Con todo, la convección con su con­densación y su precipitación asociadas no constituye un proceso adiabático e introduce en el análisis un elemento noconservador.

4.3.2 La función humana en las técnicas de predicción modernasLa función humana en las técnicas de predicción meteorológica modernas depende del tipo de centro en

que se llevan a cabo las actividades. En pequeños centros en que gran parte del trabajo depende de la recepción de pro­ductos de centros más grandes, la labor humana es fundamentalmente de interpretación. El predictor ha de interpre­tar los productos de predicdón a la luz de las condidones y conocimientos locales. El acceso a los datos alfanuméricospara una actuación ulterior permitirá al predictor de un centro de ese tipo actualizar los productos de predicción exis­tentes que se habrán basado, por cierto, en datos anteriores. Un minucioso conocimiento de los productos disponibles,de lo que representan y de como se han elaborado realzará su valor de forma considerable en manos de un predictorlocal experimentado. Es posible que la automatización de las instalaciones de proceso de datos del centro haya pro­porcionado al personal de predicción los medios que permiten a los especialitas recurrir a mapas o datos presentadosen papel. Insistamos en que sólo se puede sacar el máximo provecho de estos medios si el personal está totalmente fami­liarzdo con ellos. Así, el predictor de un centro pequeño que dispone de productos de predicción procedentes de cen­tros mayores debe concentrarse en la meteorología de la situadón en lugar de interpretar los pronósticos a gran escalasuministrados. La predicción manual de características sinópticas debe, por lo tanto, limitarse a características menoreso de mesoescala en el esquema de predicción global en gran escala. Hoy por hoy, se admite en general que las predic­ciones de la situación general a baja altitud hecha con ordenador válidas para períodos de dos o más días dan una buenaidea de la evoludón atmosférica que hay que esperar. No obstante, los modelos de pronósticos con frecuencia no soncapaces de entrar en los detalles de la evolución en gran escala. Hay por tanto, considerable margen para que los pre­dictores locales puedan desarrollar sus aptitudes aplicando los valiosos productos procedentes de los centros más gran­des. La interpretación del tiempo asodada a los mapas de predicción no es en modo alguno una actividad rutinaria yexige un alto grado de comprensión de los fenómenos meteorológicos. Falta aún mucho esfuerzo para que las predic­ciones meteorológicas en distintas localidades, tanto para clientes especializados como para el público en general, alcan­cen un nivel comparable al alcanzado con los productos de predicción obtenidos en los centros importantes informati­zados que tienen acceso a productos de predicdón numérica del tiempo.

La intervención humana en un centro que tiene acceso a grandes medios de cálculo fluctúa entre la fun­ción interpretativa expuesta más arriba y un papel que puede influir en los datos de salida del ordenador y que puedeadaptar los productos de la predicción de ordenador definitiva antes de su difusión para uso fuera del centro.

El resto de esta sección tratará de algunas de las técnicas manuales que pueden estimarse útiles en rela­ción con la preparación de productos de predicción meteorológica numérica y el posible manejo de productos de sali­da antes de su difusión por el centro. Asimismo, se hará referencia a técnicas manuales en la elaboración de pronós­ticos a muy corto plazo (para las próximas horas) y a algunos comentarios sobre los procedimientos que han de emple­arse en caso de que el ordenador quede fuera de servicio durante algún tiempo. Pero antes, será conveniente exami­nar los procedimientos necesarios para elaborar predicciones por ordenador, así como la intervención del hombre eneste proceso.

4.3.2.1 INfERVENCIÓN DEL ANALISTA O PREDICTOR EN UN SISTEMA AUTOMATIZADO DE PREDICCIÓN METEOROLÓGICA

El papel que desempeña el hombre en la obtención de productos de predicción numérica del tiempovaría de un centro a otro, y depende en cierta medida de los modelos numéricos utilizados. En la presente sección seexponen algunas directrices generales relativas a la función de intervención del analista o predictor en la elaboraciónautomatizada de pronósticos.

Las principales funciones del sistema automatizado de análisis y pronóstico del tiempo se enumeran enla sección 3.1.6. Dado que la calidad de un pronóstico automatizado depende de la calidad del análisis, el momentoen que se pueden realizar los mayores esfuerzos manuales con el mayor provecho en el proceso de predicción es lafase del preanálisis. Así, la intervención del hombre provechosa en las funciones de concentración de datos y, de

IV.24 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

preanálisis. La preparación de la predicción numérica se hace en varias fases. La primera es el análisis de los datos, yse lleva a cabo utilizando los datos recién llegados y un campo de base fundado en una previsión de 12 horas efec­tuada con el análisis de los datos elaborados 12 horas antes. Después de haberse calculado los campos de análisis, elordenador calcula los valores previstos de las variables meteorológicas a horas fijas futuras. En esta secuencia hay dosperíodos en que el hombre puede intervenir provechosamente.

a) en la preparación de campos de análisis antes de preparar las observaciones del nuevo campo debase (campos de predicción de 12 horas)¡

b) en el control de los datos entrantes para que no haga errores en el análisis antes del pase por orde­nador del pronóstico.

Si los procedimientos de control de calidad incorporados al sistema automatizado fueran perfectos ypudiesen hacer frente a cualquier eventualidad, no haría falta la intervención humana. No obstante, los procedi­mientos existentes distan de ser perfectos y evaluaciones globales de las series de datos inscritas en un mapa no pue­dan coincidir Hay que reconocer que los procedimientos de control de calidad se están refinando cada vez más y que,en centros importantes datados de considerable potencia de cálculo hay que establecer un equilibrio entre el costo dela labor del hombre y las mejoras obtenidas en los productos de salida. Una vez alcanzado este punto de equilibrio,acaso tendrá que suprimirse la intervención humana y habrá que aceptar la consiguiente pérdida de las habilidades ytécnicas desempeñados por el hombre, como el análisis de mapas.

El uso de técnicas manuales se justifica solamente si se parte del supuesto de que la calidad de los pro­ductos meteorológicos es mayor cuando hay intervención humana. Esta función del hombre es en esencia, una téc­nica de control para asegurar que los datos brutos no trastornan los análisis. Este control resulta práctico tan sólo silos datos inscritos se analizan efectivamente. Los datos erróneos no señalados ya por los procedimientos habitualesde control de calidad puden eliminarse y los datos sospechosos señalizados por el ordenador pueden evaluarse. Enregiones de datos escasos, se pueden inventar datos ficticios para evitar que los análisis padezcan por falta de datos.El análisis preliminar de los datos de superficie y de diversos niveles superiores clave facilita esta actividad de control. ­El tiempo disponible para realizar el control es habitualmente corto, puesto que es conveniente pasar por el ordena­dor los programas de pronóstico preliminares lo más pronto posible en la secuencia global. Es práctica habitual pasarel programa de predicción al final del período de tiempo en que se puede suponer que hay cierto porcentaje de datosdisponibles. Hay que incorporar en el sistema salvaguardias para que los datos no se empleen en un programa de aná­lisis no controlado por el analista o predictor. Esto vale para los datos recibidos pocos minutos después que el analis­ta o el predictor hayan dado el visto bueno para comenzar el programa de análisis y el pase efectivo del propio pro­grama por el ordenador. Se pueden obtener técnicas de intervención mediante programas adecuados que permitanexaminar, corregir o rechazar datos en un terminal próximo al banco de trazado de mapas. Los programas tienen queser de fácil manejo y las instrucciones deben ser claras, debiendo prever todas las eventualidades.

Cuando se ha obtenido la primera serie de análisis del ordenador, hay que proceder a su verificaciónminuciosa ·para eliminar incoherencias. Tras el examen de los análisis hay que hallar los motivos de cualquier inco­herencia. Seguidamente, hay que detectar los datos erróneos y eliminarlos antes de proceder a la última pasada de lapredicción. El control sólo puede ser útil si el analista o predictor la lleva a cabo de forma práctica mediante análisismanual o los datos trazados.

En el tiempo transcurrido entre el pase principal de la predicción y la preparación de los campos defondo para la siguiente serie de datos, se pueden realizar esfuerzos para conseguir que los análisis contenidos en elordenador sean satisfactorios y estén exentos de errores graves. Por ejemplo, los datos tardíos deben evaluarse, ya que,de ser incorrectos, podrían desbaratar análisis satisfactorios anteriores, creando las condiciones para predicciones defi­cientes a 12 horas y, por consiguiente, campos de fondo también deficientes.

Conviene que los predictores que utilizan productos de predicción operativa ejecuten de vez en cuandotareas de intervención, dado que ello mejora su comprensión del modelo de predicción en su totalidad. Así se puedeevaluar la importancia de los distintos tipos de intervención y el predictor cobrar mayor conciencia de que los pro­ductos de predicción dependen de su buen análisis inicial.

4.3.2.2 MANIPULACIÓN DE LAS PREDICCIONES REALIZADAS NUMÉRICAMENTE

Al recibirse del ordenador productos elaborados de predicción a saber:a) se pueden difundir sin modificaciones¡b) se pueden modificar a la luz de la experiencia humana, a saber, la combinación hombre-máquina.Con el perfeccionamiento de los modelos numéricos, la modificación resulta ser menos conveniente, ya

que el acierto global de las predicciones está mejorando. Los pronósticos de las características en altitud realizados encentros importantes son por lo general aceptables para difusión directa. Las predicciones de las condiciones de super­ficie realizadas a máquina, sin embargo, pueden mejorarse con la intervención del hombre. El grado de intervenciónha de depender del programa informático. Un predictor por ejemplo, puede establecer determinadas características.La apreciación de estos hechos puede conducir al buen manejo de los campos de predicción de superficie. Los pre­dictores deben llegar a comprender el tipo de resultados relacionados con la situación sinóptica y con los datos ini­ciales disponibles. Por ejemplo, el conocimiento de que los datos existentes para el análisis son deficientes debe moveral predictor a prestar a los datos de predicción más atención que si hubiera tenido datos más satisfactorios y abun­dantes a su disposición.

La función del predictor es interpretar los productos de predicción y elaborar predicciones meteorológi­cos, y el pronóstico de superficie suele ser el vehículo mediante el cual se realiza tal interpretación. Si bien los mode­los informáticos más grandes de predicción numérica del tiempo sirven para predecir la lluvia, se debe hacer una

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CAPÍTULO 4 IV.25

4.3.34.3.3.1

evaluación cuidadosa de los resultados obtenidos. También es importante relacionar las zonas meteorológicas con lascaracterísticas reconocidas, tales como depresiones y frentes, en los análisis. Las predicciones objetivas de sistemasfrontales son provechosas pero los predictores deben cerciorarse realmente de que la interpretación de los parámetrosde predicción en términos de frentes es correcta y de que se mantiene la continuidad en los análisis en superficie y enla atmósfera alta. La evaluación de los productos de predicción puede constituir una ardua labor, puesto que exigeposeer un conocimiento de la física atmosférica y de las capacidades del modelo informático.

La adquisición de las competencias necesarias para una utilización manual provechosa de las prediccio­nes realizadas a máquina exige el empleo constante de productos informatizados por los expertos en meteorología. Sedebe realizar una cuidadosa evaluación de los productos elaborados a máquina acompañada de la verificación cuanti­tativa, ya que tal verificación contribuye a aumentar la confianza de los predictores para modificar los datos de salidade ordenador.

4.3.2.3 ELABORACIÓN DE PRONÓSTICOS EN CASO DE AVERÍA DE LOS ORDENADORES

Se deben establecer planes de emergencia para producir pronósticos de casos de avería de los ordenado­res. Estos planes supondrán cierto grado de manipulación humana de los datos. Si se pierde la totalidad del pase dela predicción por ordenador, hay que aplicar técnicas manuales para aprovechar los mapas de predicción del últimopase de predicción disponible a modo de mapas de apoyo para nuevas predicciones: por ejemplo, si se produce unaavería de unas 12 horas, entonces se pueden utilizar pronósticos de 36 horas, a partir del último pase de prediccióndisponible, como base de pronósticos de 24 horas, pero estos mapas de apoyo requieren ciertos ajustes a la luz de losúltimos datos recibidos. Esta adaptación sólo se puede lograr si en el centro se han elaborado las técnicas manualesapropiadas. En períodos de avería superiores a las 12 horas, el valor de los mapas de apoyo disminuye rápidamente.Durante estas averías prolongadas, es necesario incrementar la intervención humana, si se quiere emitir los pronósti­cos. Como es improbable que se produzcan averías a la vez en os ordenadores de dos centros importantes, se puedenusar los mapas de predicción procedentes de otro centro a modo de soporte adecuado en la preparación de prediccio­nes. Por ello es improbable tener que recurrir del todo a técnicas manuales para la producción de pronósticos.

Toda intervención manual en la emisión de pronósticos exige un conocimiento de la física de la atmósferay, con este objeto, deben utilizarse al máximo los datos y análisis disponibles procedentes de otros centros. La elabora­ción de análisis manuales adicionales de los datos brutos también será probablemente una valiosa ayuda cuando serequiere una importante aportación manual para elaborar datos de predicción de apoyo para emitir como pronósticos.

Por consiguiente, los predictores deben estar siempre preparados para tales eventualidades tratando deentender la atmósfera y su evolución y recurriendo a algunos de los métodos teóricos tradicionales para explicar lascausas de un fenómeno. De esta manera, se han en mejores condidones para modificar las predicciones informáticasen particular en los casos en que estas exigen un alto grado de aportación manual al proceso de predicción.

4.3.2.4 TÉCNICAS MANUALES PARA ELABORAR PREDICCIONES A MUY CORTO PLAZO (PERÍODOS DE VARIAS HORAS)

La elaboración de pronósticos a muy corto plazo para períodos de varias horas supone la altamente espe­cializadas. Este tipo de predicción se denomina a veces "predicción inmediata" y en ella se hace un uso considerablede datos obtenidos por satélite e información de radar junto con datos pluviométricos.

Utilización de estaciones de trabajo para la predicciónGENERALIDADES

No existen reglas universales para definir la estación de trabajo perfecta con fines meteorológicos. Eneste capítulo se analizan las metodologías actuales para quienes deseen utilizar una estación de trabajo en su entornooperativo. Es importante tratar siempre de que la tecnología apropiada corresponda a la tarea, siempre y cuando loscostos de todo el proceso sean asequibles y estén justificados. La cuantificación de la potencia del procesador y la con­figuración de la memoria se eluden deliberadamente, debido a los rapidísimos cambios que se producen en la indus­tria de estaciones de trabajo.

Desde comienzos del decenio de 1970, las estaciones de trabajo van a la vanguardia de la electrónica y dela micro informática. Han evolucionado mucho desde los primeros tubos de gráficos vectoriales y los dispositivos devisualización por trama. Los productos comercializados actualmente son más potentes y ofrecen nuevas posibilidades.

Las estaciones de trabajo sólo empiezan a utilizarse en un entorno verdaderamente operativo, con nue­vas aplicaciones en los centros meteorológicos y por proyectistas comerciales.

En el comercio se dispone ya de numerosos módulos que responden a las necesidades operativas de uncentro meteorológicos. He aquí algunos ejemplos:

a) AMIGAS (Control Data Corporation): se trata de un conjunto de soporte físico/software comple­to que permite la introducción en memoria, la visualización y la gestión de datos meteorológicos;

b) METPRO (General Sciences Corporation): componentes de soporte físico y software integrados conun programa informático de aplicaciones que permite introducir en memoria y visualizar datosmeteorológicos, así como generar productos a partir de diversos tipos de datos meteorológicos.

En el comercio se dispone de otros conjuntos que procede estudiar antes de hacer una elección definiti­va. Varios centros nacionales importantes han configurado sus propias estaciones de trabajo. A continuación se enu­meran las aplicaciones características de las estaciones de trabajo para atender la mayoría de las necesidades:

a) visualización de imágenes por trama, animación, presentación;b) presentaciones de campos, superposición (imágenes obtenidas por satélite);e) cálculos de puntos reticulares;

IV.26 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

d) meteogramas de la evolución de los elementos meteorológicos en el tiempo;e) aplicaciones de verificación;f) diagnóstico de modelos;g) verificación y control de la producción;h) edición de gráficos;i) introducción de seudoobservaciones.

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4.3.3.2 TECNOLOGÍA

Las estaciones de trabajo de que se dispone actualmente en el mercado ofrecen una amplia variedad decaracterísticas y opciones, lo que complica el proceso de selección. Es muy importante que las estaciones de trabajocorrespondan a las especificaciones de su entorno inmediato, como servidores de ficheros, ordenadores centrales y par­ticularidades de las redes.

Las normas sobre programas informáticos permitirán reducir los costos de mantenimiento en el futuro.El sistema funcionamiento UNIX es representativo de la norma de las estaciones de trabajo. El sistema X WINDOW$,preparado por el Instituto de Tecnología de Massachussetts, constituye también una base común para el desarrollo deaplicaciones. Un elemento que ha de elegir el proyectista, y que puede influir en la elección de la plataforma de sopor­te físico, es el interfaz del usuario, que define el aspecto y el sentido de las aplicaciones, así como las normas de losdiversos mecanismos de funcionamiento del interfaz.

4.3.3.3 APLICACIONES DE LAS ESTACIONES DE TRABAJO

a) Investigadón y desarrollo: la elaboración de conjuntos gráficos para estaciones de trabajo depende mu­chas veces de las necesidades de investigación y desarrollo a causa de la innovación, del avance cien­tífico y de la nueva tecnología. Se desarrollan constantemente instrumentos más sofisticados paraanalizar y explorar nuevos de tipos de datos, manipular cantidades de información meteorológicacada vez mayores y comprender mejor los fenómenos meteorológicos a escalas espaciales y tempo­rales más afinadas.

b) Operadones: el personal de explotación ha de manejar con eficiencia los datos meteorológicos (obser­vaciones, modelos numéricos, productos estadísticos, etc.) en tiempo real. Debe prestarse especialatención a la fiabilidad y al rendimiento del equipo, a la robustez de las aplicaciones, al acceso a redesy a los procedimientos auxiliares en relación con el equipo y las comunicaciones. A veces, el meteo­rólogo encargado de la explotación puede ocuparse también del control de la producción. Mas paraello debe disponer de los instrumentos y de las aplicaciones de la estación de trabajo apropiados parasimplificar su cometido.

c) Gestión de red y de sistemas: en las grandes instituciones, esta función se asigna a un grupo especializa­do. En instalaciones más pequeñas, puede formar parte del sistema de control de producción, siem­pre y cuando sea fácilmente manejable. Ahora se dispone generalmente en el comerdo de aplicacio­nes de gestión de red y sistemas que vigilan y detectan los problemas de comunicación y facilitan laconfiguración de la red y de los sistemas.

Tipos de datosa) Observaciones: en la mayoría de las aplicaciones de las estaciones de trabajo es necesario acceder a

diversos tipos de observaciones, como desde estaciones de superficie y aerológicas, perfiladoresdel viento, buques y aeronaves, radares, detectores de descargas eléctricas, teledetectores y archivosclimatológicos.

b) Análisis numérico: para facilitar la tarea del meteorólogo es esencial acceder a productos numéricos. Parael intercambio de datos se recomienda el formato GRIB, apoyado por la OMM, y muy utilizado en apli­caciones meteorológicas. En el caso de un análisis objetivo, tal vez haya que disponer de un interfazinteractivo para introducir algunos datos ficticios con el fin de complementar o corregir un análisis.

c) Predicciones numéricas: en algunos casos, en el proceso de creación de una predicción se utilizan dife­rentes modelos. Se requieren instrumentos para que el meteorólogo pueda manejar esos campos coneficacia. También en este caso se recomienda el formato GRIB. Numerosos centros meteorológicosinternacionales pueden transmitir ya datos producidos por modelos en formato GRIB.

d) Imágenes de satélites: se reconoce que las estaciones de trabajo son indispensables para manipularimágenes obtenidas por satélite. Las imágenes deben almacenarse de tal manera que sea posibleextraerlas con diversas resoluciones, así como crear bucles de animación. También deben almacenar­se en una forma que permita utilizarlas con otros tipos de datos.

e) Datos de radar: los datos de radar son uno de los mejores instrumentos para la predicción a corto plazode fenómenos meteorológicos extremos (pueden salvar vidas). Quienes tienen acceso a la informaciónde radar pueden extraer una gran cantidad de información detallada de los datos, estableciendo uninterfaz en tiempo real con una estación de trabajo.

Aplicaciones básicasa) Visualización gráfica: la visualización de imágenes por trama o vectoriales es una función funda­

mental de las estaciones de trabajo meteorológicos. Facilitan el paso del trabajo en papel al tra­bajo con pantalla (Figura 4.1.).

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CAPíTULO 4 IV.27

b) Animación: normalmente se necesita una aplicación para la animación de imágenes. Esto debe per­mitír confeccionar una lista de imágenes, modificar su orden y presentar cualquiera de las que figu­ren en la lista. También es conveniente controlar la velocidad de la animación. Las aplicacionesmás modernas permiten presentar diversas ventanas para la animación simultánea (Figura 4.2).

c) Interpretación de imágenes: el usuario debe ser capaz de controlar el contraste de los colores de la ima­gen para revelar o realzar determinadas características. También es necesario enfocar una zona dadapara lograr una ampliación de la imagen.

d) Comparación de productos de modelos: la estación de trabajo debe permitir al meteorólogo comparardiferentes modelos numéricos. Para esto también se necesita una aplicación que permita visualizardiversos productos en varias ventanas.

e) Series cronológicas: este tipo de aplicación da una idea muy precisa del producto del modelo duranteel período de la predicción. Pueden visualizarse uno o varios parámetros meteorológicos; por ejem­plo, sobre una sección transversal temporal para determinado lugar.

f) Meteogramas de elementos meteorológicos: mediante los meteogramas pueden presentarse varios ele­mentos meteorológicos durante un período de tiempo para determinado lugar. El interfaz de estaaplicación debe permitir elegir el lugar y variar el modelo numérico o la fuente de datos utilizada.

g) Perfiles verticales: los instrumentos para visualizar datos de radiosonda pueden ser muy sofisticadossi comprenden funciones como diagnósticos, para indicar la posibilidad de que se produzcan fenó­menos meteorológicos extremos. La interacción con datos sin depurar y la visualización de los efec­tos de la modificación de los datos puede ser muy útil para las predicciones a corto plazo.

h) Control/vigilancia de la producción: las aplicaciones de este tipo pueden ser tan sencillas como comu­nicar la terminación de trabajos ejecutados o tan complicadas como vigilar la carga y disponibilidadde una red nacional amplia. Para estas aplicaciones se utiliza generalmente un diagrama de redvisualizado en la pantalla, con los estados de redes y procesos codificados en color (Figura 4.3). Seincorporan asimismo alarmas, visuales o sonoras, para advertir al usuario en caso de fallo o anoma­lías (por ejemplo, si un programa informático no termina debidamente).

i) Edición gráfica: la composición gráfica interactiva puede acelerar el trabajo del usuario si la aplica­ción está bien concebida. El sistema completo permite funciones esenciales como agregar, modificaro suprimir objetos gráficos. Entre esos objetos figuran campos, líneas, nubes, frentes, símbolosmeteorológicos, textos, flechas, leyendas, etc. Conviene disponer de opciones de edición, que per­mitan modificar la forma de un objeto o una opción - como color o espesor - o desplazar un obje­to en la pantalla (Figura 4.4).

j) Visualización y análisis por radar: el sistema de visualización clásico de interpretación de datos deradar permite observar secciones transversales horizontales de la atmósfera mediante un indicadorpanorámico de altitud constante (CAPPI) o un indicador de posición normal (PPI). Comprende fun­ciones de animación, enfoque y toma panorámica, así como interfaces para el realce de color y el fil­trado de datos. Hay sistemas más modernos que pueden producir secciones transversales verticalesy análisis de categorización. Con los radares Doppler en el puesto de trabajo se dispone de resulta­dos cada vez más variados para un análisis visual rápido (Figura 4.5). La mayoría de ellos se utilizanen la detección operativa de fenómenos meteorológicos extremos en verano (mesociclones, frentesde ráfagas, microráfagas, cizalladura del viento, etc.). También se puede alertar al meteorólogomediante alarmas visuales o sonoras cuando se alcanzan umbrales determinados previamente.

Aplicaciones más avanzadasa) Instrumentos de presentación y de publicación: con el fin de intercambiar información en un formato

impreso y de combinar texto y gráficos para publicaciones o fines de formación, se necesita una apli­cación de edición electrónica. Para las presentaciones hay que disponer de un sistema de fácil uti­lización que permita producir diapositivas o proyectar imágenes directamente desde la estación detrabajo. Si se utiliza el color, será difícil presentar la misma información sin presión en color o dia­positivas en color. En el comercio se dispone ya de varias soluciones, cuyo precio varía según la reso­lución del aparato.

b) Superposición de campos y de imágenes: en las estaciones de trabajo más recientes se dispone de unaaplicación que permite establecer contornos de un campo en modo interactivo (Figura 4.6) y super­poner las imágenes con otros campos o imágenes de satélites (retrazadas). Para determinadas nece­sidades del usuario es muy útil agregar una calculadora, en la que se pueden realizar funciones alge­braicas en los campos de puntos reticulares y presentar los resultados (Figura 4.7). La posibilidad decrear macros y de registrar las acciones de un usuario para ejecutarlas de nuevo posteriormente soncaracterísticas esenciales en un contexto operativo.

c) Generador de predicciones en lenguaje claro: con las mejoras introducidas en los modelos numéricos yel aumento de su resolución es posible producir automáticamente predicciones en lenguaje clarobasadas en resultados y estadísticas procedentes directamente de un modelo. Ese sistema requiereun interfaz con el que el predictor pueda modificar los datos de entrada, en caso necesario. La esta­ción de trabajo es muy apropiada para tal aplicación (Figura 4.8).

d) Introducción de datos ficticios y visualización previa: para aumentar la flexibilidad de un sistema deanálisis numérico conviene poder suplementar observaciones con datos subjetivos. En caso de

IV.28 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

problemas de transmisión o en zonas donde escasean los datos, pueden introducirse datos en el aná­lisis por este procedimiento. Un buen sistema debe permitir la introducdón de los datos (simultá­neamente en varios niveles, de ser predso) en un entorno de superposición con representación grá­fica de la estación. La aplicación permitirá en última instancia observar previamente los efectos delos datos ficticios en forma gráfica, establedendo el contorno del nuevo análisis y presentándolo enpantalla al usuario.

e) Secciones transversales espaciales verticales: la sección transversal de la atmósfera es muy útil en meteo­rología. Este tipo de aplicación es sumamente eficaz si comprende el control de resolución verticaly facilita el del posidonamiento de la sección transversal. Para este tipo de aplicadones es predsoacceder a la totalidad de los datos de observación, al análisis numérico y a los campos de predicción.Los instrumentos para variar los campos reales o los elementos meteorológicos utilizables han de serlo más sendllos posible, debido a la complejidad de los datos visualizados.

f) Respuesta de emergencia ambiental: este tipo de aplicación permite al usuario lanzar, por ejemplo, unmodelo que simule el transporte de los contaminantes (Figura 4.9). Cuando se dispone de los resul­tados, el usuario puede observarlos en forma gráfica en la zona que le interesa. En caso de emer­gencias ambientales, el usuario debe disponer de diversos medios de comunicación redundantespara poder transmitir con seguridad la información deseada a su destino.

g) Sistemas de información geográfica: en un puesto de trabajo, el sistema de información geográfica pro­porcionará datos de alta resolución sobre diversos tipos de información, como topografía, geogra­fía, fronteras políticas, pobladón y vegetación, entre otras variables. Los conjuntos más modernospermitirán enfocar una zona de datos deseada.

Leyendas de las figuras de las páginas siguientes A, BCD y E

Figura4.1- Ejemplo de imagen definida por trama. Se presenta al usuario un interfaz de selecdón de fichero (arriba) y un interfaz que permitela edidón de listas (abajo). En la pantalla está representado un mapa de predicdón de predpitadones para 12 horas.

FigUra 4.2 - Ejemplo de arumadón. El interfaz de selecdón de ficheros (abajo a la derecha) da la lista de las imágenes transmitidas por el satéliteGOES y la lista de opdones para manipuladón de imágenes, como zoom, reducdón, rotadón, impresión en papel, etc. El panel de animación(arriba) ofrece diversas opciones: edición de listas, control de las imágenes de la memoria o de la lista, elección de colores, ajuste de ventanas,

ajuste de la pantalla, de la apertura, y muchas otras posibilidades. En la pantalla se ve una imagen por satélite GOES preparada para una proyec­dón estereográfica polar.

Figura 4.3 - Ejemplo de control de producdón. El interfaz de usuario mostrado en el centro se utiliza para selecdonar la fase de produccióndeseada. Cada casilla del diagrama representa un proceso. El color de la casilla indica el estado del proceso, y cambia con cada fase. Cuando sedetecta un problema en uno de los procesos, la casilla que lo representa se pone roja y suena una alarma.

Figura 4.4 - Ejemplo de edición gráfica. Para simplificar la utilización de esta aplicadón, se ha limitado deliberadamente la ventana del menúen la parte superior de la pantalla, utilizándose menús consecutivos temporales para completar el interfaz. En este caso, el menú ITEM se muestraen modo activo, y da la lista completa de los elementos que permite trazar el módulo. Este ejemplo de mapa de tiempo significativo muestra lasposibilidades de la edición gráfica. Se observará que es posible conformarse a las normas de la OACI.

Figura 4.5 - Ejemplo de análisis de datos de radar. Se trata de un sistema de visualizadón de datos de radar operativos. Los datos se analizan ytransmiten al centro meteorológico en un formato familiar para el usuario. Éste elige los cuatro tipos de imágenes que desea ver, entre una docenade posibilidades, utilizando una serie de menús consecutivos. Aquí, la imagen superior izquierda corresponde a la intensidad de las predpitacionesde un indicador panorámico de altitud constante (CAPl) de 1,5 km, Yla imagen de la derecha representa un bajo ángulo de elevación de la reflec­tividad. Las imágenes inferiores corresponden a las veloddades del viento radial Doppler en diferentes ángulos de elevación. El usuario puedeelegir rápidamente una amplia gama de aplicadones (animadón, zoom, superposidón, etc.), así como productos especiales que permiten detectarautomáticamente zonas meteorológicos peligrosas (frentes de ráfagas, microrráfagas, mesodclones, etc.).

Figura 4.6 - Ejemplo de contorno de campo. A la derecha de la pantalla figuran tres ventanas de menús: el panel de control (arriba) permiteacceder generalmente a todas las funciones y opciones de la aplicadón; el panel de selección de registro (en el centro) permite elegir los camposproducidos por el modelo cuyo contorno ha de representarse, y el panel de control geográfico (abajo) ofrece al usuario diversas opciones devisualización. En la ventana de visualización puede verse un campo de contorno de altura de 500 hPa a la hora cero.

Figura 4.7 - Ejemplo de calculador de retícula. El menú de cálculo (en el centro) contiene las teclas del calculador básicas, así como las fundonestrigonométricas, derivadas y especiales. El menú de selecdón de fichero se utiliza con el calculador para selecdonar los campos. El panel inferiorindica el color de los campos visualizados. En este ejemplo puede verse (líneas rojas continuas) la diferencia de altitud geopotencial resultante

entre la predicción a 500 hPa a la hora cero (en trazos rojos), y la predicción a 500 hPa para 24 horas (en trazos morados).

Figura 4.8 - Ejemplo de interfaz de generador para la predicción en lenguage claro. El intefaz permite introducir y editar predicdones de varioselementos meteorológicos. La abdsa designa el tiempo, en tanto que la ordenada indica diversos elementos meteorológicos como viento, preci­pitación y temperatura. La parte superior del interfaz da acceso a calificadores que permiten mejorar la predicción. Una vez que la predicción essatisfactoria para el usuario desde el punto de vista gráfico, se produce el texto automáticamente. El proceso puede ser totalmente manual oinformatizado.

Figura 4.9 - Ejemplo de interfaz de respuesta de emergencia ambiental. El gráfico de la ventana muestra una predicdón para 72 horas de unpenacho radioactivo simulado a 500 hPa. Los niveles de concentración están codificados en color en becquerels por kilogramo de aire.

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CAPÍTULO 4

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TOTAL RELEASE: 1.5E+19 9Q

GAUSSIAH PORCIHO

GRlD LEHGTH: 50 KIl

I

Figura 4.9 - Ejemplo de interfaz de respuesta de emergencia ambiental. El gráfico de la ventana muestIa una pledicdón para 72 halas de unpenacho radioactiva simulado a SOO hPa. Los niveles de concentradón están codificados en color en becquerels por kilogramo de aire.

IV.38 GUiA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

4.3.3.4 CONSIDERACIONES AL ESTABLECER UN SISTEMA BASADO EN ESTACIONES DE TRABAJO

El principal factor que limita el tamaño y el rendimiento de un sistema basado en estaciones de trabajoes el presupuesto de fundonamiento del centro de que se trate. El costo del mantenimiento, incluido el mejoramientodel software del sistema y el mantenimiento del equipo es un factor muy importante en el proceso de decisión.

a) Es preciso evaluar si el mejoramiento de los servicios justifica el costo de inversión. Pueden rea­lizarse diversas economías; por ejemplo:i) mayor eficacia de la utilización de los recursos humanos;ü) reducción del consumo de papel en el lugar de trabajo;iii) aumento de la producción sin más personal;

b) en algunos casos, las mejoras pueden contribuir a salvar vidas humanas, lo que no tiene precio;e) los efectos sobre la celeridad de la entrega de los productos resultantes de operaciones meteorológi­

cas debe tenerse en cuenta en el análisis costo-beneficio;d) en el proceso de evaluación de los costos, la calidad y la cantidad de las estaciones de trabajo nece­

sarias es un factor importante. Para algunas tareas se requieren dos o más estadones de trabajo; paraotras, hay que disponer de una configuración completa de estaciones de trabajo, con un máximo dememoria y un acelerador de gráficos;

e) con objeto de evaluar la memoria de masa necesaria para suministrar todos los datos que puedanrequerir las aplicaciones de las estaciones de trabajo, y para almacenar el software correspondiente,es preciso analizar todo el sistema. Debe considerarse cualquier necesidad de datos previos de acce­so para' evaluar el espacio de disco. La veloddad de acceso puede diferir según las aplicaciones; porejemplo, pueden almacenarse datos anteriores en memorias de acceso lento (discos ópticos o uni­dades de disco menos costosas), en tanto que los datos en tiempo real pueden almacenarse en dis­cos duros de acceso rápido;

f) las aplicadones tienden a crecer, y a integrarse entre sí, lo que origina una mayor necesidad dememoria interna. La insuficiente capacidad de memoria da lugar a transferencias de memoria, conlo que el funcionamiento entre la estación de trabajo y el usuario es más lento. Los usuarios dese­an además abrir múltiples aplicaciones, con lo que la necesidad de memoria es todavía mayor;

g) una plataforma debe definirse por el tipo de aplicación a que va a dar servicio. Una estación de tra­bajo para bucles de animadón de imágenes de alta resolución no tiene las mismas característicasque otra destinada a producir contornos y superposiciones de diversos campos meteorológicos.Deben establecerse referencias apropiadas para evaluar el rendimiento de las distintas plataformas;

h) al elegir una estación de trabajo es sumamente importante que el constructor cumpla las normasindustriales. El grado de respeto de esas normas determinará la facilidad para pasar a otra platafor­ma;

i) la elección de la tecnología de red debe reflejar las necesidades de transferencia de datos desde elservidor del fichero a la estación de trabajo. También puede influir el número de estaciones de tra­bajo de una red. La solución puede consistir en una configuración mixta si, por ejemplo, se nece­sita un enlace muy rápido por fibra óptica entre un servidor de ficheros y un ordenador central ouna línea especializada ETHERNET para recoger datos por satélite y una aplicación de base de datos.

4.3.3.5 OTRAS CONSIDERACIONES

Incidencia en los métodos de trabajoLa introducción de estaciones de trabajo en el entorno operativo repercute considerablemente en los

métodos de trabajo. La resistencia al cambio es normalmente muy grande, y todavía mayor cuando hay que seguirun proceso de aprendizaje para poder utilizar un instrumento. En general se recomienda que los usuarios estudien ycomenten como funciona la estación de trabajo mediante un prototipo. Cuanto antes participen los usuarios en lafase de diseño mayores serán las posibilidades de éxito. En este proceso es fundamental reducir al mínimo el tiempoentre el momento en que se solicitan las modificaciones y su realización.

Redistribución del personalHay que tener en cuenta los efectos que pueden tener en el personal las estaciones de trabajo. Tal vez

haya que eliminar o modificar completamente algunos empleos. Deben realizarse estudios de análisis preliminaressobre esos efectos, para determinar los cometidos que será necesario modificar y hallar tareas alternativas o prepararprogramas de reconversión para los afectados directamente por los cambios.

Ergonomía

Las condiciones de trabajo no deben descuidarse, pues puede disminuir el rendimiento. Hay que conside­rar lo que aparentemente son detalles, como mobiliario, disposición de los aparatos, luz ambiente, disipación de calor,acceso a teclados y ratones, radiación y nivel de ruido (debido al sistema de ventilación de las estaciones de trabajo).

Mantenimiento y medidas de emergenciaSi bien, en general, las estaciones de trabajo son muy fiables, hay que disponer de planes de manteni­

miento y medidas de emergencia para garantizar la continuación de los servicios. Cuanto más se integren las aplica­ciones en las estaciones de trabajo más depende el sistema de producción de ellas. Se recomienda, pues, firmementeestablecer un sistema de reserva completo de los elementos esenciales.

CAPÍTULO 4 IV.39

Cuestiones de realizaciónEl período de transición es primordial, y no debe realizarse en un tiempo limitado. Es más eficaz el cam­

bio gradual. Probablemente lo mejor sea proceder con un prototipo, utilizando la información de los usuarios para lasaplicaciones y ajustes definitivos. Es esencial formar a los usuarios antes de que la estación de trabajo llegue a su des­pacho. La formación puede ser muy amplia, según las responsabilidades de los usuarios. Por ejemplo, un adminis­trador de redes habrá de estar muy familiarizado con el sistema UNIX y tener un conocimiento completo de las comu­nicaciones. La mayoría de los usuarios deben conocer también un editor de texto sencillo como "vi" y comprender elfuncionamiento de todo el sistema. El buen conocimiento de la red permite también a los usuarios determinar lamejor manera de cumplir su cometido en este contexto.

Esperanza de vida útilEl ciclo de vida de las aplicaciones de una estación de trabajo depende mucho de su popularidad y del

ritmo del cambio tecnológico. Las estaciones de trabajo 'más potentes permitirán desarrollar aplicaciones inimagina­bles. Esas mejoras pueden influir adversamente en el uso de aplicaciones anteriores. En ocasiones, para la normali­zación y revisión de grafitecas es necesario revisar la versión de una aplicación, con lo que se aumentará su vida útil.

4.3.3.6 EVOLUCIÓN DE LA TECNOLOGÍA DE SOPORTE FÍSICO Y SOFIWARE EN LAS ESTACIONES DE TRABAJO

Evolución del soporte físicoYa se dispone en el mercado de material para distribuir procesos entre una red de procesadores de diver­

sas velocidades y capacidades e incluso de marcas diferentes. El software de base de datos comercial permite crear redesde bases de datos compartidas distribuidas, y que los datos pueden repartirse entre varios aparatos de diversos tipos yque el usuario puede considerar como una sola base de datos. Esta tecnología se utiliza, por ejemplo, en el sistema depredicción inmediata operativa en el medio ambiente marino (NEONS) del Naval Oceanographic and AtmosphericResearch Laboratory de Estados Unidos. El principio de la gestión de datos NEONS en que se basa el sistema facilita elacceso a diversos tipos de datos y la portabilidad de los que utilizan software de base de datos comercial. El rápido cre­cimiento de la industria de ordenadores masivamente paralelos favorecerá también los cambios en el mercado de esta­ciones de trabajo.

ComunicacionesLa anchura de banda de las comunicaciones limita con frecuencia las posibilidades de lo que podrían

hacer los usuarios en tiempo real. Los progresos en la tecnología de las comunicaciones permiten prever un aumentoconsiderable de la anchura de banda, y cambios en los medios de transmisión. Se llegará muy pronto a redes inalám­bricas, con anchuras de banda de las que sólo disponen actualmente las redes de fibra óptica.

Normas relativas al programa informáticoEn el sector gráfico surgen nuevas normas, de las que X WINDOWS es seguramente un buen ejemplo. Se

está elaborando una nueva norma para gráficos tridimensionales en el conjunto X WINDOWS denominado PEX(PHGS Extension to X), que abrirá nuevas perspectivas para futuras aplicaciones. La utilización de X WINDOWS paracrear aplicaciones es ya un método contrastado que garantiza la máxima transportabilidad de una aplicación. Esto per­mite pasar fácilmente a sistemas más potentes y más rápidos, a medida que se dispone de ellos, y utilizar de maneramás eficiente los recursos de desarrollo, evitando laboriosas operaciones de conversión.

4.3.3.7 EVOLUCIÓN DE LAS APLICACIONES DE LAS ESTACIONES DE TRABAJO

Visualización tridimensional y tetradimensionalHasta ahora, la mayoría de las aplicaciones de las estaciones de trabajo utilizadas para la predicción mete­

orológica eran bidimensionales, como la descrita en la sección 4.3.3.3. A medida que disminuye el coste de las esta­ciones de trabajo y aumenta su capacidad, la visualización tridimensional y tetradimensional (tres dimensiones más eltiempo) suscita gran interés y ofrece nuevas posibilidades. En un contexto operativo, para la visualización tetradi­mensional se necesita más equipo, en todos los aspectos. Es fácil producir secuencias de animación que sobrecargaránuna red, rebasarán la capacidad de memoria de una estación de trabajo y consumirán tanto tiempo que no podrán res­petarse los plazos de las operaciones.

En el comercio existen diversos conjuntos para la visualización tridimensional y tetradimensional. Lamayoría de ellos permiten controlar los elementos que van a visualizarse, los intervalos de tiempo, el color de los ele­mentos, el ángulo y la posición del observador. Ofrecen otras posibilidades, como indicación de volumen, en relaciónde textura, rotación y traducción, cortes de imágenes, sombreado, diversas fuentes luminosas, alumbrado especular ytransparencia. En meteorología, el interés se centra en campos escalares tridimensionales como las variables termodi­námicas e hidrológicas, la carga, los componentes vectoriales, etc., así como en campos vectoriales tridimensionalescomo la velocidad y la vorticidad. Un buen ejemplo de aplicación es la comparación de campos de tormentas sinte­tizados a partir de observaciones Doppler con campos simulados numéricamente, para ayudar a verificar la simulaciónproducida por un modelo de evolución de las tormentas.

Animación vídeoLa animación vídeo es una de las esferas en que más ha avanzado la aplicación de las estaciones de tra­

bajo. Los científicos la utilizan para mostrar los resultados de las investigaciones relativas, por ejemplo, a las repercu­siones del calentamiento global, la evolución de agujero de la capa de ozono o la formación de nubes. Se utiliza sobre

IVAO GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

todo para formar al público y con motivo de comunicaciones y seminarios científicos. Se prevé que la animaciónvídeo podrá utilizarse en un futuro próximo para presentar en un entorno operativo los boletines meteorológicos dia­riOS. Sin embargo, para poder utliizarlo en la práctica habrá que disponer de instrumentos manejables de gran rendi­miento, y de importantes recursos económicos y humanos. Además, es preciso utilizar equipo vídeo de ·calidad pro­fesional para dar servicio a las agencias de prensa y a las estaciones de televisión pública. Entre los ejemplos de futu­ras aplicaciones en la meteorología operativa figuran:

a) instrumentos de visualización de fenómenos meteorológicos rigurosos: el usuario podrá visualizar el des­arrollo de nubes convectivas a partir del producto de modelos de simulación en una escala muchomás fina de la que se dispone actualmente, utilizando la indicación del volumen con secuencias deanimación para describir el flujo del aire en el modelo. La precipitación puede presentarse como unobjeto transparente, igualmente animado, que puede seleccionarse o no. Esta aplicación de la visua­lización puede ayudar al predictor a evaluar con mayor precisión la violencia de una tempestad y sutrayectoria. El usuario utilizará diversas variables, como la zona geográfica, el perfil vertical del esta­do inicial de la atmósfera local y los campos meteorológicos predichos para el período considerado.Sustituyendo los instrumentos tradicionales para analizar los datos de perfiles verticales, podrá inte­grar todos los datos disponibles. Los datos obtenidos por satélite, como los procedentes de unreproductor de imágenes en microondas especializado (SSM/I), junto a los datos producidos por unmodelo numérico y los obtendos mediante análisis de una resolución más alta, permitirán desarro­llar aplicaciones flexibles para diagnosticar episodios meteorológicos rigurosos;

b) instrumentos para la aeronáutica: se prevé la creación de nuevos instrumentos para facilitar la plani­ficación de los vuelos. Por ejemplo, un sistema para localizar con precisión las nubes, las turbulen­cias, el engelarniento y los vientos. Este sistema en tiempo real podría mostrar a los pilotos unasecuencia animada sobre el pronóstico del tiempo a lo largo de su trayectoria de vuelo. Merced a lainteligencia artificial, los sistemas podrán sugerir otros itinerarios más seguros, ayudando al pilotoo al controlador a tomar las decisiones pertinentes. El plan de vuelo revisado proporcionaría unanueva serie de datos de animación visualizados por el usuario. Sólo puede llegarse a este tipo de sis­tema si las compañías aéreas invierten en la tecnología necesaria para transferir la informacióndurante el vuelo;

e) productos de televisión difundidos al público: con la evoludón de los instrumentos de que dispone elmeteorólogo operativo aumentará sin duda la productividad. La información así obtenida se difun­dirá con mayor eficiencia utilizando técnicas modernas para presentar los productos finales enforma de imágenes (o dibujos animados). Las aplicaciones comerciales muy especializadas respon­derán con toda probabilidad a esta necesidad cuando las aplicaciones de diseño asistido por orde­nador (DAO) se integren con conjuntos comerciales avanzados de visualizadón de software paraformar potentes sistemas. Con este procedimiento deberán producirse más o menos automática­mente secuencias completas de predicción meteorológica para una ciudad dada. La función del pre­dictor consistirá entonces en revisar el producto y afinarlo.

REFERENCIAS

Battan, 1. L 1959: Radar Meteorology, University of Chicago Press, Chicago.Bent, R. B. and W. A. Lyons, 1984: Theoretical evaluations and initial experiences of LPATS (lightning position

and tracking system) to monitor lightning ground strikes using a time-of-arrival (TOA) technique.Seventh international conference on atmospheric electricity, Albany, American Meteorological Society,págs. 317-324.

Berry, F. A., E. Bollay and N. R. Beers, 1945: Thermodynamic diagrams and calculations. In: Handbook ofMeteorology, Section V, McGraw-Hill Book Ca., Nueva York, págs. 361-371.

Browning, K. A.,1989: The database and physical basis of mesoscale forecasting: Mesoscale forecasting and itsapplications. Lectures presented at the fortieth session ofthe WMO Executive Council, 1-20 de junio de1989, Ginebra, OMM-Nº 712.

Bryljov, G. B., et al., 1986: Radar Characteristics ofClouds and Precipitation, Leningrado, Gidrometeoizdat.Christensen, U. and 1. G. Nilsson, 1984: A lightning detection system in Sweden. Proceedings ofthe second inter­

national symposium on nowcasting (Nowcasting 11), 3-7 de septiembre de 1984, Norrkoping, Suecia,págs. 213-218.

Collier, C. J., 1989: Applications of Weather Radar Systems. A Guide to Uses of Radar Data in Meteorology andHydrology. Ellis Horwood Ud., Chichester.

Defrise, P., 1948: Contribution aune étude comparative des diagrammes aérologiques, Institut Royal Météorologiquede Belgique, Miscellanéis, Fase. XXXIII.

Doviak, R.]. and D. S. Zrnic, 1984: Doppler Radar and Weather Observation, Academic Press, Nueva York.European Space Agency, 1984: Mesoscale observations and very-short-range weather forecasting. Proceedings of

the second international symposium on nowcasting (Nowcasting Il), 3-7 de septiembre de 1984,Norrkoping, Suecia, Esa-Sp 208.

European Space Agency, 1987: Mesoscale analysis and forecasting incorporating 'nowcasting'. Proceedings ofan inter­national symposium on mesoscale analysis and forecasting, 17-19 de agosto de 1987, Vancouver, Esa-Sp 282.

Hawson, C. 1. and P. G. F. Catan, 1961: A synoptic method for the international comparison of geopotentialobservations. Meteorological Magazine, 90, págs. 336-344.

(

(

(

CAPÍTULO 4 IVA1

Herlofson, N., 1947: The T-log p diagram with skew coordinate axes. Meteorologiske Annaler (Oslo), NorwegianMeteorologicaIInstitute, Band 2, No. lO, págs. 311-342.

Lee, A. C. L., 1986a: An experimental study of the remote location of Iightning flashes using a VLF arrival timedifference technique. Quarterly Joumal of the Royal Meteorological Society, Vol. 112, No. 471,págs. 203-229.

Lee, A. C. L., 1986b: An operational system for the remote location of Iightning flashes using a VLF arrival timedifference technique. Journal ofAtrnospheric and Oceanic Technology, Vol. 3, No. 4, págs. 630-642.

Lhermitte, R. M. and D. Atlas, 1961: Precipitation motion by pulse Doppler radar. Proceedings ofthe ninth weatherradar conference, 23-26 de octubre de 1961, Kansas City, Missouri, págs. 218-223.

Maier, M. W., et al., 1983: Locating cloud-to-ground líghtning with wideband magnetic direction finders.Fifth symposium on meteorological observations and instrumentation, 11-15 de abril de 1983, Toronto,págs. 497-504.

OIiver, V. J. and M. B. Olíver, 1945: Weather analysis from single-station data. In: Handbook of Meteorology(F. A. Berry, E. BolIay and N. R. Beers, eds.), McGraw-Hill Book Co., Nueva York, págs. 858-879.

Organización Meteorológica Mundial, 1966: Use of ground-based radar in meteorology. Technical Note No. 78,OMM-Nº 193, TP. 99.

Petterssen, S., 1956: Weather Analysis andForecasting. Vol. II (second ed.), McGraw-HiIl Book Co., Nueva York, págs. 35-63.Richards, W. G. and C. 1. Crozier, 1983: Precipitation measurement with a C-band weather radar in southern Ontario.

Atmosphere-Ocean, Vol. 21, No. 2, págs. 125-137.Saucier, W. J., 1955: Principies ofMeteorological Analysis. University of Chicago Press, Chicago.Stepanenko, V. D., 1973: Radars in Meteorology, Leningrad, Gidrometeoizdat.Stiive, G., 1927: Potentielle und pseudopotentielle Temperature. Beitriige zur Physik der freien Atmosphiire, XIII,

págs. 218-233.Ulbrich, C. W. and D. Atlas, 1984: Assessment of the contribution of differential polarization to improved rain­

fall measurements, Radio Science, 19, págs. 49-57.

CAPÍTULO 5

MÉTODOS DE ANÁLISIS Y DE PREDICCIÓN EN LOS TRÓPICOS

5.1 IntroducciónDesde un punto de vista meteorológico, los trópicos representan generalmente la región comprendida

entre los ejes de las alturas subtropicales en los dos hemisferios. La línea divisoria entre los vientos del este y del oesteen la troposfera media es la que se aplica para marcar el límite entre las regiones tropicales y la extratropicales. Laextensión meridional de los trópicos sufre variaciones estacionales como consecuencia de la migración del sol y, porconsiguiente, es la zona de máximo calentamiento, hacia el norte y hacia el sur. Por razones prácticas, generalmentese considera que los trópicos comprenden la región entre 300 N y 300 S.

Los trópicos tienen gran importancia en la circulación global debido a que comprenden casi la mitad dela superficie de la tierra en la que la atmósfera gana impulso angular procedente de la superficie de la tierra y más ener­gía térmica de la requerida para compensar la pérdida de calor debida a la radiación de onda larga saliente. El excesode energía recibido en los trópicos se transporta hacia los polos para compensar la pérdida neta de energía radiacio­nal en latitudes extratropicales. En los trópicos, la energía realizada en exceso es transportada hacia el polo princi­palmente por la circulación media (Hadley). La fuerte circulación de Hadley es el factor dominante en la circulaciónen los trópicos promediada zonalmente. Más hacia el polo, son los remolinos los que adquieren mayor importanciay representan la mayor parte de la exportación de energía desde los trópicos a las latitudes extratropicales. Sobre unabase media anual, en los trópicos hay un calentamiento neto, y un transporte de energía desde el cinturón ecuatoriala las latitudes más altas de ambos hemisferios.

Entre los sistemas meteorológicos tropicales y los extratropicales hay una interacción constante. Lasvaguadas en latitudes medias afectan a las perturbaciones de las ondas en los trópicos, tanto por lo que se refiere a sumovimiento como a su intensificación. Rielhl (1950) observó que las vaguadas en las zonas de los vientos del oesteen latitudes medias se extienden a menudo desde latitudes muy altas hasta latitudes muy bajas, y sugirió que elflujo de calor hacia el polo procedente de los trópicos tiene que producirse en las regiones restringidas de esos vagua­das. Esto muestra que las circulaciones tropicales y extratropicales están íntimamente relacionadas entre sí y no pue­den considerarse en forma aislada. Con el fin de estudiar las interacciones entre los sistemas de circulación tropicalesy extratropicales es preciso ampliar los análisis meteorológicos tropicales a latitudes mucho más altas: hasta50 grados más o menos en ambos hemisferios. Además, debido a las interacciones entre hemisferios y a los flujostransecuatoriales, también hay que ampliar los mapas meteorológicos tropicales para englobar partes de amboshemisferios.

Este capítulo trata de los siguientes métodos de análisis y predicción en los trópicos. En la sección 5.2se describen las características generales de la estructura media y la circulación del cinturón tropical. En la sección 5.3se da alguna información sobre la base de datos de observación de que se dispone para análisis y predicciones tropi­cales. En la sección 5.4 se describen brevemente las características de diversas perturbaciones de ondas tropicales. Lasección 5.5 trata de diferentes clases de modelos sinópticos tropicales, inclusive ondas y torbellinos. En la sección 5.6se mencionan las técnicas de análisis sinópticos tropicales. En la sección 5.7 se analizan los métodos de prediccióntropical, que comprenden las técnicas de predicción meteorológica numérica en las prácticas operativas corrientes. Lasección 5.8 trata de la predicción de ciclones tropicales, la verificación de los métodos de predicción de la trayectoria,y la predicción de mareas de tempestad, entre otras cosas. Por último, en la sección 5.9 se describen varios fenóme­nos de mesoescala en las regiones tropicales. Sin embargo, los fenómenos de mesoescala tratados en esta sección soncomunes a las regiones tropicales y extratropicales. Se ha considerado útil abordarlos aquí con algún detalle.

5.2 Estructura y circulación medias del cinturón tropicalCon el fin de comprender las perturbaciones tropicales para analizarlas y predecirlas, hay que conside­

rar primero la circulación general del cinturón tropical, la energía que interviene en la formación y el crecimiento delas perturbaciones tropicales, y el origen de las perturbaciones sinópticas tropicales. Las principales características dela circulación tropical son los anticiclones subtropicales, los cinturones de los alisios hacia el Ecuador y las zonasdonde esos alisios se encuentran en el cinturón ecuatorial de baja presión, la zona de convergencia intertropical (ZClT)-conocida también como frente intertropical (FlT)- y el frente ecuatorial y la confluencia de alisios (CA). La ZClTdesempeña una función preponderante en la actividad de perturbación de escala sinóptica en los trópicos, y es dondese forman la mayoría de las perturbaciones tropicales. Algunas de ellas se convierten posteriormente en depresionesy ciclones tropicales, si están situadas suficientemente lejos del Ecuador.

La circulación de monzones que abarca las longitudes del océano Índico y el oeste del Pacífico cubre unazona muy amplia del cinturón tropical. Es la región en que predomina el calentamiento latente de la atmósfera. Enla región de los monzones se genera una diversidad de perturbaciones sinópticas. Aparte de los ciclones tropicales yde las depresiones que tienen lugar en la región del oeste del Pacífico, el norte del océano Índico (Golfo de Bengala yMar Arábigo), se sabe que hay depresiones de monzones y ciclones en la troposfera media. Estos sistemas representanuna parte importante de la precipitación total en la región. .

Acontinuación se describen algunas características destacadas de la ZCIT y de la circulación de los monzones.

V.2 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

5.2.1 La zona de convergencia intertropical (ZCIT)La terminología utilizada para definir ellírnite entre los flujos hemisféricos septentrional y meridional

tiene una variada historia. En un pnndpio se utilizó el término frente intertropical (FIT) para indicar una zona estre­cha de la troposfera baja en la que las masas de aire procedentes de los hemisferios de verano e invierno se desplazanhacia el ecuador, sometidas a movimientos ascendentes, por razones de continuidad, y después a movimientos hadalas regiones polares, transportando así el calor hacia las latitudes medias en la troposfera alta. Sin embargo, a fin deevitar confusiones con los sistemas frontales de las latitudes medias se cambió la denominación por el término "zonade convergencia intertropical" (ZClT). La ZCIT está asociada con una zona alargada de baja presión y cizalladuraciclónica del viento cerca del ecuador.

Más recientemente, los datos obtenidos con satélites meteorológicos ponen de manifiesto que las ban­das de nubosidad máxima no siempre coindden con el eje de presión mínima. También se ha observado en muchasocasiones que hay más de una zona de convergencia (bandas nubosas) y más de una vaguada de baja presión. Por eso,Ramage (1971) sugirió los conceptos de "vaguadas casi ecuatoriales" y "líneas de convergencia casi ecuatoriales" comoalternativas a la ZCIT. Sin embargo, un estudio numérico de Pike (1971) apoya la presencia de una sola ZCIT. SegúnHubert y otros (1969), los datos de satélite muestran que los desdoblamientos son bastante raros, a pesar de las varia­ciones longitudinales, y constituyen una característica importante de la ZCIT.

La ZCIT está centrada a distancia del ecuador, lo que se refleja en la zona seca a lo largo del ecuador enlas fotografías de brillo medio de las nubes tomadas por satélite (Holton, 1979). Al analizar los datos obtenidos por laExpedición Internacional al Océano Índico (EIOl), Sadler (1969) observó también un nivel máximo de nubosidad aambos lados del ecuador entre 30y 100 de latitud en ambos hemisferios. Por el contrario, el ecuador estaba relativa­mente exento de nubes durante la mayor parte del año.

La ZCIT sufre variaciones estacionales en relación con su ubicación geográfica. Permanece cerca delecuador geográfico en longitudes predominantemente oceánicas como los océanos Atlántico y Pacífico, y presentasólo ligeras variaciones estacionales. Por otra parte, en las longitudes abarcadas por grandes continentes, como el asiá­tico, la ZCIT sufre una fuerte migración estacional. En la mitad aproximadamente del cinturón ecuatorial que com­prende la parte oriental de los océanos Pacífico y Atlántico y África occidental, la ZCIT se encuentra al norte del ecua­dor a lo largo del año. La ZCIT es persistente y está bien definida sobre el Pacífico y el Atlántico entre latitudes deunos SON y lOaN, y aparece ocasionalmente en el Pacífico entre 50S y lOaS. En las longitudes del este de África, Asiay Australia se produce una gran migradón de la ZCIT. En la zona del océano Índico, la nubosidad máxima asociadacon la ZCIT se desplaza al norte en las partes orientales en el mes de mayo. Entre junio y agosto, la nubosidad máxi­ma cubre la región de los monzones de verano de Asia, pero a partir de septiembre se desplaza de nuevo hacia el sur,cerca del ecuador. Se cree que el comienzo de los monzones de verano en Asia está asociado con el movimiento haciael norte de la ZCIT. Sin embargo, la relación entre desplazamientos periódicos de la ZCrT y la circulación general pla­netaria, como el monzón de verano, no se conoce bien debido a la irIsuficiencia de datos en altitud. No está claro,por ejemplo, si el comienzo del monzón de verano es el resultado de una perturbación que tiene su origen en la ZCITecuatorial, ni si la ZCIT pierde su identidad al establecerse plenamente el monzón sobre Asia. En estas regiones, losvientos alisios procedentes del hemisferio de irIvierno giran cruzando el ecuador y se convierten en viento del oesteen el hemisferio de verano.

Existe una relación directa entre la posición de la ZCIT, la convección tropical y la temperatura de lasuperficie del mar (SST). La circulación tropical y el régimen de precipitaciones están estrechamente relacionados conel ciclo anual de temperatura en la superficie, que en la mayoría de las zonas tropicales es la SST. Incluso si el cicloanual en la SST tropical es relativamente reducido, la convección tropical es muy sensible a esas diferencias.

La precipitación convectiva promediada en el tiempo presenta una característica de precipitación cohe­rente organizada asociada a la ZCIT. La radiación saliente de onda larga (ORL) medida por satélite proporciona unbuen índice de la variabilidad de precipitación promediada en el tiempo en regiones tropicales profundas y, por con­siguiente, la posición de la ZCrT. Los valores bajos de ORL indican una convección profunda y fuerte precipitación,mientras que los valores altos indican lo contrario. Existe una notable coincidencia entre la SST máxima, la ORL míni­ma y el cinturón de convergencia de bajo nivel promediado zonalmente de la circulación de Hadley (Rasmusson,1990). Concretamente, las regiones oceánicas tropicales en que la ORL inferior a 240 W1m2 se encuentran sobre todoen el isoterma SST de 28°C. En la Figura 5.1 se muestran los campos medios de la ORL para las dos estaciones del sols­ticio. La experiencia muestra que las zonas en las regiones tropicales donde la ORL promediada en el tiempo es infe­rior a 240 W1m2 corresponden generalmente a regiones de movimiento medio ascendente y fuerte precipitación con­vectiva. Sobre África se encuentra una ORL mínima en gran escala (precipitación máxima) y sobre América delSurlAmérica Central otra. Ambas migran de norte a sur con la estación de sol elevado. La tercera zona, que es la másextensa, se centra sobre las zonas terrestres y las aguas cálidas adyacentes de las regiones de los monzones de Asiaoriental y Australia, con extensiones hacia el este a lo largo de la ZCrT al norte del ecuador, y la zona de convergen­cia del sur del Pacífico en el suroeste del Pacífico. Las tres regiones de fuertes precipitaciones debidas a la característi­ca de la ORL marcan las principales ramificaciones ascendentes de las circulaciones térmicas directas promediadas enel tiempo de los trópicos.

Estoque (1975) ha estudiado la estructura de la ZCIT sobre la región central tropical de los océanosAtlántico Norte y Pacífico Norte a partir de datos de observaciones realizadas durante el Experimento los VientosAlisios del Atlántico (ATEX) y el Experimento de Une Island (LlE), de los datos de ISMEX-73 sobre el norte del océa­no Índico por Godbole y Ghosh (1975) y sobre la zona del océano Atlántico en el Experimento Tropical del GARP enel Atlántico (GATE) por Estoque y Douglas (1978). De estos estudios se desprende que la ZCIT está asociada con airecaliente y seco a cierta distancia en cada lado de su ubicación. Estoque ha propuesto un modelo para la estructura a

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CAPÍTULO 5 V.3

Figura 5.1 - üRL media para didembre-febrero (arriba) y junio-agosto (abajo). Las zonas donde la üRL es inferior a 240 W/m2 estánpunteadas. Intervalo de contorno: 20 W/m2 (según Rasmusson, 1990).

escala sinóptica de la lCIT sobre regiones situadas en medio de los océanos Atlántico y Pacífico. Según este modelo,el sistema de la lCIT forma una célula de circulación vertical, con un movimiento ascendente en la zona de conver­gencia central y un movimiento descendente compensatorio en las proximidades, a ambos lados del núcleo ascen­dente, que da como resultado un aire caliente y seco. Kumar y Sethumadhavan (1980) presentaron resultados de suestudio de la estructura de la lCIT a partir de datos reunidos durante MONEX-79. Observaron que la lCIT tiene unaestructura de núcleo frío en los niveles inferiores.

Una importante conclusión de su estudio es la falta de todo calentamiento significativo en las capas másaltas de la región de la lCIT. Estoque y Douglas (1978) observaron resultados similares con respecto al campo de tem­peratura sobre la lCIT en el GATE. Esto es más bien curioso, en vista de que la convección fuerte tiene lugar en lazona nubosa de la lCIT} lo que debería dar como resultado un calentamiento de la troposfera media y alta. Esto indi­ca que se excluye la inestabilidad condicional de segundo orden (CISK), que es mecanismo esencial del manteni­miento de la lCIT.

Una observación importante en el campo de viento es la presencia de corrientes de chorro a baja altituden las proximidades de la lCIT. Snitkovsky (1973) observó esa corriente con una velocidad del viento de 25 m s-l alo largo de 150oW. En el estudio de Kumar y Sethumadhavan (1980) sobre la zona del océano Índico, basado en unanálisis de los datos de MONEX-79, se observó también una corriente similar} en la que los vientos máximos estabansituados entre 400 y 800 km al sur de la posición de superficie de la lCIT, y en la capa 950-750 hPa. Katz (1972) ana­lizó el campo de vientos sobre el océano Índico. Sus resultados indican la convergencia por debajo de seis kilómetrossobre la lCIT, con un campo de compensación de divergencia en altitud.

En la actualidad se dispone de muy pocas observaciones para determinar el equilibrio de humedad en lazona ecuatorial. Ciertos datos permiten pensar que, dentro de la lCIT, la precipitación es muy superior a la evapora­ción de la superficie oceánica. Se estima que gran parte de la transferencia vertical de vapor de agua tiene su origenen la convergencia de los vientos alisios procedentes de ambos hemisferios. Se producen así masas nubosas convecti­vas. En observaciones recientes} particularmente mediante fotografías tomadas por satélite} se ha visto que la lCITes una estrecha banda zonal de una fuerte convección de cúmulos. La lCIT consta normalmente de cierto númerode aglomeraciones de nubes diferentes, con escalas del orden de varios centenares de kilómetros} separados por regio­nes de cielo despejado. El calor latente liberado por las precipitaciones es un importante factor impulsor en esteproceso.

Las aglomeraciones de nubes observadas a lo largo de las lCIT son la manifestación de zonas de preci­pitación asociadas con débiles perturbaciones de ondas que se propagan hacia el oeste a lo largo de la lCIT. Las sec­ciones de tiempo-longitud de imágenes obtenidas diariamente por satélite construidas por Chang (1970) y presenta­das en la Figura 5.2 muestran con toda claridad estas ondas. Puede verse cómo bandas bien definidas de nubosidaddescienden desde la derecha hacia la izquierda. Esta caída de las líneas de nube supone una velocidad de propagaciónhacia el oeste del orden del 8 a 10 m s-l. La separación longitudinal de las bandas de nubes es del orden de 3 000 a4000 km, lo que corresponde a un período de unos 4,5 días para una perturbación de este tipo. Snitkovsky (1973) haobservado también perturbaciones de ondas encerradas en la lCIT} en tanto que Kruzhkova y Kryzhanovskaya (1971)observaron zonas preferidas sobre la lCIT que favorecían la ciclogénesis. En partes del oeste de África y el este delPacífico la ciclogénesis resultaba favorecida en todas las estaciones. Por otro lado, en enero las regiones favorecidas sesituaban hacia el sur de la India y el Pacífico meridional, mientras en julio el norte del océano Pacífico era la zona másfavorable para la ciclogénesis.

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Figura S.2 - Secciones tiempo-longitud de fotografías tomadas por satélite entre el 12 de julio y el 14 de agosto de 1967, en la bandadel Pacífico, entre So y 100 N. La progresión hacia el oeste de los conglomerados de nubes se indica por las bandas denubosidad que descienden de derecha a izquierda (según Chang, 1970, presentado en Holton, 1979).

Charney (1970) afinnó que la ZCIT representa un equilibrio entre el movimiento vertical generado por laconvergencia dentro de la capa limite planetaria y la disponibilidad de humedad. Mostró que la atmósfera tropical erainestable en el caso de una perturbadón que se desplazaba paralelamente al ecuador. Esa perturbación alcanzó su máxi­ma tasa de crecimiento a unos 10° de latitud del ecuador, pero desaparedó cuando se hallaba directamente sobre el ecua­dor. Así pues, los trabajos de Charney explican porqué se observa la nubosidad máxima a cierta distanda del ecuador,mientras éste permanece despejado. Manabe y otros (1974) y Pike (1971) pudieron demostrar por experimento de mode­lizadón que el emplazamiento de la ZCIT está detenninado fundamentalmente por la distribución de la temperatura enla superfide del mar. Se están realizando estudios teóricos acerca de los mecanismos de la ZCIT, pero observadonesrecientes muestran la importancia de la temperatura en la superficie del mar en las circulaciones tropicales.

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5.2.2 La circulación monzónicaLos monzones son sistemas de vientos estacionales que afectan a muchas partes de Asia, África,

Indonesia y el norte de Australia. El nombre se deriva de la raíz arábica "mausam", que significa simplemente esta­ción, pero en ténninos meteorológicos se le ha dado el significado de inversión estacional de los vientos (Rao, 1976).La denominación se utilizó por primera vez para describir el sistema de vientos sobre el Mar Arábigo, donde soplandurante seis meses desde el nordeste, y los seis meses restantes desde una dirección sudoccidental.

Los monzones son más fuertes en el verano en cualquiera de los dos hemisferios, esto es, en los mesesde julio y agosto en el hemisferio norte, y en enero y febrero en el hemisferio sur. En julio, los vientos alisios delhemisferio sur penetran en el hemisferio norte en dirección de la India, Asia sudoriental y algunas partes de Áfricaoriental. El monzón de verano asiático puede considerarse una extensión de los alisios del hemisferio sur que, al cru­zar el ecuador, son desviados por la rotación de la Tierra y, en consecuencia, se acercan a la masa terrestre desde unadirección sudoccidental. En enero, los alisios del nordeste se desplazan hacia el sur en dirección de África oriental yel nordeste de Australia. Forman lo que se denomina monzón de invierno o del nordeste. En la India, el período com­prendido entre octubre y diciembre se conoce también como monzón del nordeste, pues los vientos imperantes en laregión peninsular India y mares adyacentes soplan hacia el nordeste.

En términos generales, los principales zonas monzónicas comprenden las regiones del mundo que estánsometidas a movimientos de aire en gran escala del hemisferio más frío al hemisferio más caliente.

Para dar una definición más objetiva, Ramage (1971) completó los trabajos precedentes de Khromov(1957) Yañadió los siguientes criterios para las regiones de monzones:

a) la dirección dominante del viento debe variar al menos 120 grados entre los meses de enero y julio;b) la frecuencia media de la dirección del viento dominante en enero y julio debe superior al 40%;e) el viento resultante medio en uno de los meses al menos debe ser superior a 3 m s-l;d) debe haber menos de un cambio depresión - anticiclón en dos años en cualquier mes en un cua­

drado de cinco grados de lado.La última definición se añadió para tener la seguridad de que los cambios estacionales de la dirección del

viento reflejan la sustitución de un sistema de circulación persistente por un sistema inverso e igualmente persisten­te. El cambio no debe indicar simplemente una modificación de la trayectoria de la circulación general.

Si bien una definición precisa, si es realmente factible, es cuestión de elección, procede señalar que, según ladefinición de Ramage, los desiertos del Sahara serían monzónicos, incluso si en esa zona el régimen de pluviosidad es dis­tinto, por ejemplo, del existente en el nordeste de la India, en la misma región monzónica. Los desiertos del Sahara ape­nas reciben lluvia, en tanto que la segunda región citada se caracteriza por las lluvias monzónicas más copiosas del mundo.

El calentamiento diferencial en gran escala entre tierra y océano es una de las principales fuerzas del mon­zón. Esta característica de calentamiento diferencial da lugar a una variación anual mucho mayor de temperatura en zonas

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CAPÍTULO 5 V.5

terrestres que en los mares adyacentes. Esto origina un exceso de presión sobre los continentes en invierno y un déficit enverano. El resultado final es el notable cambio estacional en el sistema de vientos que constituyen el monzón. El ejem­plo más notable de este sistema de viento estacional es la zona del océano Índico, enclavada en su parte norte por el vastocontinente asiático. Tal fenómeno no se observa en los océanos Paáfico y Atlántico, abiertos hacia el norte. Debido a ladiferencia de calentamiento entre la tierra y el océano, la presión y la superficie de temperatura potencial se cruzan. Deesta manera, se dispone, de una energía potencial para convertirla en energía cinética (Das, 1986). La conversión de laenergía potencial disponible en energía cinética se logra mediante corrientes de densidad de la atmósfera en el plano x-p(circulación de Walker) yen el plano y-p (circulación de Hadley), que dominan la circulación monzónica. Cuando el solcomienza a entrar en el hemisferio de verano, la desviación de superficies isobáricas y las superficies de temperatura poten­cial comienzan a aumentar hasta alcanzar un estado en que la energía potencial disponible generada por el calentamien­to diferencial se equilibra mediante la conversión en energía cinética de vientos monzónicos.

La migración norte-sur del sistema de monzones se controla mediante la evolución del calentamiento dife­rencial. Nonnalmente, un calentamiento neto sobre Indonesia y la parte occidental ecuatorial del océano Pacífico, y unenfriamiento neto sobre el norte de China y Siberia constituye ese calentamiento diferencial durante los meses de invier­no. En cambio, durante los meses de verano, al norte se extiende un eje de calentamiento neto cerca de 200 N desde elnorte del Golfo de Bengala hasta la península de Indochina. El enfriamiento neto, a lo largo de 300 S, se extiende desde lasislas Mascareñas hasta Australia occidental Oohnson y otros, 1987). Puede definirse el eje principal del ciclo anual delmonzón siguiendo la región de máximas precipitaciones medias mensuales. Según Krishnamurti (1985), esa franja delluvia migra desde Indonesia hasta las estribaciones del Himalaya, entre enero y agosto y retoma entre septiembre y diciem­bre. Ese eje presenta una variabilidad interanual considerable en su posición e intensidad. Durante los años del fenóme­no El Niño, una parte importante de la variabilidad interanual consiste en el desplazamiento hacia el este y el ecuador dela región de calentamiento neto.

En la Figura 5.3 se muestran los principales elementos de las circulaciones en gran escala para los monzo­nes de invierno y de verano. Los sistemas de monzones de invierno y de verano tienen similitudes fundamentales. Elmonzón de invierno está dominado por un fuerte anticiclón de superficie sobre Siberia y el norte de China. El despla­zamiento hacia el sur de la masa de aire frío se produce a partir de este anticiclón en fonna de amplio barrido anticicló­nico y se desplaza hacia la región de China-Pacífico-Asia sudoriental como monzón del nordeste. La corriente de aireconverge en la vaguada ecuatorial al sur del océano Índico. El aire más frío que se desplaza hacia el sur se compensa conel aire más caliente que se desplaza hacia el norte en la troposfera alta y se desvía hacia la derecha (este) por la fuerza deCoriolis, convirtiéndose en corriente de chorro subtropical del oeste sobre Asia y Japón. Ésta es la estructura general delmonzón del nordeste del invierno septentrional. El anticiclón siberiano del monzón de invierno tiene como contrapar­tida el anticiclón del monzón de verano de Mascareñas, situado al sur del océano Índico. La masa de aire procedente delanticiclón de Mascareñas se desplaza inicialmente en forma de vientos alisios del sudeste en el hemisferio sur, que, al cru­zar el Ecuador, se desvían al sudoeste y convergen en la vaguada monzónica presente sobre la región del Asia y el Pacifico.La masa "de aire en la troposfera alta se desplaza hacia el sur en este caso y se desvía hacia la derecha (oeste) para con­vertirse en corriente de chorro tropical del este. Así pues, el anticiclón siberiano del cOmponente de invierno desempe­ña una función análoga a la del anticiclón de Mascareñas del monzón de verano. La corriente que cruza el ecuador y lacorriente de chorro de baja altitud de las corrientes del verano norte son análogas a la corriente del monzón del nordes­te de baja altitud y a las fuertes irrupciones de invierno, conocidas como masas frías, a lo largo de la costa oriental deAsia. Las vaguadas monzónicas son regiones de fuertes lluvias en ambos sistemas. La troposfera cálida se extiende ver­ticalmente sobre la vaguada monzónica en los dos sistemas. En la troposfera alta, la célula de alta presión tibetana delmonzón de verano tiene su contrapartida en el anticiclón en capas altas del oeste del Pacífico del monzón de invierno.La circulación del monzón en la troposfera alta abarca dos corrientes de chorro, la corriente de chorro tropical del esteen el flanco sur de la alta presión tibetana cerca de 19°N y 150 hPa durante el verano, y corriente de chorro subtropicaldel oeste en el flanco norte del anticiclón del oeste del Pacífico cerca de 300 N y 200 hPa durante el invierno.

MONZONES DE VERANO MONZONES DE INVIERNO

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Figura 5.3 - Elementos de los sistemas de monzones de verano y de invierno (según Krishnamurti, 1990).

V.6 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

El monzón de invierno del hemisferio norte desciende y penetra en el hemisferio sur, se convierte enmonzón de verano de Australia y se denomina a veces monzón del noroeste australiano (Das, 1986, McBride, 1984).El monzón del noroeste australiano tiene muchas similitudes con el monzón de verano del hemisferio norte. Se carac­teriza por una vaguada ecuatorial monzónica en la troposfera baja, acompañado de vientos occidentales de baja lati­tud. Sobre esta vaguada hay un sistema anticiclónico a 200 hPa similar el monzón de verano del hemisferio norte.Las partes tropicales del norte de Australia reciben una parte sustancial de sus precipitaciones en el semestre com­prendido entre noviembre y abril.

Otro componente regional de la circulación monzónica global es el monzón del oeste de África. En julio,una circulación en el sentido contrario a las agujas del reloj asociada con un anticiclón al sur del ecuador genera unviento marino del sudeste que, cruzando el ecuador, se acerca a la parte occidental de África como amplia corrientesudoccidental Es el monzón de verano.

Por otro lado, a lo largo de las tierras bajas del oeste de África, el aire procedente del anticiclón septen­trional de Siberia conlleva alisios del nordeste, normalmente secos y con gran cantidad de polvo. Esto se conoce conel nombre de harmattan. Una característica del harrnattan es la alta frecuencia de calima de polvo con precipitacio­nes a baja altitud.

5.2.3 Energía de los sistemas de circulación tropical. Es consabido que, fuera de los trópicos, la fuente de energía primaria de perturbaciones sinópticas es laenergía potencial zonal asociada con los fuertes gradientes de temperatura que dependen de la latitud. Las perturba­ciones sinópticas se desarrollan mediante la conversión de energía potencial en energía cinética. En cambio, en lostrópicos, como los gradientes de temperatura son muy débiles, el almacenamiento de energía potencial disponible esmuy reducido. Por tanto, en las zonas tropicales, sobre todo en latitudes ecuatoriales, la liberación de calor latenteparece ser la principal fuente de energía para la generación y el crecimiento de perturbaciones sinópticas tropicales.Según las observaciones, la mayor parte de esta liberación de calor latente en los trópicos se produce en los sistemasde nubes convectivas, y no durante el ascenso forzado en gran escala. Esta energía se transmite luego a escala sinóp­tica a través de una fuerte interacción entre la convección de escala de cúmulos y las circulaciones macroescalares, enque están encerradas las circulaciones a la escala de cúmulos. La circulación en gran escala proporciona la humedadpara la convección, y las células de cúmulos generan una fuente térmica en gran escala. Debido a la naturaleza espe­cial de esta fuerza motriz, así como a la insignificancia del parámetro de Coriolis, los sistemas de circulación ecuato­rial en gran escala tienen ciertas características distintivas, totalmente diferentes de las propias de los sistemas de lati­tud media (Holton, 1979). En tanto que las latitudes medias están dominadas por una corriente del este que aumen­ta con la altura (entorno baroclínico), los trópicos tienen sobre todo un entorno barotrópico. Holton (1979) ha mos­trado mediante consideraciones de graduación que, a falta de calentamiento de condensación, los movimientos tro­picales en los que la escala vertical es comparable a la altura de la escala de la atmósfera han de ser barotrópicos. Talesperturbaciones no pueden convertir la energía potencial en energía cinética.

Los mecanismos para el desarrollo de perturbaciones tropicales pueden examinarse utilizando ecuacio­nes termodinámicas. Según Holton, la ecuación de energía termodinámica aproximada para un proceso seudoadia­bático viene dada por:

w 8lnel8z = - (LcICpT) . (dqsldt)

en donde w es la velocidad vertical, e la temperatura potencial, Le el calor latente de la condensación, CjJ el calorespecífico a presión constante, T la temperatura absoluta, y qs el valor de saturación de humedad específica. En dichaecuación el movimiento vertical tiene que ser proporcional al calentamiento diabático. Por tanto, las máximas velo­cidades verticales en gran escala se producen en las zonas de convección. Por continuidad, esto supone una conver­gencia en las capas bajas y una divergencia en las capas altas en las zonas de convección. Dado que la vorticidadabsoluta es positiva (negativa) en las perturbaciones del hemisferio norte (sur), la vorticidad ciclónica se genera en lascapas inferiores, y la vorticidad anticiclónica en las superiores, de acuerdo con el término de divergencia de laecuación de vorticidad simplificada:

8(/8t=- V'V~- f3v- (~+ f)V'V

El proceso de ajuste de la velocidad de masa tenderá entonces a generar una vaguada de baja presión enlas capas inferiores, y un dorsal de alta presión en las superiores.

5.2.4 Origen de las perturbaciones tropicalesAlgunas perturbaciones tropicales pueden tener su origen en ondas baroclínicas en latitudes medias, que

se desplazan hacia el ecuador y adquieren gradualmente características tropicales. Sin embargo, la mayoría de las per­turbaciones tropicales tienen su origen en los trópicos. La inestabilidad baroclínica, que es el principal mecanismo dedesarrollo en los fenómenos extratropicales, no puede ser la causa de la formación de perturbaciones tropicales engeneral, porque la fuente de energía potencial disponible es muy débil, salvo en algunas regiones seleccionadas, comoel norte de África y el subcontinente indio.

Se admite que dos posibles mecanismos pueden originar la iniciación de las perturbaciones tropicales:a) la inestabilidad barotrópica del flujo medio debido a la cizalladura lateral;b) la inestabilidad condicional de segundo orden (CISK) asociada con la convección organizada debi­

da a la convergencia de humedad en la capa límite.También se ha observado que la inestabilidad barotrópico-baroclínica combinada se da en algunas regio­

nes particulares donde el flujo se caracteriza por cizal1adura vertical y lateral.

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CAPÍTULO 5 V.7

5.2.4.1 INESTABILIDAD BAROTRÓPICA

Según el análisis de escala de los sistemas de circulación tropical, a falta de condensación, los movi­mientos verticales han de ser reducidos en los trópicos. Una primera aproximación del flujo se rige por la ecuaciónde vorticidad barotrópica:

d(?; + f)/dt = O

Mediante un análisis de perturbación linealizado de dicha ecuación, donde se parte de la hipótesis deque el flujo consiste en una débil perturbación barotrópica superpuesta sobre una corriente zonal que depende sólode la latitud. Holton ha mostrado que una condición necesaria para la inestabilidad barotrópica es que el gradientede vorticidad absoluta de la corriente media ha de disiparse en alguna parte de la región, es decir,

f3 - d2 fj/dy2 = O

en donde U es el flujo medio que depende sólo de la latitud.Así pues, el mecanismo para la inestabilidad barotrópica opera en regiones caracterizadas por fuertes ciza­

lladuras laterales en el flujo. Como ejemplos de dos de esas destacadas zonas cabe citar el chorro en la troposfera mediaafricana (650-700 hPa) y el chorro a baja altura (850 hPa) sobre el Mar Arábigo durante la estación de los monzonesdel suroeste. Se estima que las olas africanas se deben, fundamentalmente, a la inestabilidad barotrópica asociada conel chorro a media altura. Si bien la inestabilidad barotrópica proporciona un mecanismo satisfactorio para la genera­ción de ondas africanas, y puede desempeñar también una función en otras partes de los trópicos, procede señalar quelas perturbaciones de inestabilidad barotrópica sólo pueden mantenerse si la cizalladura del flujo zonal medio siguesiendo inestable, de manera que las ondas puedan extraer energía del flujo medio. La inestabilidad barotrópica es pecu­liar de los procesos de desarrollo en los trópicos solamente. El mecanismo opera también con corrientes de chorro enlatitudes medias, aunque en esas latitudes la inestabilidad baroclínica desempeña un papel más importante.

5.2.4.2 INESTABILIDAD CONDICIONAL DE SEGUNDO ORDEN (CISK)

Como ya se ha dicho, la liberación de calor latente de condensación en la convección de cúmulos en laprincipal fuente de energía para el mantenimiento de perturbaciones de ondas ecuatoriales de amplitud finita. Estecalor puede liberarse en una atmósfera saturada condicionalmente inestable con un gradiente vertical adiabáticosupersaturado (aeelaz <O, donde ee es la temperatura equivalente potencial del aire saturado). Sin embargo, nume­rosos estudios teóricos han mostrado que la inestabilidad condicional produce tasas de crecimiento máximas paramovimientos en las escalas de nubes de cúmulos individuales. Por lo tanto, la inestabilidad condicional ordinaria nopuede explicar los episodios a escalas sinóptica. Además, la atmósfera tropical media no está saturada siquiera en lacapa límite planetaria. Parte de ella ha de sufrir un considerable grado de ascenso forzado para poder flotar positiva­mente. Un imperativo para que el ascenso forzado se produzca en forma organizada es la convergencia de bajo nivel.Por consiguiente, la convección de cúmulos y el movimiento en gran escala han de interactuar y apoyarse mutua­mente. Los cúmulos suministran el calor necesario para impulsar la perturbación en gran escala, y ésta produce laconvergencia de humedad requerida para desarrollar la convección de cúmulos. Si ese proceso de interacción entre laconvección de cúmulos y una perturbación en gran escala provoca un crecimiento inestable de la gran escala se cono­ce como inestabilidad condicional de segundo orden (CISK).

5.3 Base de datos de observación para el análisis y la predicción en los trópicosLos datos de observación necesarios para análisis, predicciones y avisos meteorológicos por procedimien­

tos manuales y automáticos se obtienen mediante el Sistema Mundial de Observación (SMO) de la VMM. El SMO esun sistema mixto que consiste en el subsistema de superficie - que comprende la red sinóptica básica regional de esta­ciones en superficie y en altitud, otras redes de observación de estaciones en tierra y mar, y observaciones meteoroló­gicas por aeronaves - y el subsistema de satélite, con satélites meteorológicos en órbita casi polar y geoestacionarios.Actualmente hay unas 10 000 estaciones terrestres, 7000 buques y boyas en el mar y 3 000 aeronaves. En el subsiste­ma espacial hayal menos cuatro satélites en órbita polar y cinco geoestacionarios. El volumen total de datos genera­dos por todos estos sistemas representa aproximadamente ocho millones de caracteres alfanuméricos diarios. Se espe­ra que estos volúmenes de datos de observación lleguen a 20 millones de caracteres al día a finales de siglo (OMM,1987a). Sin embargo, el SMO en los trópicos padece graves imperfecciones. Si bien se trata de deficiencias naturalesdebidas a que extensas partes de los trópicos están cubiertas por los océanos, hay algunas zonas donde el nivel deimplantación de la red de observación es bastante deficiente. El nivel global de realización del programa de observa­ciones en superficie y en altitud es del orden del 89 por ciento para las observaciones de superficie y del 82 por cientopara las observaciones en altitud, en tanto que, para África, el nivel de realización es del 77 por ciento para las obser­vaciones en superficie y sólo del 48 por ciento para las observaciones en altitud. Además, existen grandes disparidadesen el suministro regular de observaciones en altitud convencionales en muchas partes del mundo, sobre todo en Áfricay América Latina. En algunos casos, no se dispone de observaciones para el sistema mundial debido a problemas decomunicación locales.

La base de datos actual consiste en una amplia variedad de datos procedentes de fuentes convenciona­les y no convencionales. Los radiosondas y los radiovientosondas son las únicas fuentes de datos convencionales quenos dan una estructura tridimensional detallada y fiable de la atmósfera. Los continentes del hemisferio norte estándebidamente abarcados y la recepción es en general buena. Pero en los trópicos la cobertura es deficiente, con lasexcepciones de América Central, el Caribe, la India y Australia. Los datos escasean mucho en la mayor parte de Áfricay América del Sur, y prácticamente en todas las zonas oceánicas. Si bien disponemos abundantemente de datos

V.8 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

obtenidos en sondeos por satélite de la temperatura (SATEM), que nos proporcionan una buena cobertura para efec­tuar gran cantidad de observaciones en los océanos tropicales, su utilidad en los trópicos resulta de limitado valor, porque la calidad de los datos de SATEM no es nada buena (Heckley, 1990).

Los datos de observación de que se dispone normalmente para análisis manuales y automáticos son:a) observaciones en superficie de estaciones terrestres (SYNOP) y estaciones marítimas (SHIP);b) boyas a la deriva (BUOY);e) radiosonda/radiovientosonda (TEMP/TEMP SHIP);d) datos de observación del viento procedentes de globos PILOT/PILOT SHIP;e) vectores del desplazamiento de las nubes por satélite (SATOB);f) aeronotificaciones (AlREP, CODAR, ASDAR). La red SYNOP y TEMP es menos densa en las zonas tro­

picales que en las extratropicales del hemisferio norte. La situación es peor en el hemisferio sur.Sobre la mayor parte del cinturón tropical hay muy pocos informes AlREP. Si bien la cobertura delos informes SATOB es bastante buena, lamentablemente estos informes padecen la deficiencia inhe­rente de que sólo se dispone de ellos para dos niveles, como máximo. No obstante, los informesSATOB siguen siendo una importante fuente de datos para análisis tropicales.

Además de estas observaciones cuantitativas, una observación cualitativa particularmente útil en el análi­sis tropical es la de imágenes satelitales. Las características de las nubes observadas en esas imágenes son un elemento dela mayor utilidad para determinar la naturaleza de las perturbaciones tropicales que se forman en las regiones oceánicasdonde escasean los datos. Como la mayoría de las veces, se carece totalmente de datos convencionales y hasta no con­vencionales en esas zonas, y las imágenes satelitales proporcionan con frecuencia el primer indicio del desarrollo de per­turbaciones tropicales, como los ciclones tropicales. Los analistas de regiones tropicales han de utilizar también observa­ciones simuladas y seudoobservaciones, que se establecen en algunas situaciones especiales para captar las perturbacio­nes en el análisis inicial en sistemas de asimilación automática de datos para PNT. Con los actuales avances científicos ytecnológicos surgen nuevas técnicas de teledetección que mejorarán considerablemente el nivel del SMO durante el pró­ximo decenio, sobre todo en el contexto tropical. Se espera que los satélites proporcionen datos con una resolución de50 km. Las estimaciones del viento por dispersímetro proporcionarán datos del viento en superficie sobre los océanoscon una resolución horizontal de 100 km (Anderson y otros, 1987). Ésta será una buena fuente de datos para las regio­nes oceánicas. Entre los nuevos sistemas de observación figuran una red de estaciones meteorológicas automáticas, per­filadores de viento, radar Doppler, sistemas automáticos de aeronotificación, el Programa Aerológico Automatizado aBordo de Buques (ASAP), etc., con el fin de aumentar la resolución espacial y temporal del sistema de observación mixto.Las estaciones automáticas estarán dotadas de microprocesadores para controlar la calidad de los datos y su formato. Enel SMO se introducirán técnicas de teledetección en superficie como sistemas de radar más avanzados y técnicas conexas,incluidos radares Doppler y de polarización horizontal, radares de configuración vertical, y radares acústicos. Se equipa­rá a cierto número de buques con dispositivos de sondeo en altitud totalmente automáticos (ASAP). Boyas a la deriva,desplegadas fuera de las principales rutas de navegación, proporcionarán importantes parámetros sobre el nivel del mara partir de las zonas de superficie sin datos de los océanos. Los datos sobre la temperatura y el viento en altitud a nive­les de crucero serán proporcionados por el sistema ASDAR. Los satélites llevarán a bordo nuevo eqUipo de teledetección,como altímetros de radar, dispersímetros de microondas, radar de apertura sinóptica, etc.

5.3.1 Algunos problemas especiales de análisis en los trópicos en relación con los datos de observaciónEn los trópicos surge una dificultad peculiar, debido a la naturaleza de la variabilidad del flujo tropical,

a la deficiente relación de equilibrio entre masa y viento y a pequeñas perturbaciones de temperatura. La varianzaclimatológica del flujo en los trópicos es mucho menor que en latitudes medias. El flujo tropical se caracteriza pormovimientos de muy gran escala: períodos de 30 a 40 días. También existen perturbaciones transitorias poco impor­tantes con períodos de 3 a 7 días encerradas en sistemas de gran escala. Debido a la baja varianza climatológica delflujo tropical, los errores de observación que pueden considerarse reducidos en las regiones extratropicales son gran­des en las tropicales en relación con la variabilidad climatológica (HeckIey, 1990). Esto plantea problemas de proce­dimientos de control de calidad en los sistemas de asimilación de datos de PNT. Además, las predicciones a corto plazoen los trópicos, que se utilizan como primera aproximación en el análisis objetivo y para controlar las malas observa­ciones, vienen a complicar el problema. La principal razón de las malas predicciones a corto plazo y, por tanto, de laprimera aproximación deficiente en los trópiCOS es que el forzamiento diabático es un factor predominante en lamodelización tropical. Todavía no se conocen bien estos procesos.

Los errores sistemáticos en algunos tipos de observaciones, por ejemplo en los campos derivados porsatélite, plantean también problemas especiales en el análisis tropical. Se ha demostrado que los informes SATOB tien­den a subestimar la velocidad del viento (HeckIey, 1990). Esto se atribuye a que las nubes no sufren simplemente laadvección del flujo ambiental a nivel de las nubes, según señala Kallberg (1985). Como en los trópicos hay grandescantidades de informes SATOB, ejercen una influencia predominante en el análisis que tiende a un sesgo hacia ellos.Esto afecta en última instancia a los predicciones del modelo que pueden conservar esa subestimación de la velocidaddel viento. Además, el modelo puede tener su propio sesgo (suponiendo un estado inicial sin él) a bajas velocidadesdel viento (deriva climatológica del modelo). Este fenómeno crea problemas de control de calidad de observación unavez deducidos los errores residuales de primera aproximación utilizados para el análisis. Los informes SATOB son alparecer más precisos para la primera aproximación que los TEMP y AIREP, que son en realidad más exactos.

Otro serio problema es el de las observaciones higrométricas en los trópicos, demasiado inadecuadaspara que correspondan a las variaciones espaciales en el campo de humedad. El análisis de humedad es sumamenteimportante en los trópicos, pues los procesos diabáticos en los modelos tropicales son muy sensibles al campo de

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CAPÍTULO 5 V.9

humedad inicial. Ya se ha resaltado la importancia de los procesos diabáticos en la modelización tropical. Las obser­vaciones higrométricas pueden desempeñar una función esencial para predecir con exactitud las perturbaciones tro­picales. En cambio, las observaciones higrométricas son menos importantes en las regiones extratropicales, dondedominan los forzamientos dinámicos. Bengtsson (1985) cita un interesante ejemplo a este respecto: el modelo delCEPMMP funcionó operativamente durante varios meses en 1980, con un error de programación tal que no se utili­zaron las observaciones higrométricas. Y esto no se observó porque el modelo podía generar su propio campo dehumedad y producir predicciones de precipitación realistas.

Otra fuente de error es la poca representatividad de las observaciones. Esto se debe a la incapacidad delos sistemas de análisis y predicción para representar ciertos fenómenos atmosféricos reales. Puede tratarse de defi­ciencias en la formulación del modelo o en la resolución del modelo. Por ejemplo, una medición de radiosonda puedeser muy precisa. Sin embargo, la observación puede contener escalas del movimiento de la atmósfera que un mode­lo de predicción o un analista no pueden resolver. Por tanto, la observación, aunque sumamente precisa, puede noser representativa. Hay que tener en cuenta el error asignado a cada observación (error de observación). Este aspectoes importante para definir las tasas de errores para análisis de interpolación óptimos. Tales asignaciones de error sebasan en gran medida en la experiencia, en estudios de asimilación y, hasta cierto punto, en conjeturas.

5.4 Perturbaciones ondulatorias en los trópicosEn los trópicos se han descubierto de vez en cuando varios tipos de perturbaciones ondulatorias. Es pre­

ciso comprender con carácter general el carácter de esas perturbaciones por lo que se refiere a la predicción a corto, amedio y a largo plazo. Las perturbaciones ondulatorias se reconocieron por primera vez en el decenio de 1940, pocodespués de disponerse de observaciones en altitud procedentes de los océanos tropicales. En el decenio de 1960 se ini­ció un estudio sistemático de perturbaciones tropicales con la realización de la red de observación en altitud en la parteoccidental y central del Pacífico. El lanzamiento de satélites en órbita polar y geoestacionarios en ese decenio contri­buyó a comprender algo los sistemas de circulación tropicales. Nuestro conocimiento de la estructura y la evoluciónde las características de escala sinóptica mejoró considerablemente a raíz del lanzamiento del primer satélite geosín­crono, el 6 de diciembre de 1966. Los datos de satélites geosíncronos, junto con los de radiación saliente de onda larga(ORL), dieron una idea completa de las aglomeraciones de nubes sinópticas. Carlson (1969a, b) efectuó el primer estu­dio detallado de las ondas africanas que se propagan hacia el oeste a través de África occidental y del océano Atlánticotropical. El Experimento Tropical del GARP en el Atlántico (GATE), llevado a cabo en 1974, proporcionó una grancantidad de observaciones útiles para el estudio de esas perturbaciones.

En su examen de las primeras investigaciones sinópticas de las perturbaCiones tropicales, Riehl (1954) des­cribió dos tipos de ondas de propagación hacia el oeste. Unas en la troposfera baja, con una longitud de onda de 1 500­2 000 km, Yotras en la troposfera alta, con una longitud de onda de 3 000-5 000 km. Ambas tienen velocidades de fasedel orden de 6° de longitud al día, lo que significa una frecuencia de tres a cuatro días para las ondas en capas bajas yde unos siete días para las de capas altas. Riehl insistió mucho en las ondas de capas bajas, a las que según él se debenen gran parte los cambios meteorológicos cotidianos en extensas regiones de los océanos tropicales. Como revisten laforma de ondulaciones en una corriente del este prevaleciente, las denominó ondas del este. Observó que en una ondadel este típica se produce un intervalo de mal tiempo, caracterizado por una mayor actividad de chubascos, tempera­turas frías en la superficie y en la troposfera baja, con el paso de la depresión de la onda, y que dura aproximadamenteun día, coincidiendo con un período de vientos del sur (hemisferio norte) y aumento de la presión barométrica. Debidoal efecto hidrostático de las temperaturas frías al este de la depresión de la onda, Riehl aduce que los ejes de la onda hande inclinarse hacia el este al ascender en la troposfera baja, de acuerdo con las observaciones.

Los vientos del este fueron observados por primera vez en la zona del Caribe entre 15° y 200N (Riehl,1945). En los análisis de Riehl, las ondas se describen con una intensidad máxima en la zona de vaguadas ecuatoria­les entre 5° y 100N. Normalmente no se extienden a través del ecuador ni en las zonas subtropicales. Se estima quelas ondas se amplifican a medida que se desplazan hacia el oeste. En un estudio independiente sobre las perturbacio­nes del Pacífico, Palmer (1952) abogó por un modelo de ondas basado en observaciones realizadas en la zona de la islaMarshall en el centro del Pacífico, a finales de los años 1940, cuando se experimentaron en esa región armas atómi­cas. Su modelo era básicamente similar al de las ondas del este, salvo que sitúa la máxima amplitud de la onda en elecuador. De ahí que se conozca con el nombre de modelo de onda ecuatorial. El modelo de onda ecuatorial de Palmertiene una longitud de onda típica de 15° de longitud, y una velocidad de propagación media hacia el oeste de 10 a 15nudos. Se estima que estas ondas son características del océano Pacífico central, entre longitudes de 1600E y 1500W.

Los primeros estudios de modelos de onda tenían evidentemente numerosas limitaciones debido a:a) la escasez de datos: separación demasiado grande entre estaciones para distinguir las ondas;b) la agrupación de estaciones limitada en una extensión longitudinal para revelar cualquier pertur­

bación de onda larga que pudiera existir;e) un marco teórico inadecuado para explicar el comportamiento observado de las perturbaciones;d) el excesivo tiempo que supone un enfoque de estudios de casos para el análisis sinóptico, lo que no

permite realizar los amplios estudios de la actividad ondular necesarios para preparar estadísticas sig­nificativas sobre la contribución de las ondas a la circulación general.

Estas dificultades se superaron en gran medida al disponer de imágenes de satélites, estudios teóricos yprogramas de observación especiales, como los experimentos de la isla Line, etc. En el tratamiento de los escasosdatos tropicales se adoptó el análisis del espectro de potencia como alternativa al enfoque de estudio de casos,procedimiento que resultó sumamente valioso y ayudó a identificar varios tipos de ondas en la troposfera y en laestratosfera. Se realizaron varios estudios sobre análisis espectral e interespectral de datos de series temporales de

V.10 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

5.4.15.4.1.1

5.4.1.35.4.1.3.1

estaciones en el Pacífico tropical. En Wallace (1971) figura un examen de las conclusiones de esos estudios. Las carac­terísticas más relevantes que surgieron de esas investigaciones son las siguientes':

a) el componente del viento meridional en la troposfera baja presenta una tendencia recurrente amáximos espectrales en la gama de cuatro-cinco días. Esto concuerda perfectamente con la evi­dencia sinóptica de la existencia de esas ondas en el estudio de Riehl;

b) hay cierta confirmación de las conclusiones de Riehl de que las ondas de la troposfera alta tienenun período predominante de una semana aproximadamente;

e) existe una gran cantidad de energía cinética asociada a perturbaciones de períodos basta superioresa 10 días. Así ocurre particularmente en el componente zonal.

Las principales características de las perturbaciones ondulatorias en las regiones tropicales observadas enel análisis del espectro de potencia en la región del Pacífico se describen en las subsecciones siguientes, y se basan enWallace (1969), Wallace (1971) y Holton (1979).

Principales características de las perturbaciones de ondas tropicalesONDAS EN GRAN ESCALA (SINÓPTICAS) DE CUATRO A CINCO DÍAS EN LA TROPOSFERA BAJA Y MEDIA

Los signos distintivos de estas ondas son:a) el componente meridional del viento en la troposfera baja tiende a máximos espectrales de cuatro

a cinco días, y destaca sobre todo en las estaciones ecuatoriales;b) la amplitud máxima en el componente meridional v y en la velocidad vertical w se producen en la

latitud de 5-10°, que corresponde a la posición de la ZCIT;e) se propagan hacia el oeste, con una velocidad ligeramente superior al flujo del medio este;d) tienen una longitud de onda longitudinal del orden de 3 000 km, lo que indica una propagación de

fase de 8 m s-l;e) se limitan a la troposfera baja y media.Cuando están activas, estas ondas producen fluctuaciones en el campo de humedad relativo, dándose los

valores máximos exactamente al este o cerca de la línea de la vaguada en el campo de líneas de corriente. Por tanto,esas perturbaciones se asemejan en muchos aspectos al modelo clásico de una onda del este.

La existencia de perturbaciones de ondas con longitudes de onda de 3 000 a 4 000 km, con una veloci­dad de propagación de 8 a 10m s-l y un período de cuatro a cinco días en la ZCIT fueron descubiertas tambiénposteriormente por Chang (1970), mediante un análisis de las secciones tiempo-longitud de imágenes transmitidasdiariamente por satélite (véase la sección 5.2.1).

Yanai y Murakami (1970) han aportado algunas pruebas de la existencia de ondas de cuatro a cinco días enlas longitudes de ondas mayores de 8 000 a 10 000 km. Propusieron que cuando las estaciones que se encuentran a pocosgrados del ecuador se consideren por separado, la longitud de onda calculada de las perturbaciones de cuatro a cinco díasen la troposfera baja es del orden de 8000 a 10 000 km. Esto les indujo a sugerir que pueden ser manifestaciones de bajaaltitud de los modos combinados de gravedad de Rossby de la troposfera alta, que se analizan a continuación.

5.4.1.2 ONDAS A ESCALA PLANETARIA DE CUATRO A CINCO DÍAS DE LA PRESIÓN DE SUPERFICIE

En la banda de frecuencias de cuatro a cinco días también hay indicios de oscilación a escala planetaria enla presión de superficie con una amplitud del orden de 1 hPa en el ecuador (Wallace y Chang, 1969; Brier y Simpson,1969). Esta oscilación en la presión de superficie está evidentemente relacionada con las ondas que se propagan hacia eloeste, cuyo componente principal tiene una escala horizontal de una onda en al dirección zonal lo que supone una velo­cidad de fase de 100 m s-l. La amplitud parece aumentar lentamente en función de la latitud. Wallace y Chang sugi­rieron que puede tratarse de las manifestaciones tropicales de las ondas planetarias retrógradas de las latitudes medias.Todavía no se ha explorado su posible relación con las fluctuaciones del viento y de la precipitación (Wallace, 1971).

ONDAS ECUATORIALES A ESCALA PLANETARIA EN LA TROPOSFERA ALTA Y EN LA ESTRATOSFERA BAJA

ONDAS MIXTAS DE ROSSBY y GRAVITATORIAS

Las fluctuaciones en el componente meridional del viento con períodos de cuatro a cinco días y longi­tudes de ondas zonales del orden de 10 000 km a niveles estratosféricos fueron observadas por primera vez por Yanaiy Maruyama (1966), quienes posteriormente descubrieron asimismo fluctuaciones en el componente zonal del vien­to y la temperatura. Un análisis detallado de esas ondas llevó a Maruyama (1967) a sugerir que pueden ser las ondasmixtas de Rossby y de gravedad, denominadas así porque esos tipos de ondas se comportan como una onda gravita­toria cuando el número de ondas es bajo en la dirección zonal, y como onda cuasi geostrófica de Rossby cuando esenúmero es alto. Esas ondas se denominan también ondas de Yanai u ondas de Yanai y Maruyama. A continuación seresumen sus principales características:

a) las longitudes de onda horizontales son del orden de 10 000 km (cuatro ondas en la dirección zonal)en la estratosfera baja, y las longitudes de onda verticales son del orden de seis km. Las ondas tie­nen períodos de cuatro a cinco días;

b) la distribución horizontal se describe por el modo combinado de Rossby y de gravedad, según semuestra en la Figura 504. La oscilación en v tiene su máxima amplitud en el ecuador, en tanto quelas oscilaciones en w, T y ep tienen amplitudes máximas próximas a de latitud 5 a 10° y desaparecenen el ecuador;

e) las fluctuaciones de amplitud de la componente zonal meridional del viento es del orden de 2 a 3 m s-l. Lapropagación se dirige hacia el oeste en el plano horizontal, a una velocidad de unos 20 m s-l (Holton, 1979);

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CAPÍTULO 5

--\---- Ecuador --t---=:E:::::::::::::::::::f::+---t--+--=E3I

V.ll

Figura 5.4 - Distribución de la velocidad y de la presión en el plano horizontal para a) ondas de Kelvin; y b) ondas mixtas de Rossbyy gravitatorias (según Holton, 1979).

d) existe una fuerte propagación vertical de fase ascendente en la troposfera baja y descendente a nivel dela tropopausa y superiores. Una propagación de fase descendente implica que esas ondas transportanenergía ascendente y son sometidas a un forzamiento desde abajo. Por tanto, han de tener su origenen la troposfera. A diferencia de otros tipos de perturbaciones, se extienden a niveles estratosféricos,donde causan un fuerte flujo ascendente de movimiento y energía del este (Yanai y Hayashi, 1969);

e) la relación de fase observada entre los diversos parámetros es de tal naturaleza que el vector del vien­to en cualquier punto dado del hemisferio norte gira en el sentido de la agujas del reloj al pasar laonda, y la temperatura máxima se produce en el momento de máximo viento del este. Para unpunto en el hemisferio sur ocurre lo contrario;

f) las ondas tienen una distribución de presión y velocidad zonal asimétrica con relación al ecuador yuna distribución de velocidad meridional simétrica. Al parecer sólo tienen una amplitud importan­te dentro de unos 20° del ecuador. Donde más fácilmente se identifica este modo es en el compo­nente meridional del viento, puesto que la oscilación en v tiene su máxima amplitud en el ecuador.

En un estudio de las ondas atrapadas* ecuatorialmente a un nivel de 200 hPa y su asociación con el flujode energía y la actividad nubosa de la onda meridional, con datos de 1967 y 1972, Zangvil y Yanai (1981) y Lu y Yanai(1984) establecieron un vínculo entre las ondas mixtas de Rossby y de gravedad en la troposfera alta y la actividadnubosa en la ZCIT. Zangvil y Yanai observaron que la principal actividad de las nubes a lo largo de la máxima tem­peratura en la superficie del mar en los trópicos parece modularse con las escalas temporal y espacial de las ondas mix­tas de Rossby y gravitatorias. A partir de un análisis de la densidad interespectral entre los datos satelitales de lumi­nosidad de las nubes y una divergencia de 200 hPa de las ondas que se desplazan hacia el oeste a SON para los vera­nos de 1967 y 1972, Lu y Yanai observaron que en 1967 la densidad interespectral, la luminosidad y la divergencia eraconsiderable en un período de unos 5 días y 4 ondas en la dirección zonal (correspondiente a un modo combinadode Rossby y gravitatorio), en tanto que en 1972 no se daba ese máximo en esas escalas; 1967 fue un buen año de mon­zones, y 1972 un mal año. Los autores sugirieron además que este fenómeno puede explicarse por el hecho de que laconvección de cúmulos responde a la divergencia de la troposfera alta asociada con las ondas mixtas de Rossby y gra­vitatorias, y forma parte del ciclo de energía de la onda a través del calor de condensación.

Lu y Yanai (1984) llegaron asimismo a la conclusión de que las ondas atrapadas ecuatorialrnente en laestratosfera baja tienen origen en la troposfera alta, y que las ondas que se desplazan hacia el oeste están asociadas conla convergencia meridional del flujo de energía de la onda. Esta última conclusión indica firmemente que esas ondasque se desplazan hacia el oeste son excitadas por la presión debida a perturbaciones en latitudes medias, es decir, elforzamiento lateral. Anteriormente, en una conclusión similar, Zangvil y Yanai (1980) sugirieron asimismo que exis­te un pronunciado flujo hacia el ecuador de la energía ondulatoria que acompaña a las ondas que se mueven hacia eloeste con cuatro ondas en la dirección zonal en un período de cinco días.

5.4.1.3.2 ONDAS DE KELVIN

Poco después del descubrimiento de oscilaciones de cuatro a cinco días, Wallace y Kousky (1968) obser­varon una larga oscilación en un período de 10 a 15 días en el viento zonal. No había pruebas de ninguna fluctua­ción relacionada en el componente meridional del viento. Esto se denomina onda atmosférica de Kelvin, por su seme­janza con la onda de gravedad de agua poco profunda que se propaga a lo largo del límite costero y no tiene compo­nente de velocidad perpendicular al límite. En el caso de la atmósfera, el ecuador desempeña la misma función quela línea costera (Lindzen y Holton, 1968). Holton (1979) sugirió que las ondas de Kelvin tienen períodos de 12 a 20días y fundamentalmente una sola onda en la dirección zonal 1 (esto es, una onda que se extiende en una longitudde 360°). A continuación figuran algunas de las principales características de las ondas de Kelvin:

a) longitud de onda horizontal: 20000 km (una sola onda en la dirección zonal 1); longitud de ondavertical: seis km; período: 12 a 20 días; propagación de fase: hacia el este y descendente. La ve­locidad de fase correspondiente de estas ondas con relación al suelo se sitúa en la gama de 30 m s-l;

b) la amplitud de la fluctuación en la componente zonal del viento es 8-12 m s-l; en la componentemeridional del viento no hay fluctuación;

* Las ondas de escala planetaria se encuentran generalmente atrapadas (es decir, que no pueden propagar energía verticalmente), a menosque la frecuencia de la onda sea mayor que la frecuencia de CorioJis. En latitudes medias, las ondas con períodos de varios días en gene­ral no pueden propagarse significativamente en la estratosfera. Sin embargo, cerca del ecuador, la frecuencia de Coriolis permite queesas ondas dejen de estar atrapadas y se propaguen verticalmente (Holton, 1979).

V.12 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

e) las ondas producen fluctuadones de temperatura distintas. Las temperaturas más calientes prece­den a los vientos máximos del oeste en un ciclo de 1/4;

d) la onda de Kelvin tiene una distribución de presión y velocidad zonal simétrica en tomo al ecuador;e) la amplitud de la onda es mayor en el ecuador y disminuye aproximadamente a la mitad del valor máxi­

mo a 100 de latitud. Las ondas tienen una amplitud importante sólo dentro de unos 200del ecuador.En algunos de los estudios de observación y modelización posteriores, se señaló asimismo la existencia

de ondas ecuatoriales (modo de Kelvin y modo combinado de Rossby y de gravedad) de períodos más amplios. En unanálisis espectral de datos de FGGE III B, Maruyama (1982) observó un máximo predominante en el período de36 días para una onda que se desplaza hacia el este en componente zonal del viento y geopotencial a 200 Hpa, conuna frecuencia de una onda. Las osciladones de los dos parámetros se encontraban casi en fase entre sí, lo cual indi­ca la existencia de una onda de KelVin. Parker (1973) observó ondas de Kelvin en la capa próxima a la tropopausa,analizando datos en altitud de algunas estaciones tropicales. La gama del período era de 25 a 45 días.

En la actualidad, parece que tanto las ondas de Kelvin como las ondas mixtas de Rossby y gravitatoriasson excitadas por oscilaciones debidas a un calentamiento convectivo en gran escala en la troposfera ecuatorial. Eseaspecto ha sido examinado asimismo en estudios de modelizadón. En un estudio precursor, Lau y Peng (1987) propu­sieron la excitación de ondas atrapadas ecuatorialmente sobre océanos cálidos donde la convección de cúmulos, a tra­vés del mecanismo de CISK bien conocido, proporciona una retroacción positiva. Una fuente de calor ecuatorial exci­ta una onda de Kelvin que se propaga hacia el este de ella y una onda de Rossby y de gravedad hacia el oeste. La ondade Kelvin que se propaga tiene su calentamiento de CISK máximo a lo largo del ecuador, en tanto que la onda mixtade Rossby y gravitatoria tiene su calentamiento máximo cerca de unos 120 N. En el océano Índico ecuatorial y en elocéano Pacífico, las temperaturas cálidas de la superficie del mar contribuyen al mantenimiento de las ondas de Kelvin.

Si bien estas ondas no contienen mucha energía en comparación con perturbadones troposféricas típi­cas, son las perturbaciones predominantes de la estratosfera ecuatorial, y, a través de su energía vertical y transportede movimiento, desempeñan un papel esencial en la circulación general de la atmósfera (Holton, 1979).

5.4.1.4 MODOS EN BAJA FRECUENCIA DE LA OSCILACIÓN DE 30 A SO DÍAS EN LA TROPOSFERA TROPICAL

Las variaciones casi periódicas en los vientos tropicales y la presión de superficie en un período de 40 a50 días fueron comunicadas por primera vez por Madden y Julian (1971, 1972) utilizando un registro decenal conti­nuo de datos de radiosonda diarios en la isla de Cantono Observaron amplitudes del orden de 5 m s-l del viento zonal,y 0,7 hPa de la presión de superficie. El viento zonal presentaba fluctuaciones de fase a 850 y 200 hPa, con un nodoen la capa de 700 a 400 hPa. Las anomalías positivas en la presión de superficie iban acompañadas de anomalías posi­tivas del viento zonal en capas bajas y de anomalías de temperatura fría en todo el espesor de la troposfera.Reconocieron que la oscilación era un fenómeno mundial con gran influencia de la troposfera tropical. Madden yJulian (1972) describieron la oscilación como una perturbación que se propaga hacia los polos y hada el este con unaestructura de una sola onda en la dirección zonal, que parece modular la convección en el Pacífico tropical. Esta per­turbación se denomina también oscilación de Madden y Julian.

La oscilación de 30 a 50 días se ha estudiado ampliamente en la perspectiva del monzón de verano asiá­tico. El primero que destacó la importancia de la oscilación en este contexto fue Yasunari (1981), quien observó lí­neas de nubes de orientación zonal que se propagaban meridionalmente desde las latitudes ecuatoriales hasta elHimalaya. Krishnamurti y Subrahmanyam (1982) identificaron nuevos sistemas de desplazamiento en esas escalastemporales. En la superficie de 850 hPa se mostró que un tren de vaguadas y dorsales de orientación zonal presenta­ban una propagación meridional casi constante. La escala meridional de este sistema es de unos 3 000 km, Ysu velo­cidad de fase meridional aproximadamente de 1° de latitud por día. Las vaguadas estaban asociadas con movimien­tos ascendentes y nubes} en tanto que las dorsales carecían esencialmente de nubes. El fenómeno del comienzo, laactividad y el fin del monzón parece estar relacionado con el paso de esos sistemas de baja frecuencia. Las vaguadasy las dorsales que se desplazan meridionalmente suelen formarse cerca del ecuador, ampliándose al llegar a unos lOaN,para disiparse finalmente al aproximarse al Himalaya (Krishnamurti, 1990).

Desde una perspectiva global, Krishnamurti y Gadgil (1985), Krishnamurti y otros (1985) y Lorenc (1984)han examinado diversos aspectos de las oscilaciones de 30 a 50 días en el globo durante los años del PrimerExperimento Mundial del GARP (FGGE). Krishnamurti y Gadgil observaron que la amplitud de las oscilaciones en elperíodo de 30 a 50 días no sólo predominaba en la región del monzón de verano, sino también en latitudes superio­res cerca de 500 N y 500 5, casi en el nivel de 200 hPa. La oscilación del viento en el período de 30 a 50 días destaca enla región de los monzones} así como en las latitudes medias. La varianza porcentual en ese período (en relación contodos los demás) en las latitudes medidas es muy pequeña en comparación con los trópicos. Las oscilaciones tropi­cales en este período parecen estar muy relacionadas con la convección tropical.

Una importante conclusión de las observaciones en el período de 30 a 50 días correspondiente almonzón son los movimientos divergentes a escala planetaria. Utilizando funciones ortogonales empíricas para repre­sentar el comportamiento del Viento divergente en el tiempo, Lorenc (1984) identificó una onda a escala planetaria(principalmente una sola onda en la dirección zonal) que se propaga desde el oeste hacia el este en unos 30 a 50 días.También observó que esta onda puede observarse durante casi todo el año. Krishnamurti y otros (1985) examinaronademás este fenómeno con la ayuda de un campo potencial de 200 hPa de velocidad y observaron que casi todo el añolas ondas de 30 a 50 días (con una amplitud máxima en tomo a una onda en la dirección zonal se propagan regular­mente hacia el este). Anderson (1984) ha formulado la hipótesis de que esta oscilación puede ser una consecuencia dela modulación de la convección con la circulación de la célula de Hadley. El período de 40-50 días corresponde apro­ximadamente al tiempo que necesita una partícula de aire para completar un ciclo a través de la célula de Hadley.

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CAPÍTULO 5 V.13

5.4.1.5 ONDAS EN LA ESCALA INTERANUAL: OSCILACIÓN CASI BIENAL

Reed (1960) descubrió a comienzos del decenio de 1960 una característica totalmente nueva de la varia­bilidad tropical, la osciladón casi bienal (QBO) estratosférica. Linclzen y Holton (Lindzen, 1968) dieron años despuésuna explicación de este fenómeno. La QBO, conocida también como oscilación de 26 meses, se refiere a las oscila­ciones en régimen del viento zonal de la estratosfera ecuatorial, donde los regímenes de los vientos del este y del oestealternan con una periodicidad casi bienal.

Entre las características observadas de la QBO figuran las siguientes:a) los regímenes de los vientos del este y del oeste simétricamente zonales alternan regularmente con

un período que varía de unos 24 a 30 meses;b) los regímenes sucesivos aparecen primero por encima de 30 km Y se propagan hacia abajo a un

ritmo de un km al mes;e) la propagación hacia abajo se produce sin pérdida de amplitud entre 30 y 23 km, pero por debajo

de 23 km se registra una rápida atenuación;d) la oscilación es asimétrica en torno al ecuador, con una amplitud máxima del orden de 20 m s·l, y

una semianchura de unos 12° de latitud;e) la amplitud disminuye al aumentar la latitud, y se reduce muchísimo en torno a 30° de latitud

(Holton, 1979).

5.4.2 Masas frías del monzón de invierno asiáticoDurante el invierno del hemisferio norte, el fuerte enfriamiento de la superficie y la formación de un

intenso antiddón (las altas presiones siberianas) sobre el continente asiático, junto con la cálida superficie del océa­no y la convección activa sobre el continente marítimo ecuatorial (Ramage, 1971), establece un intenso sistema decirculación: el monzón septentrional de invierno. En la troposfera baja, el flujo norte-este procedente de las altaspresiones siberianas penetra hacia el sur en las vaguadas cerca del ecuador con lo que mejora la convección. En la tro­posfera alta, la fuerte salida divergente tiene su origen en el Mar de China meridional (Krishnamurti y otros, 1973).Parte del flujo divergente desciende sobre una amplia zona de Asia, con una convergencia máxima centrada en el nortede China, y una parte se extiende a lo largo del ecuador en ambas direcciones, para formar la circulación este-oeste(Chang y Lau, 1980). La mayoría de las fuertes precipitaciones sobre el continente marítimo se deben a depresionestropicales que se desarrollan en vaguadas cerca del ecuador en la troposfera baja. El flujo de superficie norte-este tieneuna fluctuadón muy pronundada, denominada masa fría, asociada generalmente con sistemas sinópticos en latitu­des medias. Siguiendo el paso de un frente frío sobre China, el sistema de altas presiones siberiano se intensifica y lasalida divergente lleva un fuerte flujo de superficie norte-este hada el sur, con la posibilidad de que se produzca unenfriamiento tan al sur como el ecuador (Chang y Lau, 1980; Ramage, 1971).

A pesar de que las vigorosas tormentas tropicales son sumamente raras en Malasia, Indonesia y el Marde China meridional, las fluctuadones meteorológicas son considerables. Los períodos de tiempo seco pueden durarmuchas veces de 10 a 20 días, en tanto que las precipitaciones de 24 horas que alcanzan de 20 a 30 centímetros aso­ciadas con una depresión tropical son normales. Durante los períodos de sequía, las depresiones tropicales originariasdel centro del Pacífico no penetran hacia el oeste. Las masas frías son generalmente débiles y no se extienden hastael Mar de China meridional. Durante el período de monzones activo, la actividad convectiva asodada con una depre­sión tropical aumenta con frecuencia considerablemente cuando hay también una fuerte masa fría procedente delnorte (Chang y Krishnamurti, 1980).

Si bien las masas frías son el fenómeno más dominante durante el monzón de invierno, al que se ha pres­tado considerable atención, la moderadón de esas masas y la convección tropical entre los períodos de tiempo seco y elperíodo del monzón activo son también un importante factor en la circuladón de los monzones. Se ha observado que lasmasas frías presentan fluctuaciones en las escalas temporales sinópticas, tanto en un período de tres a anco días como enun período de 10 a 20 días. Mediante un análisis espectral de potenda de datos a nivelllI B del FGGE, Pan (1984) dedu­jo que el modo de 10 a 20 días es el que predomina en un campo de un espesor de 500 a 1000 hPa con un filtro de pasobajo. Pan observó que el modo de cambio más lento de las masas frías está directamente reladonado con el gradiente tér­mico norte-sur en la troposfera baja entre el continente asiático y el Mar de China meridional. Cuando se intensifica elgradiente térmico norte-sur en la troposfera baja sobre Siberia y el norte de China, los aumentos en el gradiente de la pre­sión alcanzan el Mar de China meridional, el aire frío en capas baja penetra desde el sur en China central y meridional, lacorriente de chorro subtropical se intensifica, y el flujo de salida ecuatorial en la troposfera alta aumenta, debido tal vez ala intensificadón de la actividad convectiva tropical. En tanto que la mayoría de los cambios se producen casi simultá­neamente, el flujo de retorno de la circuladón local de Hadley procedente de los trópicos retarda el enfriamiento durantevarios días (Pan, 1984). Cuando el gradiente térmico norte-sur en la troposfera baja disminuye, el sistema de altas presio­nes siberianas se debilita, y la intensidad de la corriente de chorro subtropical decae. Tsay y Wang (1981) muestran queinmediatamente antes y después de que penetre hacia el ecuador una fuerte irrupdón, la energía dnética de 3 a 6 ondaszonales sufre grandes variaciones entre 30 y 700 N. Unos dos o tres días antes de la irrupción, la energía anética corres­pondiente a 3 ondas zonales crece fuertemente en la banda de 50 a 70° de latitud N. La energía dnética correspondientea 6 ondas zonales crece muchísimo entre 30 y 500 N, uno o dos días antes de la irrupción. ]oung y Hitchman (1982) inves­tigaron la existenda de una propagación de las ondas en latitudes medias más amplia antes de penetrar hada el este fuer­tes masas (desplazándose sobre Corea). Descubrieron un tren de ondas de rápido crecimiento sobre el océano Atlánticounos 8 días antes de la irrupdón, que se desplazaba hacia la región de las masas de aire. Shaffer y otros (1984) examina­ron la función del forzamiento de onda larga en latitudes medias con respecto a las masas de penetración ecuatorial.Observaron que entre tres y cinco días antes de la irrupción, una o más de las ondas largas en latitudes medias se

V.14 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

amplifican, con tal fase que se origina un componente de flujo norte sobre las montañas del Himalaya y las altiplanidestibetanas. Esta intensificación de onda larga fuerza la amplificadón de una onda o dclogénesis preexistente de una ondade reacdón más corta (onda irruptiva) a sotavento del Himalaya debido a la conservadón de vortiddad potendal. Estaonda de reacdón a sotavento del Himalaya proporciona un apoyo dinámico ideal para la intensificación/inidadón de lamasa fría. La profunda vaguada a sotavento mejora la convergenda horizontal en capas altas e intensifica dinámicamen­te el anticiclón de superficie casi estadonario en la región centro-norte de China. Al mismo tiempo, la onda irruptiva, quese amplifica, propordona apoyo en las capas altas para la ciclogénesis sobre el oeste del océano Paáfico. Así pues, la res­puesta dinámica ideal a la amplificadón de una onda irruptiva puede intensificar fuertemente el gradiente de presión enla superficie a lo largo de la costa de China, y la masa de aire frío resultante.

5.5 Modelos sinópticos tropicales

La estructura de perturbaciones sinópticas depende mucho de la estructura de las corrientes básicas que sonmuy desiguales en las distintas partes de los trópicos (palmen y Newton, 1969). Riehl (1950) observó que esto se reflejaen una mayor variedad de las características de las perturbadones sinópticas en los trópicos que en latitudes más altas.Según Riehl, en diversas regiones de los trópicos y distintos momentos se observan cuatro tipos de perfiles de viento ver­tical cualesquiera (Figura 5.5). En la mayoría de la región de vientos alisios en invierno, la circuladón se caracteriza porvientos del este en capas bajas y por vientos del oeste en capas altas (curva e). En verano, la barocliniddad media en laregión de los alisios es más débil con un perfil a) o b) observado en esos vientos, dependiendo de que el gradiente de tem­peratura meridional se dirija hada el ecuador o hacia el polo en diversos lugares y momentos. El perfil d) es característicode la región afectada por monzones.

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30 20 E 10 10 W 20mph 30

Figura 5.5 Representación esquemática de tipos de perfiles verticales del viento zonal en latitudes bajas (según Riehl, 1950, presen­tado en Palmen y Newton, 1969).

Hay una mayor variedad de perturbadones tropicales debido a las marcadas variadones en la estructura delas corrientes básicas en los trópicos en distintas regiones. En varias zonas de los trópicos hay importantes sistemas gene­radores de fenómenos meteorológicos, asodados a perturbadones de ondas a escala sinóptica. La parte tropical delAtlántico, África central, y el este y el oeste del océano Pacífico son conoddos por la máxima frecuencia de desarrollo deesas ondas que tienen su origen en los vientos alisios del este de los trópicos, y se conocen con el nombre de ondas deleste. Las clases de perturbaciones varían en fundón de la ubicadón geográfica y de la estadón, dependiendo en granmedida de la estructura regional de la corriente básica. Por ejemplo, las ondas del este se desarrollan, según Riehl, sólocuando la corriente del este tiene una profundidad de seis a ocho km como mínimo. Por estas y otras razones, son comu­nes en latitudes subtropicales solamente en verano y en longitudes particulares, en general hacia el oeste de zonas de altaspresiones subtropicales, al oeste del Atlántico y en medio del Pacífico, y sobre todo en el hemisferio Norte (Palmen yNewton, 1969). Riehl hizo un estudio precursor de las ondas del este en la región del Caribe y presentó un modelo clási­co de las mismas. Esas perturbaciones de ondas tropicales a baja altitud encerradas en alisios del este se desarrollan enmuchas partes de las regiones tropicales. Comienzan fonnándose como perturbadones con amplitudes débiles que seintensifican gradualmente hasta convertirse en circuladones de tipos de onda organizadas durante su propagadón haciael oeste. Algunas de estas ondas son el presagio de depresiones y ciclones tropicales en los océanos Atlántico y Paáfico.Sin embargo, no todas las ondas tienen la estructura ideal de tipo onda del este de Riehl. Sus características estructurales,- longitud de onda, amplitud, velocidad de movimiento y frecuencia - difieren de una región a otra. En las estructurainfluye el entorno básico. Por ejemplo, la estructura de las ondas en el Pacífico sufre un cambio sistemático al desplazar­se hada el oeste. El eje de la onda, que se inclina hacia el este con la altura en el sector oriental, pasa a una posidón ver­tical en la región central y se inclina en sentido opuesto en el oeste. Se cree que este cambio de estructura de la onda sedebe a la variación con la longitud de la cizalladura vertical de la corriente básica (Cadet, 1990).

Muchas ondas en los vientos del este a baja altitud son reflexiones de dclones en capas altas. Una ondapuede alcanzar su amplitud máxima en la troposfera baja o media o ser la manifestadón de características de la troposfe­ra alta (depresión fría o extensión ecuatorial de una vaguada de latitudes medias).

El primero que reconoció la importanda de las ondas del este, sobre todo con respecto a la predicción dedclones tropicales, fue Dunn (1940), quien observó una serie de caídas y aumentos de la presión (centros isalobáricos) quese desplazaba desde el este hacia el oeste a través de las islas del mar del Caribe (Dunn y Miller, 1964). Sin embargo, enestudios posteriores surgió una considerable controversia entre meteorólogos tropicales sobre las ondas del este con res­pecto a su importancia en el desarrollo de tonnentas tropicales (ciclones). Arnold (1966), Fett (1966) y otros atribuyen esos

(

CAPíTULO S V.15

5.5.15.5.1.1

fenómenos a las ondas del este. Sadler (1967a), empero, mantenía que todos los ddones tropicales se forman inídalmenteen una zona de cizalladura entre dos corrientes que avanzan en direcdones opuestas. Riehl (1945) observó que los cen­tros isalobáricos estaban acompañados de osciladones similares a ondas que se desplazan hada el oeste en el flujo básicodel este de la troposfera baja. Redentemente, se han realizado varios estudios para determinar el carácter de las ondas deleste en diferentes regiones de los trópicos.

Los resultados del análisis de la secdón tiempo-longitud y del análisis espectral de potenda del componen­te meridional v del viento horizontal, considerados por Cadet (1990), aportan algunas características interesantes de lasperturbadones ondulatorias tropicales a escala sinóptica, como:

a) en la región existen perturbadones de propagadón hada el oeste desde África ocddental hasta elAtlántico central (0-60°W), que duran de tres a cuatro días aproximadamente. Esta dase de perturba­dón corresponde a las ondas africanas. Al parecer, la perturbadón tiene su origen en África central,cerca de 30oE, alcanza una amplitud máxima cerca de la costa ocddental de África (15°W), y se debili­ta a medida que se propaga hacia el oeste en el océano Atlántico, para desaparecer sobre América delSur (600W-SO°W);

b) en la región oriental del Paáfico aparece otra perturbación que se desplaza hada el oeste con una dura­ción de cuatro a seis días. Algunas de estas perturbadones se propagan más hacia el oeste de la líneaintemadonal de cambio de fecha;

e) las perturbaciones con grandes amplitudes se desplazan hacia el oeste con una duradón de 5,7 días enla región occidental del Paáfico entre 1200E y 170oE. La veloddad de desplazamiento de las perturba­ciones hada el oeste en la parte occidental del Paáfico es más lenta que en las partes central y oriental.En la región del océano Índico no se observa ninguna propagadón de fase sistemática (50oE-1Q00E), yen esta región predominan las variaciones del período superiores a 10 días;

d) en la región ecuatorial, entre 15°N y 15°S, las perturbadones tienen amplitudes mayores en las latitu­des septentrionales que en las meridionales.

La mayoría de las perturbadones tienen muchas características comunes. Éstas pueden resumirse y descri­birse en forma de modelo, si bien tales perturbadones pueden diferir entre sí de una situadón a otra. Estos modelos deperturbaciones sinópticas son importantes desde el punto de vista de la predicción. Estos modelos se desarrollaron sobretodo inmediatamente antes de la Segunda Guerra Mundial. Con la disponíbilidad de datos convencionales se generó unarenovado interés por tales modelos (particularmente los datos de observaciones en capas altas y los datos satelitales porteledetecdón).

En vista de las diferendas en las características de las perturbadones ondulatorias en diferentes regiones delos trópicos, en las siguientes secciones se describirán los modelos de estas perturbaciones por regiones.

En las regiones tropicales existe también una amplia variedad de perturbadones de vórtices que tienen su ori­gen en una perturbadón ondulatoria o se desarrollan independientemente. Además de las mencionadas perturbacionesprincipales hay perturbaciones lineales, líneas de cizalladura y asíntotas, que producen asirnísmo importantes cantidades deactividad meteorológica en diferentes partes de los trópicos. Cada una de estas perturbadones debe tratarse por separado.

Ondas*PERTURBACIONES ONDULATORIAS A ESCALA SINÓPTICA EN EL CARIBE

Las ondas del este en la región del Caribe son las perturbadones ondulatorias más estudiadas. Sus principa­les características son las siguientes:

a) la onda abarca todo el espesor de la troposfera, alcanzando su máxima intensidad en el estrato de 700 a500 hPa. El eje de la vaguada se inclina hada el este al ascender. Esto supone que cuando la onda se des­plaza hacia el oeste la parte superior llega a una estadón después que la parte inferior. En la Figura 5.6se muestra una secdón este-oeste de una onda del este. El análisis global de datos del GATE en la región

25300 150 150 300 450 Millas

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70W 60W

Figura 5.6 - Modelo de una onda del este: a) sección este-oeste a través de una onda; b) líneas de corriente (líneas continuas) de10 000-15 000 pies e isobaras de superficie (líneas de trazos). Los ejes de la vaguada en la superficie y a 10 000-15 000 piesestán representados por líneas continuas. (Según Riehl, 1945, y presentado en Atkinson, 1971.)

• Esta sección se ha tomado de Cadet (1990) y Atkinson (1971).

V.16 GUÍA DEL SISTEMA MUNDlAL DE PROCESO DE DATOS

del Caribe reveló la existencia de una inclinadón moderada hacia el este del eje de la vaguada hasta700 hPa, con una fuerte inclinación hacia el oeste. Shapiro (1986) analizó la estructura tridimensio­nal de una serie de ondas del este en la zona, en julio de 1975. En contraste con el modelo clásico pre­sentado por Riehl, observó una inclinadón hada el oeste del eje de la vaguada en fundón de su altu­ra. En particular, tanto la vortiddad como la velocidad meridional probaron de manera concluyenteun desplazamiento de fase próximo a 90° a 200 hPa en relación con la troposfera baja. La influendadel entorno básico sobre la estructura de la onda ha sido estudiada por Holton (1971) y Shapiro y otros(1988). Holton desarrolló un modelo sencillo para analizar la estructura de perturbadones ondulato­rias lineales forzadas en presencia de cizalladura vertical del viento zonal medio. En el caso de un vien­to medio con cizalladura del oeste desde la superficie hasta unos 12 km, las soludones indicaban unavaguada de superficie al oeste del calentamiento máximo y una inclinación hacia el este al ascender,de acuerdo con el modelo de ondas clásico. Shapiro llegó a la conclusión de que la inclinación haciael este del eje de la vaguada en la imagen clásica de la onda del este del Caribe no se debe simplementeal perfil vertical del viento zonal medio. La latitud de la perturbadón puede ser un factor importan­te. Por ejemplo, con una cizalladura del oeste en la troposfera baja y media, en la latitud de máximocalentamiento centrado en 19°N se observa una inclinadón hacia el oeste de 700 hPa. Por debajo de400 hPa se favorece una inclinación hacia el este cuando el calentamiento se sitúa más hacia el sur,cerca de 9°N. En ese caso, el desplazamiento de fase hacia el oeste se produce en una estrecha capacerca del nivel de calentamiento máximo;

b) las ondas se desplazan hacia el oeste a velocidades medias de 10 a 15 nudos. Cuando se mueven conmás lentitud que esa corriente en los niveles inferiores y más rápidamente que la corriente básica enlos niveles superiores, la zona situada al oeste de las vaguadas de la onda se caracteriza por subsiden­cia y el buen tiempo, mientras que al este de la vaguada hay zonas de convergencia y perturbadonesmeteorológicas. Riehl (1967) presentó un estudio en el que la onda se desplazaba realmente conmayor rapidez que la corriente básica en la que se encontraba. En ese caso, la convergencia se produ­cía al oeste del eje de la onda, aumentando su fuerza al acercarse al eje. Se observó que la configura­ción de las nubes vinculada a la onda variaba considerablemente;

e) el desplazamiento hacia el oeste de una onda del este que no se desarrolla es una problema bastantecomplejo. En general se utilizan estimadones de los diversos términos de la ecuación de vorticidadpara determinar cuáles contribuyen a una tendencia positiva de vorticidad al oeste de la vaguada enla superficie que obligarán a la perturbación a desplazarse hacia el oeste. La advección de vorticidadpositiva contribuye sumamente a esta intensificación local de la vorticidad al frente de la vaguada desuperficie. Este efecto queda contrarrestado hasta cierto punto por el término de divergenda de laecuación de vorticidad;

d) en la Figura 5.7 se muestra la distribución de la temperatura y de la humedad en una onda del este.En esta sección cronológica vertical se presentan los isotermas como una desviadón de la temperatu­ra observada a partir de una atmósfera tropical estándar. Existe un núcleo frío al este de la vaguada dela onda y un núcleo cálido al oeste, en capas bajas. En capas más altas, entre 500 y 250 hPa, puedeobservarse una inversión de la estructura térmica anormal. Las temperaturas más frías en los nivelesinferiores detrás de la vaguada de la onda se mantienen mediante una combinación de varios facto­res, como desaparición de la insolación debida a una fuerte nubosidad, evaporación de la lluvia yenfriamiento adiabático debido a desplazamientos ascendentes en el sector convergente.Krishnamurtti y Kanamitsu (1973) consideraron el mantenimiento del núcleo frío de 1 ó 2°C, que exis­te en el interior de una onda del este, espedalmente en la región del Caribe, donde la estructuratérmica se mantiene casi constante. Algunos experimentos numéricos realizados por los autores congradientes de temperatura de convección y radiación y sin ellos mostraron que el núcleo frío se

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AGOSTO DE 19649-00 10-00

Figura 5.7 - Sección cronológica vertical que muestra los vientos (nudos), la temperatura C (linea continua) y la humedad específica(linea de trazos) g/kg (según Riehl, 1967, presentado por Cadet, 1990).

(

CAPÍTULO S V.17

mantiene fundamentalmente por desplazamientos ascendentes en la región de la capa límite de laporción activa de la onda. Los movimientos ascendentes debidos a convergencia friccional y a uncalentamiento en altitud explican el enfriamiento adiabático. Por tanto, el núcleo frío no es mera­mente un fenómeno advectivo que se traslada del este al oeste, sino que se mantiene mediante pro­cesos dinámicos y termodinámicos. La anomalía térmica observada se atribuye a los efectos de laconvección de cúmulos. El espesor de la capa húmeda que aumenta a medida que la vaguada seaproxima del oeste al este, alcanza su máximo nivel al este de la vaguada de la onda;

e) Frank (1969) propuso una estructura de la configuración de nubes asociada con las ondas del este.La denominó formación V invertida debido a su apariencia. En la Figura 5.8 se muestra una confi­guración (modelo) ideal de V invertida, parecido a una serie de uves encajadas e invertidas. Estetipo de modelo parece estar mejor definido en el este y el centro del Atlántico. Al aproximarse laonda a las Antillas, las nubes asociadas con ella desaparecen frecuentemente o resultan menos visi­bles. Este modelo de V invertida se ha documentado utilizando imágenes tomadas por satélite yfuentes de datos convencionales. Merrit (1964) también revela que la distribución de las nubes másfrecuentemente relacionada con perturbaciones de vientos del este a baja altitud tiene una aparien­cia vortical aparentemente asociada con vórtices ciclónicos en la troposfera media;

50W 40W 30W

N25 -

20 -

15 -

10 -

0-----------I 1 I50W 40W 30W

N25

20

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Figura 5.8 - Modelo de configuración de nubes 'en V invertida' (zonas punteadas) y flujo en la troposfera baja asociado (según Frank,1969, presentado por Atkinson, 1971).

fJ en general, se ha demostrado que el mecanismo barotrópico puede ser el más importante en la fasede formación inicial de ondas del Atlántico. Sin embargo, después de ese desarrollo inicial, las per­turbaciones liberan energía a flujos zonales locales, lo que indica que el mecanismo barotrópico noes importante para el mantenimiento de las ondas, y quizá el papel de convección revista másimportancia. En un estudio de ondas del este que se propagan hacia el oeste realizado en 1961,Krishnamurti y Kanarnitsu (1973) observaron que la transformación de energía potencial de remo­linos en energía cinética de éstos es un importante mecanismo para el mantenimiento de las ondasdel este. Ese mecanismo parece funcionar como sigue: el movimiento ascendente se produce en eleje de la onda y en su parte posterior. En esta región, hay un núcleo de calor cerca de la superficiede 500 hPa. La subsidencia tiene lugar en tomo al eje de la onda y por encima de ella. El resulta­do neto de esta ascensión de aire húmedo relativamente cálido y descenso de aire relativamente másfrío y seco es que la generación de energía cinética de los remolinos se deriva de la energía poten­cial disponible de éstos. Sin embargo, los resultados de Krishnamurti y Kanamitsu no se basan enobservaciones, sino en experimentos numéricos que pueden tener sus propias limitaciones.

5.5.1.2 PERTURBACIONES ONDULATORIAS A ESCALA SINÓPTICA EN EL PACÍFICO

Los sectores oriental y occidental del océano Pacífico se caracterizan por perturbaciones ondulatorias deleste. Estas ondas sobre la parte oriental del océano Pacífico han sido estudiadas por Tai y Ogura (1987). A continua­ción se resumen sus propiedades:

a) la longitud de onda media de las ondas del este sobre la parte occidental del Pacífico es de unos3 500-4 000 km. Las ondas se desplazan hacia el oeste a una velocidad media de r de longitud aldía, es decir, unos 9 m s·l. Las fluctuaciones del viento a lo largo de los meridianos más fuertes seproducen cerca de 800 hPa (3-4 m s·l) y 175 hPa (2-3 m 5"1). Las fluctuaciones en las capas altas ybajas están casi fuera de fase. Las fluctuaciones de la temperatura son de loe o menos, con ano­malías frías en las capas bajas en la región inmediata de la vaguada y en la troposfera alta sobre ella.Entre ambas hay una región anormalmente cálida. El movimiento vertical se da en todas partes,salvo en las proximidades de la dorsal a baja altitud. La convergencia predomina en las capas bajasde las ondas. El nivel de no divergencia varía entre 500 y 300 hPa. La región de fuerte divergenciaestá centrada en 175 hPa sobre la zona de vaguada a baja altitud;

V.18 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

b) la longitud de onda media de las ondas del este sobre la parte oriental del Pacífico es del orden de3000-3500 km con un período de cuatro a seis días y una velocidad de propagación de 5-7 m s-l. (La amplitud máxima de la onda es de unos 4 m s-l. No se observa un máximo secundario en alti-tud, como en el caso de las ondas de la parte occidental del Paáfico. Las ondas presentan un núcleofrío capas bajas con un calor anormal sobre ellas;

e) la estructura de las ondas en el Pacífico sufre un cambio sistemático cuando se desplazan hacia eloeste. El eje de la onda se inclina hacia el este al ascender en el sector oriental, pasa a vertical en laregión central y adquiere una inclinación opuesta en el sector occidental. Este comportamiento delas ondas se atribuye a la variación longitudinal de la cizalladura vertical de la corriente básica.

5.5.1.3 ONDAS AFRICANAS

Durante el verano boreal, las ondas se producen sobre África del norte y se propagan hacia el oeste. Estasondas se desplazan hacia el oeste y se convierten a veces en ciclones tropicales sobre el océano Atlántico y el Caribe.Deben su existencia a una corriente de chorro en la troposfera media que se desarrolla en la zona a un nivel de700 - 650 hPa, centrado cerca de 16°N (Figura 5.9). El chorro es causado por el viento térmico debido a fuertes gra­dientes de temperatura en la troposfera baja, entre el ecuador y 25°N, que se desarrolla como reacción al intenso calen­tamiento solar sobre el desierto del Sahara con aire frío y húmedo en el sur. Se observa que en la zona de ciZalladuraciclónica al sur de este núcleo de chorro se forman perturbaciones a escala sinóptica. La inestabilidad barotrópica ybaroclínica asociada con este chorro proporciona la fuente de energía para el desarrollo de estas ondas.

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Distribudón del viento zonal medio en África del norte (300 W a 100 E de longitud) en el período comprendido entre el23 de agosto y el 19 de septiembre de 1974. La latitud se muestra con reladón a la latitud en que la amplitud de laperturbación es máxima, en 700 hPa (unos l2°N). El intervalo del contorno es de 2,5 m s-l (según Reed y otros, 1977,presentado por Holton, 1999).

Figura 5.9

La existencia de ondas africanas fue sugerida ya en los años 1930. Los datos sateJitales permitieron cono­cer mejor la estructura de esas ondas. Burpee (1972) hizo un estudio precursor de las ondas africanas. Siguieron variosmás, como los de Redd y otros (1977), Thompson y otros (1979), Norquisty otros (1977), Albignaty Reed (1980 y Estoque(1982). Sobre la base de esos estudios, pueden resumirse las siguientes características principales de las ondas africanas:

a) las ondas tienen una longitud media de 2 500 km Yuna velocidad de propagación hacia el oeste deunos 8 m s-I, lo que supone un período de tres a cinco días aproximadamente. Las perturbacionestienen alteraciones de velocidad horiZontal que alcanzan su máxima amplitud al nivel de 650 hPa;

b) el eje de las ondas tiene una pronunciada inclinación norte-este/sur-oeste en las proximidades de700 hPa. Esto implica un fuerte transporte de cantidad de movimiento del oeste hacia el norte yuna conversión de energía cinética zonal en energía cinética de remolinos. En las proximidades dela trayectoria de la perturbación (unos 100 N), el eje de las ondas es esencialmente vertical por deba­jo de 700 hPa y asciende hacia el oeste. En la región de la mayor baroclinicidad al norte del tra­yecto, se inclina hacia el este con una altura en la zona de ciZalladura del este por debajo de 700hPa, lo que indica que el crecimiento baroclínico de las ondas se produce en esta región;

e) las perturbaciones tienen un núcleo frío por debajo de 650 hPa, un núcleo cálido entre 650 hPa y250 hPa, y un núcleo frío en los niveles superiores. La vorticidad es mayor (3x10-5 sol) a 650 hPa.La mayor vorticidad anticiclónica se observa en la troposfera alta centrada en el norte del centro devorticidad ciclónica de baja altitud;

d) la fluctuaciones de temperatura más altas se producen a 850 hPa en la región de fuerte contrastetérmico al norte de la trayectoria de la perturbación. Existe una correlación negativa entre la tem­peratura y el componente de viento meridional que indica una conversión de energía potencialdisponible zonal en energía potencial disponible de remolinos;

e) el mayor movimiento ascendente se produce a 700 hPa antes de la vaguada. El movimiento ascen­dente guarda relación con anomalías de temperatura cálida en la zona baroclínica en torno a850 hPa y cerca de 300 hPa, lo que indica que se mantienen las ondas, al menos en parte, debido ala conversión de la energía baroclínica;

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CAPÍTULO 5 V.19

f) las ondas se originan en África central como consecuencia de inestabilidad conjunta barotrópica­baroclínica. En las primeras fases, la convección no está organizada y el calor latente que se liberainfluye poco en el desarrollo de las ondas. Al avanzar éstas hacia el oeste, la convección se organi­za mejor, por io que el calentamiento de condensación sobre África occidental se convierte en unfactor dominante de su crecimiento y sostenimiento.

5.5.2 TorbellinosEn las latitudes tropicales existen al menos tres clases muy diferentes de torbellinos ciclónicos} de con­

siderable tamaño y fuerza. Los más comunes e importantes son los ciclones tropicales de núcleo cálido. Los ciclonestropicales se producen en una corriente básica casi barotrópica y adquieren su núcleo cálido debido a la liberación decalor de condensación latente. Alcanzan su máxima intensidad en la troposfera baja} intensidad que disminuye conla altura, debido al núcleo cálido. El segundo tipo de torbellinos ciclónicos} observados sobre la India en la estacióndel monzón de verano, son perturbaciones de núcleo frío en corriente baroclínica con vientos del oeste básicos en lascapas bajas y del este en las altas. Se trata de depresiones monzónicas que también alcanzan su máxima intensidaden la troposfera baja y ascienden nonnalmente hacia el suroeste. El tercer tipo son los ciclones de la troposfera mediade núcleo frío, que se producen en latitudes subtropicales y se asemejan en algunos aspectos a los ciclones de latitu­des medias. Su máxima intensidad se sitúa en los niveles de la troposfera media. Como ejemplo de ciclones detroposfera media pueden citarse los ciclones subtropicales} que se producen en el Pacífico} y los ciclones de la estaciónde los monzones en el Mar Arábigo.

Los otros tipos de torbellinos que existen en los trópicos son los ciclones de la troposfera alta sobre losocéanos tropicales durante la estación cálida, y los anticiclones de la troposfera baja.

A continuadón se describen las prindpales características de los modelos de cada uno de estos torbellinos.

5.5.2.1 CICLONES TROPICALES

Los ciclones tropicales son el fenómeno más impresionante de las regiones tropicales} debido a su capa­cidad destructora y a su gran influencia en las actividades humanas.

Los ciclones tropicales son intensas tormentas vortica1es que se desarrollan sobre los océanos tropicalesen las regiones donde la temperatura de la superficie del mar es muy cálida. Esas tormentas se conocen con distintosnombres en diferentes cuencas oceánicas} como huracanes en el Atlántico y en el Pacífico oriental, tifones en elPacífico occidental y en el Mar de China} y ciclones en la zona norte del océano Índico. La clasificación de los dclo­nes tropicales también difiere según las regiones del mundo. El Servicio Meteorológico de Estados Unidos utiliza elsiguiente sistema de clasificación:

a) depresión tropical: ciclón tropical débil con una circulación en superficie cerrada definida} una omás isobaras de superficie cerradas y vientos sostenidos con una velocidad máxima inferior a34 nudos (17 m s·l);

b) tormenta tropical: ciclón tropical con isobaras cerradas y vientos sostenidos con una velocidadmáxima comprendida entre 34 y 63 nudos (17-32 m 5"1), inclusive;

e) tifón/huracán: ciclón tropical con vientos sostenidos y una velocidad máxima de 64 nudos(33 m s·l) o más.

EnJapón, cualquier ciclón tropical con vientos de 34 nudos o más se denomina tifón. En la India se uti­lizan los términos depresión} depresión profunda, tormenta ciclónica} fuerte tonnenta ciclónica y fuerte tonnentaciclónica con un núcleo de vientos huracanados para valores umbral de velocidades del viento de 17-27 nudos,28-33 nudos} 34-47 nudos, 48-63 nudos y 64 nudos o más} respectivamente. La clasíficación de supertifón se aplica alas tonnentas que alcanzan una intensidad de 130 nudos (67 m s·l) (Askue y Cheng Shang Lee} 1984).

Según las estadísticas, en el mundo se observan unos 80 ciclones tropicales al año (Gray, 1981)} en losque los máximos vientos de superficie sostenidos (1 minuto, por término medio) rebasan 20-25 m s·l. Entre casi lamitad y los dos tercios de ellos alcanzan finalmente fuerza de huracán. En el oeste del Pacífico Norte y en el Mar deChina meridional es donde se experimenta la máxima frecuencia del desarrollo de ciclones tropicales} y son las úni­cas zonas donde pueden formarse tormentas tropicales en cualquier mes del año (sobre todo entre julio y octubre). Alparecer, la causa más frecuente de la fonnación de ciclones es cuando la vaguada del monzón se encuentra al norte desu posición nonnal o se extiende más hacia el este de lo normal. Durante el período comprendido entre septiembrey diciembre, la vaguada del monzón se extiende ocasionalmente hacia el este hasta los 180° de longitud, aumentan­do así las probabilidades de formación de ciclones sobre la región de las islas Marshall. La fonnación de ciclonestropicales en el Mar de China meridional llega al máximo durante el período de transición del otoño, cuando la vagua­da del monzón se orienta del este al oeste en esa zona.

El Pacífico Norte oriental figura en segundo lugar} inmediatamente detrás del Pacífico Norte ocddental,en lo que respecta al promedio de tormentas tropicales anuales. Casi la totalidad de las borrascas que tienen lugar enesa zona se producen entre los meses de junio y octubre, y más del 50 por dento en los meses de agosto y septiembre.Una vez formadas} la mayoría de esas tormentas se desplazan hacia el oeste o el noroeste, donde las aguas son másfrías, y penetran en regiones de fuerte cizalladura vertical del viento, dos factores importantes que parecen impediruna mayor evolución de estos sistemas y que en realidad son la causa de su desaparición.

Los ciclones se forman también sobre el Atlántico Norte oriental, que tiene muchas características simi­lares a la región del Pacífico Norte oriental. Sin embargo} una importante diferencia es que los ciclones del AtlánticoNorte oriental se originan sobre tierra en la zona de cizalladura de África, pero no a nivel de superficie. La zona decizalladura se inclina hacia la línea del ecuador con una posición media de 200 N a 25°N cerca de la superficie y hasta

V.20 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

100N a 15°N, al nivel de 700 hPa. El aire muy seco en la posidón de la zona de cizalladura en superfide no favorece laformación de torbellinos; éstos suelen formarse más al sur, donde hay humedad a lo largo de una capa atmosférica espe­sa. Por consiguiente, los dclones que se forman sobre África alcanzan su máxima intensidad entre 850 y 700 hPa, y porlo general no están vinculados a un torbellino de viento superficial hasta que alcanzan las costas de África ocddental.

En el hemisferio sur, los torbellinos ciclónicos en capas bajas forman una vaguada monzónica, que se ex­tiende hacia el este desde África hasta unos 180° de longitud. En esas zonas, la formación de torbellinos se produce gene­ralmente en el período comprendido entre noviembre y finales de mayo y es más común entre enero y finales de marzo.Por lo general, los ciclones tropicales no se producen en las regiones del este del Pacífico sur ni en el Atlántico sur.

5.5.2.1.1 MODELO DE CICLÓN TROPICAL

El modelo de un ciclón tropical totalmente formado puede describirse por sus características bien defi­nidas de campo de viento, distribución de la presión de superficie, campo de la temperatura, sistemas de nubes ydinámica del núcleo interno y región exterior.

5.5.2.1.1.1 CAMPO DE VIENTO

La estructura del campo de viento en un ciclón tropical puede examinarse con la ayuda de una ecuaciónde la cantidad de movimiento expresada en términos de sistema de coordenadas dlíndricas. Se supone que la acele­ración radial es cero (la componente radial del viento es constante), y luego, a falta de fricción, la ecuación de lacantidad de movimiento (Holland, 1985) reviste la forma de:

V2/r + fV - l/r' ap/éJr = O

Esta es la ecuación del viento de gradiente en la que la fuerza centrífuga V2/r, la fuerza de Coriolis fV yla fuerza del gradiente de presión - 1/r . ap/éJr están en equilibrio. La naturaleza del flujo puede investigarse más afondo definiendo un parámetro de escala no dimensional:

Ro = r,v2/r) / fV = V/fr

que es la reladón entre la aceleración centrífuga y la de Coriolis. Esto se conoce como número de Rossby. Para valo­res pequeños del número de Rossby (aceleración centrifuga muchísimo más pequeña que la aceleración de Coriolis),el flujo es casi geostrófico.

En los ciclones tropicales, la escala horizontal de la región donde la convección es fuerte tiene normal­mente un radio de unos 100 km. La máxima velocidad tangencial del viento en las tormentas tropicales varía nor­malmente entre SO y 100 m s-l. Para velocidades tan altas y escalas relativamente pequeñas, el térmirIo de la fuerzacentrífuga no puede despreciarse en comparación con la fuerza de Coriolis. Así pues, en una primera aproximaciónel equilibrio de fuerza radial en un huracán estacionario satisface la reladón del viento de gradiente, y no el equilibriogeostrófico. En la región del núcleo, sin embargo, las altas velocidades del viento combinadas con el pequeño radiode curvatura dan como resultado una aceleración centrífuga de V2/r, que es mucho mayor que la aceleración deCoriolis fV. Por tanto, la aceleración de Coriolis no puede despreciarse, y se dice que el flujo encuentra un equilibriociclostrófico. En valores muy grandes de Ro (más de SO) se produce un equilibrio ciclostrófico. El movimiento en laescala de los huracanes se mantiene en equilibrio hidrostático, aunque el movimiento en las distintas torres de cúmu­lus no tiene ese equilibrio.

El campo de drculación horizontal en capas bajas en los ciclones tropicales totalmente formados puededividirse claramente en tres regiones:

a) la parte exterior, que se extiende desde el interior de la periferia de la tormenta hasta la región demáximos vientos. En esta región, la velocidad del viento aumenta hacia el centro;

b) la región de vientos máximos que rodea el ojo es la característica más notable de los ciclones tropi­cales totalmente formados. Esta región, que mide de 10 a 20 km de anchura, coincide con el murode nubes que rodea el ojo y se conoce con el nombre de muro del ojo. Es el anillo convectivo másprofundo de un ciclón tropical. La convección más violenta y la más fuerte cantidad de lluvia dela tormenta están asociadas normalmente con el muro de nubes, pues en ese punto es dondeadquiere mayor vigor la convergencia de bajo nivel y el movimiento vertical ascendente. La regióndel muro del ojo se caracteriza por gradientes de presión máxima y los vientos más fuertes. Se obser­va una cizalladura ciclónica hacia el interior y una cizalladura anticiclónica hacia el exterior. Latemperatura aumenta rápidamente, en tanto que el punto de rocío disminuye, hacia el interior,debido a un movimiento de subsidencia en el ojo. Los valores más altos del punto de rocío se obser­van en el radio de máximos vientos tangenciales;

e) el ojo es la parte más profunda de la tormenta en la que la velocidad del viento disminuye rápida­mente al decrecer la distancia hacia el centro. El tamaño del ojo, determinado por el radio del murode nubes del ojo varía según los casos, y también en función del tiempo en una misma tormenta.El radio del ojo puede variar de menos de 20 km en pequeñas tormentas intensas hasta 60-80 kmen el de tormentas muy grandes. Sobre la base 46 informes de penetración de aeronaves, ]ordan(1952) observó que un diámetro del ojo variaba entre 13 y 140 km, sin ninguna relación clara conla presión central. La mayoría de las veces, el ojo se hace más pequeño a medida que adquiere fuer­za el ciclón, y más grande al debilitarse, pero también es frecuente lo contrario (Palmen y Newton,1969). La circulación de ciclones tropicales intensos se extiende en torno a 14-15 km de altitud(cerca de la tropopausa tropical). Como las tormentas son núcleos cálidos, la circulación ciclónicadisminuye con la altura. Sin embargo, la cizalladura vertical es pequeña, y alcanza hasta unos 6 km.

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CAPíTULO 5 V.21

La formación del ojo y del muro de nubes del ojo puede explicarse por el principio de conservación deimpulso angular absoluto, que se define como:

Mr= Ve' r + (12 . r2

en donde Ve es la velocidad tangencial. Como las corrientes de aire soplan hacia el interior, su velocidad tangencialaumenta de manera que Mr se mantiene.

El aire centrípeto no puede penetrar en la parte central de un huracán porque, con la velocidad tangenciallograda con una gran aproximación al centro, la fuerza centrífuga sería tan grande que gradiente de presión radial nopodría forzar más hacia el interior la parte de aire. Con la conservación del impulso angular, Ve sería infinita al aproxi­marse al centro la línea de corriente de baja altitud. La energía cinética total que puede almacenar la corriente eslimitada debido al descenso de la presión disponible, por lo que no puede aumentar indefinidamente. En otras pala­bras, las corrientes que convergen no pueden penetrar más allá de cierto radio mínimo T y han de girar hacia arriba yfinalmente hacia el exterior a niveles más altos, puesto que el gradiente de presión radial disminuye con la elevación. Lasuperficie de revolución definida por esta línea de corriente es idéntica al muro del ojo (palmen y Newton, 1969).

La circulación vertical de los ciclones tropicales puede dividirse también en tres capas:a) la capa más baja desde la superficie hasta unos 3 km se denomina capa centrípeta, porque contiene

un componente pronunciado de movimiento hacia el centro de la tormenta. La mayoría de esteflujo se produce por debajo de un kilómetro en la capa límite planetaria¡

b) en la capa media, de unos 3 a 7,6 km de altitud, el flujo es sobre todo tangencial con poco movi­miento radial o ninguno¡

e) la capa centrífuga se extiende desde 7,6 km hasta la cima de la tormenta, donde se da el máximomovimiento centrífugo en las tormentas totalmente desarrolladas que se producen cerca de 12 km.

El campo de viento en torno al centro de la tormenta es normalmente asimétrico, y los vientos acimu­tales más fuertes se producen a la derecha en el sentido del desplazamiento. El máximo acimutal suele encontrarsehacia el cuadrante superior derecho. Pueden darse varios máximas de viento separadas. La configuración del vientoacimutal se invierte en las tormentas del hemisferio sur, por lo que los máximos se dan en el cuadrante superiorizquierdo (Sheets y Holland, 1981). Los vientos más fuertes se producen cerca del centro, en el muro del ojo. La barre­ra máxima contra el viento se inclina hacia el exterior al ascender. En la troposfera alta se observa una salida ciclóni­ca centrípeta. La extensión horizontal de la circulación ciclónica en la troposfera alta es mucho más pequeña que enlas capas más bajas y está rodeada de corriente anticiclónica. La circulación centrífuga en la troposfera alta se reflejaen bandas de cirros en las imágenes de satélite.

La vorticidad relativa cerca del centro es de 10-3 s-l que supone 100 veces el valor en la fase de forma­ción. La velocidad de rotación correspondiente es 10 veces más rápida que la Tierra (Kurihara, 1985).

Los campos de desplazamiento vertical indican que el movimiento ascendente más fuerte se limita engran medida a las proximidades del núcleo principal. La región exterior es descendente, con bandas de sólo un débilmovimiento ascendente. En particular, hay una zona de subsidencia con un radio del orden de 4 a 6° de latitudasociada a la zona clara que rodea a la mayoría de los ciclones.

En resumen, la estructura tridimensional del viento en las tormentas tropicales consiste en aire quepenetra en la tormenta a través de la capa centrípeta, aumenta fundamentalmente en el muro de nubes del ojo y lasotras bandas de lluvia, y finalmente fluye hacia el exterior desde la cima de la tormenta y se desvanece algo más lejos.En el ojo del ciclón se produce también un pequeño movimiento descendente.

5.5.2.1.1.2 DISTRIBUCIÓN DE LA PRESIÓN DE SUPERFICIE

La presión más baja se da en el ojo. El déficit central puede variar de tan sólo 6 hPa (número T 2,5 dela clasificación de Dvorak) a 140 hPa (número T 8,0). La presión central más baja de 870 hPa observada hasta ahoraes la del tifón Tip en el noroeste del Pacífico, el 12 de octubre de 1979, con un viento de superficie máximo estimadoen 85 m s-l (Kurihara, 1985). La presión más baja registrada al norte del Océano Índico es de 919 hPa, con el ciclónFalse Point que azotó Orissa al este de la Indía en septiembre de 1985, aunque la presión central estimada más baja enesta región es de 911 hPa, con el ciclón que se registró en nov.iembre de 1977 en Andhra Pradesh, India (Mandal,1990). Ambos ciclones se produjeron en la costa oriental de la Bahía de Bengala. Los gradientes de presión más fuer­tes se dan en la región del muro del ojo. Los gradientes de presión normales observados en el caso de una tempestadmedia son de 2,5 hPa/km (Riehl, 1979). Mandal (1990) informó del caso del ciclón de la Bahía de Bengala de 3 dejunio de 1982, que afectó a Orissa, donde el gradiente de presión observado fue de unos 13 hPa/1<rn, bastante grandepara una tempestad con una velocidad máxima del viento de 100 nudos. Esto indica que los gradientes de presión enlas distintas tempestades pueden ser muy grandes. Fuera del muro del ojo los gradientes de presión son débiles.

5.5.2.1.1.3 CAMPO DE TEMPERATURA

Los ciclones tropicales intensos tienen circulaciones atmosféricas directas de núcleo cálido en los que elaire caliente sube y el frío desciende. La energía térmica se convierte en energía potencial, y la energía potencial enenergía cinética. La magnitud de las fluctuaciones de temperatura en los ciclones tropicales puede estimarse aplican­do gradualmente argumentos a la ecuación de movimiento. La relación entre el gradiente radial de temperatura y lacizal1adura vertical del viento tangencial viene dada por:

dV/dz*' (f+ 2V/r) = R/H' or/aren donde z* = -H [n(p/pJ es la coordenada vertical en el sistema de coordenadas alogarítmicas de presión, H = RTrlgla altura a escala estándar de la atmósfera, V la velocidad del viento de gradiente, T la temperatura absoluta, f el

V.22 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

parámetro de Coriolis, y r a distanda radial desde el eje de la tempestad. La corriente dclónica en un dclón dismi­nuye rápidamente con la altura desde que alcanza su valor máximo, en la troposfera baja. Así pues, la capa límitedV/dZ*<O, según la ecuación anterior implica que éfT/dr<O, y la temperatura máxima ha de produdrse en el centro dela tempestad lo cual coincide con la 'observación de que los ciclones tropicales son sistemas de núcleo cálido. Esto esnecesario para que el calentamiento de cúmulos genere energía dnética.

Suponiendo que la escala vertical del sistema es igual a la altura de la escala H, la escala de la veloddadtangendal será U=50 m s-l, la escala horizontal L =100 km y, suponiendo que f= 5x10·5 s·l, según la ecuadónanterior, la fluctuación de la temperatura radial habrá de tener una magnitud:

IlT =LH/R . (U/H)(f+2UIL) =10°C

De acuerdo con los datos relativos a la temperatura media del ojo y la distribución de la presión centralen superfide, presentada por Palmen y Newton (1969) y basada en Jordan (1958), los dclones tropicales moderadoscon una presión central en la gama de 998-980 hPa se producen a una temperatura de superficie de 25,2°C, y los ciclo­nes más intensos con una presión central de superfide en la gama 901-883 hPa se producen a una temperatura desuperficie de 27,l°C. Por tanto, existe una diferencia de 2°C solamente en la temperatura de superfide entre los ciclo­nes más débiles y más intensos. A mayor altitud, la temperatura del ojo aumenta al disminuir la presión de superfi­de, partiendo de consideraciones hidrostáticas.

La prindpal fuente de energía de los dclones tropicales es la liberadón de calor latente de condensadón,que se produce en el muro del ojo y en las bandas de lluvia en espiral. En una estructura térmica típica, un dclón tro­pical tiene un núcleo cálido estrecho en la troposfera baja, que alcanza una anchura y una magnitud máximas en latroposfera alta cerca de 250 hPa, en donde se dan normalmente temperaturas de 100e o más. Los gradientes hori­zontales de temperatura máximos se observan en las proximidades del cinturón de viento máximo y se concentran enuna banda estrecha que se extiende desde el borde interior del muro del ojo hasta el exterior del muro de nubes. Losgradientes de temperatura máximos se observan en la troposfera media. El gradiente pequeño se observa dentro delpropio ojo, especialmente en capas bajas. Fuera del muro del ojo, las anomalías de temperatura en la troposfera bajason ligeramente irJferiores a lo normal. La última fuente térmica de esas tempestades la propordonan las temperatu­ras cálidas en la superficie del mar en latitudes bajas en las zonas de formación prindpales. En éstas, la adidón decalor sensible y la humedad al aire de superfide que gira en espiral hacia el interior equilibra el enfriamiento adiabá­tico debido a la disminución de la presión, por lo que las temperaturas a nivel del mar permanecen casi isotérmica.

5.5.2.1.1.4 SISTEMAS DE NUBESLos principales sistemas de nubes convectivos (bandas de lluvia) en los dclones tropicales tienen una

estructura en bandas, según muestran los esquemas de eco radárico y las fotografías de satélite. El movimiento ascen­dente en las tempestades se concentra en esas bandas de lluvia, y especialmente en las nubes que rodean el muro delojo, donde se han observado corrientes ascendentes de 10 a 25 nudos. Esas bandas forman con frecuencia espiraleslogarítmicas que describen una curva hacia el irJterior y el centro. La importanda de las bandas de lluvia reside enque los grandes cambios de intensidad pueden deberse a la contracción y reformación de anillos concéntricos y con­vectivos en torno alojo (Willoughby y otros, 1982). Por consiguiente, los cambios estructurales en las bandas de llu­via son importantes desde el punto de vista de la predicción. El transporte térmico vertical y la conversión de ener­gía potencial en energía cinética se produce fundamentalmente en las bandas de lluvia. Se utilizan técnicas avanza­das de imágenes satelitales para proyectar las zonas más luminosas causadas por pequeños cumulonimbus que pene­tran en la protecdón del drros, lo que permite conocer la ubicación de importantes bandas de lluvia. La altura máxi­ma de los cumulonimbus está reladonada con la intensidad de la tempestad. No es raro que esas alturas máximasrebasen 15 km, especialmente en el muro de nubes.

Además de las bandas de lluvia en la región del núcleo las hay en la región exterior; se observan sobretodo en una región convectiva en gran escala que tiene su origen en regiones ecuatoriales y se extiende en torno allado este de los ciclones tropicales. Los predictores denomirJan frecuentemente a esta región convectiva banda de ali­mentadón, por creerse que propordona un conducto para que el aire tropical húmedo pase en espiral a la región delnúcleo. Estas bandas de lluvia pueden tener su origen a 2.000-3.000 km del núcleo y produdr fenómenos meteoro­lógicos rigurosos, como vientos fuertes y predpitaciones intensas. Se ha observado que las bandas de desplazan conel ciclón.

5.5.2.1.1.5 DINÁMICA DEL NÚCLEO INTERNO Y DE LA REGIÓN EXTERIOR

En un ciclón tropical se producen considerables cambios en las propiedades dinámicas entre la regiónexterior y la región del núcleo y entre la atmósfera baja y la alta, que se describen a continuación (según Holland,1985):

a) en un ciclón tropical, la atmósfera es casi siempre estáticamente estable; de ahí la resistencia a losdesplazamientos verticales en un medio seco. Las propiedades de la estabilidad estadística puedenexpresarse en términos de frecuencia de Brunt-Vaisala, que se define como:

N2 =géJZn8/dz

que representa el grado de resistenda al desplazamiento vertical para la estabilidad estática N2»0.Por otro lado, la inestabilidad condicional en un ciclón intenso varía de estable en el ojo y ligera­mente inestable en el muro del ojo a la inestabilidad normal tropical en la región exterior. La esta­bilidad estática varía muy poco con el radio;

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CAPÍTULO 5 V.23

b) hay grandes variaciones horizontales en la frecuencia inercial [, el número de Rossby Ro Yel núme­ro rotacional de Froude FR entre la región del núcleo y la región exterior. La frecuencia inercial esuna medida de resistencia a los desplazamientos horizontales, y está en función del gradiente radialde momento angular. Se define como:

[2 =1/r2 aWalaro [2 = (fo + Q (fo + 2v/r)

Para [2 = O, el impulso angular absoluto Ma es constante con relación al radio. Una partícula que sedesplace horizontalmente permanecerá en equilibrio con relación al viento del gradiente, que es unestado de equilibrio neutro para los desplazamientos horizontales. Si [2 *- O, todo movimiento hori­zontal producirá un desequilibrio del viento del gradiente y una aceleración radial. Para [2«0, elmomento angular absoluto disminuirá con el radio, y la aceleración seguirá la dirección del despla­zamiento, lo que dará como resultado una creciente circulación inestable (inestabilidad inercial).Para [2»0, la aceleración se opondrá al desplazamiento inicial y producirá una oscilación establecon la frecuencia 1. Las estabilidades inercial y estática influyen de un movimiento radial y verticalde un ciclón tropical.

El número rotacional de Froude FR está definido por:

FR =L2/L~

en donde Les la escala de longitud característica para la región de interés, y LR es el radio de defor­mación de Rossby, dado por:

LR =NH/I

en donde NH es la velocidad del modo de gravedad interno de interés (H es la altura de la escalacorrespondiente). El número rotacional de Froude proporciona un indicador objetivo de la eficien­cia en los ajustes del viento y de la masa con relación a las perturbaciones impuestas.

La región del núcleo se caracteriza por una elevada estabilidad inercial y por el flujo del núme­ro rotacional de Froude, y está dominada por procesos convectivos. Debido a los elevados valoresde FR, los vientos tienden a ajustarse a las perturbaciones del campo de masa, como las asociadascon la convección de cúmulus. Acausa de la fuerte resistencia a los movimientos radiales (gran esta­bilidad inercial) hay una tendencia a la simetría axial en el núcleo, y para aceleraciones del vientomuy grandes sólo se necesita una pequeñísima parte del momento angular total del ciclón.

La región del núcleo de un ciclón tropical totalmente desarrollado se extiende en general de tresa seis veces el radio de vientos máximos desde el centro del ciclón. Las dimensiones reales puedenvariar de tan sólo 20-30 km en un ciclón pequeño a centenares de km en los ciclones grandes.

El fuerte movimiento ascendente en los ciclones tropicales se limita en gran medida a las proxi­midades del núcleo. La región exterior es muy subsidente con bandas de movimiento ascendentedébil únicamente. En particular, hay una zona de subsidencia en torno a un radio de 4_60 de lati­tud, asociada con la zona despejada que rodea a la mayoría de los ciclones (Holland, 1985);

e) además de las variaciones horizontales, hay una sustancial cizalladura del viento vertical, con unflujo anticiclónico en la troposfera alta que se superpone al régimen de vientos ciclónicos inferior.El espesor y la fuerza de este flujo anticiclónico aumentan con el radio. Como resultado, se produ­cen fuertes variaciones verticales en la estabilidad inercial, que alcanzan la mayor intensidad cercade 900 hPa y la menor en la troposfera alta. En los otros parámetros de la escala se producen varia­ciones verticales análogas.

Si se consideran también los efectos de fricción, puede decirse que un ciclón tropical comprende cincoregímenes distintos: la capa límite, el régimen de núcleo, el régimen de la envolvente de interacción, el régimen exte­rior y el régimen centrífugo anticiclónico.

El régimen de la envolvente de interacción proporciona la zona intermedia entre el régimen exterior,dominado por el medio ambiente, y el núcleo dominado más convectivamente. El régimen de flujo exterior contieneel principal volumen de un ciclón tropical, y se caracteriza por reducidos valores del número de Rossby y del númerorotacional de Froude, así como por una baja inestabilidad inercial. En el régimen exterior, el campo de masa se ajus­ta preferentemente a las perturbaciones del campo de viento debido a importaciones del momento angular delmedio ambiente. El desplazamiento radial no está indebidamente limitado en este régimen, y el flujo tiende a serasimétrico.

5.5.2.2 DEPRESIONES MONZÓNICAS

Las depresiones monzónicas son intensas perturbaciones tropicales en las que una perturbación en elcampo de presión y del viento es muy grande en comparación con las ondas del este y con los sistemas de aglomera­ciones de nubes de los océanos Atlántico y Pacífico, pero menor que en un ciclón tropical. Las depresiones monzó­nicas son una de las perturbaciones a escala sinóptica más importantes que se forman periódicamente en la circula­ción de monzones casi estacionaria que predomina en la región del océano Índico durante la estación del mon­zón del suroeste, de junio a septiembre. Una vaguada del monzón a escala planetaria, que se extiende desde la costaoccidental de África hasta la costa asiática del Pacífico, es la característica más destacada de la circulación delmonzón. Las depresiones monzónicas se observan asimismo en la región australiana durante el período del monzóndel noroeste.

V.24 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

5.5.2.2.1 DEPRESIONES MONZÓNICAS EN LA REGlÓN INDIA

Las depresiones se forman sobre el Golfo de Bengala, el este del Mar Arábigo e incluso sobre tierra (deno­minadas depresiones terrestres), pero donde se dan con mayor frecuencia es en el Golfo de Bengala (más del 80% deltotal), y con menor, en el Mar Arábigo (menos del 10%).

En la India se denomina depresión a un sistema si la velocidad del viento en su circulación es de 17 a27 nudos, y depresión profunda si la velocidad del viento es de 28 a 33 nudos. Los sistemas más débiles con vientosinferiores a 17 nudos se llaman bajas presiones.

La zona de formación es la entrada del Golfo de Bengala durante julio y agosto, y la parte central de labahía durante junio y septiembre. En esos meses, esta zona es una región favorable para la ciclogénesis. La frecuen­cia de formación media sobre el Golfo de Bengala es de dos al mes. Las depresiones monzónicas se forman sobre lasuperficie caliente del Golfo de Bengala en el medio húmedo del aire del monzón, y siguen una dirección occidentalo noroccidental a lo largo de la vaguada del monzón hacia el medio más cálido y más seco de la depresión térmicaque existe en la parte occidental de la India y Pakistán.

En la India, las depresiones monzónicas son los sistemas generadores de lluvia más importantes de laestación del monzón del suroeste, aunque, según un estudio de Mooley (1973), la contribución de las precipitacionesasociadas a la depresión a las precipitaciones estacionales totales es más bien pequeña, representando solamente entreel 11 y el 16% en las zonas abarcadas por sus trayectorias. Tampoco existe mucha relación entre el número de depre­siones monzónicas y la precipitación monzónica en un año.

Incluso si la contribución de las depresiones monzónicas a la precipitación total es reducida, si tomamosúnicamente en consideración la precipitación en su campo directo, contribuye notablemente si se considera que laformación de depresiones monzónicas va acompañada de la activación del sistema de vaguada del monzón y del refor­zamiento del flujo monzónico dos o tres días antes de la formación de la depresión y dos o tres días después de supaso, en que la vaguada del monzón permanece activa. Además, también contribuyen notablemente sistemas másdébiles, que se clasifican como zonas de baja presión pero que se comportan como depreSiones. Las depresiones mon­zónicas adquieren mayor importancia debido a las siguientes características:

a) el paso de una depresión monzónica entraña lluvia sobre una amplia zona;b) el desplazamiento de una depresión monzónica en rápida sucesión y su estancamiento/baja veloci­

dad pueden causar inundaciones en algunas zonas;e) el comienzo de un monzón va asociado con frecuencia a la formación y el desplazamiento de una

depresión monzónica;d) el desarrollo de una depresión puede interrumpir prolongados períodos de sequía.El primer estudio detallado de las depresiones monzónicas, en un intento por modelar este fenómeno,

lo hicieron Krishnamurti y otros (1975, 1976) en dos documentos. Sikka (1977) realizó un análisis de los estudiossobre la historia, la estructura y la evolución de las depresiones monzónicas. Un componente del Experimentosobre los Monzones-1979 (MONEX) se consagró al estudio de las depresiones monzónicas, especialmente durantesu fase de formación (Douglas, 1987). Entre los estudios recientes de la estructura sinóptica y dinámica de lasdepresiones figuran los de Sarker y Choudhury (1988), Prasad y otros (1990), Warner y Grumm (1984) y Manda y otros(1987).

5.5.2.2.1.1 CARACTERíSTICAS DE LAS DEPRESIONES MONZÓNICASa) Las depresiones monzónicas· a escala sinóptica con una presión central de 992 hPa aproximada­

mente se propagan hacia el oeste a una velocidad de unos So de longitud al día. Estas depresionesson similares a las que se producen sobre los océanos Atlántico y Pacífico en las zonas tropicales;muchas de ellas se convierten en tifones. Sin embargo, estas depresiones no adquieren la intensi­dad de tormentas tropicales porque se forman muy cerca de la tierra y avanzan hacia el interior pocodespués de formarse, por lo que su vida sobre el mar es muy breve. En segundo lugar, las fortísimascizalladuras del viento (vientos del oeste en capas bajas y del este en capas altas), que caracterizana la circulacióñ de los monzones en esta zona, pueden ser un poderoso factor de inhibición en suintensificación (Krishnamurti y otros, 1975);

b) la topografía de la presión en superficie de las depresiones monzónicas es normalmente de 2-3 iso­baras cerradas a intervalos de 2 hPa. Con frecuencia tienen forma elíptica y se alargan en direccióneste-oeste; el eje mayor es de 5,50 de longitud, y el menor de unos 4,50 de latitud (Rao, 1976);

e) la circulación ciclónica de una depresión se extiende hasta 1 000 km en sentido horízontal y hasta9 km en el vertical. Tiene una longitud de onda horizontal de unos 2 000 km. En la estructuramixta (Krishnamurti y otros, 1975), se observan componentes ciclónicos máximos a niveles com­prendidos entre 0,9 y 1,5 km (con una velocidad de 15 m s-l), a una distancia de 300-400 km delcentro. La vortícidad ciclónica cobra fuerza al alcanzar una altura del orden de 800 hPa, para dis­minuir por encima de ella, invirtiendo su tendencia en la troposfera alta. La zona de máxima vor­ticidad ciclónica se encuentra en el sector suroeste de la depresión. El campo de vorticidad absolu­ta normal en la troposfera baja asociado con la depresión monzónica es de unos 7 x lO-s s-l. Haciael sur de la depresión hay una superposición de vientos del oeste en los flujos monzónicos a escalaplanetaria y de los flujos asociados con la depresión. En esta región pueden producirse los vientosmás fuertes (50 nudos) (Krishnamurti y otros, 1975);

d) el centro de la depresión desciende en el sentido vertical hacia el suroeste o el oeste del centro anivel del mar. Hay casos de profundas depresiones que presentan poca inclinación vertical, al

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CAPiTULO 5 V.25

menos hasta 500 hPa (Sikka, 1977). Prasad y otros (1990) han observado también que durante lafase intensa de una depresión no hay inclinación vertical;

e) la distribución de las precipitaciones asociadas con las depresiones monzónícas alcanza normal­mente una precipitación máxima en el cuadrante suroeste. Pisharoty y Asnani (1957) observaronque en los casos de desplazamiento del oeste al noroeste en una mañana dada, las fuertes precipi­taciones (»7,5 cm en las 24 horas anteriores) se extienden a unos 500 km por delante y 500 kmpor detrás del centro de la depresión. Esta zona tiene una anchura del orden de 400 km casi total­mente al sur de la trayectoria. Por tanto, las fuertes precipitaciones en las 24 horas subsiguientes dedeterminado día se distribuyen hasta una distancia de 1 000 km aproximadamente por delante delcentro de la depresión ese día. La zona de máximas precipitaciones se desplaza hacia el noroeste yluego hacia el nordeste, cambiando el trayecto de la depresión del noroeste hacia el norte y luegohacia el nordeste. En general, la lluvia acumulada durante 24 horas en caso de depresión es de10-20 cm, y no son raras las precipitaciones aisladas que rebasan 30 cm en 24 horas;

f) las depresiones monzónícas tienen una estructura de núcleo frío por debajo de los níveles medios ytemperaturas anormalmente cálidas por encima. La amplitud térmica de una depresión monzóni­ca es mayor cerca de 800 hPa (unos 2-3°C). La advección cálida en capas bajas del aire del desiertoal oeste de la depresión origina primordialmente un pronunciado núcleo cálido al frente de la depre­sión en movimiento. El núcleo frío es pronunciado por debajo de 600 hPa, y por encima de esenivel hay una inversión de la estructura térmica. Cerca de 400 hPa, la amplitud es pequeña; tansólo de 1 a 1,5°e. La correlación de la velocidad vertical y la temperatura WT' y del calentamien­to convectivo y la temperatura H'T' son importantes para la conversión de energía potencial dispo­nible de torbellino en energía cinética de torbellino y la generación de energía potencial disponiblede torbellino a partir de la convección, respectivamente;

g) Douglas (1987) estudió la evolución de diferentes términos de la ecuación de vorticidad. El térmi­no de divergencia (generación de vorticidad por convergencia) es positivo a lo largo de una capaespesa, desde la superficie hasta 500 hPa. El término de advección horizontal es negativo en la tro­posfera baja y media, lo que indica que los valores inferiores de vorticidad relativa penetran poradvección en el dominio desde el norte. Los otros dos términos (advección vertical de vorticidad ygeneración por gradientes horizontales de movimiento vertical en presencia de cizalladura vertical)son insignificantes por debajo de 700 hPa. En la atmósfera media, los términos de divergencia yadvección horizontal son pequeños, y los otros se anulan. La tendencia neta es reducida. En la tro­posfera alta, la divergencia fuerte tiende a reducir rápidamente la vorticidad. Se produce una fuer­te importación vertical desde abajo porque el gradiente vertical de vorticidad y el movimientoascendente w son mayores a 300 hPa. Así pues, en la zona de lluvias, la vorticidad ciclónica aumen­ta por debajo de 550 hPa y disminuye por encima de ese nível. El transporte de vorticidad entre losdos niveles se realiza por convección de cúmulos;

h) se han hecho muchas tentativas para explicar el proceso de formación de las depresiones monzó­nicas. Koteswaram y George (1960) ofrecieron una explicación sinóptica y dinámica, lo mismoque Koteswaram y Bhaskar Rao (1963), en la que, según la teoría de Petterson de desarrollo apli­cada originalmente a los ciclones extratropicales, sugieren que el desarrollo de una depresión mon­zóníca sobre el norte del Golfo de Bengala se produce cuando una zona de advección de vortici­dad positiva al frente de una vaguada de ondas del este que se desplaza hacia el oeste en la tro­posfera alta se superpone con la vaguada del monzón preexistente que se adentra en el golfo antesde formarse una depresión. El movimiento de la vaguada en la troposfera alta puede seguirse máshacia el este, en dirección del Pacífico. En algunos casos, la vaguada puede deberse a un sistemaextratropical (Prasad y Krishna Rao, 1974). Posteriormente, mediante métodos teóricos, se ha tra­tado de explicar la formación de depresiones monzónicas a través de la dinámica barotrópica, baro­clínica-CISK (Síkka y Gadgil, 1975; Shukla, 1976; Krishnamurti y otros, 1976). Según indican estosestudios, en las primeras fases de desarrollo, la dinámica barotrópica desempeña una importantefunción como criterio de inestabilidad barotrópica ¡)--au/ay2. En una fase ulterior, el desarrollo yel mantenimiento de la depresión están íntimamente relacionados con la dinámica baroclínica dela CISK, en que la energía proporcionada por la liberación de calor de condensación latente se con­vierte en la principal fuente de energía de la depresión. Utilizando como estudio el caso de unadepresión que se produjo en agosto de 1968, Krishnamurti y otros (1976) demostraron que tam­bién se cumplía la condición de la inestabilidad barotrópica-baroclínica combinada (el gradientemeridional de vorticidad potencial de desvanece en alguna parte de la zona). A través de una seriede experimentos numéricos y de cálculos sobre el intercambio de energía, los autores llegan a laconclusión de que, a falta de efectos baroclínicos, los flujos son barotrópicamente estables. Sinembargo, si se incorporan los efectos baroclínicos, los flujos adquieren poco a poco una inestabi­lidad barotrópica. Se destacó la función de la topografía del fondo y de la convección de cúmu­los, incorporadas en su experimento por un modelo de ecuaciones primitivas. Llegaron a la con­clusión de que el calentamiento convectivo de cúmulos genera una energía potencial disponiblede torbellino que libera calor a niveles apropiados por encima del núcleo frío de la depresión,donde hay un ligero núcleo cálido. En este caso, la elevación de un aire relativamente calientecontribuye en gran medida a la generación de la energía cinética de la turbulencia de la depresión.

V.26

i)

GUiA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

El princípal resultado de este estudío es que la perturbadón se debe fundamentalmente a la con­veccíón de cúmulos;las depresíones monzónícas están encerradas en un flujo ambíental de fuerte cízalladura. Las for­macíones de nubes se caracterízan por una cízalladura en el que una densa capa de nubes se des­plaza en dírecdón de la cízalladura vertical en la capa en que se produce la convección. Las seña­les satelitales de las depresiones monzónícas fueron estudíadas por Srinívasan y otros (1971) yChoudhury y otros (1985). Las características de cízalladura de las nubes de una depresíón monzó­nica son símilares a las observadas en fases débiles de ciclones tropicales (Dvorak, 1975), en que ladensa masa de nubes descíende siempre desde el centro a baja altitud.

(

5.5.2.2.1.2 CARACTERÍSTICAS SINÓPTICAS QUE PRECEDEN A LA FORMACIÓN DE DEPRESIONES MONZÓNICAS

Las siguientes características sinópticas preceden generalmente a la formación de depresiones monzóni­cas y se consideran favorables para la ciclogénesis (Sikka, 1977):

a) la presión descíende al norte del Golfo de Bengala sin ninguna reduccíón o aumento significativo enotras partes de la vaguada del monzón. Esta disminución de la presión se produce bien in situ o enasocíacíón con el movímiento de una zona de baja presión procedente del este que puede ser el restode un tifón. Las zonas de baja presión procedentes del este representan sólo el 20% aproximada­mente del número total de formacíones en la estacíón. La mayoría de las veces, estas depresiones quese propagan hacía el oeste sólo pueden observarse en el campo de cambio de presión de 24 horas;

b) la intensificación de la corriente monzónica sobre India peninsular y el centro del Golfo de Bengalaa más de 20 m s-l, que se considera asodada con una nueva írrupdón de aire que cruza el ecuador.Esto aumenta la cízalladura del víento dclóníco al norte de la bahía;

e) la formadón del centro inicíal de circuladón cíclóníca en la troposfera baja y media (800 a 600 hPa), (y su intensificacíón y descenso gradual hasta el nivel del mar;

d) el aumento del contenido de humedad del aire en la troposfera media (700-500 hPa) sobre el nortedel Golfo de Bengala;

e) la mayor actividad pluvíométrica sobre las islas de la bahía y las regiones costeras de Bírrnania,Bangladesh, Orissa y Bengala occídental;

f) la mayor divergencía en la troposfera alta sobre el norte del Golfo de Bengala, según muestra ladifluencía del flujo a 200 hPa, el aumento hacia abajo de los víentos del este y del nordeste desdeBangladesh hasta Bengala occídental, la migracíón hacía el oeste de las perturbacíones en los víen­tos del este en la troposfera alta sobre Bengala occídental, y un desplazamiento favorable en la posi­cíón de la círculación anticíclóníca estacíonal sobre la región tibetana. Sin embargo, hay ocasionesen que un mero examen visual de los mapas de la troposfera alta analízados periódicamente puederesultar más bien desalentador en cuanto a la presencía de estas características;

g) la persistencía de una masa de nubes luminosa casi círcular (de 4-5 grados de diámetro), situada nor­malmente al sur del centro de la zona de bajas presiones de superfide en la fase inídal de formacíón;

h) el desplazamiento hacía el este de una vaguada norte-sur en la troposfera baja sobre Orissa y Biharque avanza hacía el norte del golfo, lo que origina la formacíón de una depresión.

5.5.2.2.2 DEPRESIONES MONZÓNICAS EN LA REGIÓN AUSTRALIANA

En la región australiana no existe una definición precisa de depresión monzóníca, pero esencíalmente setrata de una círculacíón cíclónica situada sobre tierra, dentro de la línea de cízalladura monzóníca, y con una inten­sidad máxima en la troposfera baja de 850-700 hPa (McBride, 1984). Davidson y Holland (1987) señalan también queno hay una climatología detallada ni definición precísa de esas depresiones en la región australiana. Sin embargo, tie­nen núcleos cálidos en la troposfera medía y alta en sus fases de formacíón. En las depresiones monzónicas se danocasionalmente vientos a baja altitud de hasta 30 m s-lo más, e incluso cuando están situadas en medio del conti­nente pueden presentar una estructura de bandas lluvíosas espírales similar a la de los dclones tropícales (McBride,1984). La estructura en gran escala de una depresión es muy semejante a la de un cíclón tropical (McBride y Keenan,1982); Love y Garden, 1983). En muchos casos, las depresíones monzónicas son transformacíones de un dclón tro­pical cuando cruza una línea costera (McBríde y Keenan, 1982). En su primera fase de desarrollo, ambos tipos de sis­temas presentan con frecuencía estructuras espacíales muy similares de líneas curvas de nubes mesoescalares.

5.5.2.3 CICLONES DE LA TROPOSFERA MEDIA

En cíertas regiones y estacíones tropicales, los dclones alcanzan su máxíma intensidad en la troposferamedia. Atkinson (1971) examina estos sistemas establecíendo dos grandes categorías, a saber: cíclones subtropicalesque se producen sobre la parte oriental del Pacífico norte y del Atlántico norte durante la temporada fría, y cíclones delMar Arábigo que se producen cerca de la costa occídental de la India durante la estacíón de los monzones del suroeste.

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5.5.2.3.1 CICLONES SUBTROPICALES

Simpson (1952) mostró que estos sistemas representaban una importante característica de la circulacíónen las regiones subtropicales durante la estacíón invernal. Estudió 76 de estos sistemas, conocídos con el nombre detormentas Kona en las Islas Hawaü, que se orígínan cuando una depresión cerrada a gran altitud en las regiones sub­tropicales queda aislada de la corriente princípal de los vientos del oeste en capas altas. Simpson identificó dos fuen- etes de estas tempestades. Los dos tercíos de ellas aproximadamente se desarrollan a partir de cíclones ocluídos que

CAPÍTULO 5 V.27

quedan atrapados en latitudes bajas por la acción de bloqueo de una zona de alta presión caliente, y el tercio restan­te se debe al desarrollo baroclínico de depresiones cortadas en la troposfera media y alta, que extienden gradualmen­te su circulación a la superficie. Otra importante fuente de ciclones subtropicales la constituyen los ciclones quepierden intensidad y pasan a latitudes subtropicales. Una vez formados, los ciclones subtropicales parecen tener lamisma estructura general y el mismo comportamiento, cualquiera que sea su origen.

En el océano Pacífico, los ciclones subtropicales se dan generalmente en una latitud de 15°N a 35°N y alongitudes comprendidas entre 175°E y 140oW, en tanto que Simpson observó sistemas similares en el Atlántico Nortea una latitud de 15°N a 35°N y a longitudes de 300 W a 60°W, que tenían lugar sobre todo entre noviembre y enero.Basándose en los ciclones del Pacífico, Simpson ideó modelos compuestos de estos sistemas que comprendían ladistribución del viento y las precipitaciones. Esos modelos presentan las siguientes características:

a) los niveles máximos de la velocidad del viento y las precipitaciones se observan en el cuadrante estedel ciclón, a una distancia de 200 a sao millas del centro, según las proporciones del mismo;

b) con excepción de algunos ciclones subtropicales que adquieren características de ciclón tropical, elnúcleo central de las tormentas (a 100 millas o menos del centro) constituye una región de débilgradiente de presión y ligeros vientos;

e) en las fases finales, estos sistemas generalmente se desplazan a una zona favorable para la frontogé­nesis y se regeneran en forma de depresión ondulatoria;

d) ocasionalmente, debido a la liberación del calor latente situado cerca del centro de la tormenta,adquieren las características de núcleo cálido de los ciclones tropicales, antes de cambiar de direc­ción y ser absorbidos por vientos polares occidentales;

e) Ramage (1961) estudió también las distribuciones y las características del viento meteorológicasasociadas a los ciclones subtropicales. Utilizando datos convencionales y las primeras imágenes delsatélite TIROS, Ramage mostró que en la troposfera media (entre 600 y 400 hPa) se producen los vien­tos más fuertes, los gradientes de presión más pronunciados y la mayor convergencia. La máximaconvergencia horizontal del Viento se produce hacia el nivel de 600 hPa , convirtiéndose en generalen un movimiento ascendente (vertical) por encima de este nivel, y en un movimiento descendentepor debajo de él, exceptuada la capa próxima a la superficie. El ojo de la tempestad es bastantegrande, con nubes dispersas en tiempo y poco significativo. Las zonas de tiempo significativo seencuentran a una distancia de 100 y 300 millas del centro, en tanto que más allá de 300 millas sólo seperciben nubes aisladas;

f) una importante diferencia entre los modelos de Simpson (1952) y Ramage (1961) es la distribución delas condiciones meteorológicas alrededor del centro de la tempestad. En el primero, la máxima preci­pitación se observa al este del centro, mientras que en el segundo la situación atmosférica está distri­buida mucho más simétricamente respecto del centro de la tempestad. Ramage explicó esa diferenciadeclarando que Simpson no distinguía entre verdaderos ciclones subtropicales, totalmente indepen­dientes de los Vientos polares del oeste, y las vaguadas de gran amplitud de esta misma circulación polardel oeste, donde las malas condidones meteorológicas se concentran generalmente al este del eje de lavaguada. Ramage observó también que esos sistemas son muy persistentes, pues duran hasta variassemanas, y son absorbidos principalmente por vaguadas de gran amplitud de los vientos polares deloeste, en vez de decaer send1lamente como consecuenda de la falta de energia o de efectos de fricción.

En un estudio posterior, Hebert (1973) describió dos tipos de ciclones subtropicales fuertes, acompaña­dos de Vientos de fuerza de temporal o más, a saber:

a) una depresión fría en altitud cuya circulación se extiende hasta las capas de superficie y vientos sos­tenidos máximos (de fuerza de temporal o fuerza de tempestad) que se producen generalmente enun radio del orden de 100 millas o más del centro de presión. Estos sistemas atraviesan a veces unafase de transición, y se convierten en tempestades tropicales o huracanes;

b) un ciclón de mesoescala que tiene su origen cerca de un antiguo frente con vientos máximos soste­nidos de fuerza de temporal o fuerza de tempestad y un radio de Vientos máximos generalmenteinferiores a 300 millas, cuya circulación total abarca a veces una zona de diámetro inidalmenteinferior alOa millas.

Estos ciclones marinos pueden tener una estructura de núcleo frío o cálido, son por lo general de breveduración y, en definitiva, pueden evolucionar hasta convertirse en grandes huracanes o ciclones ondulatoriasextratropicales. Estos últimos se denominaban en un principio "neutercanes", pero ahora se clasifican como unasubdivisión de la categoría más amplia de ciclones subtropicales.

Tales sistemas evolucionan generalmente en un medio baroclínico y pueden o no alcanzar la mayorintensidad en la troposfera media. Parte del problema que se plantea al predictor operativo es cómo jerarquizar,clasificar y finalmente predecir el movimiento y la intensidad de esos sistemas. En el pasado, en general no se teníanen cuenta los datos convencionales (procedentes de buques) que podían haber indicado la presencia de un centro debaja presión en una zona que, por lo demás, tenía la apariencia de estar sometida a la influencia de una dorsal de altapresión. Con frecuencia, no se disponía de otras observaciones próximas que confirmaran la existencia de taldepresión. Por tanto, las observaciones se consideraban como indicio de una condición transitoria que probablementeno persistiera, o como errores de transmisión, a menos que otra información confirmara el informe o informesanteriores, o hasta que sucediera así.

Con la aparición de datos de satélite, y en particular de satélites geoestacionarios, se ha demostrado queestas observaciones se asociaban a menudo con zonas de perturbaciones atmosférÍcas y, por consiguiente, que rara vez

V.28 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

se debían a errores de transmisión. Más tarde. Herbert y Poteat (1975) desarrollaron una técnica para clasificar esossistemas sobre la base de los datos satelitales disponibles. Entre los objetivos de su estudio figuraba la utilización decaracterísticas de nubes asociadas con ciclones subtropicales para:

a) establecer una diferenda entre ciclones subtropicales y ciclones tropicales en las fases de formación(vientos inferiores a los de fuerza de temporal);

b) evaluar la intensidad de los dclanes subtropicales; ye) desarrollar criterios que podrían concordar con la técnica de Dvorak (1973), siempre y cuando estos

sistemas presenten características tropicales.Aun cuando Herbert y Poteat desarrollaron su técnica para el Atlántico Norte, sus características fundamen­

tales pueden aplicarse a otras regiones tropicales. Sin embargo, los autores advierten que"oo. como en el caso de todos losestudios sobre las condidones meteorológicas tropicales y subtropicales, la reladón existente entre las características funda­mentales de las nubes y de los campos de viento y la presión en esas zonas concretas debe determinarse basándose en datosregionales". Las directrices que se desprenden del trabajo del Herbert y Poteat (1975) figuran en los Anexos 5.A a 5.e.

5.5.2.3.2 CICLONES DEL MAR ARÁBIGO

Estos sistemas, que originan la mayor parte de las precipitadones a lo largo de la costa ocddental de la India,se desarrollan entre 700 y 500 hPa en la vaguada del monzón, situada al noroeste del Mar Arábigo durante la estadón delos monzones del suroeste. Miller y Keshavarnurthy (1968) examinaron las características de estos sistemas basados en unestudio detallado de datos recopilados durante la Expedidón Internadonal al Océano Índico (IIOE). Entre estos datos seincluyen observadones convendonales en superfide y en altitud, informes de aviones de reconodmiento e informadónobtenida por satélite. Se hizo un análisis combinado utilizando como referencia la posidón del centro del dclón a500 hPa, teniendo en cuenta el viento, la presión y la temperatura, la humedad y la situadón meteorológica, que se utili­zaron como centro de un sistema de referenda de coordinadas móviles. A continuadón se indican algunas característicasimportantes de estos sistemas:

a) un análisis dilemático mixto próximo a la superfide (500-900 m) ya niveles de 600 hPa (Figura 5.10)muestra que la única prueba de una perturbadón en superfide es una vaguada débil cercana a la costa,mientras que a 600 hPa el centro del ddón está bien desarrollado. La región del mayor desarrollo denubes en vertical y las peores condidones meteorológicas se encuentra ligeramente al oeste del centrodel ciclón;

(

(

(

Figura 5.10 - Análisis combinados de: a) una capa próxima a la superficie (500-900 metros); y b) el nivel de 600 hPa de un ciclón dela troposfera media bien desarrollado sobre la región occidental de la India durante el mes de julio de 1963 (adaptado porAtkinson, 1971, según Miller y Keshavamurthy, 1968).

b) la estructura térmica de estos dclones presenta un calor anormal por endma de los niveles medios y unfrío anormal por debajo;

e) el valor máximo de la vortiddad absoluta de estos sistemas se da cerca del nivel de 600 hPa, con unainclinadón vertical extrema orientada hada el oeste, en una sección transversal este-oeste, y hada elsur, en una secdón transversal norte-sur;

d) en las capas medias, la zona situada al oeste del centro del ciclón se caracteriza por movimientos ascen­dentes, en tanto que en el este predominan movimientos descendentes debido sobre todo a la advec­dón de aire cálido hada el oeste procedente de las zonas terrestres, y de aire frío hada el este procedentede las regiones oceánicas. La modificadón diurna de las velocidades verticales es muy acusada, proba­blemente como consecuenda de las variaciones diurnas, tanto en la dirección como en la veloddad delviento. Krishnamurti y Hawkins (1970) emplearon un modelo de diagnóstico de dnco niveles parainvestigar la estructura y la energética de estos ciclones de la troposfera media en Asia meridional. Sumodelo, que comprende una pararnetrizadón de la convecdón en la escala de cúmulos y su función enel mantenimiento de estos ddones, puede utilizarse para explicar la dinámica asodada con la ubicaciónde las condiciones meteorológicas más extremas al oeste del centro del ciclón.

Los movimientos ligados a la escala de los cúmulos y a la escala sinóptica desempeñan en el manteni­miento de estos ciclones la doble función siguiente:

(

CAPÍTULO 5 V.29

a) ambas escalas contribuyen a un neto calentamiento del aire por encima del dclón (calentamiento dia­bático debido al movimiento en la escala de cúmulos y debido al movimiento adiabático descendenteen la escala sinóptica);

b) las dos escalas se contraponen en la conversión de la energía potendal de turbulenda disponible enenergía dnética de turbulenda (los movimientos en la escala de cúmulos causan una generadón netade energía dnética, en tanto que los movimientos en la escala sinóptica transforman la energía dnéti­ca en energía potendal).

Así pues, estos dclones de la troposfera media no pueden mantenerse como sistemas estables sin convecciónde cúmulus, porque las conversiones de energía, la fricción y la exportación de energía a escala sinóptica absorben y ago­tan rápidamente su energía dnética disponible.

5.5.2.4 CICLONES DE LA TROPOSFERA ALTA

Hay pruebas de otra amplia clase de perturbaciones que no corresponden a ninguno de los modelos ante­riores. Se trata de vórtices de núcleo frío en la troposfera alta que se producen en asociación con vaguadas tropicalesen la troposfera alta sobre el noroeste del Pacífico y el Atlántico. La vaguada en medio del Pacífico es una caracterís­tica climatológica persistente de la circulación de verano en el Pacífico Norte, que se extiende desde Alaska, en direc­ción del suroeste, hasta Indonesia, a 200 hPa. Aspliden y otros (1965-67) han mostrado un fenómeno similar en elAtlántico Norte. Estas vaguadas están limitadas al norte y al sur por las líneas de la dorsal. En la Figura 5.11 se mues­tra la configuración media de las líneas de la dorsal y de la vaguada a 200 hPa durante agosto sobre el hemisferio norte,según Sadler (1964). En estas vaguadas frías es donde se forman ciclones en la troposfera alta, que descienden a veceshasta la troposfera baja, originando raramente tempestades tropicales.

Figura 5.11 - Configuración media de las líneas de la dorsal y de la vaguada a 200 hPa sobre el hemisferio norte en agosto (según Sadler,1964, y reproducida por Atkinson, 1971).

Donde estos sistemas están definidos con mayor claridad es en la troposfera alta, con una amplitud máximaproXIDla a 200 hPa. Hasta este nivel, la amplitud aumenta en forma monotónica con la altura. Las vaguadas(o depresiones frías) son más frías que su entorno, dándose las mayores anomalías de temperatura cerca del nivel de 300hPa. Los centros de la depresión, en los que generalmente no hay nubes, presentan indicios de subsidenda. Cuando haynubosidad, se limita a la periferia exterior de las depresiones.

Se ha observado que estas perturbaciones se desplazan en cualquier dirección, pero dentro del dnturón sub­tropical se orientan normalmente hada el oeste, a unos 5_60 de longitud por día. Algunas se inician mediante una incur­sión de vaguadas frías en latitudes medias que penetran en los trópicos, mientras otras se desarrollan in situ. La precipita­ción está únicamente asociada a sistemas más fuertes que se extienden a través de toda la troposfera.

A.continuación se describen brevemente estos ciclones en distintas regiones.

5.5.2.4.1 PAcíFICO NORTE

Sadler (1967b) realizó estudios sinópticos detallados de dclones de la troposfera alta en esta región. Duranteun período de diez días, en 1964, siguió una serie de sistemas que se desplazaban hacia el oeste a través del Pacífico, a lolargo de la vaguada de capas altas (utilizando datos convendonales, aeronotificadones e imágenes de satélite). Varios deestos sistemas de altitud evoludonaban en dirección descendente hasta la superficie en la parte occidental del PatificoNorte, y estaban casualmente vinculados con la formación observada de tormentas tropicales. En estos estudios se docu­menta el movimiento y la influencia de los torbellinos en la troposfera alta en la formadón de las tormentas tropicales en

V.30 GUiA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

la región. Los torbellinos en capas altas se reflejaban como ondas induddas en los alisios del este. Durante el proceso deconversión de un dclón de núcleo frío en dclón de núcleo cálido, el debilitamiento de la circuladón en capas altas esta­ba Vinculado con un lento calentamiento advectivo al desplazarse el sistema hada el oeste en regiones en donde las tem­peraturas en la troposfera alta son mucho más elevadas, con algún calentamiento adidonal debido a la liberadón del calorlatente de condensadón resultante de los profundos procesos convectivos asodados a la depresión fría.

El modelo tridimensional de Sadler para la circuladón y la topografía de las nubes asodadas con dclonesentre moderados y fuertes en la troposfera alta, que han penetrado en dirección descendente desde el nivel de 200 hPahasta la superfide, se ilustra en la Figura 5.12, en la que a) se indica que el vórtice ha alcanzado el nivel de 700 hPa y serefleja en la superfide como una vaguada indudda, y b) se ilustra claramente que el vórtice ha penetrado en el nivel de lasuperfide. Esto último se limita en general a la parte ocddental del Paófico Norte, ya que las temperaturas más frías de lasuperfide del mar y la fuerte inversión de los vientos alisios tienden a impedir la evolución del torbellino en superficie másal este. La circulación en superfide, que se desarrolla como consecuenda de este proceso, depende esendalmente de laextensión zonal, de la intensidad y la profundidad de penetradón del dclón en capas altas que algunos casos tal vez pro­duzca solamente en la superfide una zona de velocidad mínima del viento, sin cambios de direcdón, mientras que en otrospuede no haber indidos en la superfide.

(

A

200 hPa

500 hPa

700 hPa

Superficie

B e

(

Figura 5.12 - Modelo tridimensional de ciclones en la troposfera alta que han penetrado en dirección descendente hasta: a) el nivelde 700 hPa, y b) el nivel de la superficie. En el recuadro e) se representa una distribución típica de nubes observada porsatélíte (según Sadler, 1967b, presentado por Atkinson, 1971).

Los sistemas en superfide se desplazan hacia el oeste (a unos cinco grados de longitud por día), junto conlos dclones en altitud asodados. Sin embargo, en algunos casos, y especialmente durante las temporadas de transidón enla región de las islas Hawaii, los dclones en altitud se desplazan hacia el este, convirtiéndose en una vaguada o un vórticeinducidos en superfide, que se desplaza en sentido contrario al flujo del este de baja altitud.

Las nubes asociadas a los ciclones en altitud dependen de la intensidad de la penetradón, la situación geo­gráfica y la inclinación del sistema. En la Figura 5.12 e) se muestra una topografía de nubes típica asodada con las circu­ladones representadas en los modelos a) y bY. La convergenda de las capas bajas y las principales características de lasnubes se observan en la parte oriental del sistema de superficie, que corresponde, teniendo en cuenta la inclinadón del sis-tema, a una región de divergencia en capas altas. La configuradón de nubes de torbellino, que se puede observar en las (fotografías de satélite, es la que se ajusta más al esquema de circulación próximo al nivel de 700 hPa.

Los vórtices, que llegan a convertirse en tormentas tropicales, adoptan la configuración de nubes en espiral(bandas) característica. Sadler (1967b) destaca que "el aspecto de los sistemas nubosos conforme se perciben desde satéli­tes es altamente variable debido a la cambiante naturaleza de los sistemas de circulación en altitud y a la estructura térmi­ca en la troposfera baja". No obstante, los sistemas de nubes importantes se observan generalmente al sur de la línea dela vaguada en altitud. Si no están directamente Vinculado a un ciclón en capas altas, se pueden extender o incluso retirara una distancia considerable de la vaguada, pero lo general se limitan a la región del flujo de vientos del oeste situada entrela vaguada y la línea de la dorsal superior situada al sur.

5.5.2.4.2 ATLÁNTICO NORTE

Aspliden y otros (1965-67) estudiaron los sistemas sinópticos en la zona del Atlántico Norte utilizando datosde superficie y a 200 hPa, así como fotografías de satélite, y observaron que la vaguada en la troposfera alta constituye unacaracterística importante de la circulación durante la estadón cálida en esta región. Por regla general, su investigacióndemostró que los ciclones a un nivel de 200 hPa situados al este de SooW de longitud se desplazan hacia el este, en tantoque los situados al oeste de SooW de longitud se desplazan hada el oeste. En las partes centrales del Atlántico los ciclonestenían tendencia a formar bucles en lugar de desplazarse de forma sistemática a lo largo de una dirección o trayectoriadada. Esos ciclones se desplazan a velocidades que varían entre 0,1° Y5° de latitud por día, y tienen una duración de 2 a31 días. Aunque no se observaron casos de formación de tormentas tropicales a partir de ciclones en altitud durante elperíodo del estudio, los autores señalaron que los ciclones en capas altas no se reflejaban en prindpio en la superficie porperturbaciones de tipo ondulatorio en el flujo del este en la parte noroccidental de la región. En otros estudios, sin embar­go, se señala que estos ciclones en altitud pueden, en raras ocasiones, impulsar una evolución de tormenta tropical sobreel Atlántico Norte.

CAPÍTULO S V.31

Frank (1970) documentó la distribudón de los fenómenos meteorológicos asodados con depresiones fríasen la troposfera alta en la región del Atlántico Norte. Utilizando datos convendonales, correladonó el espesor vertical dela capa influida por una depresión con las condidones meteorológicas concomitantes. Las depresiones se calificaban dehúmedas o secas, según la situadón meteorológica asodada. Sobre la base de este estudio, Frank desarrolló un modelo(Figura 5.13) de la distribudón de las nubes en tomo a las depresiones frías en altitud promediando la nubosidad segúnlos datos obtenidos por satélite en cuadrados reticulares de dos grados de latitud y de longitud en tomo a la depresión en13 casos de depresión fría. En la malla central, de un grado de lado, la nubosidad media era sólo de 0,1, mientras que unanillo bien marcado de máxima nubosidad (representado por una linea gruesa de trazos en la Figura 5.13), circunscribe elcentro a una distanda media de 145 millas aproximadamente. La nubosidad alrededor de estas depresiones era asimétri­ca, con la mayor concentradón de nubes situada al este del centro de la depresión (persistentemente alta, con una mediade 0,8 y una gama de 0,6 a 1,0 observadas en los casos concretos estudiados). Excepdón hecha de la lengua de nubes quese extiende hada el sur, el diámetro medio del borde exterior de la nubosidad de la presión fría asodada era aproximada­mente de 600 millas. Este modelo, en que el núcleo central despejado está rodeado de una nubosidad máxima, sugiere lapresenda de una circuladón directa (aire frío descendente y aire cálido ascendente), acompañada de una conversión deenergía potencial en energía dnética. Por consiguiente, estas depresiones frías en altitud pueden sustentarse a sí mismas,por lo que no necesitan una fuente de energía externa.

Figura 5.13 - Nubosidad media compuesta (en décimas) establecida a partir de 13 casos de depresiones frías húmedas en el AtlánticoNorte en el período comprendido entre 1961 y 1966. (Según Frank, 1970a, presentado por Atkinson, 1971).

En otro estudio, Carlson (1967) recopiló datos (viento, altitud, temperatura, humedad, veloddad vertical,nubosidad y condidones meteorológicas) durante un período de seis días, en octubre de 1965, en el que había una depre­sión fría estadonaria sobre el mar del Caribe ocddental (Figura 5.14). Carlson observó que el vórtice se extendía entre500 hPa y 700 hPa en forma de circuladón cerrada. A 700 hPa había una acusada vaguada, mientras que en la superfidese perdbía sólo una débil vaguada del este. En la distribudón de nubes y del tiempo asociada con la vaguada, la prindpalbarrera de nubes se encontraba al este de la depresión y de la vaguada en altitud. La región de convecdón importante ocu­paba únicamente una pequeña parte de la zona total con cúmulos de buen tiempo y algunos cúmulos muy elevados per­sistentes al oeste de la vaguada en altitud.

leyenda

A .: 118 C'l. aMA 3 000 IT.

B .: 3/8 o. CIMA S 000 Fr.e .: 4/8 o. CltM 10000 Fr.

D '" 4/8 6 CIMA 14000rr.<I}')

E .: 218 Ó CIMA 14 000 Fr. +218 ~ CIMA 24 000 Fr. o218 a CIMA. 24000 Fr. (v>

G '" 118 a CIMA. 3 000 FT. +718 ~ BASE 12000FT.+6/8 ---.

H = 318 C) CIMA 5 000 FT. +518 ~ BASE. 15000 Fr. +6.8 --..

I .: 4/8 ~ CIMA 24 000 Fr....2/8 CIMA 35000 Fr. (1]) +4/8 BASE 12 000 FT. +4/8 ---.

X .: 4/8 ---J

Y=6/811 0--'

Figura 5.14 - a) Circulación compuesta a 250 hPa y b) esquema de nubosidad y situación meteorológica, durante un período de seisdías, asociado a una depresión fría en altitud en el Caribe en octubre de 1965. La escala indicada en las figuras corres­ponde a 10 de latitud y de longitud. La barrera de nubes principal se encuentra dentro de la línea de trazos y la regiónde convección importante se sitúa en la zona punteada "1". (Según Carlson, 1967, presentado por Atkinson, 1971).

V.32 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

5.5.2.4.3 TEMPORALES DE AMÉRICA CENTRAL

Estos sistemas guardan relación con los ciclones de la troposfera alta y tienen lugar al este del PacíficoNorte y sobre América Central y sus proximidades (de junio a noviembre, pero más corrientemente en julio y agosto).Las precipitaciones y las nubes ocasionadas por estos temporales son parecidas a las vinculadas con los huracanes. Sinembargo, los vientos a baja altitud asociados con los temporales son relativamente débiles.

Pallmann (1968) desarrolló un modelo de topografía de la troposfera baja y de la distribución de la situa­ción meteorológica asociada con estos sistemas (Figura 5.15). En este modelo se observan extensas zonas de nubes dealtostratos en el flanco oriental del sistema COn cumulonimbos inmersos y lluvias constantes sobre el cuadrante nor­oriental. Como estos temporales son con frecuencia casi estacionarios durante períodos de bastantes días, puedenproducir lluvias catastróficas e inundaciones importantes en América Central, donde los efectos orográficos no hacenmás que intensificar las precipitaciones y aumentar los riesgos de inundación.

100' . 90' 80' 70'W

O' '--_---L__-'-_...I1.--L--.----J'---J__---L__-'-__-'-_-' O'

(

100' 90' 80' 70~W

Figura 5.15 - Modelo del contorno de la troposfera baja y esquemas meteorológicos de un temporal (según Pallmann, 1968, presenta­do por Atkinson, 1971).

5.5.2.4.4 HEMISFERIO SUR

Los ciclones se desarrollan durante la estación calurosa en la zona de vaguadas tropicales en la troposfe­ra alta sobre el Pacífico sur. Lo mismo que sucede en la región oceánica tropical del hemisferio norte, estos ciclonesen altitud desencadenan de vez en cuando tormentas tropicales. Como la vaguada monzónica a baja altituden el Pacífico sur raras veces se extiende al este de 1800de longitud, es probable que la mayoría de los casos de rarastormentas tropicales que se desarrollan al este de la línea internacional de fecha se deban a ciclones de la troposferaalta.

5.5.2.5 ANTICICLONES DE LA TROPOSFERA BAJA

Estos sistemas se producen sobre todo en regiones y estaciones donde la vaguada del monzón se des­plaza en más de unos 100 de latitud a partir del ecuador (LaSeur, 1964). La cobertura casi global con satélites geosín­cronos proporciona a los meteorólogos una importante fuente de datos, necesaria para investigar la dinámica de talessistemas en latitudes bajas. Examinando fotografías de satélites sucesivas (Hubert y Whitney, 1971; Young y otros,1972; Bradford y otros, 1975; Novak y Young, 1976; Borneman, 1978) pueden derivarse de los movimientos de lasnubes vientos a diversos niveles. En la Figura 5.16 se muestra un ejemplo de la utilización combinada de fuentes dedatos de satélite y convencionales para obtener un modelo de anticiclones ecuatoriales migratorios en la zona orien­tal del Pacífico Norte (según Fujita y otros, 1969). Durante la fase de empuje, un flujo en gran escala procedente delhemisferio norte presiona hacia el norte, produciendo una banda curvada de nubosidad intertropical, que puedeimpulsarse hasta 1 000 km al norte. Con frecuencia se observa la formación de tormentas tropicales a lo largo de lazona en que el aire procedente de los hemisferios norte y sur comienza a interactuar con gran cizalladura horizontaldel viento y vorticidad ciclónica relativa.

Entre uno y tres días, el flujo del hemisferio sur adquiere la suficiente vorticidad relativa anticiclónicapara empezar a volver hacia el sur - con lo que se inicia la fase de cambio de dirección - y la banda de nubes inter­tropicales presenta pocos cambios. Las depresiones tropicales formadas durante la fase de empuje tienden a apartar­se de la región de la banda de nubes tropicales. Después de un día más o menos, el anticiclón ecuatorial se caracteri­za por una circulación cerrada - denominada fase de separación - y el centro de la circulación se encuentra total­mente rodeado de aire procedente del hemisferio Sur.

Cuando se produce una ruptura en la banda de nubes intertropicales, los alisios del hemisferio norte sedesplazan hacia el sur del anticiclón, y tiene lugar la fase de mezcla. Los alisios del norte y el flujo de hemisferio surse mezclan en torno a la periferia del anticiclón.

Cuando se transporta una considerable cantidad de aire de los alisios del norte a través de los sectoresmeridionales del anticiclón ecuatorial, el sistema comienza a migrar hacia el oeste/noroeste. Al mismo tiempo, el flujodel hemisferio sur sigue impulsando la banda de nubes a lo largo del borde anterior del anticiclón. Este impulso con­junto de los vientos alisios del norte y del flujo del hemisferio sur da muchas veces como resultado una intensísimazona de convergencia caracterizada por la vorticidad ciclónica. Una intensa banda de nubosidad intertropical

(

CAPÍTULO 5 V.33

situada en esta región se denomina banda de irrupción. Este proceso se conoce también como fase de irrupción, ypuede durar de uno a dos días. Después de este período, la banda de irrupción se desintegra en pequeños fragmentoso en aglomeraciones de nubes aisladas.

Una vez desintegrada la banda de irrupción, el flujo del sur o del sudeste que se desplaza hacia el sur delcentro ecuatorial del anticiclón sigue siendo intenso. Este flujo anticiclónico tiene aún suficiente fuerza para impedir elmovimiento hacia el sudeste de un frente frío en latitudes medias, por lo que se produce el desarrollo de una onda a lolargo del frente (fase de interacción). El ciclón examinado en el modelo anterior tiene una vida total de dos semanasaproximadamente.

Figura 5.16 - Modelo de seis fases de anticiclones ecuatoriales al este del Pacífico Norte (según Fujita Y otros, 1969, presentado porAtkinson, 1971).

Fujita y otros (1969) sugieren que el desarrollo de estos anticiclones está relacionado con las temperatu­ras frías en la superficie del mar en las zonas ecuatoriales del este del Pacífico. Sobre el océano Atlántico, durante elverano, en el hemisferio norte, se observa una temperatura mínima de las aguas ecuatoriales análoga, pero menos pro­nunciada. Esto puede producir anticiclones similares cerca del ecuador en esa región.

5.5.3 Perturbaciones linealesUna perturbación lineal es un sistema de escala sinóptica en el que la vorticidad o la divergencia

(convergencia), o ambas, tienden a concentrarse en una zona cuya longitud es mucho mayor que su anchura (LaSeur,1964). En los trópicos hay fundamentalmente dos clases de perturbaciones, a saber:

a) líneas de cizalladura: zonas estrechas a través de las cuales se produce un cambio brusco en el com­ponente del viento horizontal paralelo a estas líneas, utilizadas comúnmente para referirse a líneasde cizalladura ciclónica, como las vaguadas del monzón y de la troposfera alta. Las líneas de ciza­lladura se pueden asociar asimismo con los vestigios de antiguas zonas frontales que han alcanzadoel entorno barotrópico de las regiones tropicales;

b) asíntotas: líneas o curvas de convergencia y divergencia en que las líneas de corriente se definencomo una serie de curvas tangentes al viento en una circulación instantánea. Las asíntotas se pue­den observar también independientemente en regiones con un flujo de dirección relativamente uni­forme, si bien se asocian más normalmente con vórtices tropicales.

5.5.3.1 líNEAS DE CIZALLADURA

Las líneas de cizalladura son líneas o zonas estrechas a través de las cuales se producen bruscos cambios enel componente de viento horizontal paralelo a estas líneas. En otros términos, se trata de líneas de máxima cizalladurahorizontal del viento.

Cuando los sistemas baroclínicos en latitudes medias (frentes) penetran en las regiones tropicales casi baro­trópicas, a menudo es difícil seguirlos mediante datos convencionales, en particular en regiones oceánicas. Los métodosnormalizados de análisis frontal, es decir, la búsqueda de irregularidades en la temperatura, la humedad y le viento, confrecuencia no permiten determinar correctamente las posiciones frontales, una vez que estos sistemas han entrado enlas regiones tropicales. Las diferencias de temperatura y humedad (punto de rocío) son mínimas e incluso nulascuando ambas masas de aire se mezclan y se modifican, haciéndose más homogéneas. Sólo puede manifestarse una

V.34 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

ligera desviación del viento a lo largo de la zona frontal o de la línea de cizalladura, que en muchos casos puede no indi­car debidamente la posición frontal.

Cuando los datos más convencionales son inadecuados, las imágenes por satélite pueden ser especial­mente útiles para el analista, pues ofrecen cierta continuidad y con frecuencia topografías de las nubes identificablesque ayudan a localizar esas posiciones frontales en líneas de cizalladura. También en este caso convendría desarrollarun modelo que facilite los análisis y la comprensión de estos sistemas.

Un modelo especial de configuraciones nubosas identificables asociadas a las líneas de cizalladura (frentes)en las regiones tropicales muestra que el borde frontal de esos sistemas puede estar marcado por una línea de convecciónpronunciada. Hacia el norte de la línea o banda principal puede aparecer una serie de líneas convectivas orientadas para­lelamente a la línea de cizalladura o al frente y la dirección del viento. Las cimas de las nubes medias asociadas con estossistemas se hallan en general en la gama de unos 3 ó 4,5 km (10 000 a 15 000 pies), pero los techos bajos y las lluviasfuertes a lo largo de la linea pueden causar malas condiciones meteorológicas, en particular cerca de las masas de tierraque suelen producir efectos orográficos marcados. En la Figura 5.17 se representa el modelo de Palmer y otros (1955) delas características en superficie de las lineas de corriente y las isotacas asociadas a una linea de cizalladura (en realidad unresto de frente frío) sobre una zona oceánica tropical (el Paáfico central). En este modelo se observan ligeros aumentosde la velocidad del viento y cambios de dirección exactamente al norte de la linea de cizalladura.

(

lO"

m----------------170" 170" W

15"

lO"

(

Figura 5.17 - Modelo del esquema de líneas de corriente/isotacas en superfide asociadas a una línea de cizaUadura sobre una zonaoceánica tropical (según Palmer y otros, 1955, presentado por Atkinson, 1971).

Cuando los frentes fríos en superficie penetran en las regiones tropicales hasta bajas latitudes sobre zonascontinentales durante la estación fría, muchas veces pueden mantenerse discontinuidades en superficie de la tempe­ratura, el punto de rocío y el viento, debido al enfriamiento repetido por radiación nocturna en la masa de aire polarseco y claro. En algunas regiones, la topografía facilita la penetración hacia el ecuador de las masas de aire polar.Por ejemplo, las Montañas Rocosas de América del Norte canalizan el aire frío hacia el sur sobre las llanuras centralesde Estados Unidos y a través del Golfo de México. Como resultado, los frentes fríos, denominados "northers" o"tehuantepecers" afectan con frecuencia a América Central y provocan lluvias intensas en las pendientes azotadas porel viento y efectos de foehn en las pendientes a sotavento.

Las vaguadas tropicales en la troposfera alta y las vaguadas monzónicas en la troposfera baja pueden con­siderarse también como líneas o zonas de cizalladura. Dado que estas características contienen con frecuencia unaserie de vórtices ciclónicos, la vorticidad y los valores de divergencia a lo largo de esas vaguadas varían considerable­mente. En algunos casos, esos sistemas se caracterizan por la presencia de líneas de cizalladura alargadas en direccióndel viento, asociadas a una topografía alargada de la vorticidad y la divergencia, por lo que pueden considerarse per­turbaciones lineales. La mayor parte del tiempo significativo cerca de las vaguadas en la troposfera alta se asocia a esosvórtices ciclónicos a lo largo de las líneas de la vaguada. Sin embargo, cerca de las vaguadas monzónicas en latroposfera baja puede haber una importante nubosidad y fuertes precipitaciones, incluso cuando no son evidentes vór­tices ciclónicos acusados. Por otra parte, la nubosidad es a menudo mínima en la línea de la vaguada monzónica sobrelas regiones tropicales oceánicas, y máxima en ambos lados de la vaguada. La mayor actividad y las más fuertesprecipitaciones se observan en el lado ecuatorial de la vaguada, en el flujo occidental a baja altitud. En ciertas zonascontinentales tropicales, esa nubosidad mínima que sigue el eje de la vaguada monzónica puede quedar enmascaradapor efectos topográficos locales.

5.5.3.2 ASÍNTOTAS

Las asíntotas son líneas horizontales a lo largo de las cuales tiene lugar la confluencia o difluencia hori­zontal del flujo de aire. Si la confluencia masiva se produce cerca de la superficie terrestre, el aire entrante se eleva porencima de la línea de confluencia (asíntota de confluencia) y, como resultado, estas líneas se asocian frecuentementea nubes convectivas. A la inversa, si tiene lugar una divergencia masiva, el aire cercano a la superficie se extiende ale­jándose de la línea, y se produce una subsidencia procedente de capas altas a lo largo de la asíntota de difluencia.

El tiempo significativo en las regiones tropicales se asocia frecuentemente con asíntotas de confluencia(velocidad a la que el flujo adyacente converge a lo largo de un eje perpendicular al flujo en el punto en cuestión) enla troposfera baja, pero las asíntotas no se asocian con discontinuidades frontales. Estos fenómenos producen a veceslluvias sumamente fuertes y inundaciones. Palmer y otros (1955) dieron varios ejemplos de estos tipos de condiciones

(

CAPÍTULO S V.3S

meteorológicas convectivas a lo largo de las asíntotas de confluencia sobre el Pacífico central. En la Figura S.18.a) sedescribe uno de estos ejemplos. La línea septentrional de grandes cúmulos se asocia con un frente frío que entra enlas bajas latitudes, mientras que la línea meridional de actividad meteorológica entre las latitudes de SON y 100 N sevincula con una asíntota de confluencia en el flujo oriental tropical. Los ciclones de la troposfera baja tienennormalmente una o más asíntotas de confluencia que se funden en el centro de la circulación, en tanto que los anti­ciclones van habitualmente acompañados de asíntotas de difluencia. La situación de las asíntotas vinculadas a losvórtices y los frentes fríos (líneas de cizalladura) puede predecirse con cierto grato de exactitud sobre la base deconsideraciones de continuidad de desplazamientos anteriores de los vórtices o los frentes. Por otra parte, es suma­mente difícil pronosticar, en lo que respecta a la formación, el movimiento o la disipación, las asíntotas que surgende manera independiente y no están asociadas con vórtices o frentes en el interior de una masa de aire tropical, auncuando sean útiles para explicar el tiempo presente (Atkinson, 1971).

20

N

170'

170'

BV<"'l • 15~ •• V

160'

160'

lO

Figura 5.18 - a) Análisis de las líneas de corriente/isotacas al nivel de 457 m (1500 pies); y b) distribudón meteorológica asodada a laasíntota confluyente en el Pacífico Norte, el 6 de abril de 1954. Las líneas festoneadas situadas más al interior limitan laregión de nubes altas disgregadas, y las líneas festoneadas exteriores representan los límites de zonas de nubes altasdispersas. Las formas de las nubes y los meteoros se representan de manera normalizada (según Palmer y otros, 1955,adaptado por Atkinson, 1971).

5.6 Técnicas de análisis sinóptico en las regiones tropicales

En meteorología sinóptica, el análisis se defíne como un estudio detallado del estado de la atmósferabasado en observaciones reales, que por lo general comprende una división del conjunto en sus topografías compo­nentes, lo cual presupone el trazado de familias de isopletas de los diversos elementos. Así, el análisis de mapassinópticos puede consistir, por ejemplo, en el trazado y la interpretación de los esquemas del viento, la presión, loscambios de presión, la temperatura, la humedad, las nubes y los hidrometeoros, elementos todos ellos basados enobservaciones reales efectuadas simultáneamente.

Aun cuando esta definición es válida para el análisis a escala sinóptica, tanto en las regiones tropicalescomo extratropicales, es evidente que algunas técnicas de análisis sinóptico han tenido más éxito y, por lo tanto, hansido más útiles en unas regiones del globo que otras. En latitudes medias y altas, por ejemplo, "los contrastes de lasmasas de aire son (generalmente) importantes y los esquemas de presión están bien definidos. En las regiones tropi­cales propiamente dichas sólo hay una masa de aire, y los esquemas de presión, normalmente débiles, difieren muchodel campo de movimiento" (Saucier, 1955).

Los problemas asociados con la medición, la recopilación, la transmisión, la codificación/decodificación,la precisión, la representatividad y, con frecuencia, la escasez de datos meteorológicos en las regiones tropicales hansido examinados con detalle por Atkinson (1971). Baste decir que el meteorólogo que trabaja con datos relativos a laatmósfera tropical - en que los gradientes térmicos, de presión y densidad a escala sinóptica son normalmentedébiles y las variaciones diurnas grandes - debe utilizar técnicas de análisis que se han adaptado a partir de modelosextratropicales para las regiones tropicales o se han desarrollado especialmente para éstas. La disponibilidad de datosde satélite ha contribuido a suministrar al meteorólogo valiosa información a varios niveles sobre regiones tropicalespor lo demás carentes de datos. En el resto de esta sección se hace una breve exposición del análisis sinóptico enfunción de técnica de análisis manuales y automáticas.

5.6.1 Técnicas de análisis manualesAunque los datos obtenidos con análisis automatizados se han popularizado recientemente, y se utilizan

en numerosos países, en las regiones tropicales todavía se aplican universalmente técnicas de análisis manual.En general, los niveles que parecen más adecuados para relacionar las características de la circulación con

las condiciones meteorológicas en los trópicos, lo cual constituye el objetivo principal de tales análisis, son el nivelpróximo a la superficie, relativamente exento de los efectos de fricción, y la troposfera alta. En la mayoría de las zonastropicales, el nivel del gradiente, que describe el flujo no sometido a fricción a 915 m (3 000 pies) sobre la superficie,y el nivel de 200 ó 250 hPa representan opciones idóneas para los mapas básicos que se han de analizar. Los datos delnivel del gradiente pueden obtenerse a partir de observaciones de radioviento y de globos piloto, informes de buques,

V.36 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

análisis de los vientos en capas bajas de las regiones oceánicas tropicales, y de los vientos de capas bajas derivados desatélite. Los datos relativos a nivel de 200 hPa pueden obtenerse a partir de observaciones de radioviento y de globospiloto, aeronotificaciones a niveles apropiados, y especialmente de los vientos derivados por satélite en capas altas,que son sumamente importantes, dada la falta de datos sobre las regiones oceánicas tropicales.

Los análisis en superficie de la zona trazada comprenden, entre otras cosas:a) una definición de la topografía isobárica (presión) y de los sistemas de escala sinóptica (altas pre-

siones, depresiones, ondas del este/tropicales, líneas de cizalladura, vaguadas y frentes);b) la determinación de los cambios de presión en 24 horas; ye) la delimitación de zonas de precipitación, bruma, niebla y considerable nubosidad.En los trabajos de Atkinson (1971) y Saucier (1955) se describen con detalle los procedimientos de aná­

lisis recomendados para completar los gráficos de superficie/y de nivel gradiente.Los análisis de las líneas de corriente y las isotacas del campo de viento en varios niveles quizá sea el tipo

más corriente de análisis manual en las regiones tropicales. En la Figura 5.19 se muestra un modelo básico de estatécnica de análisis. La técnica de análisis de las líneas de corriente y las isotacas es particularmente útil en los trópi­cos, dada la ausencia de una presión bien definida y de la relación de altitud-viento en latitudes bajas.

(

(

240

Figura 5.19 - Modelo sencillo de técnica de análisis de líneas de corriente e isotacas (según Dugdale, 1977).

Las líneas de corriente, cuya tangente en cualquier punto de un fluido son paralelas a la velocidadinstantánea del fluido en dicho punto, se representan mediante curvas continuas con flechas dispuestas de tal modoque la dirección del viento se pueda deducir por interpolación en cualquier punto del mapa. En un flujo estable, laslíneas de corriente coinciden con las trayectorias de las partículas del fluido. Además, la topografía de las líneas decorriente varía con el tiempo. Un campo bidimensional del vector del viento, generalmente los componentes hori­zontales de dicho vector, se define perfectamente combinando las líneas de corriente y las isotacas (isolíneas queconectan puntos de la misma velocidad del viento).

El análisis de las líneas de corriente tiene las siguientes características principales:a) circulaciones (ciclónicas o anticiclónicas);b) asíntotas;e) puntos singulares;d) puntos neutros;e) ondas.Las circulaciones ciclónicas (o anticiclónicas) (torbellinos) se representan con frecuencia por regiones de

flujo ciclónico (o anticiclónico) en el esquema de análisis de las líneas de corriente. Las asíntotas son líneas en lasque, por lo general, tienden a converger o diverger dos líneas de corriente vecinas. Los puntos singulares son aque­llos en que se puede trazar más de una línea de corriente o alrededor de los cuales las líneas de corriente forman unacurva cerrada. Los puntos neutros son aquellos en los que se cruzan dos asíntotas, una que representa la confluenciay otra la difluencia, (puntos singulares asociados a collados). Por último, las ondas se describen como configuracio­nes sinusoidales de líneas de corriente paralelas.

Un análisis completo de la topografía de las líneas de corriente y las isotacas es sumamente útil para eva­luar las propiedades cinéticas de las condiciones que explican el tiempo presente y, por tanto, para preparar predic­ciones meteorológicas precisas en las regiones tropicales. Debe recordarse que el espaciamiento entre dos líneas decorriente consecutivas (adyacentes) no constituye una medida de la fuerza del viento, ni el análisis de las líneas decorriente basta por sí solo para definir el campo de viento horizontal. Para ello hay que combinar el análisis de lasisotacas con el análisis de las líneas de corriente.

En el análisis manual se utilizan los siguientes tipos de mapas.

5.6.1.1 MAPAS CONVENCIONALES

Se han utilizado análisis de sección transversal en las regiones extratropicales y tropicales para ilustrar yanalizar la estructura de la atmósfera en un plano vertical. Las coordenadas de una sección transversal vertical ordi­naria en el espacio son la altura sobre el nivel del mar para las ordenadas y una escala espacial horizontal adecuadapara las abscisas. En una sección transversal sinóptica (Saucier, 1955), la escala de referencia vertical es la presión, que

(

(

CAPiTULO 5 V.37

corresponde a la referencia vertical de los datos de radiovíento/radiosonda. La escala de la altura puede convertirse enuna escala de presión:

a) aplicando la relación presión-altura en una atmósfera normalizada, en la que la escala vertical delmapa es lineal para la altura y aproximadamente logarítmica para la presión;

b) igualando la escala de las ordenadas a un logaritmo de la presión, que disminuye en sentido inver­so a la altura.

Esta clase de sección transversal vertical en el espacio constituye un vínculo útil entre los diagramas desondeo termodinámico y los gráficos sinópticos. La sección transversal espacial vertical propiamente dicha se utilizapara representar la distribución de diversos parámetros meteorológicos en cierto número de estaciones seleccionadasen un momento determinado. Las secciones transversales verticales diarias en las rutas aéreas muy transitadas, porejemplo, son útiles para dar instrucciones a los pilotos.

Las secciones transversales verticales cronológicas dan muy buenos resultados para delimitar y seguir lasperturbaciones tropicales (ondas, torbellinos, etc.). Estos gráficos son parecidos a la sección transversal vertical en elespacio mencionada anteriormente, salvo que proporcionan una descripción de los elementos meteorológicos selec­cionados en una sola estación y en un período de tiempo dado. En la sección transversal vertical en el espacio eltiempo es fijo. La escala de ordenadas es la altura (con relación al nivel del mar) o cierta función de la presión (casilineal en altura), y la abscisa es el tiempo. En la Figura 5.20 se da un ejemplo de sección transversal vertical cronoló­gica. Los datos en superficie y en altitud se inscriben en estos gráficos al nivel apropiado sobre la estación a lo largode la línea vertical correspondiente al momento de la observación. El resultado es una imagen que representa lasecuencia cronológica de los fenómenos meteorológicos acaecidos en la estación de que se trate.

En las regiones tropicales, donde las perturbaciones se desplazan generalmente de este a oeste, las sec­ciones transversales verticales cronológicas representan habitualmente la evolución del tiempo hacia la derecha, demodo que los sistemas y las características de la circulación (vaguadas, dorsales, ondas, torbellinos) figuran igual queen los gráficos sinópticos horizontales. Además de constituir una excelente fuente de datos para localizar estos siste­mas tropicales, tales gráficos permiten al analista examinar la secuencia de los parámetros meteorológicos trazadosdurante los intervalos de tiempo entre gráficos sinópticos y en los intervalos espaciales entre niveles de análisis. Serecuerda una vez más que estos gráficos deben utilizarse junto con otros diagramas de diagnóstico y otras fuentes dedatos, y no en lugar de ellos.

Se han utilizado diagramas cuadriculados para trazar observaciones meteorológicas horarias (Atkinson,1971). Un diagrama cuadriculado normal consta de 24 casillas en cada hilera, de manera que se pueden trazar en ellastodas las observaciones horarias en determinada estación. Además de emplearse como medio de actualizar con rapi­dez y frecuencia los informes sobre el estado meteorológico de la estación, este gráfico es una valiosa ayuda climato­lógica para fines de análisis y predicción. Las variaciones diurnas locales del tiempo (convección, chubascos, niebla,nubosidad) se pueden registrar rápidamente mediante esta sencilla técnica de diagnóstico.

En diversas estaciones de toda la zona tropical se emplean otros gráficos suplementarios o auxiliares,como diagramas de cizalladura del viento horizontal y vertical, gráficos de análisis de las precipitaciones, nefoanálisis,gráficos de radar sobre el movímiento de las nubes, etc. Además, se debe estimular a analistas y predictores, particu­larmente en esas regiones, a utilizar otros medios idóneos para representar el estado presente de la atmósfera, con obje­to de satisfacer las necesidades de análisis/predicción de sus respectivas estaciones.

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Figura 5.20 - Ejemplo de sección transversal vertical cronológica. La posición de la vaguada ecuatorial se indica con una línea detrazos gruesa (según Riehl, 1954).

V.38 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Los diagramas aerológicos se utilizan en los análisis tropicales para determinar la estabilidad atmosféri­ca. Puede resultar difícil sacar conclusiones a partir de un solo sondeo de radioviento/radiosonda, porque estosdispositivos únicamente toman muestras de partes limitadas de la atmósfera. Procede señalar que, a causa de fenó­menos de escala subsinóptica, los datos de sondeos son con frecuenda poco representativos de las condicionesambientales en mayor escala. En efecto, esto significa que los diagramas termodinámicos o aerológicos son en gene­ral menos útiles para fines de análisis tropical que para análisis de frentes, masas de aire, nubosidad y estabilidad enlatitudes superiores (Atkinson, 1971). Sin embargo, estos diagramas propordonan alguna información útil para finesde análisis y predicdón. Quizá los elementos meteorológicos más importantes que pueden analizarse con sondeostropicales sean la distribución vertical y los cambios de la humedad en función del tiempo. Los perfiles verticales dela temperatura suelen proporcionar menos información sobre las regiones tropicales entre la línea del ecuador y los20° de latitud, donde se producen ligeras variadones cotidianas de la temperatura con relación a la media, exceptocon respecto a las modificaciones en la capa afectada por el calentamiento y el enfriamiento de la superficie. Otraexcepción es la variación de la temperatura observada en los niveles de la troposfera baja, debido a cambios diarios enla altura y/o la intensidad de la inversión subtropical (de los alisios).

Aun cuando los distintos mapas son, en general, más prácticos o simplemente preferidos a otros, los dia­gramas aerológicos o termodinámicos sirven para ilustrar las diferendas de las prindpales variables meteorológicas enfundón de la altitud, y también para poner de manifiesto determinadas propiedades hidrostáticas y de estabilidad de losdatos de sondeo. La ordenada de estos diagramas es normalmente una simple fundón de la presión, aunque confrecuencia sólo es aproximadamente una escala de altitud geométrica. La temperatura se representa normalmente deforma lineal a lo largo de·la abscisa. Cada diagrama completo contiene, en general, por lo menos cinco series de líneas:

a) isobaras;b) isotermas;e) adiabáticas secas;d) seudodiabáticas; ye) líneas de saturación de la humedad.Estas líneas representan transformaciones de a (volumen específico), -p (presión) o el diagrama de

Clapeyron.Además del diagrama oblicuo T-log p y del tefigrama, utilizados en Estados Unidos, el Reino Unido y

Canadá, otros diagramas termodinámicos de que se dispone o que se utilizan actualmente son:a) el emagrama, formado por rotadón de las isotermas del diagrama a -p en una posición vertical;b) el diagrama de Stüve o seudoadiabático, muy popular en Estados Unidos en razón de su sencillez y

semejanza con el emagrama;e) el aerograma de Refsdal, que contiene las coordinadas de log T, - T;d) el pastagrama de Bellamy, que es un verdadero gráfico termodinámico basado en la atmósfera

normalizada estadounidense. Es similar al diagrama oblicuo T-log p, salvo en su parte superior, quees en realidad un emagrama.

La elección de cualquier gráfico para utilizarlo en análisis en las regiones tropicales debe basarse en lostres principios siguientes:

a) su precisión y adaptabilidad para cálculos termodinámicos (en particular para las evaluadones depresión-altura y de estabilidad);

b) la sencillez geométrica del diagrama, en cuanto a la facilidad con que pueden trazarse e interpre­tarse visualmente los sondeos atmosféricos, y a su adaptación como modelo de referencia para lapresentación mental de diversos procesos atmosféricos;

e) el grado en que diferencia la humedad y la estratificación térmica en un sondeo (Saucier, 1955).Los predictores han de utilizar todo tipo de técnicas. Los gráficos y análisis automáticos y manuales

analizados aquí se han concebido para emplearlos como parte de una serie integrada de técnicas y estrategias.

5.6.1.2 MAPAS AUXILIARES

Estos mapas se dividen en dos categorías principales, a saber, los produddos por un procedimiento deanálisis objetivo automático y los más convencionales producidos representando y analizando los datos manualmen­te. Con independencia de cómo se produzcan, los mapas auxiliares vienen a complementar los productos ya descri­tos (tanto los representados y analizados manualmente como los producidos objetivamente). Juntos, constituyen labase del tipo de razonamiento de diagnóstico que requiere el meteorólogo operativo que ha de predecir las condicio­nes ambientales en algún momento y lugar futuros, o sobre alguna zona, fundándose sobre todo en condiciones actua­les observadas anteriormente.

5.6.2 Técnicas de análisis automáticasLas mejoras en las técnicas aplicadas a la modelización matemática, unidas a los avances en la tecnolo­

gía de soporte físico y software, han tenido gran incidencia en el número y el tipo de productos de que disponen ahoralos meteorólogos. La utilización de programas de análisis tropicales automáticos seguirá ampliándose en el futuro, amedida que se disponga de más datos y de mayor calidad, y que sigan perfeccionándose las comunicaciones meteo­rológicas.

En la actualidad, los análisis automáticos en las regiones tropicales los proporcionan varios sistemas deasimilación, análisis y predicción numéricos mundiales de datos. Hace poco, se han desarrollado más análisis numé­ricos detallados en las regiones tropicales, junto con predicciones meteorológicas numéricas regionales.

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CAPÍTULO 5 V.39

5.75.7.1

Debe señalarse que, debido a la mayor extensión de redes de observación en las regiones tropicales, y alas escalas espaciales más pequeñas de los sistemas meteorológicos tropicales derivados en gran medida de procesosconvectivos, los análisis numéricos en los trópicos siguen siendo de peor calidad que los realizados en latitudes extra­tropicales, sobre todo en el hemisferio norte.

Los métodos de análisis numérico en las regiones tropicales no difieren fundamentalmente de los utili­zados en las extratropicales.

En el Capítulo 3 se trata exhaustivamente de los métodos de análisis numérico del tiempo, así como delas razones de la automatización de los análisis y predicciones meteorológicos, y las principales funciones de unanálisis meteorológico y un sistema de prognosis automatizado. En la mayoría de los casos, se han aplicado en gran­des centros meteorológicos productos informatizados para procesar más eficazmente grandes cantidades de datosmeteorológicos en períodos relativamente breves.

Métodos de predicción en las regiones tropicalesEnfoques de la predicción meteorológica operativaHay dos grandes enfoques de la predicción meteorológica operativa:a) el enfoque subjetivo - conocido también como enfoque sinóptico - es aquel en el que el predictor

trata de predecir los futuros cambios de la atmósfera a partir de su estado inicial, teniendo en cuen­ta sus conocimientos teóricos y su experiencia sobre la evolución de las situaciones meteorológicasen el pasado. El método sinóptico de predicción a corto plazo comprende una evaluación subjeti­va de la evolución y proyección de los sistemas meteorológicos en el futuro próximo, a partir delestudio de mapas meteorológicos en superficie y en altitud. El éxito de la predicción depende de lacompetencia y la experiencia del predictor;

b) el método objetivo (predicción numérica del tiempo), en el que se utilizan las leyes físicas conocidaspara describir los cambios de la atmósfera. Se formulan y resuelven por métodos numéricos lasecuaciones en que se expresan los cambios físicos en la atmósfera. Los datos necesarios para la pre­dicción meteorológica numérica son el estado de la atmósfera en un primer momento, y las leyesfísicas que rigen los cambios de ese estado. Por tanto, la predicción numérica del tiempo se descri­be como un problema de valor inicial. Las leyes físicas aplicadas se basan en la conservación demasa, cantidad de movimiento, energía, vapor de agua y otros gases y aerosoles en la atmósfera.

En la práctica, la aplicación de modelos de predicción numérica del tiempo para las predicciones meteoro­lógicas tiene algunas dificultades inherentes debido sobre todo a dos razones. En primer lugar, nunca es posible definir'perfectamente el estado inicial de la atmósfera por falta de datos de observación adecuados. En segundo término, la for­mulación matemática precisa de las leyes físicas que rigen los cambios en la atmósfera constituye un complejo problema,y no es posible hallar soluciones analíticas exactas de esas ecuaciones debido a la falta de linealidad. Las ecuaciones delmodelo han de resolverse mediante técnicas numéricas informatizadas. Yesto no es en sí un problema fácil. Las solucio­nes numéricas dependen en gran medida de la elección de las condiciones límite y de los métodos de diferenciación fini­tos que han de concebirse minuciosamente para garantizar soluciones estables y realistas. No obstante esas limitacionesinherentes, el enfoque de predicción numérica del tiempo ha alcanzado un elevado grado de sofisticación con los pro­gresos en la tecnología de observación, por un lado, y la de cálculo, por otro. Cada vez hay más posibilidades de reducirla resolución horizontal y vertical de los modelos y de incorporar en ellos una diversidad de procesos físicos de la atmós­fera real, con lo que ha mejorado mucho la precisión de la predicción en el transcurso de los años.

Las predicciones meteorológicas operativas se clasifican en las gamas siguientes:a) corto plazo: períodos de hasta 72 horas (tres días), que comprenden:

i) predicción inmediata: 0-2 horas (tiempo presente);ii) muy corto plazo: 0-12 horas;

b) medio plazo: períodos de tres a 10 días;e) largo plazo: más de 10 días, de unas semanas a un mes, una estación, e incluso más.

5.7.2 Técnicas de predicción a corto plazoAtkinson (1971) señala que se puede mostrar cierta pericia en la predicción mediante análisis rigurosos y

extrapolando las características de la circulación y del tiempo observados, modificados para tener en cuenta las variacio­nes diurnas y topográficas. Se recomienda un método sistemático, que comprenda el uso integrado de la totalidad de losdatos disponibles, como mapas de pronósticos de circulación y nubosidad, ayudas climatológicas, estudios de las predic­ciones locales, índices de estabilidad, datos de radar y de satélite.

Un buen punto de partida para elaborar predicciones a corto plazo es el examen de los mapas de pronósti­cos de circulación y de la nubosidad confeccionados a base de los datos disponibles más recientes: análisis sinópticos,análisis cinemáticos (líneas de corriente e Ísotacas), e imágenes de satélites (fotografías y datos derivados). Los mapas depronósticos de nubosidad deben prepararse teniendo en cuenta la climatología y los análisis nefoscópicos recientes ela­borados mediante datos de satélites y demás fuentes de información (Atkinson, 1971). Este análisis debe delinear regio­nes de fuerte convección y puede colocarse directamente sobre fotografías de satélite y/o gráficos sinópticos con el fin defacilitar la extrapolación de las configuraciones nubosas de los sistemas circulatorios en movimiento. También debentenerse en cuenta la nubosidad orográficamente inducida, los efectos climatológicos (variaciones diurnas) y la relaciónempírica entre las características de la circulación y las formaciones de nubes.

Chang (1970) indica que la extrapolación directa de los sistemas nubosos en las regiones de vientosalisios puede ser útil como técnica de predicción. La intensidad de los sistemas que se desplazan a zonas en que la

V.40 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

temperatura de la superfide marina es más fría (o más cálida) con frecuencia disminuye (aumenta). Los cambios deintensidad de los sistemas nubosos tropicales también pueden estar relacionados con la acción recíproca entre los sis­temas de la troposfera alta y baja. Frank (1969) demostró que a menudo crece rápidamente la convección asociadacon la propagadón orientada hacia el oeste en los sistemas de nubes en el Atlántico Norte, al penetrar éstos en el flujosudoccidental en capas altas, al este de la vaguada en altitud. La intensidad de estos sistemas de nubes tiende a dis­minuir al desplazarse hacia el oeste de la vaguada en altitud.

Nunca se insistirá bastante en la importancia de conocer a fondo la climatología tropical. El predictordebe preparar o utilizar resúmenes climatológicos que proporcionen informadón, en términos probabilísticos, sobrediversas categorías de fenómenos meteorológicos que se producirán en distintos períodos futuros, basados en el valorde la categoría inicial de los fenómenos selecdonados. Entre los ejemplos típicos figuran la estructuración de losresúmenes climatológicos relativos al límite superior, la visibilidad, las precipitaciones (presencia y magnitud), lanubosidad, y cualquier elemento o fenómeno meteorológico que pueda clasificarse en categorías distintas.

Ya se ha indicado que los cambios de presión y temperatura diurnos son normalmente mucho másimportantes que las variaciones de un día a otro en la mayoría de las estaciones tropicales. Por consiguiente, la deter­minación de los valores medios de estos parámetros en diversas horas del día, o sobre una base mensual o estacional,es útil a efectos de predicción. Tales tablas se pueden preparar inicialmente para un mes, utilizando para cada horalas desviadones de los valores de la presión o la temperatura mensuales medias. Estos datos pueden combinarse y/oclasificarse después en muestras homogéneas sobre una base estacional, por ejemplo.

También puede tabularse o representarse visualmente, por medio de un tablero cuadriculado, con finesde predicción, la variación diurna de otros parámetros meteorológicos. Estas tabulaciones deben comprender paracada hora el porcentaje de frecuencia de la aparición de parámetros como límite superior, visibilidad, precipitaciones,tormentas, niebla, velocidad y dirección del viento, y demás variables de interés e importancia local. El conocimien­to de este aspecto de la climatología contribuye a mantener el parámetro pronosticado en límites razonables, y sirvede orientación sobre la probabilidad de evolución de los diversos parámetros. Además, esta clase de informadónclimatológica es útil para determinar un intervalo de variación lógico para cada parámetro, a fin de compararlo conobservadones reales para verificar si hay errores.

Deben estimularse los estudios de predicdón local, pues si se proyectan y preparan cuidadosamente,pueden ser de gran utilidad para el predictor tropical. De esta forma, los meteorólogos aprenderán a utilizar todas lasfuentes de datos existentes en la elaboración de las relaciones empíricas que mejor satisfagan sus necesidades depredicción.

Los cálculos de la estabilidad atmosférica pueden efectuarse aplicando algunos aerogramas. El predictordebe examinar varios írIdices de estabilidad (lE) y vincularlos empíricamente a las características meteorológicas tro­picales importantes que puedan ser útiles en la predicdón. Los lE utilizados corrientemente, aunque no siempreprácticos en las regiones tropicales, comprenden: el lE de Showalter, el írIdice de ascendencia, el índice de la totali­dad de los totales (que comprende los írIdices de los totales verticales y horizontales), el lE de Fawbush-Miller y elírIdice del valor K. Atkinson (1971) hace una descripción de estos írIdices. Vasic (1977) y Giraud (1977) dan másdetalles sobre la utilización de la climatología como instrumento de predicción en las regiones tropicales.

Un enfoque algo más amplio es el adoptado por Chelam (1977), quien examina las técnicas de predic­ción utilizadas en África occidental, y por Obasi (1977), quien expone las técnicas de predicción en África oriental.Chelam, al describir las técnicas de predicción cualitativa, se limita a examinar aquellas que no requieren necesaria­mente una densa red de datos en el espacio ni en el tiempo. Por tanto, sus observaciones pueden constituir unavaliosa contribución para los predictores de las regiones tropicales, que con frecuencia carecen del lujo de una reddensa de datos.

En su trabajo, Chelam examina los problemas de predicción asociados al viento, a la temperatura, lahumedad, la visibilidad, las precipitaciones, las perturbaciones tropicales, el polvo y la calima, las líneas de perturba­ción de África occidental (líneas de turbonada), las influencias orográficas, otros sistemas de escala sinóptica en laregión de África occidental, y fenómenos de interés general en las regiones tropicales, como corrientes en chorro deleste, circulaciones de Hadley y lluvias monzónicas.

Obasi (1977) examina las técnicas de predicción aplicadas en la región de África oriental. Expone bre­vemente la índole de los problemas que se plantean en el análisis tropical, y hace seguidamente una descripción dediversos modelos primarios (conducto, puente y deriva) que pueden emplearse para visualizar o conceptualizar losesquemas de flujo tropical. Se han confeccionado cinco modelos denominados secundarios, mediante la modifica­ción de los modelos primarios mencionados. Estos son diamante, conducto desplazado, deriva de la cizalladura, deri­va del gradiente zonal y escalón. Obasi describe con cierto detalle estos modelos de flujo conceptuales. Su examencon respecto a las consideraciones prácticas requeridas en casos de escasez de datos y cuando es necesario compilardatos compuestos (incluidos los datos disponibles para horas no sinópticas) deben revestir particular interés para todoslos meteorólogos/predictores tropicales que han de afrontar problemas similares.

En las siguientes subsecciones se describen los métodos generalmente utilizados para la predicción acorto plazo.

5.7.2.1 MODELOS

El examen de secuencias de mapas meteorológicos que abarcan largos períodos muestra que el tiempono cambia en forma totalmente aleatoria. Si lo hiciera, la predicción sería imposible. Se ha observado que hay unatendencia a que ciertos cambios se sigan entre sí en forma bastante ordenada. A veces se observa toda una serie decambios en momentos muy distanciados, con pequeñas diferencias únicamente entre un momento y el siguiente. Por

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CAPÍTULO S VAl

5.7.35.7.3.1

ejemplo, en la historia de la vida de un ciclón tropical hay una serie de fases. Si bien cada ciclón tiene sus propiaspeculiaridades, en todos se dan ciertas propiedades comunes que pueden combinarse en un modelo típico y que sonde gran ayuda para la predicción. Ya se ha mencionado este concepto de modelo sinóptico.

Antes de introducirse las ideas bidimensionales de las masas de aire y las zonas frontales, los únicos mode­los que existían eran los relativos a los sistemas de presión. Se hicieron intentos para relacionar todas las condicionesmeteorológicas con un pequeño número de sistemas isobáricos típicos (depresiones, altas presiones, vaguadas, dorsales,collados, depresiones secundarias, etc.). Todavía hoy, esta relación de tiempo y presión se perpetúa en prácticas de pre­dicción meteorológica operativa. Sin embargo, la utilización de modelos para la producción sinóptica encierra un peli­gro, y es que esos modelos describen esencialmente algunas de las características más corrientes del tiempo. Huelgadecir que esas descripciones excluyen expresamente las características no comunes, y que cuando surge lo inhabitualfalla el modelo normalizado. Por tanto, ningún modelo único puede utilizarse con éxito en todas las ocasiones, y elbuen meteorólogo es el familiarizado con numerosos modelos y el que los utiliza todos cuando procede.

5.7.2.2 EXTRAPOLACIÓN E INTERPOLACIÓN

Una técnica sumamente útil y muy practicada de predicción es pronosticar el movimiento del tiempoexistente extrapolando en el futuro las tendencias del pasado inmediato. Analizando detenidamente una serie demapas se obtienen las velocidades y aceleraciones de características fundamentales, como centros de presión, frentesy líneas de vaguada. El movimiento de esas características puede extenderse luego al futuro, partiendo de la hipóte­sis de que seguirán produciéndose cambios en forma similar. Por supuesto que, en general, esto no será absolutamenteasí, pero para las predicciones a corto plazo, de hasta 12 horas, es un excelente método de predicción.

5.7.2.3 ANÁLOGOS

Una manera de predecir la evolución que probablemente se produzca en determinada situación es buscarsituadones similares (o análogos) en el pasado, y ver lo que sucedió entonces. La enorme variedad de situaciones sinóp­ticas no permite comparar exactamente el presente con alguna ocasión anterior, sobre todo porque la comparación debeser realmente tridimensional. Incluso si se trata de hallar únicamente una similitud aproximada, se requieren registrosque abarquen varios decenios. Esto entraña un complejo sistema de clasificación de los mapas, y toda investigaciónsupone una labor colosal. El método únicamente puede utilizarse, en realidad, con ayuda de un ordenador.

5.7.2.4 CLIMATOLOGÍA

La climatología es el estudio de las condiciones meteorológicas medias en determinado período y lasvariaciones reales diarias de esas condiciones con respecto a esa media. Esto comprende dos aspectos generales: elprimero, es estadístico y el segundo, físico. En primer lugar, la climatología está relacionada con el resumen de diver­sos elementos del clima en forma conveniente. Esto abarca el análisis de la frecuencia con que se producen los fenó­menos, ·el cálculo de los valores medios y diversas medidas de dispersión con respecto a la media, y la estimación dela importancia de las desviaciones con relación a esa media. En las predicciones diarias, la utilidad directa de esta clasede información es escasa, pero es esencial que un predictor tenga presente, por ejemplo, la temperatura normal de laépoca del año y los límites extremos que no es probable superar.

Predicción numérica del tiempo en las regiones tropicalesPOSIBILIDAD DE PREDECIR LAS CONDICIONES METEOROLÓGICAS EN LAS REGIONES TROPICALES

La mayoría de las actividades de modelización de PNT han seguido concentradas en las regiones extra­tropicales, debido a la existencia de una teoría razonablemente satisfactoria de la dinámica de la atmósfera en latitu­des medias y la disponibilidad de una mejor cobertura de datos. Por otro lado, los progresos en la comprensión de ladinámica de la circulación tropical han sido más bien lentos. Por diversas razones, la posibilidad de predecir las con­diciones meteorológicas cotidianas en los trópicos a corto y a medio plazo sigue siendo escasa. Esto puede atribuirsea los cuatro principales factores siguientes:

a) cobertura de la observación en los trópicos relativamente deficiente, y dificultades para definir conprecisión los campos iniciales;

b) débil acoplamiento entre masa y movimiento y carencia de un marco dinámico adecuado paradefinir únicamente sistemas de circuladón tropical;

e) predominio de los forzamientos físicos sobre los forzamientos dinámicos;d) comprensión insufidente de las interacciones entre los movimientos a escala de cúmulos y gran

escala, e inadecuada representación de los procesos convectivos en los modelos numéricos tropicales.Estas características contribuyen a la aparición de errores relativamente grandes en análisis y predic-

ciones.Por predecibilidad se entiende normalmente la relación entre el error cuadrático medio (ECM) y la des­

viación típica climatológica, que es el valor de saturación de errores. Si esta relación es mayor que 1,0 es que no hayacierto en la predicción, por lo que se refiere al error ECM. La predecibilidad o período de predicciones útiles sedefine, pues, como el número de días en que el error ECM sigue siendo inferior a la desviación típica climatológica(desviación típica de las fluctuaciones cotidianas).

Se ha determinado razonablemente que es imposible predecir con mucha antelación condiciones mete­orológicas instantáneas. Existen claros indicios de un límite teórico inherente para predecir la atmósfera, que puedellegar a varias semanas. Si bien es así en el caso de sistemas meteorológicos instantáneos, hay indicaciones evidentes(Shukla, 1984; Miyakoda y otros, 1983) de que la predecibilidad de medias temporales (S, 10 ó 30 días) es mayor,

V.42 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

particularmente en los trópicos (Bengtsson, 1985). Según Shukla (1985), el límite de predecibilidad determinista paralos trópicos es sólo de tres a cinco días, en comparación con dos a tres semanas para latitudes medias. Kanamitsu(1985) ha mostrado, utilizando el modelo del CEPMMP, que la predecibilidad en las regiones tropicales es muchomenor (unos dos días) que en las extratropicales (cinco a siete días). La baja predecibilidad en los trópicos se debe aque la desviación típica de las fluctuaciones de un día a otro (valor de saturación de errores) es mucho menor en lasregiones tropicales, y a que las inestabilidades asociadas con el crecimiento de las perturbaciones tropicales son impul­sadas por la convección húmeda, lo cual da lugar a mayores tasas de crecimiento que las que entrañan las inestabili­dades dinámicas de las latitudes medias, impelidas por la cizalladura del viento horizontal o vertical. Shukla hamostrado además que, si bien el error cuadrático medio (ECM) de las predicciones es muy reducido en los trópicos, larelación entre el ECM y la desviación típica es mayor que 0,5 de uno a cinco días, en tanto que tarda entre unos cincoy 12 días en alcanzar ese valor para las latitudes medias. Estas conclusiones se basan en el supuesto de un campo deerror inicial ideal en todo el globo. En realidad, la red de observación en los trópicos es peor que en latitudes medias,y las perspectivas para la predicción determinista de las condiciones meteorológicas día a día en los trópicos parecenpoco prometedoras. Shukla observó, por otro lado, que las perspectivas para predecir medias espaciales y temporalesson buenas. Esto se debe en parte a la menor variabilidad de un día a otro en los trópicos, y en parte a que, debido ala fuerte influencia de condiciones límite, las medias espaciales y temporales son más predecibles en los trópicos queen las latitudes medias.

En el primer estudio realizado sobre la predecibilidad de diferentes escalas, por separado, Smagorinsky(1969) llegó a la conclusión de que las escalas más grandes se predicen mejor que las más pequeñas. A este respecto,Shukla (1985) observó que en el caso de 40-60oN de latitud para 500 hPa, la predecibilidad a escala planetaria(O a 4 ondas en la dirección zonal) era superior a cuatro semanas en comparación con unas dos para escalas sinópti­cas (S a 12 ondas en la dirección zonal). Para 13 a 36 ondas, la predecibilidad era sólo de unos días. La mayorpredecibilidad de las ondas a escala planetaria se debe a los mayores valores de su amplitud y variabilidad.

Los errores medios (sistemáticos) representan una gran parte de los errores totales en los trópicos: de80 a 90 por ciento para la altitud, de 60 a 80 por ciento para la temperatura, de 50 a 70 por ciento para la componentezonal del viento, y de 30 a SO por ciento para la componente meridional, en la gama de predicción de 24 a 168 horas(Kanamitsu, 1985). En comparación, el porcentaje del error medio en relación con el ECM total en las regiones extra­tropicales es de 20 a 30 por ciento para todas las variables. Por consiguiente, es evidente que si pueden suprimirsehasta cierto punto esos grandísimos errores sistemáticos, las predicciones en los trópicos mejorarán espectacularmen­te. La modelización tropical representa una considerable ventaja y encierra promesas para mejorar la predicción siem­pre y cuando se comprendan y representen mejor los procesos físicos en los modelos tropicales.

. El campo de movimiento se degrada rápidamente porque las técnicas de parametrización actuales soninadecuadas, lo que produce a su vez campos de calentamiento menos realistas. Kanamitsu (1985) demostró una fuer­te sensibilidad a los errores sistemáticos del modelo del CEPMMP para prescribir perfiles y distribuciones de calenta­miento diabático en los trópicos. Estudios realizados con datos del FGGE con respecto a la predicción numérica deltiempo del comienzo de un monzón en 1979 (Krishnamurti, 1985) han demostrado igualmente una fuerte sensibili­dad del comienzo de los monzones a los diversos procedimientos de parametrización de cúmulos. Por tanto, la para­metrización de cúmulos constituye un problema en la modelización tropical y requiere un esfuerzo concertado. Lasolución de este problema podrá mejorar en gran medida la predecibilidad en las regiones tropicales.

A pesar de las deficiencias inherentes de PNT en los trópicos, según se ha descrito, en los últimos añosse han realizado grandes progresos en el desarrollo de modelos de predicción numérica del tiempo para latitudes bajas.El grado de perfeccionamiento de los modelos regionales y mundiales ha evolucionado considerablemente. Debido ala necesidad de predecir fenómenos meteorológicos de gran intensidad se han desarrollado modelos de alta resolucióncon un tratamiento exhaustivo de procesos físicos. Esto ha sido posible por disponerse de observaciones mucho mejo­res en el mundo entero y de ordenadores mucho más rápidos. Y ha influido decisivamente en la técnica de modelosde predicción numérica del tiempo. En los últimos años han mejorado sustancialmente las técnicas de parametriza­ción físicas. Se han concebido métodos de inicialización según los cuales los movimientos divergentes conservanimportante información sobre las circulaciones verticales de tipo Hadley y Walker. Se han ideado procedimientos deinicialización físicos para incluir los índices de precipitación iniciales derivados de una combinación de radiancia desatélite y datos de pluviómetros para mejorar el campo de humedad inicial.

Estudios más recientes de la versión semiimplícita y semilagrangiana de los modelos regionales han con­ducido a tratar con precisión la advección no lineal y a utilizar pasos de larga duración. No sólo han evolucionadolos modelos regionales, pues los mundiales tienen también resoluciones horizontales cada vez más finas.

Los modelos mundiales tienen la ventaja de que no plantean problemas de condiciones en los límiteslaterales. El rendimiento de los modelos mundiales de alta resolución ha alcanzado tal nivel que pueden inclusoutilizarse como modelos de mesoescala de tipo casi estático. Los modelos mundiales mesoescalares han resultadotambién utilísimos para tratar todo el ciclo de vida de los ciclones tropicales. En los últimos años han surgido variosmodelos regionales mesoescalares para la predicción de fuertes precipitaciones. Krishnamurti y otros (1990) resumenbrevemente algunos de esos modelos.

5.7.3.2 SISTEMAS y MODELOS DE PREDICCIÓN NUMÉRICA DEL TIEMPO OPERATIVA

Los sistemas de predicción meteorológica operativa actuales se aplican con un procedimiento de asimi­lación de datos tetradimensional. En este procedimiento se utiliza constantemente un modelo de predicción, y lasvariables del modelo se corrigen o actualizan de vez en cuando para insertar las últimas observaciones con lo que loscampos del modelo se orientan a las observaciones. Éstas pueden insertarse continuamente en el momento de la

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CAPÍTULO S V.43

observadón O en torno al mismo, o agruparse e insertarse intermitentemente a intervalos fijos de seis horas, por ejem­plo. El primer procedimiento se conoce como asimilación de datos continua, y el segundo como asimilación de datosintermitente. La asimilación de datos intermitente se emplea en la mayoría de los sistemas operativos de PNT¡ porejemplo, en la Oficina del Centro de Investigación Meteorológica de Australia, en el Centro Europeo de PredicciónMeteorológica a Medio Plazo (CEPMMn en el Reino Unido, y en el Centro Meteorológico Nacional (CMN) deWashington. El Servicio Meteorológico del Reino Unido utiliza el procedimiento de asimilación de datos continua(Lorenc y otros, 1991). Una extensión natural de las técnicas es la asimilación variacional tetradimensional. En esteprocedimiento se realiza una integración reiterada con estados iniciales modificados para hallar la trayectoria delmodelo (predicción) que corresponde mejor a las observaciones y otros condicionamientos. Las técnicas para modi­ficar el estado inicial abarcan el uso del adjunto del modelo de predicción, seguido de sofisticados (y onerosos)procedimientos de minimización. En la Sección 3.4 se dan más detalles sobre el procedimiento adoptado para laasimilación de datos.

Según los casos, en la predicción numérica del tiempo se utilizan varios tipos de modelos¡ cabe citar lasescalas de movimientos atmosféricos que deben resolverse con el modelo y los períodos para los que se requieren pre­dicciones. En el Cuadro 5.1 se enumeran las escalas de los sistemas de movimientos atmosféricos y los modelos depredicción pertinentes utilizados en la OMM (1987a).

Los modelos barotrópicos y de ecuaciones primitivas de un solo nivel representan un utilísimo punto departida para la predicción numérica del tiempo en las regiones tropicales. Yap (1987) da más detalles sobre estosmodelos.

Cuadro 5.1Sistemas tropicales y modelos de predicción correspondientes

Escala del sistema

Escala planetaria(S 000 km)

Gran escala(1 000-5 000 km)

Escala media(100-1000 km)

Pequeña escala(menos de

100 km)

Sistema Modelo Penado de predicdón

Monzón Mundial Largo plazoCélula de Hadley Medio plazoCélula de WalkerZCIT

Depresión monzónica Mundial Medio plazoOnda del este Malla fina Corto plazo

área limitada

Ciclón tropical Malla fina Corto plazoLíneas de turbonada área limitada Muy corto plazoAglomeración de nubes (área móvil)

Tormeta Capa límite Muy corto plazoBrisa del mar y modelos Predicción inme-

mesoescalares diata

En la actualidad, la predicción numérica del tiempo en los trópicos se basa fundamentalmente en mode­los de ecuaciones primitivas de varios niveles, que pueden dividirse en dos grupos principales: modelos mundialesdonde los trópicos constituyen la parte del dominio de cálculo, y modelos de PNT de área limitada, concebidosparticularmente para el cinturón tropical o para alguna región de los trópicos. En el último caso, los valores límitedependientes del tiempo se proporcionan mediante predicciones mundiales. Las ecuaciones principales, los métodosnuméricos y las parametrizaciones de procesos físicos en los modelos orientados a la predicción meteorológica en lasregiones tropicales no difieren fundamentalmente de los utilizados a escala mundial o regional en las regiones extra­tropicales. Krishnamurti y otros (1990) hacen una descripción de una versión semiimplícita y semilagrangiana demodelo de predicción tropical de alta resolución, que muestra un buen acierto en las predicciones de circulación. Enun trabajo anterior, Krishnamurti y otros (1988) informaron de la predicción de tormentas tropicales con un modeloespectral mundial de resolución Tl70. Esta clase de modelo permitió estudiar todo el ciclo de vida del tifón Hope, quellegó a tierra firme cerca de Hong Kong en agosto de 1979. En la sección 3.5 figuran más detalles sobre las tendenciasrecientes en el desarrollo de la PNT.

5.7.3.3 PREDICCIONES PROLONGADAS

Las predicciones a medio y a largo plazo, conocidas también como predicciones prolongadas, no puedenser tan detalladas como las predicciones a corto plazo. En tanto que la finalidad de las predicciones a corto y a medioplazo es proporcionar información sobre las condiciones meteorológicas día a día, las predicciones a largo plazo seestructuran en tendencias o desviaciones de parámetros meteorológicos seleccionados, como la temperatura o laprecipitación superior e inferior a la normal en una región dada y en un período de tiempo determinado.

Hasta hace poco, los métodos empleados en las predicciones prolongadas se basaban en las estadísticas ylos análogos. Sin embargo, últimamente se ha probado la utilidad de modelos de predicción numérica del tiempo en

V.44 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

las predicciones prolongadas y las simulaciones climáticas. Ha mejorado notablemente nuestra capacidad para prede­cir los movimientos, al menos en gran escala, debido sobre todo a un considerable aumento de las observaciones mete­orológicas, a un sustancial incremento de la potencia de ordenador y al desarrollo de modelos resultantes.

En el método de los análogos se preparan mapas en que se indican la topografía de la temperatura y pre­sión, con medias mensuales, junto a otros de anomalías, o diferencias con relación a las normales, para prediccionesprolongadas. Esos mapas, y la secuencia de las condiciones meteorológicas sinópticas durante el mes forman la des­cripción básica de las condiciones meteorológicas de meses anteriores. Se procede luego a una búsqueda de mesessimilares en años precedentes, que tengan bastante semejanza con el mes inmediatamente anterior, a fin de que losresultados den alguna indicación del carácter probable del mes siguiente.

En los métodos estadísticos, la relación predictando-predictor forma la base de las predicciones a largoplazo. Se prueba la correlación con el predictando de un gran número de predictores, y se seleccionan algunas varia­bles que guarden gran relación para establecer la ecuación de regresión.

El método de predicción numérica del tiempo para las predicciones prolongadas consiste simplementeen integrar las ecuaciones diferenciales de un modelo de Circulación general (MCG) en el tiempo, utilizando un peque­ño paso de tiempo, y en proyectar las soluciones a 10 días, un mes o una estación, o incluso más. El paso de tiempo,como en el caso de los modelos de PNT habituales, es tan sólo de 5 a 30 minutos, según la técnica de diferencia detiempo utilizada. El pequeño paso de tiempo se aplica para determinar los términos físicos, y en particular los térmi­nos de advección en ecuaciones hidrodinámicas y termodinámicas con la mayor precisión posible, y evitar así el usode cualquier modelo estadístico, mecanístico o muy sofisticado en la estructura básica. Las relaciones empíricas oconstantes están limitadas al mínimo. Las predicciones a medio plazo, que abarcan unos diez días, y las prediccionesa largo plazo, que abarcan la gama superior a dos semanas, no difieren mucho en la mayoría de las formulacionesbásicas. Sin embargo, el grado de importancia de cada término en la ecuación varía, sobre todo en las esferas de ciclohidrológico, en algunos de los procesos a escala subreticular y en las condiciones de los límites inferiores. En esteúltimo aspecto se requiere a veces un modelo aire-mar, lo que aumenta considerablemente la complejidad.

Otra notable diferencia entre las predicciones a medio y a largo plazo es que la estocasticidad predomi­na cada vez más al ampliarse la gama de tiempo. Cualquier pequeña incertidumbre en el momento inicial aumentadebido a las características dinámicas inherentes, yen un mes la incertidumbre adquiere grandes proporciones. A esterespecto, conviene modificar previamente las ecuaciones básicas, pasando al denominado modelo estocástico-diná­mico. Así y todo, no existe ningún método eficiente de cálculos en los modelos de tipo estocástico-dinámico, y siguenutilizándose las ecuaciones originales del MCG (Miyakoda y Sirutis, 1985).

Los modelos utilizados en la predicción a medio y a largo plazo se basan normalmente en una serie deecuaciones primitivas en el sistema de coordenadas sigma. Los modelos han de abarcar el mundo entero. La mayo­ría de ellos tienen una formulación espectral debido a ciertas ventajas que ofrece este tipo de formulación, aunquetambién se utilizan modelos de punto reticular. Las ecuaciones principales son las habituales de cantidad de movi­miento, termodinámica y conservación representadas en una geometría esférica. Los procesos físicos importantes enlas escalas a medio plazo comprenden ciclos hidrológicos, procesos de interacción radiación-nubes, convección húme­da, procesos de capa límite planetaria y flujos de energía en superficie. Bengtsson (1985) hace una descripción de losaspectos dinámicos y físicos de un modelo de predicción meteorológica a medio plazo. Observó que las prediccionesa medio plazo son sensibles a las condiciones iniciales de humedad del suelo y temperatura de la superficie del mar,particularmente en las regiones tropicales. Todavía no se ha evaluado el efecto de la capa de nieve a medio plazo, peropueden tener importancia local o regional. El CEPMMP ha introducido valores para la nieve y la humedad del suelo(estimadas mediante observaciones sinópticas) en los modelos de predicción operativa, y ha observado una ligeramejora de las predicciones (Bengtsson, 1985)

En cuanto a las predicciones tropicales, las evaluaciones subjetivas y objetivas indican que hay seriasdeficiencias en la parametrización de la convección, y que es necesario hacer un considerable esfuerzo para compren­derlas y corregirlas. Los experimentos comunicados por Bengtsson y Simmons (1983) ha mostrado una gran sensibi­lidad a la parametrización de la convección húmeda. Se ha demostrado que con la incorporación de forzamientofísico en la inicialización mejoran-las predicciones en las regiones tropicales.

En las predicciones a largo plazo deben considerarse dos importantes factores: la dinámica interna de laatmósfera y los forzamientos en los límites externos. Cada vez es más evidente que la dinámica interna es, en efecto,esencial para la simulación de la variabilidad a escala mensual. Las predicciones estacionales, cuando son posibles,sólo pueden realizarse teniendo en cuenta el efecto de los forzamientos externos asociados con las anomalías de latemperatura de la superficie del mar, la humedad del suelo y la capa de nieve y hielo (Shukkla, 1984). El mejor ejem­plo fue el del fenómeno El Niño/Oscilación Austral 1982-1983, que ejerció una indiscutible influencia en lascondiciones meteorológicas generales en el mundo entero, lo que prueba la importancia de la dinámica tropical y lainteracción aire-mar.

5.7.3.4 INTERPRETACIÓN ESTADÍSTICA DE PRODUCTOS DE PNT PARA LA PREDICCIÓN DE ELEMENTOS

METEOROLÓGICOS

En la actualidad, el comportamiento de sistemas atmosféricos a escala sinóptica se predice en formaprecisa con uno a tres días de antelación, mediante modelos de predicción numérica del tiempo operativa. Sin em­bargo, algunos elementos meteorológicos no se predicen como variables físicas de estos modelos. Por tanto, lainterpretación de las predicciones numéricas, es decir, la previsión meteorológica a partir de la presión, la altitud, latemperatura y los campos de viento previstos por el modelo numérico, plantea un importante problema para lospredictores meteorológicos locales.

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CAPíTULO 5 VAS

Con el fin de utilizar los productos numéricos que ofrecen un modelo de predicción, se han desarrolla­do varios métodos estadísticos para calcular las predicciones de ciertos elementos meteorológicos. En el Capítulo 3 seanalizan los detalles de los métodos de interpretación estadística.

5.8 Predicción de ciclones tropicales*

Esta sección trata de las técnicas de predicción sínóptica (incluso por satélite), estadística y numérica delos ciclones, y se examinan diversos métodos de predicción (por ejemplo, la verificación de las predicciones de ciclo­nes tropicales). Se hace un análisis de las diversas técnicas de predicción concebidas para pronosticar la intensidad yel movimiento de los ciclones tropicales.

5.8.1 Formación de ciclones tropicalesEl origen de los ciclones tropicales son perturbaciones convectivas iniciales conocidas como aglomera­

ciones de nubes o complejos convectivos mesoescalares. Al pasar de un estado disperso a tormentas intensas total­mente desarrolladas atraviesan varias fases características. La primera se denomina a veces perturbación tropical, quese define como una región de convección organizada con un diámetro de 200-600 km Ytiene un carácter migratoriono frontal (Elsberry, 1985). Las tres fases siguientes corresponden a depresiones tropicales, tormentas tropicales ytifones/huracanes, conforme se define en la sección 5.5.2.1. Para describir las diversas fases de desarrollo de un ciclóntropical, Frank (1985) sugiere los siguientes términos:

a) génesis: transición de una perturbación a depresión, formación inicial de una circulación rotatoriacon una escala de varios centenares de km;

b) desarrollo: transición de depresión tropical a tormenta tropical; ye) intensificación: evolución de tormenta tropical a huracán (ciclón totalmente desarrollado).En la predicción de la génesis y el desarrollo de los ciclones tropicales intervienen varias consideracio­

nes. La primera es la climatología de la formación del ciclón en una región dada. La climatología actúa más biencomo condicionamiento; por ejemplo, para conocer si se han producido o no anteriormente ciclones tropicalesen determinada región. Sin embargo, la climatología no proporciona directrices generales sobre la génesis real ni elfuturo desarrollo/intensificación de la perturbación. La génesis, el desarrollo y la intensificación están fundamental­mente relacionados con las influencias ambientales sinópticas. Hay características de nubes distintivas asociadas conla formación de ciclones que se observan en la imágenes transmitidas por satélite.

Las características climatológicas, sinópticas y derivadas de las imágenes de nubes obtenidas por satéliteasociadas con la formación de ciclones constituyen la base de métodos sinópticos de predicción de ciclones tropica­les. Estas características se describen en las subsecciones siguientes.

b)e)d)e)

f)

GÉNESIS

CARACTERÍSTICAS CLIMATOLÓGICAS

Los ciclones tropicales se forman sobre zonas limitadas de las cuencas oceánicas, y son altamente esta­cionales. Esto significa, claro es, que hay condiciones ambientales específicas para la génesis de los ciclones tropica­les, su desarrollo e intensificación. La frecuencia climatológica de la génesis está relacionada con seis factores, a saber:

a) una cálida y espesa capa mixta oceánica (con una temperatura de la superficie del mar de 26,SoCcomo mínimo);humedad a nivel medio superior a la media;inestabilidad condicional a través de una capa espesa de la atmósfera;vorticidad a bajo nivel superior a la media;débil cizalladura vertical del viento horizontal;alejamiento al menos unos grados con relación al ecuador (es decir, un valor importante de vortici­dad planetaria).

McBride (1981a, b) y McBride y Zehr (1981) observaron que si bien se cumplen comúnmente las condi­ciones termodinámicas necesarias para la génesis de un ciclón tropical, en general la formación no se produce hastaque una perturbación convectiva preexistente penetra en una región de gran escala con una vorticidad ciclónica supe­rior a la media en capas bajas y una vorticidad antíciclónica en capas altas. La génesis se produce normalmente a lolargo de la línea de cizalladura del viento vertical cero entre regiones con cizalladuras más fuertes y de signo opuestoen ambos lados. McBride observó que este esquema de circulación se describía debidamente mediante un parámetroderivado sustrayendo la vorticidad relativa a 200 hPa (promediada a partir de un radio de 0_60 de latitud) de la vorti­cidad media a 850 hPa. Lee (1986) observó que las aglomeraciones de nubes previas al ciclón tenían circulacionesciclónicas a nivel medio e inferior más fuertes a partir de un radio de 2_8° de latitud y flujos centrípetos de cantidadde movimiento más importantes en los niveles medios, en comparación con las aglomeraciones que no se desarrollan.

Gray (1979) definió un parámetro de génesis como producto de términos que contienen funciones delos seis parámetros anteriores, que viene dado por:

p = m;r+5) . (1/(sz+3)) . (aBe/ap+5) . (B) . ((RH-40)/30)

en donde f es el parámetro de Coriolis, Sr la vorticidad relativa, Sz la cizalladura vertical del viento entre 850 y200 hPa, aBe/ap el régimen de descenso de la temperatura potencial equivalente entre 950 y 500 hPa, y E el paráme­tro de energía oceánica.

5.8.1.15.8.1.1.1

• El contenido de esta sección se ha extraído de la publicación A Global View of Tropical Cyclones, que contiene el informe del Cursillointernacional sobre ciclones tropicales celebrado en Bangkok (Tailandia), del 25 de noviembre al 3 de diciembre de 1985.

V.46 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

El parámetro de génesis es el producto de tres factores térmicos y tres factores dinámicos. Los seis pará­metros considerados anteriormente no son, sin embargo, independientes. En los trópicos, las regiones de elevadastemperaturas de la superficie del mar están invariablemente correlacionadas con la inestabilidad condicional a causade débiles gradientes de temperatura horizontal en las capas medias. Las altas humedades a esos niveles suelen pro­ducirse también en regiones con aguas cálidas. Prácticamente todas las zonas de fuerte convección están asociadas aun movimiento ascendente medio y son húmedas en altitud. La vorticidad relativa y el parámetro de Coriolispueden combinarse para obtener la vorticidad absoluta. Por tanto, los parámetros climatológicos en gran escalaasociados con la formación de ciclones tropicales pueden resumirse así:

a) temperaturas cálidas de la superficie del mar unidas a una espesa capa oceánica mixta¡b) importantes valores de vorticidad absoluta en la troposfera baja;e) débil cizalladura vertical del viento directamente sobre la perturbación previa a la tempestad¡d) movimiento ascendente medio y elevada humedad en capas medias.Gray ( 1975) partió de la hipótesis de que los ciclones se forman sólo durante períodos en que esas con­

diciones sufren variaciones con valores superiores a su media climatológica regional. Calculó algunos valores críticosdel parámetro de génesis para que una depresión tropical se convierta en tempestad tropical en los océanos Pacífico yAtlántico. Los valores medios de P para las dos cuencas oceánicas son 73 U Y 48 U, respectivamente, en dondeU = 10-8 Cal K s-l cm-3. Mandal y otros (1987) han calculado parámetros de génesis similares en el caso de un ciclónque se desarrolla y uno que no se desarrolla en el norte del océano Índico. Hallaron un valor medio de 83,S U comovalor crítico del parámetro de génesis para el desarrollo de un ciclón tropical en esta zona. Sus resultados indican queel valor crítico de P es mayor al norte del océano Índico que en los océanos Pacífico y Atlántico.

Se necesitan temperaturas de la superficie del mar superiores a 26,S· C y una capa de humedad espesa anivel inferior porque las fases de génesis y desarrollo son sensibles a la evaporación en superficie, lo cual está directa­mente relacionado con la temperatura de la superficie del mar. Las temperaturas de la superficie del mar más altasfavorecen también la inestabilidad latente y una convección profunda. Para que la tormenta no enfríe las aguas desuperficie mediante mezcla vertical tienen que haber una espesa capa oceánica mixta. Sin embargo, salvo durante losperíodos iniciales y finales de las estaciones de ciclones tropicales, y cerca de los límites hacia el polo de regionesprobables a su desarrollo, estos dos criterios sinópticos se encuentran casi siempre presentes en el caso de una pertur­bación preexistente. La formación del núcleo cálido necesario para una disminución de una presión concentrada, yla ciclogénesis depende más de criterios dinámicos que de criterios termodinámicos.

5.8.1.1.2 CARACTERÍSTICAS SINÓPTICAS

5.8.1.1.2.1 VORTICIDAD CICLÓNICA EN CAPAS BAJAS

Una importante característica a escala sinóptica requerida para la génesis de ciclones tropicales es unaperturbación preexistente con vorticidad ciclónica que contenga abundante convección profunda. Riehl (1954) seña­ló que para que se desarrolle el ciclón tiene que haber una perturbación preexistente. Tal vorticidad ciclónica condi­ciona la convergencia de humedad requerida para un calentamiento neto de la troposfera.

McBride y Gray (1980) y Lee (1986) han mostrado que las perturbaciones preciclónicas tienen velocida­des ascendentes medias de 100 hPa/día o más, promediadas en una zona cuadrada de cuatro grados de lado. El tipode perturbación preexistente constituye una de las principales diferencias regionales en el desarrollo inicial de unciclón tropical. Los esquemas meteorológicos sinópticos que conducen a la formación de la perturbación preexisten­te también varían de una región a otra. Una vez formado el ciclón, empero, fundamentalmente hay poca diferenciaen las condiciones de intensificación (Gray, 1968). La mayoría de los ciclones se forman en la zona de cizalladuraentre monzones¡ normalmente cruzan los vientos del oeste ecuatoriales y los vientos alisios del este (Sadler 1967a).Con el mayor flujo a ambos lados de esta vaguada monzónica aumenta la vorticidad relativa en capas bajas y las con­diciones son más favorables para la génesis. Los vientos del oeste de la parte ecuatorial pueden adquirir fuerza debi­do a masas frías procedentes del hemisferio de invierno, que incrementan la presión en el ecuador y conducen a gra­dientes de presión y un flujo del oeste más fuertes a lo largo del ecuador. He y Yang (1981) mostraron ejemplos deinteracciones entre ondas largas en el hemisferio sur y vientos del este ecuatoriales al oeste del Paáfico Norte duran­te el verano del hemisferio norte.

El flujo del este en la parte situada hacia el polo de la vaguada monzónica puede reforzarse como resul­tado de la intensificación de la dorsal subtropical. Los fuertes y profundos alisios en la parte situada hacia el ecuadorde la dorsal subtropical indica la posibilidad de que se produzca un ciclón al oeste del Pacífico norte y sur.

Gray (1968) estimó que aproximadamente el 80 por ciento de todos los ciclones tropicales tienen suorigen en la ZClT o junto a su límite hacia el polo o en una vaguada monzónica. La mayoría de los restantes seforman a partir de perturbaciones encerradas en un flujo de alisios del este, muchas de ellas asociadas a la vaguada enla troposfera superior tropical (VTST) (Sadler, 1976, 1978). Sadler mostró que los intensos vórtices ciclónicos que semueven hacia el oeste en la VTST dan lugar a la iniciación e intensificación de tifones al oeste del Pacífico Norte.Shimuzu (1982) informó de la formación del tifón Ellis en junio de 1979, en asociación con un vórtice ciclónico enla troposfera alta que se desplazaba hacia el oeste en la VTST al oeste del Pacífico Norte. Una pequeña fracción(3-5 por ciento) se forman en regiones subtropicales cerca de zonas frontales estacionarias o al este de vaguadas encapas altas. Estos denominados sistemas baroclímicos plantean un problema de predicción especial al oeste de losocéanos Atlántico Norte y del Pacífico Norte, donde los frentes se encuentran con aguas calientes en posicionessituadas hacia el polo relativamente altas en comparación con el hemisferio sur. Las irrupciones en capas bajasprocedentes del hemisferio opuesto pueden desempeñar muchas veces una importante función en la ciclogénesistropical.

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CAPÍTULO 5 V.47

5.8.1.1.2.2 CIZALLADURA VERTICAL DEL VIENTO

Para proteger el núcleo cálido de los efectos de ventilación (desecadón o enfriamiento) se necesita una débilcizalladura vertical del viento. La fuerte cizalladura vertical entre los flujos horizontales de capa baja y alta quizás sea elúnico factor de inhibidón más importante en el desarrollo del núcleo cálido. Los experimentos numéricos realizados enaños redentes (Kurihara y Tuleya, 1981, 1982; Tuleya y Kurihara, 1981, 1982, 1984) han estableddo que la vortiddad encapas bajas y el acoplamiento vertical entre la troposfera baja y la troposfera alta son factores importantes en la forma­ción de los ciclones. El acoplamiento vertical resulta favorecido por una débil cizalladura vertical del viento o por unrégimen en el que los vientos del este aumentan al ascender. La génesis se impide cuando los vientos del este se inten­sifican con la altitud, lo cual coincide con las observaciones. Los ciclones tropicales raramente se forman en regiones enque hay cizalladura de los vientos del este al ascender. Esa cizalladura se produce en regímenes de vientos alisios haciael ecuador de las vaguadas tropicales en la troposfera superior, y al noroeste de Australia durante el período del flujo delmonzón del noroeste. También se cree que la cizalladura de los vientos del este asodada con el paso de vaguadas enlatitudes medias que se extienden hasta los trópicos impide la formación de ciclones.

5.8.1.1.2.3 DIVERGENCIA EN CAPAS ALTAS

Una amplia zona de vorticidad anticiclónica en capas altas permite que la perturbación establezca unmecanismo centrífugo adecuado para la divergencia de masa (Erickson, 1977). Un factor esencial en el desarrollo delos ciclones tropicales, y tal vez en la génesis, es el establedmiento de uno o más chorros centrífugos en la troposferasuperior (Sadler, 1978). Esos chorros se encuentran normalmente en los cuadrantes del nordeste y el suroeste de losciclones del hemisferio norte, y a la inversa en el hemisferio sur. En el hemisferio norte, el chorro en el cuadrante delnoroeste representa una fusión del flujo centrífugo anticiclónico con la corriente en chorro subtropical, la vaguadatropical en la troposfera alta, o una vaguada que penetra desde los vientos del este en latitudes medias. Una depre­sión fría adyacente en capas altas puede proporcionar también el mecanismo necesario para aumentar el flujo centrí­fugo. El chorro de cuadrante sudoccidental representa una interacción entre el ciclón y el chorro del este tropical,pero está reladonado frecuentemente con la presencia de un fuerte anticiclón en altitud en el hemisferio de invierno.

5.8.1.1.2.4 CARACTERÍSTICAS DE LAS IMÁGENES OBTENIDAS POR SATÉLITE

En las técnicas más utilizadas, y con mucho, para la verificación de la génesis y el desarrollo de dclonestropicales se emplean imágenes obtenidas por satélite. Se trata de la única fuente de datos disponible en muchasregiones, y de la menos onerosa en la mayoría de ellas. Muchísimos centros recurren a una variación de la técnica dereconocimiento de esquemas desarrollada por Dvorak (1975, 1984). Los indicios habituales de la génesis de los ciclo­nes según se ven en las imágenes de las nubes son:

a) la curvatura de la banda de nubes que constituye el primer indido;b) la presencia de convección profunda en bandas curvadas, un centro de circulación (marcado por

bandas de nubes curvadas circundantes) y la persistencia de estas dos características durante 12 ho­ras por lo menos. Sin embargo, existe una considerable variabilidad entre las distribudones denubes asociadas con distintas perturbaciones previas a los ciclones. Generalmente se utilizan mapasen que se muestran situaciones típicas;

e) en el Atlántico y en el este del Pacífico, muchas veces pueden detectarse indidos de ciclogénesis unoo dos días antes de la fase inidal de formadón. El primer indido en esos casos es que la aglomeradónde nubes se alarga con un estiramiento de su límite norte y una intensificación de la convecdón;

el) a medida que se intensifica la perturbación, la principal banda convectiva adquiere mayor fuerza yse curva cada vez más en torno al centro de la circulación.

Con la llegada de los satélites geoestacionarios, los países provistos de los sistemas adecuados de recep­ción y proceso de datos pueden calcular vectores del movimiento de las nubes, o los vientos, sobre todo a nivel decirros y de la base de las nubes de cúmulos. Varios investigadores han utilizado estos datos (Erickson, 1974; Rodgers,y otros, 1977) para calcular la divergencia, la vorticidad, la cizalladura vertical del viento horizontal, y otras propie­dades de la atmósfera. Esta información puede aplicarse, utilizando técnicas sinópticas, al estudio y la predicción deldesarrollo de los ciclones tropicales. Erickson (1977) y Arnold (1977), por ejemplo, han analizado diferencias obser­vadas entre perturbaciones tropicales que se desarrollan y no se desarrollan, primordialmente del tipo de la ZClT aloeste del Pacífico Norte. Los resultados de esos estudios, basados únicamente en datos transmitidos por satélite, pue­den ser útiles para los especialistas en meteorología tropical.

5.8.1.2 VARIACIONES DE INTENSIDAD

Las variaciones de intensidad se producen principalmente en la parte central de un ciclón. En relacióncon otras regiones, el núcleo tiene valores muy altos de los números de Rossby y de Froude, así como de los paráme­tros de estabilidad inercial, y se circunscribe a una zona relativamente pequeña con débil impulso angular (véase lasección 5.5.2.1.1.5). Las variaciones de intensidad en los ciclones tropicales se producen por una interacción entre lasescalas convectiva y ciclónica, influida por interacciones termodinámicas y dinámicas con la superficie subyacente yel entorno circundante. Las influencias ambientales pueden favorecer o frenar la intensificación. A continuación seanalizan las funciones de estas interacciones.

5.8.1.2.1 FUNCIÓN DE LA CONVECCIÓN HÚMEDA

La liberación de calor latente en la convección húmeda fue reconocida como un importante factor en laintensificación de los ciclones tropicales por Riehl (1954). La primera especificación cuantitativa de una interacción entre

VA8 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

las escalas convectiva y ciclóníca entró en el concepto de inestabilidad condicional de segundo orden (CISK), introduci­do por Carney y Eliassen (1964) y Ooyama (1964). En esa teoría se describió un proceso de interacción de escala linealen el que la convergencia friccional de la humedad por la circulación en gran escala aumentaba la convección decúmulos, lo que a su vez intensificaba el sistema en gran escala, y así sucesivamente.

Ahora se sabe que esas interacciones lineales de pequeña amplitud son demasiado simplistas para explicarel desarrollo de ciclones tropicales, y el ténníno CISK se interpreta en el sentido más amplio del desarrollo de una per­turbación en gran escala imputable a una interacción inestable con la convección mesoescalar inherente.

La convección influye considerablemente en los cambios de intensidad de los ciclones tropicales, a causade la elevada estabilidad inercial y del flujo rotacional del número de Froude.

En general, en los trópicos la vorticidad absoluta es reducida, debido a los pequeños valores del parámetrode Coriolis. Por eso, el radio de deformación de Rossby (véase la Sección 5.5.2.1.1.5), que es la relación entre la veloci­dad de la onda de gravedad y la frecuencia inercial (o estabilidad), es muy grande (con frecuencia miles de kilómetros)para circulaciones en gran escala vertical. Este valor es un indicio del espacio que han de recorrer las ondas de gravedadpara que los efectos inerciales resulten importantes. Como las aglomeraciones de nubes son mucho menores que esosvalores de LR , no logran convertir la liberación del calor latente en calentamiento, lo que supone una disminución delas presiones en superficie y un aumento de la circulación rotacional. La energía procedente del calentamiento diabáti­co se dispersa radialmente por la ondas gravitatorias en una escala comparable aLR , yen los radios se observa una peque­ña perturbación del flujo rotacional mucho menor que LR .

Ahora bien, en la región del núcleo del ciclón tropical, la vorticidad relativa es inhabitualmente grande; deahí que la estabilidad inercial sea elevada, y el radio de deformación de Rossby, pequeño. Como resultado, las aglome­raciones de nubes transforman con mayor eficiencia el calor latente en calentamiento.

La intensificación de los ciclones parece depender no tanto de la cantidad de convección profunda que seproduce en el sistema ciclóníco en su conjunto como de la cantidad de convección profunda y de la magnitud resultan­te de la circulación en masa centrípeta, ascendente y luego centrífuga que se produce en el núcleo central en un radio deOa 1° ó Oa 2° del sistema (Chen y Gray, 1984).

Los ciclones tropicales que desarrollan un intenso ojo cálido a la vez que la convección húmeda inestable semantiene en las proximidades inmediatas pueden producir nuevas intensificaciones (Holland, 1985). Por ejemplo, Dvorak(1984) muestra que las nubes de convección profunda con cimas frías están asociadas a una intensificación continua.Merrill (1985) comparó elementos de tifones en intensificación (de intensidad similar) en el oeste del Pacífico norte. Comolas temperaturas eran casi las mismas en la troposfera baja, no había notables diferencias en los dos tipos de tifones en cuan­to a la temperatura de la superficie del mar. Ahora bien, las sustanciales diferencias de temperatura en la troposfera altaindican que el tifón que se intensifica es mucho más inestable convectivamente (fuera de la región del ojo no discerníble)que el que no evoluciona. Hay varios procesos para establecer una troposfera alta fría mediante interacciones ambientales.

5.8.1.2.2 . FUNCIÓN DE LA VORTICIDAD

Como ya se ha dicho, la vorticidad superior a la normal en capas bajas es un importante factor paradeterminar si puede tener lugar la ciclogénesis fuera de una aglomeración de nubes. La vorticidad en capas bajas tienedos efectos: a) al aumentar la vorticidad, crece la frecuencia inercial J, y el radio de deformación de Rossby LR dismi­nuye, con lo que se reduce la escala de reacción y aumenta la eficiencia de conversión de liberación de calor latenteen calentamiento. Este, a su vez, disminuye la presión en la superficie y aumenta la circulación rotacional; b) al ace­lerarse la rotación en superficie, la convergencia friccional (o bombeo de Elanan) incrementa la magnitud del aflujode aire en capas bajas. Este aflujo en los ciclones tropicales totalmente desarrollados se mantiene en gran medida porsu convergencia friccional.

Cuando una aglomeración de nubes forma un vórtice bien desarrollado con un radio de vientos máxi­mos (RVM) distintivo, las propiedades dinámicas del aire dentro y fuera del RVM son muy diferentes. En el interiordel RVM, existe una elevada vorticidad relativa, porque tanto los términos de la cizalladura como de la curvatura con­tribuyen positivamente a la vorticidad. En el exterior del RVM, la vorticidad relativa es normalmente muy reducida,porque el término de la cizalladura es negativo. En relación con estos argumentos, la región de alta vorticidaddentro del RVM es mucho más eficiente en cuanto a conversión de la liberación del calor latente en calentamiento eincremento del flujo rotacional que la región exterior. La convergencia friccional en capas bajas, cerca de la máximavorticidad, justamente en el interior del RVM tiende a concentrar el calentamiento latente en esa zona. Este calenta­miento reduce la presión del núcleo, refuerza el gradiente de la presión radial y el flujo rotacional, contrae el vórtice,y aumenta la convergencia friccional. Esto, a su vez, conduce a una mayor convección, y así sucesivamente. Estemodelo clásico de intensificación de la tormenta tropical está ampliamente aceptado como explicación lógica de cómose convierte una tempestad tropical en ciclón totalmente desarrollado. Sin embargo, no explica la génesis de una tem­pestad tropical resultante de una perturbación previa, puesto que la convergencia en las primeras fases se debe sobretodo a desequilibrios entre los campos de viento y de presión causados por la liberación de calor latente y/o procesosadvectivos no lineales, y no a la pequeña convergencia friccional que se observa en un sistema débil.

5.8.1.2.3 INTERACCIONES CON EL MEDIO AMBIENTE

Hay una interacción entre los ciclones tropicales y los sistemas meteorológicos adyacentes que producevariaciones de intensidad. Entre los ejemplos cabe citar ráfagas de viento en capas bajas de los alisios del este o vientosdel oeste monzónicos, una vaguada en la troposfera alta que encuentra un obstáculo, con desarrollo asociado a un cho­rro centrífugo, una disminución de la cizalladura por la invasión de vientos del oeste en la troposfera alta, un desarrollode circulaciones secundarias forzadas por el desvanecimiento de una depresión fría en la troposfera alta, y la advección

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CAPiTULO 5 VA!!

de aire frío o seco en el núcleo dcl ciclón. 'li>les interacciones forman la base de la maY01ia dc las reglas empíricas parapredecir los cambios de la intensidad de los ciclones. Acontinuación Se examinan tres tipos particulares de interaccio­nes, asociados a la rápida intensificación o al desarrollo sostenido conducente a un sistcma muy intenso:

a) el prilner tipo de interacción parece producirse sobre todo en la cuenca del Atlántico Norte. La inter­acción com.íenza con una depresión fría en la troposfera alta y la aparición de un ciclón troplcalmuypróxinlo que se desarrollaiu situ °se desplaza. Se ha observado un descenso brusco de la depresiónfría asociada con el desarrollo de un fuerte flujo centrifugo procedente del ciclón y una rápidainten­sifkación para convertirse enhuracán violento (Simpson y Ríehl, 1981). Ríenl sugirió que esto se debea un desvanecimiento espontáneo del lago de aire fria asociado con una depresión en la troposferaalta. Luego se genera una Circulación solenoidal de aire frío descendente en la depresión y aIre calien­te ascendente en el ciclón. La energía potencial original se convierte en energía cinética del solenoi­de que se invierte y produce una circulaci6n secundaría, Según Rlehl, el ddón se intensifica luegodebido a una impo:rtacI6n en capas bajas y a una exportación en capas altas del Impulso angular;

b) el segundo tipo de interacción comprende el desarrollo de un fuerte canal de flujo centrífugo orienta*do a los vientos del oeste al acercarse al oeste del ciclón tropical o desarrollarse una vaguada en capasaltas. Se trata de un importante mecanisrno en regiones como Australia y el océano Pacífico sur, dondelos ciclones tropicales se desarrollan norrnalmente muy cerca del flujo subtropical del oeste en la tro­posfera alta;

e) el tercer tipo de interacción es fundamentalmente un fenómeno que se da en el oeste del PacíflcoNorte, en que el ciclón se sitúa en una posición ventajosa con relación a la vaguada tropkal en la tro­posfera alta. Sadler (1967b, 1978) observó que esta serie<Je fenómenos está normalmente asociada conla intensificaci6n del ciclón, y sugirió que el mecanismo subyacente era la fonnadón de dos canalesde flujo centrífugo hacia el nordeste y el suroeste.

S.S.1.2A CONPlGrmACJÓN DELl'LU¡O CENTRiFUGO EN CAPAS ALTAS ASOCJAD,1 A LAS ltARlACJONES DE INTENSIDAD

DE LOS CJCLONES TROPIC}UJ1S

En un detallado estudio de cierto número de ciclones que se formaron durante el período del FGGE en seiscuencas oceánicas del globo, Chen y Gra)' (1984) identificaron distintas configuraciones de flujot:entrífugo en capas altasasociadas con la intensUlcación de los cidones tropicales. Su estudio se basa en que si una circulación de flujo centrífu­go de un ciclón tropical se concentra encanales estrechos, puede tener una importante influencia en la intensificacióndel núcleo interno de la tempestad. Los autores definen el flujo centrifugo de la tempestad según el número de canalesde flujo observables y concentrados: un. solo canal defiulO centrífugo, doble canal y número indefinido.

CadaconfiguradÓl1 se subdivide luego en tres o cuatro, según la posición relativa del centro del anticiclóna 200 hPa, y las orIentaciones del canal de flujo hacia el polo, hacia el ecuador, o ambos. En la configuración de doblecanal, el flujo sigue dos dIrecciones en capas altas: una hada el polo y otra hacia el ecuador. El doble canal origina confrecuencia el rápido desarrollo de tU1 ciclón muy proflmdo. En la Hgura 5.21 se da un ejemplo de doble canal de flujocentrífugo, obsel'vado en el caso del tifón Owen al noroeste del Pacífico, el ZS de septiembre de 1979. En esta configu­ración, el ciclón tropical se en{;uentra en la región centra! del anticiclón encapas altas. 1.'1 máxima velocidad del vientode Owen aumentó de 45 nudos el 24 de septiembre a 110 nudos el 26 de septiembre, debido aparentemente a esta con­figuración doble. Otro ejemplo citado por los autore.ses el del tifón Tip,quc también tuvo un fuerte doble canal de flujocentrifugo en su período de rápido desarrollo.

l'lgnra S.21 - Fotogr¡¡fia por satélíte del tifón Owen que muestril un dobl<o canal de flUjo bacin el exterIor, el 25 de septieluhre de 1979(n<Japrado de Chen y Gray, 198'H.

V.50 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Cuando los flujos en tomo a un anticiclón en capas altas no están vinculados a un canal de flujo cen­trífugo reconocible, se denomina configuración sin flujo centrífugo. Los diagramas no reconocibles representanaproXimadamente el 20 por ciento de los casos de intensificación del ciclón. Las periferias de una configuración sinflujo centrífugo se caracterizan a menudo por barbas y cortas líneas de cirros laterales. Esta configuración nubosaindica que la divergencia en capas altas sigue siendo fuerte, pero no está organizada en canales reconocibles de flujocentrífugo de gran velocidad.

El análisis estadístico de las velocidades de intensificación de los casos de ciclones tropicales anuales delFGGE han mostrado que los flujos centrífugos de doble canal son más favorables para la intensificación rápida. El flujode un solo canal, los ciclones tropicales con centros situados al oeste o al este de un anticiclón a 200 hPa son más favo­rables para las velocidades de intensificación más profunda que cuando el centro se encuentra en medio del anticiclón.

Un anticiclón de capa alta en un lado del ecuador puede influir profundamente en la dirección y la mag­nitud del canal de flujo centrífugo hacia el ecuador de un ciclón tropical en el hemisferio opuesto. Así ocurreparticularmente cuando un anticiclón en el hemisferio sur ecuatorial que se intensifica se desplaza hacia el oeste y seacerca a la misma longitud de un ciclón tropical en el hemisferio norte. En ese tipo de situaciones se refuerza el canalde flujo centrífugo hacia el ecuador del ciclón tropical y con frecuencia se produce una intensificación del ciclón muyrápida. Estas influencias en capas altas de todo el hemisferio parecen prevalecer sobre todo en el caso de intensifica­ción de ciclones en el nordeste y el noroeste del Pacífico. Chen y Gray observaron que cuando el flujo centrífugo a200 hPa con un radio de 4_80 al exterior de la tempestad se concentra en canales estrechos y fuertes (por oposición acanales uniformes y más débiles), se reúnen las condiciones generales necesarias para una concentración del ciclón enel núcleo interno de la convección profunda.

5.8.1.2.5 CARACTERÍSTICAS DE LAS IMÁGENES OBTENIDAS POR SATÉLITE

La técnica de Dvorak (1975) es probablemente la mejor conocida y la más aplicada en la predicción delas variaciones de intensidad de los ciclones tropicales.

Dicha técnica, que constituye un enfoque sistemático para evaluar la intensidad de los ciclones tropica­les con datos de imágenes obtenidas por satélite ha mostrado una buena coherencia operativa durante largo tiempo.Estos procedimientos y normas se han concebido para que sirvan de guía a los analistas meteorológicos en situacio­nes complejas, tratando así de lograr la coherencia en las estimaciones de los analistas que trabajan con las mismasseries de datos y los mismos recursos.

Dvorak describe un método para determinar las intensidades de los ciclones tropicales a partir deimágenes de satélite infrarrojas intensificadas. El trabajo se ha realizado pensando en las necesidades de un analistameteorológico operativo, y contiene una lista de procedimientos progresivos para lograr la coherencia entre analistasque realizan estimaciones de la intensidad de los ciclones tropicales. En este modelo se incorporan asimismo con­ceptos que permiten una mayor sencillez y objetividad de los análisis, utilizando los datos de imágenes infrarrojasprocedentes de satélites geoestacionarios (disponibles las 24 horas del día). Utilizando las características de nubes deun ciclón o una perturbación tropical y sus antecedentes se puede efectuar una evaluación de su intensidad en modooperativo. Las características de las nubes y los antecedentes (evolución de la configuración nubosa) se emplean en elanálisis con un modelo empírico de desarrollo de un ciclón tropical. El modelo proporciona orientaciones y normaspara aplicarlas en los períodos en que las formaciones de nubes asociadas con tales perturbaciones son difusos y, porlo tanto, presentan dificultades de interpretación. Los ajustes en la relación de características/intensidad de las nubesse prevén en el modelo en caso necesario.

Las características de la nubosidad observadas en las imágenes de satélite vinculadas con la intensidadde una perturbación tropical son aquellas que describen el centro del sistema de nubes y la nubosidad densa que lorodea. Las imágenes infrarrojas intensificadas proporcionan límites discretos para estudiar las características, así comouna medida objetiva de su profundidad vertical. Esas imágenes contribuyen así a aumentar la objetividad del análi­sis en mayor grado que las imágenes de espectro visible únicamente. Amold (1977) examinó numerosos ciclones detodas las dimensiones e intensidades, llegando a la conclusión de que el résultado más importante del análisis de lasimágenes obtenidas por satélite es la gran variabilidad de la nubosidad diurna observada cada día y en cada ciclón.Esta diversidad se manifestaba en las cantidades de convección profunda, la profusión de cirros y la estratificación delos ciclones tropicales. Arnold examinó nueve tipos distintos de estratificación de los datos obtenidos por satélitecomparados con diversos parámetros de ciclones, como la fase preliminar a la depresión respecto a la del tifón, lossistemas de movimiento rápido respecto a los lentos, las diferencias en la dirección, los tifones de rápida intensifica­ción respecto a los tifones estables, la nubosidad pasada y presente respecto a la intensidad, y las perturbacionesecuatoriales respecto a los vientos alisios. El autor llegó a la conclusión de que hay pocas probabilidades de lograr unarelación entre la cantidad de nubosidad vinculada a un ciclón concreto y cualquiera de los nueve parámetrosestudiados.

Existe alguna controversia en cuanto a la exactitud de la técnica de Dvorak en las aplicaciones operati­vas. Como los ciclones tropicales evolucionan normalmente a través de ciclos de vida característicos, se trata de sabersi las imágenes transmitidas por satélite ofrecen posibilidades de pronósticos acertados y no sirven simplemente paraaplicar la climatología regional al conocimiento de la intensidad existente. Es dificil evaluar la exactitud de lasestimaciones de intensidad, debido a la falta de datos de verificación independientes en la mayoría de las regiones.Sin embargo, de momento, los métodos de Dvorak siguen siendo quizá las técnicas de satélite más útiles parapredecir las variaciones de la intensidad asociadas a los ciclones tropicales.

Rodgers (1984) sugirió la utilización de mediciones de sondas atmosféricas mediante radiómetrosde exploración circular para radiaciones en el espectro visible y en el infrarrojo de dos parámetros meteorológicos

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CAPÍTULO 5 V.51

- espesor en la troposfera alta y media, yagua predpitable - en la predicción de los ciclones tropicales. Observó quelos gradientes horizontales y los cambios temporales en el espesor de la troposfera alta y media, y el agua predpitable,probablemente indiquen características de drculación ambiental que pueden afectar al desplazamiento o la intensifi­cación de los ciclones tropicales, como la depresión de la troposfera alta tropical y las depresiones baroclínicas en losvientos del oeste.

Uno de los mecanismos, propuesto por Gray (1979), es que la formación y la intensificación de ciclonestropicales pueden producirse en regiones donde un vórtice de ciclón en la troposfera inferior se superpone en deter­minadas zonas (de unos 200 km de radio) de subsidencia en la troposfera alta forzada dinámicamente. Estasubsidencia se debe a la convergencia en la troposfera alta de corrientes centrífugas procedentes de profundas célulasconvectivas adyacentes y corrientes ambientales. Rodgers da ejemplos en que es posible reconocer este tipo de subsi­dencia mediante los datos obtenidos por dicho radiómetro de exploración circular que pueden originar la inten­sificación de un ciclón tropical. Este puede ser un medio auxiliar útil para verificar y predecir la intensidad y lasvariaciones de desplazamiento de los ciclones tropicales.

5.8.1.2.6 VARIACIÓN DE LA INTENSIDAD Y DE LA ESTRUCTURA DEBIDO A LA LLEGADA A TIERRA

Es sabido que la intensidad y la estructura de los dclones tropicales varían al llegar a tierra firme, des­pués de lo cual se produce una rápida pérdida de intensidad y un posible cambio a otro tipo de sistema. En algunoscasos, los ciclones que se desplazan en tierra y se debilitan vuelven a surgir en el mar, con mayor intensidad. El debi­litamiento de los ciclones después de cruzar la tierra se debe sobre todo a la pérdida del flujo de energía en superfide,particularmente en forma de calor latente. La mayor disipación friccional en la superficie produce también un flujocentrípeto más fuerte, un enfriamiento adiabático más rápido, y una estabilización de la capa límite. Luego se redu­ce la convección de humedad y el ciclón se llena rápidamente. La región de vientos máximos se extiende también engeneral hacia fuera, y la presión en el exterior de la región del núcleo puede disminuir ligeramente.

En terreno llano, la estabilización de la capa límite puede originar un desacoplamiento entre la cir­culación en la troposfera media y la superfide. Pueden producirse fuertes ráfagas locales de tipo reventón, pues esteaire se mezcla al descender en la capa límite. Al rodear la convección la vorticidad horizontal con una elevadacizalladura en sentido vertical se producen a veces tomados. El ciclón puede también reorganizarse y mantener esaorganización en la troposfera media durante varios días. Cuando se deben a una corriente de aire tropical húmedo,esos sistemas pueden producir importantes inundaciones.

Las grandes montañas perturban considerablemente la circulación del ciclón en la troposfera baja. Enterrenos montañosos se observan efectos locales muy fuertes, inclusive ráfagas violentas, predpitaciones muy inten­sas e inundadones locales. El rápido agotamiento de la humedad de la atmósfera a causa de fuertes precipitaciones,unido a un descenso de aire seco que fluye hasta el centro del ciclón puede acelerar la pérdida de intensidad.

5.8.1.2.7 PASO A SISTEMAS EXTRATROPICALES

Los ciclones tropicales varían de intensidad y de estructura después de introducirse en latitudes másaltas, al encontrar allí fuertes cizalladuras verticales del viento en el flujo del oeste subtropical. Los ciclones puedenperder intensidad, convertirse en sistemas extratropicales u originar alguna forma de desarrollo baroclínico, como laformación de ondas en una zona frontal. Esos cambios de estructura pueden producirse a veces con gran rapidez, ytal vez uno de los fenómenos más difíciles de predecir sea el paso a sistemas extratropicales. En esa transición puedenregistrarse los siguientes cambios de estructura:

a) los campos de temperatura y humedad adquieren asimetrías distintas;b) la convección de la región organizada en el núcleo se altera y desaparece;e) la circulación en las capas medias y altas se altera y se debilita;d) la precipitación se desplaza hacia el cuadrante este frontal;e) el aire seco y frío penetra en la circulación desde el frente;f) la zona de vientos de fuerza temporal se amplia.

5.8.1.2.8 RELACIÓN ENTRE LAS VARIACIONES DE INTENSIDAD DEL NÚCLEO INTERNO Y LA REGIÓN EXTERIOR

Merrill (1984) y Weatherford y Gray (1988) mostraron que existe una buena relación entre la fuerza y eltamaño del viento del núcleo externo. Sin embargo, tanto el tamaño como la fuerza del viento en el núcleo externoy sus variaciones y guardan poca correlación con la intensidad y los cambios del núcleo. Los ciclones tropicales pue­den sufrir considerables variaciones en la intensidad del núcleo o en la fuerza del viento en el núcleo externo, en tantoque el otro modo permanece esencialmente constante (Rolland, 1985). Weatherford y Gray (1984) citan algunosejemplos de casos de tifones que ilustran este aspecto. En el caso del supertifón Wynne, en 1980, observaron que,durante el período de evoludón de depresión tropical a tempestad tropical, se produjo una intensificación simultáneade la fuerza del viento exterior y una intensificación del núcleo. Pero, desde el período de la fase inicial del tifón, laintensificación del núcleo interno del ciclón hasta la fase de supertifón se produjo sin variar notablemente la fuerzadel viento exterior. Luego, los vientos exteriores se intensificaron durante un par de días sin cambiar la intensidad delnúcleo interno. En la fase de desvanecimiento, la intensidad del núcleo interno de Wynne disminuyó espectacular­mente, manteniéndose la misma fuerza del viento en la parte exterior. En otro ejemplo, el del supertifón Mac en1982, se produjo una intensificación del núcleo interno más rápida que el fortalecimiento en la región exterior. Sinembargo, mientras se debilitaba el núcleo interno de Mac seguía aumentando su intensidad en la región exterior. Losautores citan varios casos en que se han experimentados pocos variaciones en la intensidad del núcleo interno perograndes variaciones en la fuerza de viento en su parte exterior.

V.52 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

5.8.2 Métodos para predecir las trayectoriasEl desplazamiento de los ciclones tropicales es el resultado final de una compleja interacción de in­

fluencias externas e internas en varias escalas horizontales. El efecto externo de primera magnitud es su direcciónambiental. Sin embargo, esta varía en el espacio y en el tiempo. Las variaciones en la circulación en gran escala y enlos sistemas sinópticos adyacentes pueden influir también en la dirección. Los efectos internos comprenden lasinfluencias de la escala ciclónica y la interacción no lineal entre la circulación del vórtice y el medio ambiente. Paracomprender la función de los diversos factores que influyen en el desplazamiento de los ciclones tropicales conven­drá considerar sus aspectos teóricos.

5.8.2.1 ASPECTOS TEÓRICOS DEL DESPLAZAMIENTO DE LOS CICLONES TROPICALES

Al considerar los métodos dinámicos de predicción de la trayectoria convendrá examinar brevemente losaspectos teóricos del desplazamiento de los ciclones tropicales, lo cual puede hacerse mediante la ecuación de vorticidad:

Jt;Jat=-V' Vs-{3v-(s+fJV' V

(

en donde los términos tienen su significado habitual. Un ciclón se desplaza reaccionando a la tendencia de vortici­dad y lo hará hacia (apartándose de) la región con la máxima tendencia de vorticidad ciclónical (anticiclónica). Comopuede verse en la ecuación anterior, hay tres términos que contribuyen a la tendencia de vorticidad: advección de lavorticidad, la deriva denominada beta, y divergencia.

La advección de la vorticidad contribuye a la tendencia a la vorticidad en dos formas: en el campo dela tempestad debido a la asimetría en la configuración de la vorticidad, y mediante la advección uniforme del vórticepor un flujo en gran escala (dirección ambiental). La deriva beta contribuye a la tendencia de vorticidad en forma(negativa) en el hemisferio norte al oeste (este) del centro, es decir, el flujo hacia el sur al oeste refuerza la vorticidad (planetaria en esta región, y el ciclón tiende a desplazarse hacia el oeste en la región de creciente vorticidad. El efectobeta lineal introduce una circulación secundaria mediante la tendencia de la vorticidad a crear un dipolo positivo­negativo (Holland, 1985). La circulación secundaria con rotación ciclónica al oeste y anticiclónica al este del centrodel vórtice pasa directamente a través del núcleo interno y desplaza el centro hacia el norte. Según esta interpreta-ción, la combinación de tal componente hacia el norte y de la propagación hacia el oeste debida al término f3v daríacomo resultadq un desplazamiento hacia el noroeste. Esto explica que los ciclones tiendan a desplazarse hacia el poloy hacia el oeste incluso en ausencia de flujo básico.

Cuando se incluyen procesos de advección no lineales, el flujo asociado con la circulación en el núcleointerno desplaza la vorticidad con tendencia de vorticidad ciclónica (anticiclónica) en la parte situada hacia el polo(hacia el ecuador). El efecto inicial de agregar un término de advección no lineal es una traslación hacia el polo.El ajuste debido al término lineal f3 conduce a una trayectoria hacia el noroeste en régimen estable.

E! tamaño y la forma del perfil meridional del viento influyen en el desplazamiento. En una tempestadde gran tamaño, en que hay vientos más fuertes de radios mayores, el componente meridional de más amplitudsupondrá una mayor contribución del término f3v, que ha de equilibrarse con el término de advección horizontal enrégimen estable. Este proceso de ajuste supone una distorsión de la configuración de la vorticidad que induce a laadvección por la circulación del vórtice. Chan y Williams (1987) han demostrado que un vórtice con un perfil de estetipo tiene un desplazamiento hacia el noroeste que duplica casi al de un perfil en el que los vientos meridionales sondébiles en radios grandes. Por otro lado, un aumento de la velocidad del viento cerca del centro del vórtice (mayorintensidad) no cambia notablemente la dirección ni la velocidad del desplazamiento. Según algunos estudios deobservación, cuanto más intensos son los ciclones tropicales mayores son sus componentes meridionales. (',

La contribución del término de divergencia se debe a las influencias a escala de tempestad que pueden tenersu origen en la liberación de calor latente y en el calentamiento. Es físicamente plausible que una distribución asimétri­ca de la liberación de calor latente conduzca a una deflección de un centro de baja presión hacia la región de mayorcalentamiento. En Elsberry (1985) figuran más detalles sobre la teoría del desplazamiento de los ciclones tropicales.

5.8.2.2 CONSIDERACIONES SINÓPTICAS

Acción rectora ambientalLa consideración más importante en la predicción sinóptica del desplazamiento de ciclones tropicales es

la identificación de la acción rectora ambiental. En muchos de los primeros estudios se consideraba que el ciclóntropical se desplazaba como un vórtice puntual en un flujo fluido sin interacción uniforme. La dinámica de estaadvección uniforme del vórtice está contenida en el primer término de la derecha de la ecuación de vorticidad consi­derada anteriormente. Según el concepto de acción directa, los ciclones tropicales suelen desplazarse a la velocidad yen la dirección del flujo ambiental de capa espesa. Sin embargo, hay alguna controversia en cuanto al mejor nivelocapa de la atmósfera que determina primordialmente el desplazamiento de los ciclones tropicales. En estudios recien­tes, Neumann (1979) y Pike (1985) demuestran que los desplazamientos de los ciclones tropicales tienen una mayorcorrelación con el flujo a niveles de la troposfera media. Neumann indica asimismo que en un flujo de capa espesacon ponderación de la masa puede obtenerse un resultado algo mejor. Sanders y otros (1980) han demostrado queutilizando sólo tres niveles (850, 500 Y250 hPa) puede obtenerse una excelente estimación del flujo medio en capaespesa. Sin embargo, si se omite el nivel de 500 hPa puede degradarse considerablemente la estimación.

Acción rectora geostrófica en superficieUn método relativamente sencillo en el que se utiliza el mapa de presión en superficie y sus cambios en

24 horas es el basado en el concepto de acción rectora geostrófica en superficie. Se utiliza junto con técnicas y

CAPÍTULO 5 V.53

sistemas de observación más sofisticados para calcular el desplazamiento del ciclón tropical (indispensable en lastécnicas de los análogos, estadísticas y dinámicas), y para comparar la calidad de las predicciones objetivas a más cortoplazo con la situación sinóptica vigente.

Por medio de esta técnica se obtienen tanto los componentes zonales como meridionales del desplaza­miento de la perturbación, midiendo el gradiente de presión en la perturbación. El gradiente de presión ha de medir­se fuera de la zona de circulación del ciclón tropical (normalmente desde la primera isobara de curva anticiclónica ocollado en el exterior del ciclón). Debido a la influencia de la fuerte variación norte-sur en el parámetro de Coriolissobre el cálculo geostrófico en latitudes medias, es preciso calcular el componente zonal como la diferencia de lascomponentes medidas al norte y al sur del centro del ciclón (OMM, 1979, Figura 3-8).

La hipótesis fundamental en esta técnica es que la masa de aire del entorno que sigue el ciclón es homo­génea. Como, incluso en las regiones tropicales, esta no es una hipótesis muy buena} se recurre a una modificaciónde la acción directa, basada en la diferencia media de la temperatura en el ciclón en ciertas capas de la atmósfera.Cuando se dispone de datos de la temperatura en altitud} conviene determinar la diferencia de temperatura requeridaque corresponda al intervalo entre las isobaras de superficie que se utilizan en el análisis de la región que interesa.Cuando no se dispone de datos de la temperatura en altitud, el desplazamiento pasado y presente del ciclón o lasimágenes obtenidas por satélite pueden proporcionar cierta información sobre el campo de temperatura. De ello sedesprende que cuando el ciclón se dirige hacia la derecha de la trayectoria geostrófica prevista en un entorno homo­géneo hay delante aire más frío, en tanto que un desplazamiento hacia la izquierda indica que el aire es más caliente.La existencia de estas zonas de baja y alta presión puede deducirse que la distribución de las nubes observadas porsatélite} y puede estar relacionada con la presencia de aire frío y cálido} respectivamente.

Utilización de las variaciones de presión y de los campos de desviaciónVarios servicios meteorológicos han utilizado las variaciones de presión en las seis a doce horas anterio­

res (con las correspondientes correcciones de las variaciones diurnas) para predecir la intensificación de los ciclonestropicales y la dirección de su desplazamiento. Los mapas de tendencia barométrica - basados en esas variaciones depresión corregidas, particularmente en estaciones situadas en islas y costas - proporcionan a veces indicaciones úti­les para determinar la desplazamiento} incluida la incurvación de un ciclón tropical que se aproxima. Las variacionesde presión también pueden ser de utilidad en las predicciones a corto plazo en momentos críticos. Pueden emplear­se para predecir la llegada o no a tierra firme de un ciclón, o como apoyo para evaluar los cambios de trayectoria duran­te la aproximación a tierra.

Es asimismo importante que el predictor reconozca el límite exterior de la circulación de un ciclón tropi­cal. Las variadones de presión en el interior de la circulación reflejan el desplazamiento del ciclón durante las últimashoras, en tanto que las variaciones de presión fuera de la circulación indican a menudo futuros cambios de desplaza­miento. -Cuando se registran grandes alteraciones de la presión fuera de la circulación, su efecto es cambiar el ciclón enángulo recto respecto a la línea que une el núcleo isalobárico con el centro del ciclón (OMM} 1979, Figura 3-11).

En bajas latitudes, incluso una variación de presión relativamente pequeña al sudeste o al suroeste delcentro (en el hemisferio norte), sin una variación de la presión de signo contrario, puede originar un cambio de direc­ción importante en el desplazamiento del ciclón. Esto se refleja en el concepto de acción rectora geostrófica comoconsecuencia del gran efecto del parámetro de Coriolis en bajas latitudes. Cuanto menor es el desplazamiento delciclón tropical, más pronunciado es el cambio de dirección, incluso con una variación de presión de tan sólo 1 hPa.

La principal ventaja del concepto de acción rectora geostrófica en superficie es que esencialmente sólorequiere un análisis de la presión de superficie, por lo que puede utilizarse cuando no se dispone de otros medios auxi­liares. La utilización de las variaciones (altas) de presión y el cálculo del desplazamiento presente permiten al predic­tor obtener una dimensión que no se limita a la mera persistencia. Además} eso puede contribuir a evitar errores depredicción debidos a una mala interpretación de los datos del centro de la perturbación} que pueden conducir adesviaciones pronunciadas respecto a la trayectoria precedente suavizada.

El mayor inconveniente de este método es su sensibilidad a la falta de precisión de los análisis en super­ficie o en altitud} realizados normalmente en zonas en las que escasean los datos. Además, la importancia del efectode Coriolis en los cálculos en bajas latitudes puede inducir a grandes errores de predicción cuando hay pequeñoserrores de análisis (1 hPa, por ejemplo). En tanto que las variaciones de presión y altura ayudan a determinar loscambios de dirección y velocidad de un ciclón tropical} sus magnitudes y desplazamientos respecto a éste dificultanla predicción de esas variaciones.

PersistenciaUna predicción de persistencia presupone fundamentalmente que el efecto conjugado de todas las

fuerzas que desencadenan un ciclón tropical durante un período anterior es constante o, por lo menos} predominadurante algún tiempo. La persistencia se considera normalmente como el desplazamiento l/suave" del ciclón tropicalen las 12 ó 24 horas anteriores. La predicción de persistencia resultante se da entonces sencillamente mediante unaextrapolación lineal de esta trayectoria pasada para las siguientes 12 a 24 horas. Puede obtenerse una predicción másprecisa de persistencia teniendo en cuenta las variaciones de dirección y de velocidad durante las últimas 24 horas.Con frecuencia es dificil realizar predicciones de persistencia más precisas en condiciones operativas, debido a lasincertidumbres sobre las posiciones actuales y pasadas de los ciclones.

Cuando se dispone solamente de un número limitado de posiciones pasadas del centro ciclónico, el pre­dictor debe tratar de no cometer el error de describir el desplazamiento del ciclón uniendo simplemente esas posicio­nes de secuencias de imágenes procedentes de satélites geoestacionarios para detectar y documentar los movimientos

V.54

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GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

oscilatorios de los ciclones tropicales. El examen de fotografías de radares con base terrestre también ha demostradoeste tipo de movimientos, que están relacionados con la interacción entre la dinámica del centro del ciclón y lacorriente de la acción rectora de los ciclones tropicales sobre el diámetro del ojo y de la posición. Los errores son gene­ralmente del mismo orden (de 15 a 100 km). Por consiguiente, deben tenerse en cuenta estos factores al determinarsi la trayectoria suavizada debe prolongarse hacia la izquierda, hacia el eje, o hacia la derecha del emplazamiento efec­tivo. A no ser que existan pruebas concluyentes en contrario, debe hacerse lo posible para trazar todas las posicionescon el fin reducir al mínimo las variaciones de dirección y velocidad (es decir, para mantener la continuidad).

Casi todas las técnicas de predicción de ciclones tropicales comprenden un aspecto de persistencia. Laprincipal ventaja de una predicción basada en la persistencia es su propia sencillez. Estas predicciones suelen dar losmejores resultados cuando la frecuencia climatológica de aparición del fenómeno es alta. La ventaja de la persisten­cia sobre la climatología radica en su utilidad en caso de desplazamientos anómalos en latitudes altas, particularmen­te si se consideran los efectos de segundo orden de esta última. Los controles de la predicción y las reducciones devariancia para técnicas de análisis estadístico muestran, empero, una rápida disminución en el acierto de las predic­ciones basadas en la persistencia después de 12 horas. Los experimentos realizados en el Centro Nacional deHuracanes (Neumann, 1983) demuestran las considerables mejoras en la predicción a corto plazo que puedenderivarse de las mejores vectores de movimiento inicial.

ClimatologíaEn estas predicciones se aprovecha la repetición temporal y espacial de las trayectorias de los ciclones

tropicales que tienen su origen en los fenómenos de escala sinóptica que rigen los ciclones. Según la dimensión delmodelo, la dirección resultante y la velocidad media escalar del movimiento pueden obtenerse en cuadrados de lati­tud/longitud de tan sólo 2,5° y períodos de tiempo de cinco días solamente. Para hacer una predicción de trayecto­ria, los vectores climatológicos en los lugares apropiados se multiplican por el intervalo del tiempo, agregándose losdesplazamientos a la latitud y longitud actuales. La predicción climatológica desplaza al ciclón en la direcciónresultante a la velocidad escalar media correspondiente al emplazamiento (latitud/longitud) y al período del año.Las predicciones pueden modificarse si el ciclón se desplaza a una posición en que los valores medios difieren en elperíodo de validez de la predicción.

Las predicciones climatológicas del desplazamiento de los ciclones tropicales son acertadas cuando seproducen con frecuencia. Pero eso no es así en latitudes altas o cuando intervienen modelos sinópticos anómalos. Elreconocimiento de este último hecho constituye en sí una indicación. Los predictores de ciclones tropicales han deconocer bien la climatología regional, a fin de poder distinguir las situaciones normales de las anormales. Una pre­dicción climatológica debe considerarse como predicción "poco precisa", porque la única información que contienees la ubicación de la tempestad. Cabe esperar mejores resultados combinando la persistencia y la climatología queaplicando otras a técnicas.

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Persistencia y climatologíaDescritas por primera vez por Bell (1962), estas predicciones se utilizan en muchos centros de predicción

de ciclones tropicales en el hemisferio oriental. Expuesto con sencillez, si P es la persistencia y C la climatología, la pre­dicción se expresa en términos de un modelo ponderado como nP + mC, en donde n y m constituyen los factores deponderación (con frecuencia iguales). Otra posibilidad es una combinación en que pese más la persistencia al comien­zo de la predicción y más la climatología a medida que se alarga el período; por ejemplo, 72 horas. En este caso, el vec­tor de persistencia se obtiene por extrapolación lineal de la trayectoria suavizada de las últimas 12 horas. El vector declimatología se basa en la climatología regional, teniendo en cuenta la ubicación del ciclón tropical y la época de la esta- (ción. La posición prevista, normalmente para las 24 horas siguientes, se indica entonces por el punto medio delsegmento que une las dos posiciones (obtenidas con el trazado de los valores apropiados en un mapa de Mercator).

El empleo de predicciones P + C de mayor magnitud sería análogo a los ejemplos dados por separado parala persistencia y la climatología. La principal ventaja de la predicción de persistencia y climatología empleando la mismaponderación (en l° ó 2°) con frecuencia denominada predicción 1/2 (P + C) , debido a que cada uno de sus factoresequivale a 1/2, es su disponibilidad. Este tipo de predicción puede elaborarse tan pronto como se determina la ubica­ción del ciclón tropical. Otras ponderaciones y estratificaciones son viables y pueden ser útiles, pero requieren cálculosadicionales. Ciertos inconvenientes de esta técnica son su menor utilidad en latitudes elevadas, sobre todo debido a laincurvación y a la climatología insuficiente, así como a la presencia de una dirección bimodal en algunas zonas.

Influencia en el desplazamiento de los ciclones tropicales de los fenómenos cirCIIlatorios en gran escalay escala sinóptica.La corriente básica que dirige los ciclones tropicales puede sufrir fluctuaciones durante el ciclo de

vida del ciclón e influir en su desplazamiento por varias razones. Algunas de las principales influencias son lassiguientes:

a) cuando el ciclón tropical se encuentra en los vientos del este, la fuerza de la corriente básica se rigepor el gradiente de presión entre el anticiclón subtropical y la vaguada ecuatorial. Si se refuerza elanticiclón subtropical se producen desplazamientos en la ubicación o amplitud de la vaguadaecuatorial que pueden producir ráfagas de los vientos asilios. Los análisis espectrales de los vientosen las regiones tropicales revelan periodicidades de 10 a 15 días y de 40 a 50 días. Estas periodici­dades están asociadas a movimientos atmosféricos grandes que pueden causar ligeros cambios en lacorriente básica, según la fase de la fluctuación;

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CAPÍTULO 5 V.55

b) al oeste del Paáfico Norte, donde pueden produdrse ciclones tropicales casi todos los meses del año,las drculadones en gran escala difieren mucho durante los períodos del monzón de verano y el mon­zón de invierno en Asia. Durante el monzón de verano, en la circulación en la alta troposfera predo­mina generalmente la alta presión tibetana. Si ésta es estacionaria, la vaguada en capas altas sobre eleste de Asia entre la alta presión tibetana y la alta presión subtropical sobre el oeste del Paáfico puededesviar un ciclón tropical hacia el norte e impedir que llegue a tierra firme en China. Si la alta presióntibetana se desplaza hacia el este y se funde con la alta presión subtropical, el dclón tropical tiende adirigirse hada el oeste y penetrar en China. Otros reajustes de los sistemas en latitudes medias y altaspueden afectar asimismo al entorno de los dclones tropicales al oeste del Pacífico Norte;

e) durante el período del monzón de invierno, la corriente básica que orienta los ciclones tropicales aloeste del Pacífico Norte puede modificarse por varios efectos importantes. Con una alta presiónestacionaria de bloqueo al este de Asia, generalmente cerca de 50-70° N Y110-150° E se bifurca lacorriente de vientos del este en altas latitudes. Un efecto descendente del bloqueo es la debilitaciónde la alta presión subtropical del componente de orientación hacia el oeste de los ciclones tropica­les, que pueden seguir entonces una trayectoria más hacia el norte. La alta presión del bloqueo estambién favorable al desarrollo de vaguadas de onda larga al oeste. Una vaguada de gran amplitudque se extiende hasta las zonas subtropicales favorece también al desplazamiento hacia el norte y laincurvación de los ciclones. Como el sistema de altas presiones y vaguadas de bloqueo es casi esta­cionario, la tendencia a trayectorias más hacia el norte puede ser persistente. Por otro lado, la exten­sión hacia el oeste del anticiclón subtropical favorece una trayectoria más occidental de los ciclonestropicales en la costa de China;

d) las circulaciones adyacentes a escala sinóptica pueden influir considerablemente en la corrienterectora del ciclón tropical. La aproximación de una vaguada a latitudes medias crea una de lassituaciones más difíciles de predecir en los ciclones tropicales. Si la amplitud de la vaguada essuficientemente grande, la corriente rectora se desplazará hacia el polo y hacia la incurvación, conposibilidades de gran aceleración del desplazamiento;

e) en un análisis de los ciclones del Golfo de Bengala, Srinivasan y Ramamurthy (1973) establecieronuna correlación entre la posidón de los ciclones con respecto a la dorsal en la troposfera alta a200-150 hPa, que predomina en la circulación a gran escala en esos niveles. Entre las principalesconclusiones, que pueden aplicarse a otras regiones, figuran las siguientes:i) cuando la tempestad encuentra realmente en el sur de la línea de la dorsal subtropical, se

desplaza en el sentido este a oeste-norte-oeste. Cuanto más al sur se encuentra la tempestad dela línea de la dorsal, más probable es que siga una trayectoria oeste-oeste-norte-oeste. La tem­pestad debe encontrarse al menos a 3-4º de latitud al sur de la línea de la dorsal;

ii) si la tempestad se encuentra en el interior de 3° de la línea de la dorsal, lo probable es que sigauna trayectoria generalmente hacia el norte en lugar de hacia el oeste. La tempestad puededesplazarse lentamente e incluso permanecer estacionaria;

iii) cuando la tempestad atraviesa la línea de la dorsal hacia el norte, el desplazamiento tiene uncomponente este. Los vientos en altitud conocidos mediante satélites son útiles para determi­nar la configuradón de la cizalladura a 200-150 hPa sobre las zonas marinas y determinar laubicadón de la línea de la dorsal subtropical en forma objetiva;

f) la interacción entre dos ciclones tropicales adyacentes pueden originar trayectorias inhabituales quegiran en tomo a un punto intermedio (efecto Fujiwhara). Se ha observado que el efecto Fujiwharapredomina si la distancia de separación entre los dos ciclones es inferior a unos 6° de latitud.Cuando la distancia de separación aumenta de 7 a 15° de la latitud, el efecto de acción rectoraambiental adquiere progresivamente más importancia que el efecto Fujiwhara. Dong y Neumann(1983) obseryaron que los ciclones tropicales más binarios situados en una zona de convergenciaintertropical (ZCIT) o cerca de ella al oeste del Pacífico Norte tienen una rotación contraria alsentido de las agujas del reloj;

g) los ciclones tropicales que se forman junto a depresiones tropicales en la troposfera alta pueden tenerun desplazamiento errático debido a una corriente rectora débil que comprende vientos del este encapas bajas y vientos del oeste en capas altas. La interacción de un ciclón tropical existente con unadepresión en la troposfera alta también puede causar desviaciones en la trayectoria del ciclón;

h) los ajustes en la posición de la ZCIT pueden influir asimismo en la dirección del ciclón tropical. Eldesplazamiento hacia el polo de la vaguada ecuatorial intensificará los vientos alisios del nordeste.Si se forma un anticiclón ecuatorial fuerte dentro de la zona ecuatorial intermedia y se desplazahacia el polo hasta unos 10° de latitud desde el ecuador, la corriente básica en latitudes más bajascambiará de vientos del este a vientos del oeste. Esta situación puede suponer un cambio re­pentino en la trayectoria de un ciclón tropical hacia el polo y e incluso hacia el este. Así pues, elpredictor de ciclones tropicales ha de conocer las influencias transecuatoriales, así como los efectossubtropicales y en latitudes medias;

i) las masas frías de los monzones de invierno asiáticos pueden interactuar también localmente conlas circulaciones de los ciclones tropicales. La masa fría en capas bajas puede influir en la dirección,pues la intensidad del aire frío y cálido penetra rápidamente en la circulación del ciclón tropical.Un chorro hacia el este en capas altas puede originar un rápido cambio hacia el nordeste y el este;

V.56 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

j) a veces, la rubierta de cirros de un ciclón tropical puede abrirse, con lo que se debilita la cirrulacióndclónica en capas bajas. Si esto se produce de noche, las imágenes en el espectro infrarrojo puedenrevelar sólo la rápida conversión de la rubierta de cirros. Únicamente ruando se toman esas imágenesde día resultará evidente que la cirruladón en capas bajas permanece detrás. Este tipo de situadonespuede plantear un problema dífícil para los predíctores, y es preciso estudiarlo detenidamente.

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Observacíones por satéliteEn vista de la escasez de observaciones convencionales en los trópicos, la interpretación de los datos

obtenidos por satélite puede ser uno de los medios de análisis más importantes. Dvorak (1984) da numerosos ejem­plos de cirrulaciones a escala sinóptica reveladas en las imágenes obtenidas por satélite en el espectro visible o en elinfrarrojo que influyen posteriormente en la trayectoria de los ciclones tropicales. Por ejemplo, los cambios en laorientación de las nubes, a lo largo del borde del sistema hacia el polo indica una evoludón de la inrurvadón ruan­do el ciclón tropical interactúa con una vaguada en latitudes medías. Las imágenes de vapor de agua proporcionantambién informadón adidonal sobre las características en capas altas que pueden influir en el desplazamiento de losciclones tropicales. Dvorak observó que la mayoría de las tempestades que se desplazan hada el noroeste cambianhacia el norte ruando se aproxima a la tempestad un límite de humedad de inrurvadón ciclónica, y se establece haciael norte una configuración de la humedad y de las nubes. Se observó que ruando se producía una disipación consi­derable en la configuración de la humedad y de las nubes al norte del centro de la tempestad ésta giraba hacia el oeste.Por tanto, los datos obtenidos por teledetección pueden revelar cambios a escala sinóptica quizá no observados porotras fuentes de datos.

En estudios en que se utilizan imágenes de satélites se ha intentado establecer una relación entre los cam­bios pasados de las características de las nubes en relación con los dclones tropicales y los cambios futuros en la direc­ción del desplazamiento. En un estudío de Fett y Brand (1975), por ejemplo, se examinan seis configuraciones denubes fácilmente identificables y se extrapola la rotación de una o varias de estas características durante las 24 horasanteriores para obtener el cambio de dirección del desplazamiento durante las 24 horas siguientes. Fett y Brand obser­varon que los ciclones al oeste del Pacífico Norte suelen desplazarse hacia la derecha, siguiendo una rotadón dextror­sa de las características menores de las nubes en función del tiempo.

En un estudio pareddo, Lajoie y Nicholls (1974) utilizaron características de la nubosidad de las imáge­nes de satélites disponibles para obtener el cambio de dirección en las 12 horas siguientes. El rasgo principal consi­derado en este estudio fue la primera banda de nubosidad externa situada fuera de la masa de nubes central. Se obser­vó asimismo que la direcdón de los ciclones tropicales cambia con freruenda siguiendo una línea que une el centrodel dclón con el grupo de rumulonimbus más desarrollado situado al final de la corriente descendente o cerca de ella(en el sentido ciclónico de la corriente centrípeta) de la banda de nubosidad externa y alejado del sector donde no haygrupos de rumulonimbus.

Las características de las imágenes de satélites son útiles para predecir la trayectoria en zonas donde esca­sean los datos. Ofrecen indicaciones para detectar fuertes cambios de dirección de los ciclones tropicales, que quizáotras técnicas no permitan predecir debidamente.

Otro elemento auxiliar para determinar la dirección del desplazamiento de los ciclones tropicales es laextensión de la nubosidad. Esto corresponde a la descripción de las lenguas cálidas y húmedas o de la acción rectora deespesor utilizada en otras técnicas. La nubosidad se desarrolla a menudo antes de que estos sistemas sigan una dirección.

5.8.2.3 MODELOS DE ANÁLOGOS

La filosofía fundamental de los modelos de análogos es que determinada tempestad se desplazará a lavelocidad media y en la dirección de todas las tempestades que se han producido en la misma región con algún inter­valo de tiempo centrado en el día de que se trate. Puede calificarse de otro tipo de predicción climatológica.

La técnica persigue identificar un análogo aceptable en ruanto a tolerancias espacio/tiempo u otras con­diciones especificadas. En el proceso de los análogos se trata de seleccionar tempestades históricas temporal y espa­cialmente similares a la tempestad considerada. Normalmente se eligen los análogos posibles sobre la base de facto­res como la época de año, el desplazamiento inicial de la tempestad (dirección y velocidad) y la posición de la tem­pestad análoga con relación a la tempestad considerada (latitud/longitud). La base de la predicción definitiva estáconstituida por trayectorias análogas seleccionadas, traducidas a un origen común y combinadas con la persistencia.Cuando más de una de la familia de tempestades está asociada con determinada zona y época del año puede darse unfactor de complicación en la selección de análogos. Un requisito previo para desarrollo y uso práctico de un modelode análogos es la disponibilidad de datos archivados sobre las trayectorias de las tempestades. Se dispone de largasseries de datos para la mayoría de las cuencas oceánicas, salvo el nordeste del Pacífico, para la que no existen datosadecuados antes de 1960.

Hope y Neumann (1970) elaboraron técnicas automatizadas de selección de análogos para el Atlántico;]arrell y Somevell (1970) lo hicieron para el oeste del Pacífico Norte, ]arrell y otros (1975), para el este del PacíficoNorte, y Annette (1978) para Australia.

Las técnicas de los análogos comprenden asimismo un aspecto de persistencia. En el sistema de análo­gos de huracanes (HURRAN) elaborado por Neumann y Hope (1972), cada análogo seleccionado se pasa a la posiciónde la tempestad considerada y se relaciona con la dirección y la velocidad de ésta. En las 36 horas primeras de la pre­dicción, se hacen ajustes lineales de la dirección y la velocidad. En 12 horas el desplazamiento es de 2/3 de la persis­tencia y de 1/3 del movimiento de la tempestad análoga. Los modelos son sencillos y, si se utilizan debidamente, ofre­cen una orientación útil como primera aproximación en las predicciones operativas de las trayectorias de los ciclones.

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CAPÍTULO S V.57

Los modelos de análogos tienen dos inconvenientes: que no siempre es posible hallar el suficientenúmero de análogos, y que es costoso buscar cada vez la muestra histórica completa para extraer análogos. Pero tienela ventaja de que las elipses de probabilidad de esta técnica proporcionan información útil al predictor sobre las carac­terísticas de error probables.

Los análisis temporales y espaciales de las trayectorias de los ciclones tropicales muestran que existe unatendencia a la repetición que puede asociarse con esquemas identificables e igualmente repetitivos. En los modelosde los análogos se aprovecha la capacidad de identificación de familias de trayectorias. Utilizando una serie de pro­gramas informáticos, el método de los análogos asocia la trayectoria de la depresión en curso con la de su antecesora,lo que permite hacer deducciones sobre su comportamiento futuro. Al menos conceptualmente, el método de los aná­logos ha sido utilizado (en sentido subjetivo) por los meteorólogos durante varios decenios. Las aplicaciones objeti­vas y regulares del método tenían un inconveniente: la vasta cantidad de datos que debían procesarse manualmente.Pero la disponibilidad y el empleo de sistemas informáticos de gran velocidad en numerosos centros de aviso de ciclo­nes tropicales constituyen ahora un medio rápido de archivo, recuperación, selección y proceso de grandes cantida­des de datos históricos sobre las trayectorias de las tempestades.

5.8.2.3.1 ELIPSES DE PROBABILIDAD

Cuando las predicciones por análogos se presentan al usuario como elipses de probabilidad, la trayecto­ria más probable, en función del tiempo, viene dada por el centro de gravedad de esas elipses. Las trayectorias menosprobables se deducen del tamaño, la forma y la orientación de las elipses. Cuando las elipses son alargadas - en vezde perpendiculares - en el sentido de la trayectoria, los problemas de predicción pueden estar relacionados con lavelocidad y no con la dirección de desplazamiento. En realidad, estas elipses representan la proyección de una super­ficie de correlación tridimensional normal en un plano bidimensional.

Cuando la distribución normal de las dos variables (función de densidad de probabilidad) se integra enuna zona circular, puede obtenerse la probabilidad de la tempestad en una zona dada y en un momento preciso. Estopuede interpretarse también como la probabilidad de que se produzca una tempestad a cierta distancia de determina­do emplazamiento (una ciudad, por ejemplo) en el período de predicción. Procede señalar, no obstante, que existennumerosas zonas en las que no puede aplicarse el supuesto de la normalidad de dos variables; por ejemplo, donde latop.ografía local influye en las trayectorias de las tempestades o en donde grandes masas de tierra producen trayecto­rias divergentes; entonces es preferible utilizar una distribución normal de dos variables bimodal en lugar de unírno­dal (Crutcher y Joiner, 1997).

5.8.2.4 MODELOS ESTADÍSTICOS

Los modelos estadísticos se basan sobre todo en el uso de técnicas de regresión. Hay tres tipos de mode­los de regresión estadísticos para predecir las trayectorias de los ciclones: modelos que utilizan la climatología y la per­sistencia únicamente como predictores (modelos análogos simulados), modelos que comprenden, sin limitarse a ellos,predictores derivados de datos sinópticos observados (modelos clásicos y/o estadísticos sinópticos), y modelos quecomprenden, pero tampoco se limitan a ellos, predictores derivados de campos predichos numéricamente (modelosestadísticos dinámicos). A continuación se describe brevemente cada uno de estos modelos.

5.8.2.4.1 MODELOS DE ANÁLOGOS SIMULADOS

Los modelos de análogos simulados constituyen una clase de modelos simples de ecuaciones de regresiónpara predecir el desplazamiento de los ciclones tropicales. Utilizan explícitamente la climatología y la persistencia, yexcluyen todos los datos sinópticos corrientes en sus ecuaciones de predicdón, con lo que se asemejan mucho a los

.modelos de análogos. Los predictores utilizados en los modelos de análogos simulados son idénticos a los empleados enlos modelos de análogos puros, pero se utilizan de distinta manera para derivar directamente las ecuaciones. Una carac­terística de los modelos de análogos es la representación de las trayectorias previstas en forma de elipses de probabilidad,que dan las trayectorias más probables. Los modelos de análogos simulados ofrecen también esta posibilidad.

El potencial de reducción de la varianza en los modelos de análogos simulados se deriva de siete predic­tores fundamentales: el número del día juliano, la latitud inicial, la longitud inicial, la velocidad meridiana mediadurante las 12 horas precedentes, la velocidad zonal media durante las 12 horas precedentes, la velocidad meridianamedia durante las 24 horas precedentes, y la velocidad zonal media durante las 24 horas precedentes.

Si se conocen la velocidad del viento O la presión central (medición de la intensidad de la tempestad),pueden incluirse como octavo predictor básico. La tendencia a la no linealidad de los datos se puede tener en cuen­ta mediante la inclusión de los productos y de los productos cruzados de los predictores básicos como predictoresadicionales. En este caso, la única restricción es que el número suplementario de predictores producidos sea propor­cional al tamaño de la muestra. La principal ventaja de este método es su sencillez; las ecuaciones de regresión pue­den resolverse fácilmente con pequeños sistemas informáticos o con calculadoras de mesa, en tanto que los modelosde análogos exigen el proceso de un gran volumen de datos históricos sobre trayectorias de tempestades cada vez quese activa el programa. Por otra parte, los modelos de análogos simulados producen siempre una predicción, inclusocuando dejan de hacerlo los modelos de análogos puros (como sucede en situaciones anómalas). Un pequeño incon­veniente es que la tempestad ha de existir 24 horas antes para poder calcular los predictores de persistencia. Neumann(1972) elaboró para la región del Atlántico una combinación estadística de climatología y persistencia (CLIPER). Estose ha ampliado a otras cuencas; por ejemplo, para el sur del océano Índico, por Neumann y Randrianarison (1976),para el este del Pacífico Norte, por Neumann y Leftwich (1977) y para el norte del océano Índico, por Neumanny Mandal (1977). Xu y Neumann (1985) han desarrollado una técnica similar para el oeste del Pacífico Norte. Se

V.58 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

utilizan predictores como latitud y longitud presentes y las componentes del desplazamiento reciente y la intensidad .de la tempestad. En CLIPER se aplican mínimos cuadrados para ajustar los predictores básicos, y varias combinacio- (nes de polinomios para obtener ecuaciones de regresión sobre desplazamientos latitudinales/longitudinales en incre-mentos de 12 horas. En esa técnica se utiliza la climatología de trayectorias pasadas de ciclones tropicales, así comoelementos de la persistencia de la tempestad considerada para producir una predicción.

5.8.2.4.2 MODELOS ESTADÍSTICOS SINÓPTICOS

Los modelos estadísticos sinópticos incorporan predictores obtenidos de datos sinópticos actuales uobservados recientemente. Algunos de los primeros ejemplos de modelos estadísticos sinópticos son los de Kumar yPrasad (1973) para el norte del océano Índico, el modelo NHC67 de Miller y otros (1968), el modelo NHC72 para elAtlántico Norte de Neumann y otros (1972), y el modelo EPHC77 para el este del Pacífico de Leftwich y Neumann(1977). Los ejemplos posteriores comprenden TOPEND (Keenan y Woodcock, 1981), AUSTCYC (Kuuse, 1979) y otrastécnicas estadísticas (Keenan, 1984) para utilizarlas en Australia. En todos esos modelos se utilizan observaciones delpredictando y del predictor en el momento presente, y t (y posiblemente 12 horas antes de t) para predecir los valo­res del predictando en el momento t+h, en donde h representa 72 horas.

Los predictores empleados en los modelos se seleccionan a partir de la climatología y de la persis­tencia, así como de uno o más de los campos de altura a 1000, 700 Y500 hPa en el momento presente y 24 horasantes. Por ejemplo, el modelo NHC72 del Atlántico utiliza el producto del modelo CLIPER del análogo simulado comoúnico predictor que contiene todos los atributos de la climatología y la persistencia. Se utilizan en general retículasmóviles centradas en la tempestad para representar los campos de datos, y los predictores se seleccionan sistemática­mente utilizando el método de regresión por selecciones sucesivas. El tamaño de la retícula elegida para representarun campo de datos sinópticos depende de la duración del período de predicción. En los modelos en que se limita la (predicción a 24 horas, se puede utilizar una retícula de 600 millas náuticas contadas desde el centro de la tempestad,mientras que en los modelos que con se trata de predecir un período de 72 horas hay que emplear un sistema reticu-lar mayor. En este segundo caso son corrientes las separaciones de 300 millas náuticas. Sin embargo, en los modelosideados para retículas más pequeñas puede haber una separación menor; por ejemplo, de 150 millas náuticas. En losmodelos estadísticos de predicción de los desplazamientos de ciclones tropicales todavía no se ha utilizado un siste-ma de retícula encajada, en la que la dimensión de la retícula aumenta con la distanda desde la tempestad.

Cuando se dispone de suficientes datos sobre el desarrollo, conviene estratificar las diversas situa­ciones sinópticas y elaborar luego series separadas de ecuaciones de regresión que representan esas diferentes situa­ciones. Como ya se ha dicho, el modelo NHC67 estratifica conforme a la situación inicial de la tempestad, al norte oal sur de 300 N de latitud, con una subestratificación adicional que depende de la velocidad de la tempestad; y el mode­lo NHC72 estratifica sobre la base del desplazamiento inicial de la tempestad. La importancia de una estratificaciónadecuada fue descrita luego por Woodcock (1980), quien demostró que las predicciones basadas en regresiones múlti­ples que se derivan por separado para distintas situaciones sinópticas (análogos) proporcionan mejores prediccionesque una sola serie que no distingue entre situaciones sinópticas. Como se ha demostrado que el desplazamiento delos ciclones tropicales está estrechamente relacionado con las influencias ambientales, y como esas influencias sobrelos ciclones al sur de la dorsal subtropical difieren mucho de las del norte de la dorsal, las predicciones de regresiónpara pronosticar el desplazamiento de los ciclones tropicales deben producir mejores resultados si los datos se estrati­fican debidamente con respecto a la dorsal antes de formular la ecuación de regresión. Si bien la estratificaciónmejora teóricamente el rendimiento de un modelo determinado, debe prestarse la máxima atención para evitarreducciones excesivas en los tamaños de las muestras.

Pike (1984) comparó la utilidad de varios datos sobre espesor y altura en la predicción estadística del des- (plazamiento de los ciclones. Se consideraron 56 campos de datos posibles correspondientes a todos los niveles obli-gatorios, todas las capas de espesor posibles que delimitan y la media troposférica. El autor observó que el campo dealtitud media de una capa espesa (1000-100 hPa), calculado como H = 7SH1 000 + lS0H8S0 + 17SH700 + lS0Hsoo +lOOH400 + 7SH300 + SOH2S0 + SOH200 + SOH150 + 2SH100/900, en donde Hp es la altitud en la presíón p, producíala predicción más exacta, seguida de las alturas de 700 y 500 hPa en la troposfera media. Los campos de altitud cercadel nivel del mar y cerca de la tropopausa dan lugar a errores medios considerables. La mayoría de los campos de espe-sor producen mayores errores en los vectores que los campos de altitud. Esos resultados se dan en líneas previstas,pues los ciclones tropicales están orientados por vientos asociados con gradientes de altura más bien que por vientostérmicos asociados con gradientes de espesor.

Matsumoto (1984) sugirió una estratificación tridireccional basada en la posición del ciclón tropical conrelación a una dorsal de 500 hPa. La categoría al sur de la dorsal comprende todos los ciclones en que jamás hay incur­vación. La categoría al norte de la dorsal contiene todas las tempestades que permanecen al norte de la línea de ladorsal durante toda su vida útil. La categoría en la dorsal comprende los segmentos de trayectoria de ciclones coníncurvación entre 24 horas antes y 24 horas después del punto de incurvación. El conjunto de variables dependien­tes utilizadas para desarrollar las ecuaciones de regresión abarca todos los ciclones tropicales del Atlántico entre 1946y 1978. Hay 16 predictores potenciales derivados de una altura de 500 hPa y variaciones de presión de 24 horas, y unviento geostrófico y su evolución a 500 y 200 hPa. El método permitió mejorar notablemente la predicción de latrayectoria de los ciclones tropicales.

Se han propuesto método basados en funciones ortogonales empíricas (FOE) para la estratificación dedatos (Peak y Elsberry, 1986). Shaffer y Elsberry (1982) han demostrado que mediante análisis de FOE puedeproporcionarse información relativa al flujo en gran escala en torno al ciclón tropical. La técnica básica consiste enrepresentar el flujo ambiental como una combinación lineal de componentes principales derivadas de los campos

CAPÍTULO 5 V.59

sinópticos de un gran número de casos. La información sinóptica acerca de un caso determinado puede representar­se eficientemente mediante coeficientes de algunas FOE, con lo que se reduce considerablemente la necesidad dealmacenar datos.

Peak y Elsberry (1986) utilizaron un análisis discriminante para elaborar un método de predicción conel fin de pronosticar mejor el desplazamiento de la tempestad que se aparta bastante de los valores medios de la tra­yectoria transversal (TI) y de la trayectoria longitudinal (TL). En el análisis discriminante se derivan funciones de cla­sificación para predecir en qué grupo es más probable que se produzca la futura trayectoria del ciclón (izquierda, rectao derecha para la componente de trayectoria transversal, y lenta, constante o rápidamente, para la componente de tra­yectoria longitudinal). Keenan (1986) aplicó un método similar basado en las trayectorias pasadas y en los datossinópticos actuales para estimar las probabilidades de que los componentes de desplazamiento zonal y meridional sesitúen por encima de la media, en la media o en las categorías inferiores a la media. Los resultados del análisis dis­criminante fueron alentadores. En las técnicas se utilizan predictores basados en la persistencia y en una representa­ción del forzamiento sinóptico por una función ortogal empírica.

Un problema observado en la modelización estadística es la producción del "efecto de escalera" o tra­yectoria prevista no realista. Aunque sean estadísticamente válidas, estas trayectorias se producen a menudo debidoa la práctica de prever la trayectoria de la tempestad en pasos de 12 horas, en los que cada segmento de la predicción(cada paso de 12 horas) es más o menos independiente de los otros segmentos. Para evitar este problema pueden uti­lizarse los mismos predictores para cada paso de tiempo de cada componente del desplazamiento, o bien la predicciónpara el momento t + h (horas) (puede efectuarse en función de las predicciones para el momento t + h +12 (horas).

5.8.2.4.3 MODELOS ESTADÍSTICOS DINÁMICOS

Estos modelos se sitúan en el nivel más alto de los modelos estadísticos para la predicción del desplaza­miento de los ciclones tropicales; obtienen una parte de la reducción de la varianza a partir de los predictores resul­tantes de un modelo de predicción numérica. También pueden derivar una parte de su capacidad de predicción deotras fuentes como la climatología, la persistencia o los datos sinópticos observados en el momento. Desde el puntode vista conceptual, los modelos estadísticos dinámicos son muy atractivos porque combinan las ventajas de los pro­cedimientos estadísticos y dinámicos para predecir ciclones tropicales.

La utilización de la estadística de salida de modelos (MOS) es también el medio más eficaz de introducirdatos de predicción numéricos en un sistema de previsión estadística. El concepto MOS (Klein y Glahn, 1974) com­prende fundamentalmente la introducción directa del producto de modelos numéricos en un modelo estadístico, tantopara el desarrollo como para la aplicación operativa. Desde el punto de vista práctico, el empleo de este procedimien­to plantea problemas en las zonas de las regiones tropicales en que se carece de datos, y donde frecuentemente no sedispone de las muestras de datos necesarias para obtener una buena representación estadística. Hasta que puedandesarrollarse modelos MOS para todas las zonas de las regiones tropicales, se utilizan planteamientos provisionales simi­lares a los métodos estadísticos dinámicos. Uno de esos planteamientos alternativo o sustitutivo se denomina métodode la predicción perfecta (MPP). Otro es el planteamiento del MOS simulado (SMOS). Ambos métodos, consideradosmenos apropiados que el método MOS directo, han sido descritos en detalle por Neumann y Lawrence (1975).

Allen (1984) expone una técnica MOS conocida como estadística de salida de modelo de acción directaobjetivo CYCLOPS (COSMOS) utilizada para predecir el desplazamiento de los ciclones tropicales del noroeste delPacífico. La técnica interpreta predicciones basadas en la corriente rectora geoestrófica suavizada en varios niveles paradar posiciones de predicción de 24, 48 Y 72 horas. El proceso utilizado en el modelo para llegar a la posición de pre­dicción de 72 horas consta de tres fases: reconocimiento de las características, selección de predictores y aplicaciónde un error sistemático a la predicción. La información aportada al COSMOS consiste en la posición actual seis horasantes y en una posición de predicción de 72 horas a partir de CYCLOPS en los modos de pronóstico sin modificar paralos niveles de 850, 700 Y500 hPa.

En el Centro Nacional de Huracanes se han elaborado varios modelos estadísticos dinámicos que seutilizan de vez en cuando. El modelo NHC73 desarrollado por Neumann y Lawrence (1975) para la zona del Atlántico,que utiliza los planteamientos de predicción perfecta y SMOS es muy prometedor. El modelo comprende los siguien­tes predictores: datos derivados del modelo CLIPER, campos de altitud actuales de 1 000, 700 Y500 hPa, y prediccio­nes de altura de 24, 36 Y 48 horas a partir del modelo de predicción del Centro Meteorológico Nacional. El modeloNHC83 se introdujo en la temporada de huracanes de 1983. Basado en varios criterios de evaluación como puntuali­dad, disponibilidad, utilidad global y error mínimo, el NHC83 ha dado mejores resultados en la temporada de hura­canes de 1988 que otros modelos utilizados en el Centro Nacional de Huracanes con un margen bastante amplio(Neumann y McAdie, 1991). Por tanto, las posibilidades de acierto son grandes con este tipo de modelos. Sin embar­go, la utilización operativa del modelo a largo plazo revela ciertas deficiencias de diseño, que es preciso mejorar.Neumann y McAdie han elaborado una versión mejor del modelo NHC83, el NHC90, que, según los autores, darámejores resultados. En Neumann y McAdie (1991) figuran más detalles sobre este modelo.

5.8.3 Predicción de ciclones mediante modelos numéricosDesde el punto de vista histórico, el desarrollo de las técnicas de predicción dinámicas operativas de los

ciclones tropicales mediante modelos numéricos no ha seguido el ritmo de los métodos estadísticos. Si bien todavíapersiste en parte esa situación, los progresos recientes en los modelos numéricos permiten pensar que el retraso sereduce rápidamente. En principio, es posible formular un modelo numérico, inicializarlo con datos observados e inte­grar numéricamente las ecuaciones hidrodinámicas dependientes del tiempo durante un período apropiado con el finde obtener la predicción deseada. En realidad, este procedimiento se sigue a diario en los centros de predicción de

V.60 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

todo el mundo. Pero cuando se aplica a las regiones tropicales, y especialmente problema de la predicción de los ciclo­nes tropicales, surgen ciertas dificultades.

Primero, los ciclones tropicales aparecen con mayor frecuencia en las regiones de los océanos tropicalesen que escasean los datos, donde es especialmente difícil especificar con precisión el estado inicial de la atmósfera.Segundo, la región de vientos fuertes de un ciclón tropical es pequeña en comparación con los sistemas de escalasinóptica. Este hecho impide por sí solo tener en cuenta los detalles del vórtice utilizando una sola dimensión demalla o de rejilla. Tercero, la dinámica de la atmósfera tropical y la interacción de un ciclón tropical con su entornono se conocen tan bien como los regímenes de circulación en latitudes medias.

Con los recientes avance tecnológicos y la utilización de métodos o sistemas numéricos ingeniosos sehan resuelto en parte algunos de esos problemas. El del tamaño de la escala se ha solucionado parcialmente con laaparición de ordenadores más rápidos, capaces de tratar el gran volumen de datos requerido por un modelo numéri­co multiestratificado, de zona grande y malla fina. Se han empleado las llamadas retículas encajadas para determinarla estructura de los ciclones tropicales con una retícula de malla fina, centrada en la tempestad y encajada en una retí­cula mayor, que se utiliza para definir correctamente el entorno de la tempestad. La retícula más pequeña (fina) sedesplaza o cambia de posición a medida que la tempestad atraviesa la retícula estacionaria de mayor tamaño.Programas como el Experimento Tropical del GARP en al Atlántico (GATE), cuyo objeto es conocer mejor la dinámi­ca de la atmósfera tropical y de la interacción entre perturbaciones/sistemas meteorológicos tropicales y su entorno,deberían servir para mejorar las posibilidades de diagnóstico y predicción de esos fenómenos.

A diferencia de los modelos estadísticos, los modelos dinámicos numéricos no dependen de una relaciónestadística como la establecida entre la tempestad considerada y sus análogos históricos. Como puede suponerse queeste tipo de modelo (dinámico-numérico) depende menos de los detalles del comportamiento pasado de la tempestadque el modelo estadístico -, el desplazamiento futuro de determinada tempestad debe preverse implícitamentemediante una integración correcta de las ecuaciones de movimiento. Si bien esta hipótesis es sin duda demasiadosimplista, los modelos dinámicos se desarrollan y utilizan, al menos en parte, como elemento integrante de las capa­cidades del predictor, complementando las orientaciones facilitadas por los modelos estadísticos y siendo tal vez másútiles en situaciones en que éstos últimos resultan más frágiles (por ejemplo, cuando una tempestad se comporta demodo errático, como sucede en los casos de frenado, bucles, oscilaciones y otras desviaciones significativas conrespecto a la norma).

En los últimos años se han realizado varios estudios con modelos de ecuación primitiva (EP) avanzadosde varios niveles, a escala regional y mundial, sobre la intensidad de los ciclones tropicales y la predicción y simula­ción de trayectorias, especialmente en el Centro Europeo de Predicción Meteorológica a Medio Plazo, el ServicioMeteorológico del Reino Unido, la Oficina del Centro de Investigación Meteorológica de Australia, el LaboratorioGeofísico de Dinámica de Fluidos de Princeton, el Centro Meteorológico Nacional de Washington y el Organismo deMeteorología de Japón, Tokio. Esos estudios han demostrado ampliamente la capacidad de los modelos numéricosactuales para prever los ciclones tropicales. Si bien los modelos proporcionan predicciones razonables de la génesis,la intensificación y el desplazamiento de los ciclones, carecen de capacidad para resolver la estructura del núcleo y lazona de precipitaciones interna. Esto se debe a que los modelos operativos más afinados de que se dispone actual­mente tienen una resolución de rejilla horizontal del orden de SO a 100 km, por lo que en el mejor de los casos pue­den resolver la estructura exterior de los sistemas. Además, los desplazamientos verticales en las bandas de cúmulosde los ciclones tropicales son esencialmente no hidrostáticos, y para los modelos que se construyen habitualmente separte de hipótesis hidrostáticas. Con el fin de resolver debidamente la estructura del núcleo, hay que diseñar mode­los con una resolución horizontal de 5 a 10 km Ybasados en formulaciones no hidrostáticas. Al mismo tiempo, elmodelo ha de tener un alcance de varios miles de kilómetros. Actualmente sólo se puede tratar informáticamente unazona muy limitada, con una separación reticular de decenas de kilómetros.

5.8.3.1 RESULTADOS DE LA PREDICCIÓN DE CICLONES TROPICALES Y EXPERIMENTOS DE SIMULACIÓN CON MODE­

LOS NUMÉRICOS

En un primer estudio Bengtsson y otros (1982) describieron intensos vórtices de tipo huracanado que sedesarrollaban en numerosas predicciones de modelos operativos de puntos reticulares del CEPMMP en 1980 en tornoal cuarto día de sus predicciones. Aunque, en algunos casos, las tempestades del modelo parecían similares a lastempestades reales, en muchos otros se produjo una ciclogénesis espuria. El modelo presentaba errores claros siste­máticos en cuanto al número de tempestades al noroeste del Pacífico. Los autores estimaron que esto se debía a lastemperaturas de la superficie del mar, relativamente altas, utilizadas en el modelo, necesarias para mejorar el trans­porte de humedad desde la capa límite hacia arriba. A partir de 1980 se han introducido considerables mejoras en laformulación de la física de la capa de superficie en el CEPMMP.

Dell'Osso y Bengtsson (1985) consideraron en un estudio ulterior los méritos relativos de dos modelosefectuando predicciones de tres días del supertifón Tip en 1979. Tip fue el mayor supertifón ese año. Los dos mode­los fueron el modelo operativo mundial de puntos reticulares del CEPMMP, y una versión de área limitada (ELAM)del mismo modelo. Para proporcionar condiciones límite del ELAM se utilizaron los resultados del modelo mundial.La resolución de la retícula del ELAM era de unos S7 km, en comparación con unos 208 km en el modelo mundial.El aspecto más sorprendente del ELAM fue su capacidad para hacer una predicción razonable de la trayectoria.La trayectoria del tifón en el modelo mundial no fue tan buena. De ese estudio se desprendió que la resolución delmodelo influía considerablemente en la precisión de las predicciones de trayectoria. Su mejor calidad puede deberseen parte a la simulación de la estructura del tifón a mesoescala en la retícula más fina. La estructura transversal deltifón fue mucho más realista en las predicciones del ELAM que presentó una velocidad tangencial realista, un radio

(

(

CAPÍTULO 5 V.61

más pequeño del viento máximo, un núcleo de calor más fuerte y un gradiente más profundo de la presión desuperficie que el modelo global. Otro notable aspecto de la predicción del ELAM fue el pronóstico de bandas deprecipitación espirales aparentemente muy realistas, cuya ubicación correspondía en gran medida a la observadaen las fotografías de los satélites. En este estudio, los autores demostraron que, a partir de modelos con unaresolución suficientemente alta, y datos a gran escala, pueden simularse con razonable precisión, el desarrollo, laestructura y el desplazamiento de un ciclón tropical. Sin embargo, el tiempo necesario con estos modelos para deter­minar la estructura mesoescalar con datos en gran escala es un importante factor de error en la predicción de lastrayectorias.

Heckley y otros (1987) describieron dos predicciones del huracán Elena, que se desencadenó el 31 deagosto de 1985, con un modelo espectral mundial y una resolución de Tl06 ondas (truncamiento triangular). El pasode esta tempestad a lo largo del norte del Golfo de México tenía interés al respecto. Una de las predicciones fue ope­rativa, en tanto que en la otra se utilizó una versión experimental del modelo espectral mundial operativo. La únicadiferencia en estos dos experimentos fue la parametrización de la convección de cúmulos. En el modelo operativo seutilizó una versión de la técnica de parametrización de Kuo (Kuo, 1974) para la convección profunda. En el modeloexperimental se utilizó una técnica de ajuste retardado (Betts, 1986; Betts y Miller, 1986) para la parametrización dela convección profunda y poco profunda. La predicción operativa fue algo deficiente y señalaba la tormenta aproXi­madamente a 200 km al sur de la costa de Louisiana, en tanto que la predicción experimental mostraba una llegada atierra muy próxima a la ubicación real en la costa de Louisiana.

Krishnamurti y otros (1988) comunicaron resultados de los experimentos de predicción de varios hura­canes/tifones importantes en la región del Atlántico/Pacífico, con un modelo espectral mundial de alta resolución. Loscasos examinados son los del huracán Frederics (1979), el huracán David (1979), el tifón Hope (1979) y el tifón Abby(1983). El modelo espectral utiliza el método de transformadas para calcular los procesos no lineales y los físicos.Los procesos físicos comprenden la parametrización de la capa límite planetaria, la convección de cúmulos profun­dos y poco profundos, los procesos radiativos (incluidos procesos de retroacción de nubes, las variaciones diurnas ybalance energético en superficie) y la condensación en gran escala. La orografía de la envolvente se utiliza pararepresentar globalmente montañas escarpadas. Las temperaturas oceánicas se determinan a partir de una serie dedatos promediados en los 10 días anteriores a la tempestad. Se examinaron la sensibilidad de las predicciones de latempestad a las resoluciones horizontal y vertical, las series de datos y la representación de procesos físicos. Losexperimentos mostraron un gran acierto del modelo mundial de alta resolución en la predicción de las trayectorias.Los errores de posición al acabar los tres días de experimentos fueron del orden de 200 a 300 km, lo que puedecompararse perfectamente con las mejores estimaciones de predicciones operativas proporcionadas por modelosestadísticos o de retículas encajadas móviles. El modelo de alta resolución produjo una corriente rectora razonable, loque es importante para prever el desplazamiento de los ciclones. Los experimentos de sensibilidad realizadossobre densidad de datos, resolución del modelo y procesos de parametrización físicos dieron los siguientes resultadosimportantes:

a) se observa una considerable diferencia de calidad entre las predicciones cuando en el modelo se uti­lizan series de datos FGGE I1Ib de gran densidad en lugar de datos operativos FGGE I1Ia con brevesseries de tiempo límite del CMN de Washington, lo que destaca la importancia de la cobertura dedatos en los trópicos;

b) una versión de Kuo modificada para la parametrización de cúmulos produjo resultados satisfacto­rios en la predicción de la formación y el desplazamiento de un vórtice de iniciación de un mon­zón (tempestad típica) en el Mar Arábigo frente a la costa suroeste de la India, en junio de 1979;

e) para predecir razonablemente los anticiclones subtropicales hay que tener en cuenta la función delos procesos radiativos. Esto influyó en la predicción satisfactoria de la incurvación del tifón Abbyen agosto de 1983. El desplazamiento previsto de Abby en 24 y 48 horas se aproximó mucho a lasmejores posiciones de trayectoria, con un error de 10 de latitud aproximadamente. La predicciónde altas presiones subtropicales, muy sensible al forzamiento radiativo, permite predecir mejor elanticiclón y la corriente rectora correspondiente;

d) notables mejoras en las predicciones de las trayectorias, con un aumento de la resolución de T21 aTl06;

e) un notable factor es la mejor resolución en la capa límite planetaria. Los flujos de superficie en lacapa de corriente constante mejoran considerablemente mediante una mejor resolución verticalcerca de la superficie terrestre. El mantenimiento del huracán es particularmente sensible al flujotérmico latente;

f) el modelo mundial de más alta resolución de Tl06 utilizado en el estudio permitió resolver vientosmáximos de tan sólo 35-40 m s·l, subestimados en un factor de 2, en tanto que se sobrestimaba lapresión central.

El modelo no pudo resolver la zona de precipitación interna de la tempestad, situada en un radio de100 km de su centro. Hubo que afinar la resolución del modelo para resolver la zona de precipitación interna. Ahorabien, en los modelos espectrales mundiales hay que realizar muchos cálculos cuando la resolución excede de Tl70aproximadamente. Además, en el método de transformadas comienza a debilitarse su ventaja de cálculo cuando secompara con los modelos de puntos reticulares de muy alta resolución para escalas inferiores a 100 km. La soluciónconsiste en concebir modelos espectrales alargados con una resolución local más alta. En otro experimento con unmodelo regional mesoescalar a varios niveles de ecuaciones primitivas sobre la llegada a tierra de un intenso ciclóntropical en el Golfo de Bengala, en mayo de 1979, Krishnamurti y otros (1990) mostraron la eficacia del modelo para

V.62 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

predecirla con precisión. El campo de desplazamiento previsto presentó un error mínimo en las primeras 72 horas. ('-La trayectoria pronosticada se aproximó notablemente a la observada.

En otro experimento de sensibilidad, Krishnamurti y otros (1990) utilizaron las series de datos delExperimento sobre el Monzón Australiano (AMEX) para inicializar las tempestades tropicales lrma y Connie, que seformaron en la región australiana durante el período de observación especial del AMEX. La incorporación de los datosadicionales del AMEX influyó sustancialmente en las condiciones iniciales. Mediante nuevos datos se mejoró la ubi­cación del ciclón en capas medias, se reforzó la cizalladura horizontal del viento a lo largo de la depresión del mon­zón en capas bajas, se acentuaron la incurvación y el chorro centrífugo de la vaguada tropical en la troposfera alta, sedeterminó la vorticidad en todas las capas de la zona de génesis, se reforzó la convergencia a baja altitud en la zonade génesis, y se mejoró la humedad en capas medias y bajas. En todas estas características, el modelo de predicciónregional generó un ciclón tropical con la estructura mesoescalar correspondiente en la ubicación correcta y con la evo­lución temporal correcta en los casos de Irma y Connie. Sin embargo, el desplazamiento de estos sistemas no sepredijo debidamente. Esto se atribuyó a una contaminación gradual de los datos sobre la corriente rectora en granescala influida por inadecuaciones en los procesos físicos. Los autores observaron que la representación precisa de laestructura tetradímensional del calentamiento convectivo es importante para predecir la trayectoria.

En los experimentos de control sin incluir los datos del AMEX, se comunicó que las predicciones sobreel desplazamiento y la intensidad de las tempestades eran muy deficientes y que el modelo no logró predecir la ciclo­génesis. Sin datos apropiados, los desplazamientos verticales débiles, la vorticidad ciclónica en capas bajas tambiénrelativamente débil, y un pequeño parámetro de Coriolis en los campos iniciales dieron como resultado un ineficien­te calentamiento convectivo y un escaso ajuste entre el campo de masa, la componente del viento divergente y la com­ponente del viento rotacional. Esto no sólo influyó de manera adversa directamente en el desplazamiento (en razóndel término de divergencia en la ecuación de vorticidad), sino también indirectamente al degradarse la corriente (rectora en gran escala (rotacional). Se pone, pues, una vez más de manifiesto la importancia de la cobertura con datosadecuados.

Se han elaborado varios modelos de uno y varios niveles para predecir la trayectoria de los ciclones, quese describen brevemente a continuación.

5.8.3.2 MODELO DE UN SOLO NIVEL: EL MODELO BAROTRÓPICO SANBAR

SANBAR es un modelo barotrópico filtrado para la predicción que utiliza los vientos promediados conrespecto a la masa en la troposfera. El modelo, concebido originalmente por Sanders y Burpee (1968) y modificadomás tarde por Pike (1972), predice fundamentalmente el desplazamiento de los ciclones tropicales estableciendo lafunción de la corriente mínima y los centros de vorticidad máximos. La profundidad de la presión en que se prome­dian las observaciones iniciales del viento es la capa de 1 000-100 hPa. Estos vientos se estiman objetivamente apartir de los análisis automatizados de 200 hPa y niveles inferiores. Los vientos observados y estimados constituyenla base de un análisis objetivo, que produce un campo de viento especificado en los puntos reticulares. Una vezdeterminados los vientos iniciales - obteniendo sus componentes no divergentes por relajación de la función decorriente en el interior de la retícula - y especificadas las condiciones en los limites, se utiliza la ecuación barotrópi­ca simple de la vorticidad para predecir el desplazamiento o la trayectoria de los mínimos de la función de corrientey de los máximos de vorticidad. El marco dinámico fundamental de este modelo es una forma simplificada de laecuación de vorticidad promediada para todo el espesor de la troposfera:

Bt;,Iat = - V' V1) - V" V1)' + ¡pewi 000 - wlOcY

en donde 1) es la vorticidad absoluta, y V' Y 1)' denotan las desviaciones de los vientos y las vorticidades con relación (a la media vertical.

Como no se dispone de los detalles sobre la estructura del viento en el vórtice de la tempestad ni pue­den resolverse mediante la retícula modelo, la tempestad se sustituye por un vórtice simétricamente circular ideal. Enel modelo SANBAR original, ese vórtice ideal se resta de los datos del viento observados y estimados en la zona deinfluencia, antes de efectuar el-análiSis objetivo, y a continuación se añade de nuevo. Esto origina una discrepanciaentre el desplazamiento inicial de la tempestad calculado por el modelo y el desplazamiento real observado. En losmodelos estadísticos, el desplazamiento previsto a corto plazo guarda invariablemente una alta correlación con el des­plazamiento real. Como el predictor dispone habitualmente de una estimación razonable del desplazamiento de latempestad en el período de predicción, se consideró que debía incorporarse esta información en el al modelo SANBAR(Pike, 1972). La modificación de Pike produjo predicciones de la dirección mucho mejores, en particular en lasprimeras 24 horas, pero la velocidad seguía sistemáticamente subestimada. Sanders y otros (1975) observaron que eseerror se debía sobre todo:

a) a un error de truncamiento en los análogos de diferencias finitas de la función de la corriente 1fI, ya que los cálculos de la ecuación de predicción, ocasionaban una subestimación de las velocidadesde fase, en particular en las longitudes de ondas cortas;

b) a la relajación de 1fI, que producía una corriente rectora demasiado débil. Estos problemas se corri­gieron posteriormente.

De las Alas y Guzmán (1976) utilizaron un modelo parecido, pero más sencillo, para prever las trayecto­rias de los ciclones cerca de Filipinas. Su modelo utiliza una relajación de la vorticidad barotrópica no divergente paracalcular 1fI. La trayectoria del tifón se calcula siguiendo el desplazamiento de un punto que representa la posicióninicial en superficie del centro del vórtice, desplazado este último en función del campo de viento en gran escala. Losprimeros experimentos realizados con este modelo en un pequeño número de casos han dado resultados alentadores.

CAPÍTULO 5 V.63

5.8.3.3 MODELOS DE PNT OpERATIVAS PARA LA PREDICCIÓN DE CICLONES TROPICALES: EL PROBLEMA DE LA

FALTA DE VÓRTICE EN LOS CAMPOS INICIALES

En la predicción numérica operativa de los ciclones tropicales intervienen varios tipos de problemasespeciales, debido sobre todo a que la estructura inicial de una tempestad no puede resolverse por falta de observa­ciones en el campo de la misma. Las tempestades se forman en regiones oceánicas donde escasean los datos y lasobservaciones no son adecuadas para conocer siquiera el flujo ambiental en gran escala. En algunos casos, incluso sise dispone de observaciones en las proximidades de una tempestad, como consecuencia de las verificaciones de con­trol de calidad de los restos de primera aproximación de la observación a veces no se pueden incluir esos datos en elsistema de análisis. Puri y Lonnberg (1971) sugirieron utilizar funciones de estructura de alta resolución y modificarel sistema de análisis para aceptar datos en las proximidades de la tempestad. Debido a esas deficiencias en el análi­sis, las predicciones producidas por los modelos pueden contener grandes errores. Por tanto, últimamente se ha pres­tado mucha atención a la representación correcta del vórtice de la tempestad en los campos reticulados iniciales. Sehan elaborado procedimientos para representar un vórtice ideal en el lugar de la tempestad sobre la base de la infor­mación disponible acerca del tamaño y la intensidad de la tempestad observada, derivada normalmente de datos reci­bidos por satélite y del análisis sinóptico (Mathur, 1991; Andersson y Hollingsworth, 1988; Prasad, 1990). El vórticeideal se fusiona con los campos analizados objetivamente, o se obtienen seudoobservaciones de la estructura ideal, quese introducen en el sistema de asimilación de datos como si se tratara de observaciones reales. Se han sugerido variosmétodos para producir el vórtice ideal. Mediante un gran número de estudios con modelos numéricos de predicciónoperativo de la trayectoria de ciclones y de la intensidad introduciendo un vórtice ficticio en los campos inicializadosse ha mostrado que esas predicciones mejoran muchísimo. El éxito de los experimentos ha incitado a algunos de losprincipales centros de PNT a utilizar modelos mundiales para introducir vórtices ficticios a escala universal en sus sis­temas operativos de asimilación de datos. Probablemente puedan obtenerse por el SMT con carácter regular los datossobre parámetros de los dclones requeridos con tal fin. En los párrafos siguientes se describen brevemente los proce­dimientos para producir vórtices ficticios en algunos de los centros.

5.8.3.3.1 CENTRO METEOROLÓGICO NACIONAL DE WASHINGTON

El modelo de predicción operativa de los huracanes del CMN de Washington es un modelo casi lagran­giano (MCL). basado en ecuaciones primitivas con elevada resolución horizontal (40 km) Y vertical (16 niveles).El modelo comprende la parametrización de los principales procesos físicos y dinámicos que influyen en el desplaza­miento y el desarrollo de un huracán (Mathur, 1991).

La prescripción de un vórtice ficticio se basa en la presión central de la tempestad Pe" la presión de laisobara cerrada más alejada Pb y su distancia R (tamaño) con relación al centro. Estos tres parámetros (Pb' Po R), juntocon la ubicación del centro de la tempestad, se derivan del análisis sinóptico del Centro Nacional de Huracanes (CNH).La presión de superficie Psfe(r) en un radio r en el vórtice simétrico ideal se obtiene mediante la relación:

Psfe(r) = Pmax - [&> exp(-x2)]1(1 + ax2)l/2,o r < R

Psfe(r) = Pb,o r f R

en donde x = rIR, a se especifica, y las otras dos constantes Pmax y &> se evalúan a partir de las condiciones psflO)=Pey Psfc(R)=Pb' Los vientos en los niveles de presión se especifican en la siguiente forma. Primero, el viento Vg(r) a1 000 hPa se obtiene aplicando la ley del viento de gradiente:

Vilr + feVg - JI/Jlar = O

en donde fe es el parámetro de Coriolis en la latitud del centro de la tempestad. El geopotencial ¡P a 1 000 hPa se obtie­ne de la relación aproximada ¡PI 000 = 8[Psfe(r)-1 000]. Se utiliza una serie de funciones horizontales y verticales paraderivar los vientos en las capas más altas. Las funciones se eligen de manera que la estructura del viento se asemeje ala observada normalmente en los huracanes. Los geopotenciales en los puntos interiores de la retícula se deducen delcampo de viento utilizando la relación del viento de gradiente. La temperatura potencial de obtiene utilizando unaecuación hidrostática.

La columna vertical en el centro del vórtice se especifica como casi saturada. En R se especifican valoresalgo inferiores de la humedad relativa (RH). La intensidad de la precipitación convectiva depende de la distribuciónRH. Como se espera que esta intensidad sea inferior en una tempestad más débil, los valores RH se reducen por unfactor de 0.85+0.015(Pb-Pe) para una perturbación inicial donde Pb-Pe <10 hPa.

Los campos simétricos así obtenidos se proyectan en la retícula del modelo MCL. Los campos del vórti­ce se fusionan con los datos reticulados derivados del análisis de aviación global operativo efectuado por el CMN parala aeronáutica (AVN), utilizando la relación:

x = w . Xv + (l - w)Xa

en donde X es una de las variables ll, v, 8, q YPsfe Ylos subíndices v' y a' denotan un campo en el vórtice y en el aná­lisis, respectivamente. El factor de ponderación w viene dado por:

w = eos(n:rI2R) ; r < R

= Oen los demás casos

En varios estudios de casos realizados con el modelo MCL se ha mostrado que la inclusión en el análisisde un vórtice ideal del mismo tamaño e intensidad que la tempestad observada conduce generalmente a una mejorpredicción y de la estructura de la trayectoria de una tempestad que con las predicciones sin vórtice ideal. En la

V.64 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

temporada de huracanes 1988 y 1989, las predicciones con el modelo MCL de llegada a tierra correspondían bastan­te a la predicción hecha con el modelo NHC83. Sin embargo, en alta mar, el modelo NHC83 da mejores resultadosque el modelo MCL. .

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Errores medios de predicción Errores medios de predicción800 de las trayectorias en 1990 800 de las trayectorias en 1991

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Figura 5.22 - Errores medios de predicción de las trayectorias con los modelos MCL, NHC90 y CLIPER durante las temporadas de hura­canes en el Atlántico norte de 1990a) y de 1991b) (adaptado de Mathur, 1991).

Desde la temporada de huracanes de 1990 se realizó una importante modificación de las condiciones ini­ciales establecidas por el modelo MCL. Partiendo del desplazamiento real de una tempestad se definió una corrienterectora sobre la zona de la tempestad utilizando una circulación secundaria (dipolo generalizado). El procedimientopara especificar el dipolo fue analizado por Mathur (1991). En la Figura 5.22 se comparan los errores medios en la tra­yectoria de la predicción con los modelos MCL, CLlPER y NHC90 (versión mejorada de NHC83) para las temporadasde huracanes de 1990 y 1991. Los errores del modelo MCL son similares hasta 24 horas y mucho menores después de24 horas que los errores del modelo NHC90. Los errores del modelo CLlPER son superiores a los que se dan con losotros dos modelos.

5.8.3.3.2 CENTRO EUROPEO DE PREDICCIÓN METEOROLÓGICA A MEDIO PLAZO (CEPMMP), REINO UNIDO

Actualmente, el modelo mundial operativo del CEPMMP tiene una resolución T213 L31 (equivalente auna resolución horizontal de unos 100 km). En el sistema operativo de asimilación de datos no se utilizan seudo­observaciones para representar ciclones tropicales. Sin embargo, Andersson y Hollingsworth (1988) realizaronalgunos experimentos para estudiar la incidencia de la introducción de seudoobservaciones en la predicción deldesplazamiento de los ciclones tropicales mediante el modelo espectral mundial del CEPMMP.

Las seudoobservaciones se generan como modelo sencillo de ciclón tropical ideal que consta de dos par- (tes: un vórtice simétrico ideal y un campo de fondo. Las dos partes se superponen. El campo de viento simétrico entodos los niveles se modeliza mediante un vórtice de Rankine en el que la velocidad tangencial v en función de la dis-tancia radial r viene dada por:

v =Vm(r/r,J ; r < rm

V =Vm(r/r,J-a ; r> rm

en donde Vm es la velocidad máxima del viento tangencial y rmes el radio del viento máximo, a es un parámetro conun valor comprendido normalmente entre 0,5 y 1. Se utiliza la relación del viento de gradiente para relacionar elviento con el geopotencial t/J:

at/J/Br = fV + V2/r

La ecuación anterior se integra para calcular l/J. La fuerza del vórtice disminuye con el aumento de laaltura según un factor mixto de la cizalladura del viento dado por McBride (1981a, b). Se introducen valores ficticiosdel viento entre 850 y 300 hPa, y valores ficticios de la masa al nivel de 1 000 hPa. Para no alterar la convección nose utilizan datos ficticios para la humedad ni el espesor. Las observaciones se introducen en el sistema de análisis comosi fueran observaciones de radiosonda convencionales.

Andersson y Hollingsworth (1988) informaron de dos estudios de casos de predicción de ciclones utili­zando seudoobservaciones. Para un ciclón tropical en el Golfo de Carpentaria, en la región australiana, las prediccio­nes en que se utilizaron únicamente seudoobservaciones - esto es, excluidas las observaciones dentro de determina­da zona del ciclón tropical - fueron virtualmente las mismas que aquellas en que se utilizaron sólo datos de obser­vaciones. En este caso, se dispuso de grandes cantidades de datos, puesto que el ciclón Jason se produjo durante elExperimento sobre el Monzón Australiano (AMEX). En otro caso, al oeste del Pacífico Norte, las seudoobservacionesficticias mejoraron considerablemente las predicciones.

CAPÍTULO 5 V.65

5.8.3.3.3 OFICINA METEOROLÓGICA DEL REINO UNIDO (OMRU)

Las características generales del modelo global del PNT de la OMRU se describen en Bell y Dickinson(1987). La resolución horizontal del modelo en los trópicos es de unos 200 km. Según Mortis y Hall (1987), el aná­lisis de los ciclones tropicales en la OMRU se realiza insertando valores ficticios del viento en cuatro posiciones entomo al centro en cada nivel, entre 850 y 500 hPa. Esos valores ficticios son generalmente simétricos, pero puedenintensificarse ligeramente en la dirección del desplazamiento del ciclón si la velocidad de translación es importante.No se hace nada para modelizar la estructura horizontal del ciclón. Sin embargo se mantiene en la vertical un núcleocálido. Se trata solamente de corregir la posición del centro de la circulación o de crear una circulación cuando noexiste en el análisis.

La OMRU viene aplicando dicho método de simulación de ciclones tropicales en su modelo mundialdesde 1986. Si bien en la posición de predicción para 24 horas los errores son bastante grandes en comparación conlas predicciones manuales para 48 horas o más, el modelo muestra un notable acierto en la predicción de la posiciónde los ciclones (Chan, 1990).

5.8.3.3.4 SERVICIO METEOROLÓGICO JAPONÉS (JMA)

El JMA utiliza un modelo espectral mundial (Tl06 L21) para las predicciones a medio plazo, un modeloespectral asiático con 16 niveles en la vertical para las predicciones de 48 horas, un modelo espectral japonés (23L)para las predicciones de 24 horas, y un modelo de predicción de tifones (MPT). La inicialización del tifón se realizamediante un sistema de simulación en el que, sobre la base de la posición, el tamaño y la intensidad del ciclón tropi­cal, se establece un campo asimétrico de presión en la superficie en tomo al centro del ciclón utilizando la fórmula deFujita aMA, 1990) siguiente:

P(r) = PE - ¿jp[1 + (r/RoJ2J112

LlP =PE-Pcm

en donde PE y Pcm son los valores ambientales, respectivamente, de la presión media del nivel del mar y de la presióncentral analizada manualmente. Ro es un parámetro que rige la forma del perfil. Ro se determina para obtenervientos de gradiente de 15 mIs en el radio del viento de fuerza de temporal comunicado. Los valores D se calculanpara la troposfera alta con el fin de incorporar el flujo anticiclónico. La humedad relativa se prescribe como el 90 porciento en la troposfera en tomo al centro del ciclón, con el fin de mejorar la aceleración rotatoria del vórtice a travésde un método de convección. El tifón fictiCio se superpone sobre los campos analizados objetivamente utilizando lasiguiente fórmula media ponderada:

~~=~~~'W~+~~'[1-wm

= 1 ; r ~ RcI (zona interna)

= (Reo - r)f(Reo - RcI) ; (zona de transición)

= O (zona externa)

en donde ReIy Reo son los radios de unión de la corona circular de transición, y fm y fg son las variables de campo enel tifón del modelo y el análisis objetivo, respectivamente.

Después de incorporar el tifón ficticio en los campos de análisis, se aplica una inicialización no lineal pormodos normales en los campos para reducir la excitación debido a la oscilación gravedad-inercia. Por último, elcampo de flujo asimétrico del número de una onda con respecto al centro del tifón se superpone sobre todo el campodel viento, incluido el tifón ficticio, para obtener un desplazamiento inicial correcto del tifón del modelo.

5.8.4 Predicciones de probabilidad de ciclones tropicalesVarios centros de predicción utilizan el concepto de probabilidad para describir incertidumbres de que

se produzcan ciclones tropicales en un momento y lugar dados. Los usos más comunes de la probabilidad de predic­ción en relación con el surgimiento de efectos ciclónicos violentos, como la distribución de vientos de fuerza huraca­nada, la altura de las olas del mar y la elevación de mareas de tempestad son:

a) extender la duración utilizable de las predicciones a pesar de su creciente incertidumbre cuandoaumenta el período de predicción;

b) hacer una evaluación cuantitativa de la amenaza que supone la posible aproximación de un ciclóna tierra firme;

e) comparar la amenaza relativa según los lugares en un momento dado, o en momentos diferentes, amedida que se intensifica la amenaza;

d) dar una respuesta coherente a la misma serie de circunstancias, o a una similar;e) utilizarla como instrumento en el análisis de riesgo con respecto a las medidas protectoras a largo

plazo y con fines de aviso inmediato.Jarrell y Brand (1983) ofrecen una descripción bastante completa de los tipos de probabilidades de que

se dispone actualmente. La aplicación más común de la probabilidad es expresar la incertidumbre en las prediccionesdel movimiento de los ciclones mediante la construcción de elipses de probabilidad porcentual. Los datos de ocu­rrencia pueden haberse obtenido mediante trayectorias análogas seleccionadas en un momento determinado del añopor trayectorias generadas por otros medios -como modificando la velocidad o la dirección de un cÍclón parta teneren cuenta todas las variaciones lógicas- o mediante los errores característicos de las predicciones oficiales de trayec­torias. Pueden establecerse elipses de probabilidad para abarcar porcentajes seleccionados (normalmente 25, SO, ó

V.66 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

75 por ciento) de todas las ubicaciones de los ciclones. En general, las dimensiones de las elipses (incertidumbres) ('aumentan con el incremento de los intervalos de las predicciones. Southern (1985) y Jarrell y Brand (1983) propor-cionan más detalles.

5.8.5 Verificación de las predicciones de ciclones tropicalesLas predicciones de trayectoria de ciclones tropicales difundidas al público se basan en la consideración

de todas las orientaciones disponibles. Los diversos medios auxiliares objetivos de que se dispone en una situaciónpráctica producen invariablemente trayectorias contradictorias. Es preciso que el predictor conozca debidamente lascaracterísticas de capacidad y rendimiento de los diversos medios auxiliares. Los fines de los estudios de verificaciónson fomentar una mejor utilización de estas orientaciones y ofrecer a los preparadores de esos diversos medios lamanera de mejorarlos. Otro tipo de verificación es la determinación de errores en las predicciones oficiales, que ayu­dan a los usuarios a comprender la utilidad de esas predicciones.

5.8.5.1 MEDICIONES DE ERRORES EN LAS PREDICCIONES DE TRAYECTORIAS

La medición más generalizada del error de predicción de la trayectoria de ciclones tropicales es el errorde desplazamiento, que es la distancia en el círculo máximo entre la predicción y las posiciones observadas (denomi­nada también error de vector). Esta medición tiene el inconveniente de que no comprende ninguna informaciónsobre la dirección del error. Una manera de determinar esta dirección es medir por separado los componentes latitu­dinales y longitudinales. Sin embargo, en este método, es difícil interpretar errores sistemáticos que pueden existir,por ejemplo en los modelos dinámicos, cuando la muestra indica una amplia variedad de direcciones de trayectoria,como trayectorias antes y después de la incurvación. Otro procedimiento es verificar las predicciones en un sistemade coordenadas orientadas a lo largo de la trayectoria de la tempestad. Los componentes de error en este plantea­miento son la trayectoria longitudinal y la trayectoria transversal. El componente de la trayectoria transversal repre­senta la precisión en la predicción de los cambios de dirección. El error en la trayectoria longitudinal representa elerror de velocidad, aunque no sea igual a éste. Incluso si se predice que una tempestad se desplaza a la velocidadcorrecta, el error de la trayectoria longitudinal será negativo si la dirección es incorrecta. Shapiro y Neumann (1984)y Shapiro (1984) señalan que los coeficientes de correlación entre los errores de trayectoria transversal y trayectorialongitudinal se aproximan a cero, por lo que son esencialmente independientes. En cambio, las componentes de erro­res meridionales y zonales en el sistema de coordenadas geográficas no son independientes. Peak y Elsberry (1986) yChan y otros (1987) definen los componentes de trayectoria transversal y longitudinal con relación a una trayectoria'de persistencia o de CLIPER, respectivamente. Estas técnicas sencillas de predicción de trayectorias de poca precisiónse utilizan para normalizar las posiciones previstas, que permiten una comparación de la capacidad de predicción dediferentes técnicas de fácil comprensión. Se dice que la predicción es acertada si la precisión rebasa los niveles alcan­zados por métodos básicos como climatología y persistencia. Neumann y Pelissier (1981) utilizaron el modeloCLIPER como referencia para evaluar el acierto con otros medios auxiliares objetivos. Pike (1985) utilizó tambiénmodelos de tipo CLIPER en cada región de ciclones tropicales para evaluar la dificultad de la predicción en cada unade ellas. El autor empleó información sobre la mejor trayectoria para determinar una dificultad de predicción relati­va. Pike clasificó las regiones en función de la dificultad decreciente como suroeste del Pacífico, Australia, Atlántico,oeste del Pacífico Norte, suroeste del océano Índico, este del Pacífico Norte y norte del océano Índico.

Las estadísticas de verificación pueden evaluarse con inclusión o exclusión de los errores de posiciona­miento iniciales. El error de posicionamiento es la distancia entre la posición de la tempestad inicial determinada ope­rativamente y la posición determinada a partir de un análisis posterior o mejor trayectoria. Una doble verificación detodas las predicciones oficiales publicada por el Centro Nacional de Huracanes entre 1970 y 1979 indica que la inclu­sión del error de posicionamiento inicial aumentó el error medio de la predicción en 11, 6, 2 Y 1 por ciento para lasproyecciones de 12, 24, 48 Y 72 horas, respectivamente. Estos resultados pueden no ser representativos de otras cuen­cas oceánicas.

Para que la comparación de las características de rendimiento de dos o más modelos sea válida ha debasarse en muestras homogéneas. Con frecuencia es útil la estratificación de las muestras por latitud, porque lascaracterísticas de la trayectoria difieren entre los vientos del este y del oeste. Las características de la trayectoria y lascaracterísticas del error de predicción dependen del régimen sinóptico.

5.8.5.2 COMPARACIÓN DE VARIOS MEDIOS DE PREDICCIÓN OBJETIVA

Neumann y Pelissier (1981) ofrecen un análisis completo del rendimiento de los medios de predicciónobjetiva en el Centro Nacional de HUracanes. En la Figura 5.23 se muestra el rendimiento de varios modelos ­SANBAR, MFM, NHC67, NHCn, NHC73 - y las predicciones oficiales de dicho Centro, normalizadas con referenciaa CLIPER. Como puede verse, el rendimiento del MFM es deficiente en 12 horas y excelente en 48 horas. En elAtlántico, los modelos estadísticos (NHC67, NHCn y NHC73) proporcionan generalmente la mejor orientación glo­bal, y el modelo de análogos (HURRAN) es el peor (Elsberry, 1985). En un estudio de centros de predicción, Holland(1985) comunica que los errores medios de predicción para Australia, Guam y Hong Kong eran de unos 200 a 250 kmen 24 horas, 400 a 450 km en 48 horas y 600 a 700 km en n horas. Neumann y McAdie (1991) informan de lacomparación de errores medios de predicción de los modelos NHC83, CLIPER, NHCn, NHC73 y las predicciones ofi­ciales para el período 1983-1988, que se presentan en el Cuadro 5.2. Según esas comparaciones, el NHC83 supera atodos los demás modelos en la totalidad de las gamas de predicción. Mathur (1991) hace una comparación del mode­lo dinámico MCL, del CMN de Washington, el NHC83, y el modelo CLIPER para los años 1988 y 1989 (Cuadro 5.3).En este caso, el modelo NHC83 supera al MCL en las tres gamas de predicción: 24, 48 Yn horas.

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CAPÍTULO 5 V.67

SAN BAR "~,,;

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40

12 24 36 48 60 72INTERVALO DE PREDICCIÓN (horas)

Figura 5.23 - Errores de predicción con reladón al modelo CLIPER para una muestra homogénea de tempestades en el Atlántico duran­te 1976-1979 (según Neumann y Pelissier, 1981).

Cuadro 5.2Errores medios de predicción (operativa) de modelos especificados para los años 1983 a 1988,

ERRORES MEDIOS DE PREDICCIÓN (MILLAS NÁUTICAS) PARA CADA AÑO (1983-1988)

NHC83 CLIPER NHC72 OFICIAL NHC73 TAMAÑO DE LAMUESTRA

12h 26* 30 32 39 32 081983 24h 49* 63 67 81 90 05

48h 166 140* 149 223 213 0372h 374* 441 666 397 417 02

12h 48* 53 50 53 50 651984 24h 96* 119 104 116 119 57

48h 217* 260 252 224 243 4772h 324* 332 422 341 419 37

12h 48* 53 57 48* 50 751985 24h 88* 117 128 100 107 66

48h 168* 271 290 222 242 4472h 288* 399 367 333 466 26

12h 43 47 42* 44 43 351986 24h 88* 109 95 101 99 29

48h 173* 241 210 230 228 1772h 294* 377 405 387 429 11

12h 47 52 51 47 41* 331987 24h 103* 140 147 114 109 30

48h 222* 391 365 233 293 2472h 313* 638 556 365 466 19

12h 35* 38 - 36 - 661988 24h 58* 74 - 62 - 59

48h 129* 175 - 138 - 5072h 193* 282 - 222 - 40

1983- 12h 43.6* 48.1 50.6 45.5 46.8 2821988t 24h 84.3* 108.9 117.0 97.0 109.3 246

48h 177.4* 252.9 276.9 201.9 249.0 18572h 274.4* 377.7 436.9 311.5 442.4 135

t El resumen de los modelos NHC72 y NHC73 no comprende el año 1988.NOTA: El asterisco designa el error mínimo de determinado modelo en un período de predicción dado. La muestra es homogénea y com­

bina las predicciones de 0000 y 1200 UTC. Los modelos CLlPER, NHC72 (estadístico sinóptico) y NHC73 (estadístico dinámico)han sido descritos por Neumann y Pelissier (1981) y el modelo NHC83 por Neumann (1980) ..

V.68 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Cuadro 5.3Comparación de errores medios de predicción operativa de las trayectorias en los modelos MCL,

NHC83 y CLIPER (kilómetros) para las temporadas de huracanes de 1988 y 1989

24h 48h 72h

1988

MCL 182 367 539NHC83 104 218 326CLIPER 122 272 457Número de casos 42 36 27

1989

MCL 180 357 564NHC83 146 287 500CLIPER 183 431 668Número de casos 66 51 42

Basado en Mathur, 1991.

(

Ningún solo modelo responde a las condiciones ideales. Tal vez sea necesario combinar varios modelos.Neumann y Pelissier (1981) sugieren que el planteamiento estadístico dinámico para las gamas ampliadas debe com­binarse con el planteamiento estadístico sinóptico para gamas más cortas, salvo que el modelo CLIPER debe constituirla principal orientación en el régimen de vientos del este. Tsui (1984) ha propuesto un método de ponderación ópti­mo para la combinación de todos los medios de predicción objetiva. Quizá haya que actualizar periódicamente losmodelos de predicción para lograr un equilibrio óptimo entre los diversos factores que determinan la elección delmodelo de predicción.

5.8.6 Predicción de las mareas de tempestadLa marea de tempestad - elevación anormal del nivel de mar debido a un ciclón tropical- es un fenó­

meno oceánico que responde a una dinámica meteorológica. Las mareas potencialmente desastrosas se producen a lolargo de las costas en que la poca elevación del terreno permite inundadones en el interior o a lo largo de masas deagua internas, como bahías, estuarios, lagos y ríos. Se ha calculado que entre 40 y SO países tropicales resultan afec­tados por los ciclones. Muchos de esos países sufren con frecuencia grandes catástrofes a causa de las mareas detempestad. En el pasado no existía ningún método satisfactorio para predecir el aumento repentino del nivel del marcuando una tempestad azotaba la costa. En consecuencia, los daños producidos por las inundaciones costeras erancon frecuencia importantes. Más recientemente se han obtenido resultados alentadores en la predicción de lasmareas de tempestad con la ayuda de modelos matemáticos asistidos por ordenador.

Se sabe que cierto número de parámetros contribuyen a aumentar el nivel del mar cuando pasa una tem­pestad. Los parámetros más importantes son los siguientes:

a) la presión central mínima, el viento máximo y su distancia con relación al centro de la tempestad,el ángulo de advección (entre el flujo y las isobaras), y la velocidad de propagación de la tempestad;

b) la topografía del lecho del mar;e) el ángulo entre la trayectoria de la tempestad y la costa;d) la geometría y la configuración de la costa;e) la fase de la marea astronómica con respecto al momento de entrada en tierra de la tempestad.

5.8.6.1 PREDICCIÓN DE LAS MAREAS MEDIANTE MODELOS MATEMÁTICOS

Si bien existen técnicas de predicción estadística de las mareas, con frecuencia estos métodos no sonprácticos debido a la falta de datos sobre fenómenos anteriores. Por tanto, para la predicdón de las mareas se utilizanmodelos matemáticos, que representan en general la propagadón de ondas largas en aguas poco profundas. Al mode­lar los experimentos se han adoptado dos supuestos principales: la amplitud de la marea de tempestad es pequeña, ylas dimensiones horizontales de la mareas son grandes en relación con la profundidad del mar. Esas condiciones sesatisfacen en general, excepto en regiones de aguas poco profundas, donde la amplitud de la marea de tempestad escomparable a la profundidad del mar. Como ejemplo de esas excepciones cabe citar el sector nordeste del Golfo deBengala - donde en una amplia zona la profundidad del mar es sólo de cinco metros -, las proximidades de las islascosteras, y las cercanías de los estuarios. En tales regiones, los experimentos de modelización son más difíciles porquelas ecuaciones de predicdón ya no son lineales y el flujo de agua puede no ser fluvial.

La modelización matemática de las mareas de tempestad requiere la solución de ecuaciones hiperbóli­cas, parcialmente diferentes en dos dimensiones horizontales. Además de las condiciones iniciales y en los límites,hay que especificar los elementos dinámicos en función de la tensión de superficie y de las fuerzas interiores del gra­diente de presión. Para adaptar un modelo de marea de tempestad a determinada región se requiere una laboriosaadquisición de datos, a fin de especificar la batimetría de las zonas marinas y la topografía del terreno para cadaretícula del modelo. Todos esos datos han de ajustarse minuciosamente a un nivel de referencia común.

A continuación de describen los principales factores que se toman en consideración para predecir unamarea de tempestad.

(,

(

(

CAPÍTULO 5 V.69

5.8.6.1.1 NIVEL DE REFERENCIA

Todos los datos sobre las elevaciones del terreno, la batimetría, los obstáculos y las alturas del agua desuperficie han de tener el mismo nivel de referencia, como el nivel medio del mar.

5.8.6.1.2 INICIALIZACIÓN

Para inicializar un modelo de marea de tempestad hay que determinar el nivel de agua anterior a la tem­pestad. La inicialización puede realizarse con las observaciones sobre aguas litorales en calma antes de la tempestad,o el nivel estable calculado para una tempestad estacionaria alejada en el mar.

5.8.6.1.3 MODELIZACIÓN DE LAS TEMPESTADES

Para predecir una tonnenta de tempestad tropical se necesita información sobre los parámetros de latempestad inmediatamente antes de llegar a tierra, en su recorrido y después, en que la generación de la marea es máspronunciada. Su predicción depende fundamentalmente de la calidad de los datos sobre la tempestad. Nonnalmente,se especifica un modelo de marea en el que se utilizan parámetros meteorológicos sencillos. Para la predicción ope­rativa, se supone que la marea tiene un buen comportamiento, con un solo ojo y una estructura del viento analítica.En los modelos de las mareas de tempestad hay que conocer su trayectoria, su intensidad y su magnitud. La intensi­dad de la tempestad puede determinarse por la diferencia entre la presión central y la presión del medio ambientefuera de la tempestad. Las estimaciones de la presión central de la tempestad pueden obtenerse a partir de imágenesde satélite y de los monogramas de Dvorak (1973, 1975, 1984). Pero es sabido que las tempestades cambian de inten­sidad con bastante rapidez a medida que se acercan a la costa y, en tales casos, puede ser incorrecta la elevación pre­vista del nivel del mar. La magnitud de la tempestad se parametriza mediante radios a escala, en general el radio devientos máximos. Una importante incertidumbre en la predicción es la trayectoria precisa y la llegada a tierra de latempestad. El error medio en una predicción para 24 horas del punto de llegada a tierra es del orden de 100 millasnáuticas. En los experimentos de modelización es difícil simular las variaciones repentinas en la velocidad de propa­gación o de la incurvación cerca de la costa.

La tensión del viento por masa unitaria en la superficie del mar se fonnula en función del coeficiente deretardo, las densidades del agua y del aire y el viento vector. Como la tensión en la superficie se aplica concretamen­te a la superficie del mar, las observaciones del viento de que se dispone para diferentes platafonnas han de conver­tirse en un nivel constante. También se puede concebir un modelo de marea de tempestad dependiente de paráme­tros meteorológicos sencillos y calcular directamente un viento vector a nivel de la superficie o cerca del mismo.

5.8.6.1.4 MODELIZACIÓN DE LAS MAREAS DE TEMPESTAD

Se han concebido diversos tipos de modelos de mareas de tempestad numéricos: desde modelos unidi­mensionales sencillos hasta otros complejos. Un modelo típico de marea de tempestad operativo es bidimensional enel plano horizontal. Una regla práctica para determinar el máximo tamaño de la retícula disponible (en la zona deinterés) es que la técnica de diferenciación numérica debe resolver con precisión una longitud de onda cuatro vecessuperior al radio del viento máximo.

Cuando se utiliza un modelo de marea de tempestad en determinada zona es preciso disponer de unadescripción de la cuenca. Eso comprende el interior de las tierras, las masas de agua interiores, como lagos, bahías yestuarios, y un segmento de la plataforma continental.

La especificación de las condiciones en los límites plantea un difícil problema en los modelos de pre­dicción de las mareas. Se sabe muy poco, por ejemplo, sobre la naturaleza de la fricción en el fondo del mar o la trans­ferencia de cantidad de movimiento entre el aire y el mar en caso de fuertes vientos. Puede ser necesario introducircomplicados valores límite en función del tiempo para calcular las mareas con un modelo. Las mareas de tempestadsobre un lago aislado independiente de los fenómenos en otras masas de agua y, por tanto, no afectado por ellos, cons­tituyen una excepción en las aguas profundas o a lo largo de zonas costeras elevadas no se requieren valores límite.Si el núcleo de una tempestad atraviesa la cuenca (o sale de ella) pasando por un límite de agua profundo, o a travésde tierras altas, puede bastar con condiciones en los límites simples.

En general, para predecir las mareas de tempestad se conciben los siguientes tipos de modelos:a) algunos modelos de las mareas de tempestad se limitan a la platafonna continental Oelesnianski, 1972;

Wanstrath y otros, 1976), y la línea costera se representa como una pared vertical impenetrable. Eneste modelo no se considera las inundaciones ni las mareas de tempestad en aguas interiores;

b) para calcular los valores límite que han de introducirse en un modelo de bahía de capa fina y árealimitada se utiliza un modelo simple sobre una amplia zona de la plataforma y un modelo de mallagruesa, o incluso un modelo de marea de tempestad unidimensional. Si estos dos modelos estándinámicamente desacoplados, la especificación de las condiciones del interfaz puede plantear difi­cultades. Una solución consistiría en disponer de un modelo de malla gruesa para abarcar toda laregión desde las aguas profundas, a través de una bahía, hasta las tierras interiores. La soluciónnumérica en zonas interiores se basa en una retícula gruesa, pero los efectos de retroacción dinámi­ca desde la bahía hasta la platafonna son aproximados. La malla gruesa no da una descripcióndetallada de las mareas de tempestad en el interior de las tierras, lo que puede complicarse porobstrucciones y pequeñas masas de agua interiores. Sin embargo, puede dar detalles de la zonasituada hacia el mar, a lo largo de las costas que bordean el océano. Tal modelo puede ser útil paraproporcionar valores límite aproximados en un modelo de marea de tempestad de zona limitada ymalla fina;

V.70 GUiA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

e) más bien que limitar un modelo de malla fina a una pequeña región o una pequeña cuenca, puedeutilizarse un sistema de coordenadas alargadas con una malla fina en una zona limitada y pasar pro­gresivamente a una malla gruesa hacia los límites distantes de una cuenca grande. De esta forma,puede resolverse una amplia zona geográfica representando detalladamente la región de malla fina.En numerosos casos, basta con una simple definición de las condiciones en los límites para la regiónexterior. Si bien este sistema de coordenadas de retícula alargada presenta ventajas, Lewis y otros(1982) señalan algunos inconvenientes de consideración. Y, lo que es más importante, este tipo desistema de retícula suele captar energía en la malla reticular más fina, con lo que se pueden sobres­timar los niveles de la marea de tempestad en los puntos de mayor interés.

Las mareas astronómicas pueden tratarse en una forma no depurada por superposición con la mareacalculada. Desde el punto de vista de la predicción, es difícil pronosticar el momento de llegada a tierra de una tem­pestad y determinar Correctamente la fase adecuada de la marea astronómica. Los pequeños errores de tiempo encuanto a las posiciones de la trayectoria de la tempestad invalidarán la superposición con la marea astronómica.

Como en todos los modelos, es preciso resistir a la tentación de tratar coeficientes indeterminados comoparámetros de ajuste que han de especificarse arbitrariamente para una tempestad dada. Tal procedimiento permití­rá una excelente validación de la marea calculada para esa tempestad. Sin embargo, no hay ninguna garantía de quelos mismos coeficientes sean apropiados para otras tempestades o para otras regiones. Hay grandes errores intrínsecosen las observaciones de las mareas y meteorológicas. Por tanto, es preciso determinar los coeficientes para numerosastempestades. Hay quienes piensan que deben utilizarse los coeficientes más generalizados para todas las tempestadesy en todas las regiones, incluso si los resultados calculados no son ideales para determinada tempestad.

Pese a las incertidumbres, los modelos matemáticos de predicción de las mareas de tempestad han dadoresultados realistas. Un modelo elaborado por Jelesnianski (1967, 1972), en el que intervienen parámetros meteoro­lógicos, proporciona la envolvente de las olas costeras con marea alta, incluida la ola máxima en una costa recta, parael Golfo de México y la costa este de Estados Unidos Oelesnianski, 1965, 1974; Jelesnianski y Taylor, 1973). Miyazaki(1965) tuvo en cuenta las irregularidades costeras, como las bahías de aguas poco profundas. Das y otros (1974) yRobinson y Flierl (1972) han preparado diagramas de predicción de las mareas de tempestad en el Golfo de Bengala.Sus modelos permiten calcular la marea máxima producida en el momento de llegar a la costa una tempestad idealque afecte a diversos sectores de la costa con una velocidad uniforme. Se han calculado las mareas máximas para dis­tintos valores 'de intensidad de la tempestad, viento máximo y velocidad de propagación. En el modelo de Robinsony Flierl no se incluyó la fricción en el fondo del mar, y las ondas previstas eran superiores a las de Das y otros. Sinembargo, un hecho interesante es que, a pesar de las incertidumbres de los parámetros de la tempestad, los valoresprevistos son fundamentalmente correctos.

5.8.6.1.5 INTERACCIONES DE LAS MAREAS ASTRONÓMICAS Y LAS MAREAS DE TEMPESTAD

La precisión de las predicciones de las mareas depende del momento en que probablemente crucen lacosta, debido a las interacciones de las mareas de tempestad. En general, a causa de la fricción, la marea de tempes­tad es mayor en el momento de marea baja (Proudman, 1953), pero una simple superposición de la marea pronosti­cada y de la marea astronómica no siempre proporciona una estimación realista de la elevación total del nivel del mar.Así ocurre cuando la marea astronómica es de la misma magnitud que la marea de tempestad. En Estados Unidos, porejemplo, la marea astronómica es normalmente de un orden de magnitud menor. De ahí que la interacción seareducida, pero hay otras regiones, sobre todo en el sector septentrional del Golfo de Bengala, donde los efectos de lasmareas son considerables.

5.8.6.1.6 PREDICCIÓN DE LAS MAREAS

Es sumamente útil proporcionar una envolvente de la superficie costera Oelesnianski, 1972) con mareaalta para toda la tempestad con independencia del momento. En cada punto reticular de una cuenca se almacena paratenerla en cuenta en los resultados la más alta marea calculada. Las condiciones potenciales de la marea pueden espe­cificarse mediante un examen detenido de las características de las tempestades tropicales a partir de la climatología.Para describir debidamente la posible inundación a lo largo de un segmento real de costa tal vez sean necesarios varioscentenares de integraciones con tempestades que varían en cuanto a dirección de la trayectoria, punto de llegada atierra, velocidad de traslación, intensidad y tamaño. Con la información sobre la marea a partir de simulaciones demodelos puede compilarse un atlas de fenómenos para describir la inundación debida a tempestades hipotéticas. Elpredictor puede comparar una tempestad que se aproxima con una del atlas para evaluar las posibilidades de inunda­ción. Mediante el atlas, puede aplicar el modelo de la marea en tiempo real para disponer de una predicción más deta­llada, después de definir de nuevo su mejor estimación de la trayectoria, el tamaño y la intensidad de la tempestad.

La marea de tempestad también puede predecirse en términos de probabilidad. Cada uno de los esce­narios de la tempestad comprendidos el citado atlas es una serie de condiciones cuya probabilidad de que se produz­ca puede calcularse sobre la base de la predicción de la tempestad considerada. Si puede determinarse que esosescenarios son exhaustivos y que se excluyen mutuamente, la probabilidad de que una marea rebase una aplicaciónespecífica es simplemente la suma de las probabilidades de que ocurra de todos los escenarios en que la marearebasaría esa elevación. En Jarrell y Brand (1983) hay un ejemplo de esa metodología.

5.8.6.2 PREDICCIÓN DE LAS MAREAS CON AYUDA DE NOMOGRAMAS

Ghosh (1977) preparó nomogramas para estimar las mareas de tempestad máximas originadas porciclones tropicales que azotan la costa oriental de la India, utilizando el modelo SPLASH de Jelesnianski (1972). Los

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CAPíTULO 5 V.71

nomogramas precalculados dan valores fijos para el descenso de presión, radio de viento máximo, el desplazamientovectorial de las tempestades y la batimetría mar adentro. Se presentan dos series de nomogramas: uno para la costadel nordeste de la India, donde la pendiente de la plataforma continental es muy poco profunda, y la otra para la costaoriental restante, donde la pendiente es en general muy profunda. También se preparó un nomograma para corregirla magnitud de la marea máxima de los efectos de las olas en la costa del nordeste de la India, donde la gama de lasmareas semidiumas es grande. Se da un método para estimar la elevación total del mar a lo largo de una franjacostera mediante nomogramas para la costa nordeste de la India.

Crawford (1979) analizó las posibles irrupciones de huracanes en la costa sudoriental de Louisiana(Estados Unidos), según revela un modelo de predicción de marea de tempestad. Además, en la publicación de laOMM Present Techniques ofTropical Stoml Surge Prediction (OMM-Nº 500) se describen detalladamente las técnicas actua­les de predicción de las mareas de tempestad asociadas a tempestades tropicales.

5.9 Fenómenos mesoescalares en las regiones tropicales

La mayoría de los fenómenos meteorológicos que se producen en la atmósfera, y que pueden causardaños, tienen lugar en asociación con procesos mesoescalares, como fuertes tormentas, turbonadas, precipitacionesmuy fuertes, grandes turbulencias, etc. Entre los movimientos atmosféricos que pueden clasificarse entre los sistemasmesoescalares figuran convecciones organizadas, ciclones tropicales, ciclogénesis explosiva en latitudes extratropica­les, y algunos tipos de circulaciones inducidas por la orografía, como las ondas orográficas a sotavento.

Puede decirse que la mesoescala se caracteriza por una escala espacial temporal y horizontal menores queen las redes de radiovientosonda tradicionales, pero considerablemente mayores que las distintas nubes de cúmulos.Esto supone que la escala horizontal es del orden de unos cuantos a varios centenares de kilómetros, más o menos,con una escala temporal de una a 12 horas aproximadamente. La escala vertical se extiende desde decenas de metroshasta la profundidad de la troposfera. Las escalas más cortas corresponden a fenómenos atmosféricos que, para finesde predicción, sólo pueden representarse estadísticamente, en tanto que las escalas más largas corresponden a fenó­menos más pequeños que podemos distinguir generalmente en un mapa meteorológico sinóptico. La mesoescalapuede aplicarse también a los sistemas atmosféricos con una extensión horizontal suficientemente grande para quesea válida la aproximación hidrostática de la distribución vertical de la presión pero suficientemente pequeña para quelos yientos geostróficos y de gradiente den aproximaciones inadecuadas de las circulaciones reales del viento sobre lacapa límite planetaria.

En la sección 3.1.1, así como en OMM (1987b) Yen Collier (1989) se encuentran las diferentes clasifica­ciones de escala de los movimientos atmosféricos y la clasificación de la parte mesoescalar de un espectro, sugeridaspor Orlanski (1975).

Según su origen, los sistemas atmosféricos mesoescalares pueden dividirse en dos grupos (PieIki, 1984):a) los forzados fundamentalmente por inhomogeneidades en la superficie (sistemas mesoescalares

debidos al terreno);b) los forzados fundamentalmente por inestabilidades en las perturbaciones a gran escala que se des­

plazan (sistemas mesoescalares debidos a fenómenos sinópticos).La primera categoría se caracteriza por brisas de mar y de tierra, vientos de montañas y valles, circula­

ciones urbanas y corrientes de aire forzadas en terreno accidentado. Entre los ejemplos de la segunda cabe citarlíneas de turbonadas, huracanes y aglomeraciones de nubes mesoescalares que se desplazan. Es relativamente másfácil predecir la primera categoría de sistemas, porque se producen en asociación con fenómenos geográficos fijos enperíodos de 12 horas aproximadamente, y tienen carácter repetitivo. Además, esos sistemas no se desplazan muchode su punto de origen.

Los sistemas mesoescalares de la segunda categoría se producen irregularmente con relación a una ubica­ción dada. No están forzados por fenómenos geográficos bien definidos. Para identificar y pronosticar esos sistemas senecesitan muchos más datos que en el primer caso. Tales sistemas se inician por alguna clase de inestabilidad atmos­férica; por ejemplo, la inestabilidad condicional de segundo orden (CISK). Tales sistemas nubosos de precipitación detamaño mesoescalar debidos a fenómenos sinópticos producen un elevado porcentaje de la lluvia que llega a tierra.

Para la predicción de sistemas mesoescalares y sus condiciones meteorológicas asociadas es imperativoobtener datos de observación de buena calidad en puntos muy poco espaciados sobre un gran dominio. Hasta hacepoco, era difícil disponer de esos datos, y por lo tanto no había posibilidad de identificar los sistemas atmosféricosmesoescalares ni de predecirlos numéricamente. Debido al desarrollo de métodos de teledetección por satélite, radary otros, con una elevada resolución, tanto en el tiempo como en el espacio, así como a la posibilidad de disponer deuna red de observación densa basada en tierra (radares) en algunas regiones, ahora es posible identificar perturbacio­nes atmosféricas mesoescalares utilizando datos sobre las nubes, la precipitación y la humedad. La mayoría de ellostienen carácter cualitativo y no pueden utilizarse directamente en la predicción meteorológica numérica, pero con losprogresos de la teledetección en las gamas del infrarrojo y de microondas, y con la evolución de la técnica Doppler,ahora se dispone de la base de datos inicial para modelos numéricos mesoescalares de malla muy fina, y la situaciónsigue mejorando. Los satélites y los radares constituyen, con mucho, la fuente más importante de las observacionesmesoescalares. Los satélites geoestacionarios proporcionan imágenes de nubes en rápida sucesión sobre una ampliagama de escalas meteorológicas, desde la escala sinóptica hasta la escala de nubes, lo cual es muy útil para la predic­ción mesoescalar. La expansión de la base de datos, el mejoramiento de los modelos de predicción numérica del tiem­po en cuanto resolución y parametrización física, y la disponibilidad de sistemas informáticos más rápidos hanpermitido elaborar modelos numéricos a mesoescala que pueden resolver circulaciones mesoescalares sobre mallasmuy finas, y ayudar así a predecir con mayor detalle los elementos meteorológicos de una zona limitada.

V.72 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

5.9.15.9.1.1

A continuación se describen brevemente algunas características importantes de los diversos sistemasmesoescalares. En Atkinson (1981), Pielke (1984) y OMM (1989, 1990) figuran más detalles.

Influencia del terreno en los sistemas mesoescalares*BRISAS DE TIERRA Y DE MAR EN TERRENO LLANO

Las brísas de tierra y de mar en terreno llano son el resultado de gradientes térmicos horizontalesdebidos a la diferencia de calentamiento de grandes masas de agua y de tierra, situadas contiguamente. La brisa demar se produce cuando el viento sopla hacia la costa, y la brisa de tierra en el caso contrario. La brisa del mar estáfuertemente influida por el flujo sinóptico prevaleciente. La evolución de la brisa de mar se complica más cuando hayun flujo a escala sinóptica que cuando no lo hay. Utilizando datos de observaciones, Biggs y Graves (1962) y Lyons(1972) confeccionaron índices para estimar si habrá o no brisa de mar. Lyons, por ejemplo, ha mostrado que cuando'1/ Cpt:.T es mayor que 10 (en donde Vg es la velocidad del viento geostrófica en superficie y t:.T es la diferencia detemperatura máxima entre la temperatura del aire en el irIterior y la temperatura media de superficie en un lago), nose producirá brisa de mar en el litoral de Chicago. La brisa de mar no se desarrolla cuando esta relación es grande por­que el gradiente de presión horizontal debido a la diferencia de calentamiento entre la tierra y el lago es insuficientepara superar la energía cirIética del flujo en gran escala.

Varios estudios han demostrado que las brisas de tierra y mar (y otros circulaciones mesoescalares simi­lares) se resuelven deficientemente en sistemas de redes de observación meteorológica convencionales. Esa falta deresolución origina graves problemas para elaborar predicciones operativas regulares de esos fenómenos.

Otros estudios de simulación numérica realizados desde el decenio de 1970 han permitido aclarar algoel fenómeno de la brisa de mar. Anthes (1978) mostró, utilizando un modelo bidimensional, que con un flujo ceroprevaleciente a gran escala, el reflujo de la brisa de mar se produce totalmente sobre la capa límite, en tanto que losvientos hacia la costa se encuentran por debajo de ese nivel. Abe y Yoshida (1982) examirIaron la influencia que tienela anchura de la península en la intensidad de la brisa de mar y hallaron que una anchura de 30 a 50 km produce lasvelocidades verticales ascendentes más fuertes. Otros estudios han mostrado que, a lo largo del litoral, en condicio­nes sinópticas sirI perturbaciones durante el verano en las zonas tropicales y subtropicales, la brisa de mar ejerce unairIfluencia dominante sobre los lugares de formación y el desplazamiento de complejos tormentosos. La brisa de niarpuede generar también fenómenos meteorológicos locales de gran irItensidad.

5.9.1.2 VIENTOS DE MONTAÑA Y DE VALLE

En una región con terreno irregular puede el viento puede tener una configuración local del viento enrazón de la diferencia de calor entre la superficie del suelo y la atmósfera libre en la misma altitud, a cierta distancia.En el suelo se produce normalmente una fuerte variación de temperatura durante el día, por lo que en ese período lastierras más altas se convierten en una poderosa fuente de energía, en tanto que durante la noche son un sumidero degran calor. Generalmente se reconocen dos categorías de vientos de montaña-valle: flujo de pendiente y vientos devalle.

Cuando el flujo en pequeña escala es ligero, es más fácil reconocer estos tipos. El flujo de pendiente sedebe a una corriente de aire denso y frío que sopla hacia abajo en tierras altas durante la noche, y al aire caliente ymenos denso que sopla hacia las alturas durante el día. Ese movimiento de aire se denomina con frecuencia flujo dedrenaje nocturno y viento ascendiente diurno, respectivamente. El flujo de drenaje nocturno se denomirIa tambiénviento catabático, y el ascendente diurno, viento anabático.

Los vientos de valle, la segunda categoría de flujo montaña y de valle, son circulaciones de aire ascen­dentes y descendentes que se desarrollan a lo largo de gradientes horizontales de presión en una parte de un valle, yque se producen a causa de la entrada en ella de una corriente de pendiente con una estructura térmica diferente dela que se da en las proximidades.

En los días soleados, los vientos de pendiente suelen ser más profundos que durante la noche, como enel caso de la brisa de mar, porque el aire cálido a nivel del suelo por la acción del sol se mezcla efectivamente al ascen­der como consecuencia de un flujo de calor turbulento. Durante la noche predomirIa el enfriamiento radiativo y, silos vientos son ligeros, el campo del flujo de perturbación resultante es menos profundo.

En el caso de características de superficie variables y/o características topográficas tridimensionales de unflujo de gran escala - que comprende con frecuencia una cizalladura vertical del viento horizontal-, el flujo meso­escalar resultante puede resultar muy complejo. Las variaciones diurnas de los vientos en esas situaciones sólopueden predecirse con una amplia red de observación y modelos de mesoescala tridimensionales precisos.

5.9.1.3 CIRCULACIÓN DE AIRE FORZADO SOBRE TERRENO ACCIDENTADO Y EN TORNO AL MISMO

Cuando el aire sopla en un terreno caracterizado por escalas horizontales de 2S a 100 km aproximada­mente, se desarrolla otro tipo de sistema mesoescalar, que difiere de las brisas de mar y tierra, y de los vientos de mon­taña y de valle, porque el ascenso forzado de aire en una masa de aire predominantemente estratificada en forma esta­ble, en lugar de un calentamiento diferencial del suelo por el sol, genera la perturbación mesoescalar. La intensidadde esta perturbación mesoescalar es directamente proporcional al gradiente de presión debido a este movimientoforzado de aire.

Según la teoría lineal, a falta de efecto de Coriolis, se producen dos tipos de ondas al penetrar el aíre enterreno accídentado: ondas forzadas, en la misma posición que la topografía subyacente, y ondas a sotavento, que se

• Esta sección se basa en Pielke (1984).

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CAPíTULO 5 V.73

5.9.25.9.2.1

propagan hacia abajo. Las ondas a sotavento atrapadas, que se propagan indefinidamente hacia abajo a falta defricción, pero que pierden rápidamente amplitud con la altura, se consideran generalmente un tipo de movimiento deaire a sotavento de las barreras montañosas cuando el parámetro de Scorer disminuye rápidamente con la altura. Segúnla teoría lineal, la longitud de onda vertical de las ondas a sotavento producidas por una sola dorsal viene dada por:

Lz =2rr/S/2 =2nV1[(g/eoJ(Je¡Jz)jl/2

en donde So se denomina parámetro de Scorer. Según la teoría lineal, para que se produzcan ondas bien desarrolla­das, el parámetro de Scorer ha de ser menor en la troposfera alta que en baja altitud. Para ello, si Je¡Jz es constante,Vg ha de aumentar con la altura, en tanto que si Vg es constante, Je¡Jz ha de ser menos estable en las capas altas.Cuando se tienen en cuenta el efecto de Coriolis y la dinámica de capa límite, la reacción de la atmósfera al terrenoes más complicada. A continuación se indican algunos efectos importantes sobre el tiempo y la estructura de la atmós­fera asociados con el flujo de aire forzado sobre las montañas.

Los fuertes vientos de pendiente descendente se dan a sotavento de las montañas. Esos vientos son másfuertes cuando existe una inversión cerca de una corriente ascendente a nivel de una cumbre montañosa, y si losperfiles de la temperatura y el viento son de tal naturaleza que la onda inducida por el terreno invierte aproximada­mente las fases entre la superficie y la tropopausa.

Cuando el aire es demasiado estable y no puede sobrepasar ni circundar la brisa de montaña, y cuandoel terreno es demasiado alargado, la influencia de la montaña propaga rápidamente el aire hada arriba, proceso deno­minado de bloqueo. Ese bloqueo origina una deformación de las superficies de temperatura potencial hasta crear unacorriente ascendente de la capa inestable de la montaña. Tal bloqueo puede originar la formación de chorros en capasbajas paralelos a la montaña.

El bloqueo y la deformación resultantes de los isentropos de corriente ascendente pueden crear asimis­mo zonas de inestabilidad convectiva, aunque no exista esa inestabilidad en el flujo sinóptico ascendente, lo quefavorece la precipitación inmediatamente de la corriente ascendente en las montañas, y aumenta la irregularidadespacial de la precipitación.

En razón del aumento de la temperatura potencial resultante de la liberación de calor latente y del airepotencialmente más cálido sobre la capa límite planetaria, con frecuencia se dan a sotavento de las montañas regio­nes relativamente secas e incluso áridas, sobre todo cuando el flujo predominante de una dirección es persistente.

La precipitación y el ensombrecimiento por las nubes pueden influir en la intensidad del flujo de aire enlas montañas. La liberación de calor latente puede alterar sustancialmente la estructura de las ondas internas enterreno accidentado.

Fenómenos mesoescalares de origen sinópticoTEMPESTADES CONVECTIVAS*

Las tempestades convectivas se componen de células convectivas individuales que se definen comoregiones de fuertes corrientes ascendentes con una sección transversal horizontal de 10 a 100 km2, Yque se extiendenen el plano vertical a través de la mayor parte de la troposfera. La convección influye en la mayoría de los sistemasmeteorológicos en gran escala, pero también existen sistemas de dimensiones mesoescalares en los cuales las célulasconvectivas forman una perturbación aislada que no forma parte de una perturbación mayor y contiene mecanismosatmosféricos distintos de la convección casi vertical. Hay una notable tendencia a que las tempestades convectivas seorganicen en líneas. A continuación se describe la clasificación de las tempestades convectivas.

5.9.2.1.1 TEMPESTADES UNICELULARES DE CORTA DURACIÓN

Se trata de una corriente ascendente que se extiende a través de la troposfera y produce agua líquida yhielo. Cuando las gotas de agua o las particulas de hielo son demasiado pesadas para que la corriente ascendentepueda soportarlas caen creando una corriente descendente que, combinada con aire más frío, origina un enfriamien­to por evaporación. Ese enfriamiento acelera la corriente descendente, que si es suficientemente fuerte se extiendehorizontalmente cerca de la superficie produdendo una masa fría denominada frente de ráfagas.

5.9.2.1.2 TEMPESTADES SUPERCELULARES

Se trata de una sola corriente ascendente rotatoria casi estacionaria que dura varias horas. La tempestadse propaga hacia la derecha, u ocasionalmente hacia la izquierda de los vientos medios, y con frecuencia evolucionaa partir de sistemas de tempestades pluricelulares. Representa una correlación muy positiva entre la velocidad verti­cal y el componente vertical de vorticidad. En términos más coloquiales, puede hablarse de tormenta rotatoria(Doswell, 1989b). Si bien las supercélulas son relativamente raras, pues representan menos del 10 por ciento de todaslas tempestades convectivas que producen condiciones meteorológicas rigurosas (la fracción de supercélulas varía geo­gráficamente), suponen una parte desproporcionada (que se aproxima tal vez al 50 por ciento en algunas zonas) delos daños y pérdidas asociados con las fuertes tormentas. Esto refleja generalmente la intensidad de los fenómenosasociados a las supercélulas. Los fenómenos de gran intensidad en las supercélulas tienden al extremo superior de laescala de intensidad en toda clase de condiciones meteorológicas rigurosas, con la posible excepción de la intensidadde precipitación. Las supercélulas pueden producir prácticamente todo tipo de condiciones meteorológicas rigurosas(granizo, vientos huracanados constantes, tomados, fuertes precipitaciones y frecuentes descargas eléctricas) en unmomento u otro de su existencia.

• Esta sección se basa en Doswell (1989a) and Collier (1989).

V.74 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Las tempestades de supercélulas tienen normalmente ciclos de vida que se miden en horas, más bien queen decenas de minutos, como las células que componen una convección no supercelular. Por tanto, es normal (considerar que las supercélulas alcanzan un estructura estable. Esto se considera algo engañoso, pues las supercélulaspresentan generalmente una evolución característica durante un período del orden de 45 minutos, y numerosas super-células siguen esa evolución más de una vez, por lo que se las puede calificar de supercélulas cíclicas.

Por razones no claras aún, puede haber supercélulas de baja precipitación, supercélulas de alta precipi­tación y las denominadas supercélulas clásicas, según la cantidad y la distribución de la precipitación en relacióncon la tempestad. Como numerosas supercélulas se mueven con relativa lentitud, las versiones clásicas y de altasprecipitaciones de la supercélula pueden producir inundaciones repentinas. Incluso en las supercélulas débiles preci­pitaciones pueden dar lugar a grandes granizadas.

5.9.2.1.3 TEMPESTADES PLURICELULARES

Se trata de una aglomeración de células de corta duración cuyo flujo centrífugo frío puede combinarsepara formar un gran frente de ráfagas. La convergencia en el borde frontal del frente de ráfagas provoca nuevascorrientes ascendentes y se desarrollan nuevas céÍulas. Éstas pueden dividirse en las estructuras de líneas pluricelula­res y en las estructuras de grupos pluricelulares siguientes:

a) estructuras de líneas pluricelulares (líneas de turbonadas)estructura de tormenta pluricelular en la que las células están alineadas lateralmente a una gran dis­tancia con relación a las dimensiones de una sola célula y en la que la separación entre células es igualo menor que la dimensión de una sola célula. Según esta definición, hay una fuerte interacción entreuna línea. Tal interacción entre células de una línea de turbonadas tiende a limitar la intensidad localde las condiciones meteorológicas rigurosas. En realidad, cuanto mayor es la interacción entre célu- (las menos probable es que se den esas condiciones meteorológicas, con raras excepciones.Según algunos estudios, las lineas de turbonadas se propagan aparentemente como ondas conactividad convectiva particularmente intensa en la que dos o más de esas ondas se refuerzan cons­tructivamente unas a otras y en que la atmósfera es convectivamente inestable (Rayrnond, 1975).Sun y Ogura (1979) sugirieron que las líneas de turbonadas pueden deberse también a gradientes detemperatura diferenciales en la capa límite que interactúan con el flujo sinóptico. Uccellini y]ohnson (1979) examinaron la función de las ráfagas de corrientes de chorro troposféricas en eldesarrollo de líneas de turbonadas. Emanuel (1982) discutió la posibilidad de que las líneas de tur­bonadas se autoexciten y provoquen una interacción cooperativa similar a CISK entre el cúmulo yla mesoescala. Las líneas de turbonadas que se estancan sobre una zona geográfica pueden produ­cir inundaciones catastróficas. También generan con frecuencia devastadores tornados;

b) estructura de grupos pluricelulares: complejos convectivos mesoescalaresMaddox (1980a, b) identificó complejos convectivos mesoescalares (CCM) o aglomeraciones con­vectivas mesoescalares caracterizadas por la intensificación de zonas o bandas de cumulonimbusque, asociadas a una región de lluvia estratiforme, pueden extenderse lateralmente a centenares dekilómetros. Maddox define el CCM como sigue:i) tamaño: pantalla de nubes contigua con temperaturas inferiores o iguales a -32°C que abarcan

una zona de más de 100 000 krn2, Yuna región nubosa interior con temperaturas inferiores oiguales a -52°C que abarcan una zona de más de 50 000 krn2;

ii) duración: las dos mencionadas condiciones han de durar al menos seis horas. El CCM se defi-ne entonces como una entidad hasta que ya no den apliquen las dos condiciones enumeradas (anteriormente;

iii) forma: la excentricidad (es decir, la relación eje menor-eje mayor) ha de ser de 0,7 o más en elmomento de su máxima extensión. Las células convectivas que componen tal sistema tienenmuchos .ciclos de vida durante un episodio tan largo. En efecto, esos sistemas de tipo CCMpueden ser comparables a ciclones tropicales en cuanto a tamaño y duración, pero la convec­ción dentro de ellos puede ser más intensa que la convección de ciclones tropicales. Cotton yotros (1989) han sugerido recientemente un modelo mixto de CCM. Los sistemas que no cum­plen los criterios del CCM pueden ser sistemas convectivos mesoescalares (SCM) importantes(Doswell, 1989a).

El proceso al que se deben normalmente la mayoría de los sistemas convectivos es la fusión de corrien­tes centrífugas de las células convectivas componentes. El sistema es siempre sencillo porque las nume­rosas células convectivas producen un gran flujo centrífugo enfriado por la lluvia. Además, a lo largo delborde anterior de esta masa de aire, durante el período de vida del sistema se produce constantementeuna nueva convección. Es muy probable que durante el desarrollo de tal sistema haya fuertes vientos,calor y tornados, mientras no haya una gran interacción de las distintas células. Posteriormente, el SCMtropical produce una lluvia de moderada a fuerte, por lo que puede haber una inundación repentina.Ocasionalmente, algunos sistemas producen episodios generalizados de condiciones meteorológi­cas rigurosas, consistentes sobre todo en vientos huracanados. Todavía no se sabe realmente por quéalgunos SCM adquieren ese carácter. Cuando es así, tales sistemas se denominan "derechos" (vientoshuracanados sin movimiento aparente de rotación) (Doswell, 1989a).Los CCM son un importante componente de la atmósfera tropical, y en el pasado se denominaban aglo­

meraciones de nubes (Pielke, 1984). Una aglomeración de nubes aparece en una imagen de satélite como una masa

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CAPíTULO 5 V.75

blanca sólida organizada. A veces hay asociadas a esas aglomeraciones de nubes grandes capas de cirros. Williams(1970), observó que las aglomeraciones suelen estar asociadas a un débil movimiento ondulatorio y presentó un aná­lisis de las características de las aglomeraciones de nubes. La principal característica de esas ondas es la cizalladuraciclónica más que la incurvación. Los esquemas de divergencia vertical revelaron flujos centrípetos por debajo de 400hPa, y un flujo centrífugo compensador concentrado en tomo a 200 hPa. Numerosos estudios han permitido cono­cer mejor el desarrollo y el movimiento de las aglomeraciones de nubes. Cabe mencionar una técnica objetiva suge­rida por Sikdar y Suomi (1971) para estimar el intercambio de energía en los sistemas convectivos tropicales. Consisteen medir la variación en la zona de flujo centrífugo de los cirros a partir de fotografías sucesivas de las nubes tomadascon satélites goesíncronos. Sikdar y Suomi propusieron diferentes modelos de convección tropical¡ en ellos se supo­ne la existencia de una capa más baja de flujo centrífugo, en la que el aire húmedo es arrastrado hacia las nubes porconvergencia en la capa límite planetaria. Por encima hay una zona de desplazamiento vertical en forma de embu­do. El movimiento vertical alcanza el nivel máximo en el núcleo de la nube y desciende con rapidez hacia su perife­ria. Por último, los modelos sugieren la presencia de una capa de flujo centrífugo entre la capa de movimiento verti­cal y la tropopausa. Se cree que esta forma de convección transporta calor de la capa límite a la troposfera alta de lasregiones tropicales. La principal incertidumbre reside en el mecanismo de arrastre o mezcla entre una nube ascen­dente y su entorno, que impide el crecimiento de la nube. En los trabajos de Riehl y Malkus (1958) se examinan lastorres cálidas y su función en la dinámica de la predicción en las regiones tropicales.

Leary y Houze (1979) describieron la estructura y la evolución de la convección en una aglomeración denubes en los trópicos. Sus datos muestran que prácticamente toda la precipitación de la aglomeración nubosa tropi­cal estudiada corresponde a seis características de precipitación mesoescalar identificables, que parecen ser las princi­pales entidades a partir de las cuales se produce la convección tropical profunda. En el estudio se describe la impor­tancia y la interacción de esas características durante las fases de formación, intensificación, desarrollo y disipación dela aglomeración nubosa. Los resultados de otros estudios aparecidos en publicaciones recientes se refieren a la estruc­tura y la dinámica de una línea de turbonadas tropicales (Houze, 1977) y a las corrientes descendentes de escala mediay convectiva en tanto que componentes distintos de una estructura de línea de turbonadas (lipser, 1977). Entre losestudios de observación de esos sistemas tropicales figuran los de Houze y Cheng (1981), Houze (1982) y Zipser y otros(1981). En Cotton y Anthes (1989) figura un examen exhaustivo de los estudios sobre tempestades convectivas y diná-mica de las nubes. .

5.9.2.2 CONDICIONES AMBIENTALES FAVORABLES PARA LAS TEMPESTADES CONVECTlVAS

a) En términos generales, el carácter de las tempestades convectivas está determinado fundamental­mente por la fuerza de las corrientes ascendentes y la cizalladura del viento vertical. Se reconocedesde hace tiempo que las fuertes tempestades convectivas están asociadas directamente concorrientes en chorro en latitudes subtropicales. En la Figura 5.24 se muestra la estrecha relaciónentre las posiciones estacionales de las corrientes en chorro en capas altas y zonas propensas a con­diciones meteorológicas rigurosas en el mundo entero¡

Figure 5.24 - Ilustración esquemática de la relación entre posiciones estacionales de corrientes en chorro en capas altas (flechas) y laszonas propensas a condiciones meteorológicas rigurosas en el mundo (sombreado de rayas en zigzag). El sombreado derayas inclinadas indica las regiones tropicales propensas a fuertes tormentas (según DosweIl, 1989a)

b) las tempestades supercelulares suelen producirse en los límites extremos de la distribución delempuje ascensional-cizalladura. Las supercélulas se dan sobre todo en situaciones con fuerte ines­tabilidad convectiva (muy baja estabilidad estática, y abundante humedad en capas bajas) que semantiene debido a que una inversión de bloqueo impide la liberación prematura. El "loaded gunsounding" que caracteriza a la mayoría de los episodios de supercélulas se transforma en humedaden capas bajas y se desplaza por debajo una capa mixta elevada caracterizada por una estabilidadestática casi neutra (es decir, gradiente vertical adiabático seco). El desarrollo de este tipo de"sounding" favorece con frecuencia la creación de corrientes de chorro en capas bajas y una mayorcizal1adura del viento¡

V.76 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

e) para las líneas de turbonada, la estructura de cizalladura más favorable es aquella en que la cizalla- .dura suele limitarse a capas relativamente bajas. El carácter lineal de las líneas de turbonadas se (refuerza por los procesos que favorecen el desarrollo de un fuerte flujo centrífugo, es decir, por elaire seco que penetra en la tempestad desde la parte trasera de la troposfera media;

d) con una inestabilidad moderada se producen fuertes tempestades pluricelulares, numerosas gamasdistintas de humedad y cizalladura vertical moderada del viento.

5.9.2.2.1 UTILIZACIÓN DE UN HODÓGRAFO PARA DIAGNOSTICAR LA CIZALLADURA VERTICAL DEL VIENTO

El diagnóstico de la cizalladura vertical del viento puede realizarse con un hodógrafo. El hodógrafo esuna línea que conecta los extremos de los vectores viento en un perfil vertical del viento, representándose todos losvectoreS con un origen común. Cada segmento del hodógrafo entre dos vectores viento cualesquiera representa lacizalladura en la capa que los separa. En la Figura 5.25 se describen hodógrafos típicos para entornos que favorecenla convección débil no organizada, tempestades pluricelulares y tempestades de supercélulas.

180·

8A -IA- -....,---...:2:.:..70"-·-

20ms·1 B

180·

TEMPESTAD

180·

20

6

8 10 12 14 km

270·

(

Figura 5.25 - Hodógrafos característicos de convección débil no organizada (A); tempestades pluricelulares (B) y tempestades de super­células (C) (según Doswell, 1989b).

5.9.3 Instrumentos de predicción operativa mesoescalara) Observaciones en superficie

Con excepción de algunos de los instrumentos de teledetección, lo mejor para proporcionar al pre­dictor datos mesoescalares es la red de observación en superficie. Los grupos de claves especiales(por ejemplo, variaciones de presión) son datos sumamente importantes. Para una predicciónexacta a mesoescala es preciso analizar datos de superficie sobre una base horaria.

b) Imágenes de satélitesLa manera ideal de ver una imagen de satélite es el sistema de puesta en bucle, porque con la dimen­sión añadida del movimiento es mucho más fácil la interpretación que con imágenes fijas. Si bien lasimágenes de satélite dan sólo infonnación cualitativa, constituyen una fuente sumamente útil deinformación, y son en realidad la única fuente de datos en regiones remotas donde escasean. Talesimágenes permiten al predictor identificar la extensión de las nubes, la altura de su cima, su desplaza­miento, su tipo (por ejemplo, convectivas o estratifonnes) y las características asociadas a los fenóme­nos atmosféricos.

e) Sondeos por satélite (Los sondeos de temperatura por TOVS de que se dispone mundialmente por medio de los satélites en .órbita polar de la Administración Nadonal del Océano y de la Atmósfera (NOAA) penniten mejorar ladefinidón de los sistemas a escala sinóptica, especialmente en regiones donde escaseen los datos. Seespera proporcionar un mejor campo de fondo a escala sinóptica para la predicción mesoescalar. Perolos sondeadores han de estar situados en una platafonna geoestacionaria. El satélite geoestacionarioGOES lleva un sondeador atmosférico de radiómetro de rotobarrido en el visible y en el infrarrojo(VAS) que proporciona todas las horas varios productos útiles para la predicdón mesoescalar, sobretodo en el caso de tonnentas.

d) Datos de radarDesde el decenio de 1950, el radar ha desempeñado una función esencial en la predicción y la inves­tigación mesoescalar. Los datos de reflectividad del eco por radar de diversos objetivos atmosféri­cos, la forma y la evolución del eco, la velocidad Doppler conexa y las características de polariza­ción proporcionan información sobre los objetivos propiamente dichos y sobre la convección losmovimientos del aire a mesoescala que les afectan. En la sección 4.3.1.2.5 figuran más detalles sobreel análisis de la información por radar.

Con fines de predicción mesoescalar, es importante lograr infonnaciones de buena calidad en grandespartes de los sistemas de precipitación a escala sinóptica, y obtener tales observaciones a considerables distancias deviento contrario de la zona de predicdón. Para ello hay que utilizar redes de radares.

Una resolución típica para los datos de radares meteorológicos es un kilómetro y cinco minutos (Browning,1989). Como es dificil lograr esta resolución en la práctica, la de cinco kilómetros y 15 minutos puede ser un compromi-so aceptable ya que resultaría adecuada para representadón gráfica y el seguimiento de la mayoría de los sistemas de pre- (dpitaciones. Sin embargo, la resolución de cinco kilómetros no es apropiada en zonas donde son frecuentes fuertes con- ..vecciones, porque no propordonaría detalles importantes de células de tempestades convectivas y líneas de convergencia.

CAPíTULO 5 V.77

5.9.45.9.4.1

Actualmente cada vez hay más radares meteorológicos capaces de medir la velocidad en línea recta sobrela base del corrimiento Doppler. Es posible obtener la velocidad media del viento mediante exploraciones cónicas endiferentes ángulos de elevación. Wolfsber (1987) sugirió un posible método para obtener un campo tridimensionalcompleto de la temperatura y el viento mediante el análisis de una serie cronológica de exploraciones de volumen conun solo radar Doppler.

En algunos países, como Estados Unidos, se aplican sistemas de perfiladores del viento para medir elviento en la atmósfera. La red puede proporcionar registros detallados y casi continuos del viento en función de lahora y de la altitud de gran valor para diagnosticar la evolución de los fenómenos mesoescalares y para inicializarmodelos de predicción numérica del tiempo.

En el futuro podrá contemplarse una red de radares Doppler de detección del sonido y determinación dela distancia (SODAR) para medir los vientos en la capa límite y, tal vez, combinados con un sistema de sondeo radioa­cústico (RASS) para medir perfiles detallados de la temperatura en capas bajas.

Métodos de predicción mesoescalar*EXTRAPOLACIÓN LINEAL

Este método, apropiado para situaciones con células tormentosas aisladas, se utiliza para extrapolar unajuste por regresión lineal de los cuadrados mínimos a partir de posiciones sucesivas del centro de la célula tormen­tosa (Wilk y Gray, 1970). Se pueden utilizar técnicas de aglomeración para tratar esquemas más complejos y evoluti­vos (Blackmer y otros, 1973). Un método más sencillo, más seguro y, para muchos fines, más eficaz consiste en extra­polar a partir de movimientos estimados mediante una técnica de intercorrelación o en un sentido global (Austin yBellon, 1974) o bien en cierto número de subzonas para poder aplicar distintos movimientos en diferentes regiones(Bellon y otros, 1980). Sin embargo, la precisión de las predicciones de extrapolación de la configuración de lasprecipitaciones con datos de radares y de satélites disminuye espectacularmente en razón de nuevos desarrollos y dela pérdida de intensidad.

El método de extrapolación lineal puede aplicarse a otros fenómenos, además de la precipitación; porejemplo, las zonas nubosas observadas por satélite y zonas tormentosas detectadas por sistemas de detección de des­cargas eléctricas. Otros fenómenos, como microrráfagas, signaturas de vórtices de tornado, y líneas de discontinuidadde la velocidad del viento detectables por radares Doppler, son más efímeros, y la extrapolación puede ser únicamenteválida durante unos minutos o decenas de minutos. Ahora bien, debido a las malas condiciones meteorológicas aso­ciadas, incluso estos datos pueden ser valiosos, si se dispone de los medios apropiados para difundir la información.

5.9.4.2 MODELOS CONCEPTUALES

Los modelos conceptuales, que comprenden una comprensión de la estructura, el mecanismo y el ciclode vida de un fenómeno observado (Browning, 1986), pueden utilizarse para mejorar las predicciones de extrapola­ción en muchas situaciones. Por tanto, gracias a modelos conceptuales, es posible interpretar las imágenes obtenidaspor satélite, la configuración de la reflectividad de radar o la velocidad Doppler en función de determinado fenóme­no mesoescalar, su estructura detallada y la fase de su ciclo de vida. Sirve de ejemplo el caso recién mencionado deuna signatura de vórtice de tornado detectable por radar Doppler. Es sabido que hasta 40 minutos antes de que eltornado llegue a tierra, la signatura del vórtice puede detectarse en la troposfera media o alta (Donaldson, 1975; Browny otros, 1975), con lo que es posible avisar previamente (Hennington y Burgess, 1981).

Zipser (1982) describió la aplicación de un modelo de ciclo de vida de un sistema convectivo mesoesca­lar (SCM) para mejorar la extrapolación de SCM observados. El modelo, de Leary y Houze (1979), muestra la mezclavariable de precipitación convectiva y estratiforme durante la evolución de una clase común de SMC en regionestropicales y latitudes medias. Durante la fase de formación t y la fase de intensificación t + 3 horas, predominan lascélulas de fuerte precipitación convectiva. Durante la fase de madurez t + 6 horas, hay una mezcla de precipitaciónconvectiva y de precipitación estratiforme más ligera y extendida. Durante la fase de pérdida de intensidad t + 9 horaspredomina la precipitación estratiforme ligera. La fase de pérdida de intensidad se caracteriza a menudo por unaextensa y alta nube, que destaca en la imagen del satélite, y también puede haber descargas eléctricas generalizadas.Por tanto, un predictor puede pronosticar erróneamente continuas irrupciones de condiciones meteorológicas riguro­sas a menos que piense en el modelo de ciclo de vida.

5.9.4.3 REGLAS EMPÍRICAS

Si bien los modelos de extrapolación objetiva y numéricos desempeñan una función cada vez másimportante en la predicción mesoescalar, siguen siendo necesarias reglas empíricas, para cuya aplicación el predictorha de conocer el comportamiento mesoescalar de la atmósfera. Lamentablemente, como las reglas empíricas no sue­len ser intelectualmente satisfactorias, este asunto no se trata debidamente en las publicaciones especializadas.

Donde es preciso aplicar reglas empíricas es en la predicción de irrupciones de tormentas. McGinley(1986) resumió algunas de las principales medidas que debe tomar el predictor basadas principalmente en la expe­riencia en Estados Unidos:

a) analizar con precisión los radiosondeos matutinos en la zona considerada para determinar laestabilidad y el tiempo de vida necesarios para que desaparezca toda inversión de bloqueo;

b) observar la evolución de las brisas de mar y el calentamiento urbano que pueden aumentar o supri­mir localmente la capa de inversión de bloqueo;

• Esta sección se basa en Browning (1989).

V.78 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

e) verificar el incremento de la humedad en la capa límite;d) observar la formación y distribución de las primeras nubes convectivas para determinar si hay un

mecanismo de forzamiento a mesoescala, evidente por los datos obtenidos por satélite o en altitud.Observar asimismo los límites de flujos centrífugos como fuentes de desestabilización;

e) vigilar las probables configuraciones de corrientes ascendentes asociadas con frentes y ráfagas decorrientes de chorro;

f) observar indicios de la aparición de un chorro en capas bajas.Las condiciones previas a las tempestades fuertes son similares a las que se dan en las tormentas ordina­

rias, pero con dos notables adiciones: una fuente de aire seco sobre la capa húmeda, y cizalladura vertical del viento.Colquhoun (1987) propuso un árbol de decisiones para predecir las tonnentas y su intensidad. En cada punto de deci­sión, el predictor utiliza una regla empírica que debe adaptar a la región de que se trate.

5.9.4.4 CLIMATOLOGÍA MESOESCALAR

La topografía desempeña una importante función en la generación de fenómenos mesoescalares y en lalocalización de los efectos meteorológicos resultantes en fonnas que dependen del viento y de la estabilidad en capasbajas. Por tanto, pueden obtenerse considerables beneficios de la derivación de climatologías mesoescalares según lascondiciones. El problema que se plantea entonces en la predicción es combinar la información climatológica con laidentificación y el seguimiento de las situaciones del momento.

(

5.9.4.5 MODELOS UNIDIMENSIONALES CON FINES ESPECIALES

Para una predicción fiable en determinado lugar de fenómenos mesoescalares, como la nubosidad en lacapa límite y la posibilidad de niebla, no es posible limitarse a la mera extrapolación de las zonas nubosas observadas (y de la climatología mesoescalar. También es preciso hacer una estimación del ciclo diario de la estructura de la capalímite. Debido a la importancia de representar los procesos de turbulencia, hay que modelar la capa límite utilizandonumerosos niveles en el plazo vertical. Esto puede hacerse mediante un método de agrupaciones en el que las capasadicionales se introducen en un modelo PNT de área limitada o, más sencillamente, mediante un modelo de trans­fonnación de las masas de aire (1MA) en el que se aplica un modelo de capa límite unidimensional a trayectoriascalenladas por el modelo PNT (Reif, 1987).

5.9.4.6 PREDICCIÓN NUMÉRICA DEL TIEMPO MESOESCALAR

Recientemente se ha avanzado bastante en el desarrollo de modelos PNT mesoescalares. Algunos seutilizan exclusivamente para la investigación, pero uno o dos se emplean semioperativamente. Uno de ellos es elmodelo mesoescalar de la Oficina Meteorológica del Reino Unido, derivado del primer modelo descrito por Tapp yWhite (1976), que es un modelo tridimensional no hidrostático de ecuaciones primitivas que se emplea con unaresolución vertical de 16 niveles y una resolución horizontal de 15 km (Golding, 1987).

En vista de los progresos en las técnicas de observadón mesoescalar descritas anteriormente, existe latentación de imaginar que un procedimiento inmediato consistiría en incorporar los nuevos datos en un modelomesoescalar. Lamentablemente, no es tan fácil hacerlo. Un problema por lo que respecta a las observaciones meso­escalares existentes es que suelen consistir en parámetros como nubes, lluvia y descargas eléctricas que, aunque impor­tantes en sí, no se convierten fácilmente en variables de interés dinámico, como temperatura, humedad y viento.Además, si bien con redes de perfiladores del viento se obtienen los datos deseados, habrá que asegurarse de que elmodelo y las observaciones se combinan en fonna óptima para producir condiciones iniciales compatibles con los (modelos y las observaciones (Gal-Chen, 1988).

La importancia de la introducción de datos de mesoescala para obtener predicciones útiles de modelosmesoescalares depende de la situación meteorológica. Cuando el forzamiento predominante depende de característi­cas del terreno, como contrastes de temperatura entre la tierra y el agua, no es necesario especificar con gran detalleel estado inicial de la atmósfera. En efecto, tal vez baste con basarse como datos iniciales en el campo de fondo de unmodelo en gran escala. Con este método se pueden predecir debidamente brisas de mar, sobre todo cuando se tratade una península bien determinada, como en el caso de Florida (Pielld, 1984) y de la distribución de la convergenciaen la capa límite y la precipitación resultante cuando una corriente de aire frío llega a tierra después de cruzar un lagorelativamente caliente (Lavoie, 1972) o un mar caliente (Monk, 1987). Sin embargo, en el caso de fenómenosmesoescalares debidos a su propia dinámica interna, como los sistemas convectivos mesoescalares y las bandas delluvia frontales mesoescalares, tal vez sean necesarias observaciones detalladas para describir los fenómenos mesoes­calares o sus elementos precursores, en los datos iniciales. Puede que el forzamiento a escala sinóptica representadoen el campo de fondo conduzca al desarrollo de esos fenómenos en el modelo, pero, a falta de datos de entradamesoescalares, no conducirá necesariamente a una predicción mesoescalar fiable acerca de cuándo y dónde se produ­cirá el episodio.

Las imágenes de radares y de satélites son los únicos datos de observación actuales que corresponden ala resolución del modelo mesoescalar. Si bien las imágenes describen variables que apenas pueden utilizarse directa­mente en un modelo PNT, los esquemas de las imágenes contienen valiosa información sobre los procesos a que sedeben. De ahí que la interpretación por un analista, o realizada eventualmente hasta cierto punto por sistemasexpertos, de las características observadas en las imágenes sea lo que proporciona la clave para producir los primerosanálisis mesoescalares. Esto requerirá el desarrollo en el próximo decenio de una diversidad de métodos indirectos. (

CAPÍTULO 5 V.79

REFERENCIAS

Abe, S. and T. Yoshida, 1982: The effect of the width of a peninsula on the sea breeze. ¡oumal ofthe MeteorologicalSociety oflapan, 60, págs. 1074-1084.

Albignat, J. P. and R. J. Reed, 1980: The origin of African wave disturbances during Phase III of GATE. MonthlyWeather Review, 108, págs. 1827-1839.

AIlen, 1. R., Jr., 1984: COSMOS, CYCLOPS objective steering model output statistics. Fifteenth conference on hurricanesand tropical meteorology, 9-13 de enero de 1984, Miami, Florida, American Meteorological Society,págs. 14-20.

Anderson, A., A. Hollingsworth, S. Uppala and P. Woiceshyn, 1987: A study ofthe feasibility ofusing sea and windinformation from the ERS-1 satellite, Part 1: Wind scatterometer data. European Space Agency, ContractReport.

Anderson, J. R., 1984: Slow motions in the tropical troposphere. Paper No. 381, Department of AtmosphericScience, Colorado State University, Ft. Collins, Colorado.

Andersson, E. and A. Hollingsworth, 1988: Typhoon bogus observations in the ECMWF data assimilation system.ECMWF Research Development Technical Memorandum No. 148, ECMWF, Reino Unido.

Annette, P., 1978: Cyclone-analogue prediction of the course of tropical cyclones by the National MeteorologicalAnalysis Centre, Melbourne. Technical Report 28, Bureau of Meteorology, Australia.

Anthes, R. A., 1978: The height of the planetary boundary layer and the production of circulation in a sea bree­ze model. ¡oumal ofthe Atmospheric Sciences, 35, págs. 1231-1239.

Arnold, C. P., 1977: Tropical cyclone and intensity relationships. Paper No. 277, Department of AtmosphericScience, Colorado State University, Ft. Collins Colorado.

Amold, J. E., 1966: Easterly wave activity over Africa and in the Atlantic with a note on the intertropicalconvergence zone during early July 1961. SMRP Research Paper No. 65, University of Chicago, Chicago.

Askue, C. and Cheng Shang Lee, 1984: A study of the genesis and intensification of two 1979 northwest Pacificsupertyphoons. Fifteenth conference on hurricanes and tropical meteorology, 9-13 de enero de 1984,Miami, Florida, American Meteorological Society, págs. 243-248.

Aspliden, C. 1., G. A. Dean and H. Landers, 1965-1967: Satellite study, tropical North Atlantic, 1963: Six reports datedfrom September 1965-December 1967. Research Reports, Department of Meteorology, Florida StateUniversity, Tallahassee, Florida.

Atkinson, B. W., 1981: Meso-scale Atmospheric Circulations. Academic Press, Londres.Atkinson, G. D., 1971: Forecaster's guide to tropical meteorology. Technical Report 240, U.S. Air Weather

Service.Austin, G. 1. and A. Bellon, 1974: The use of digital weather records for short-term precipitation forecasting.

Quarterly ¡oumal ofthe Royal Meteorological Society, lOO, págs. 658-664.Bell, G. J., 1962: Predicting the movement of tropical cyclones in the region of the China Sea. Proceedings ofthe

inter-regional seminar on tropical cyclones, 18-31 de enero de 1962, Tokio, págs. 195-198.Bell, R. S. and A. Dickinson, 1987: The Meteorological Office operational numerical weather prediction system.

Meteorological Scientific Paper No. 41, publicado por HMSO.Bellon, A., S. Lovejoy and G. 1. Austin, 1980: Combining satellite and radar data for the short-range forecasting

of precipitation. Monthly Weather Review, 108, págs. 1554-1566.Bengtsson, L., H. Bottger and M. Kanamitsu, 1982: Simulation of hurricane-type vortices in a general circulation

model. Tellus, 34, págs. 440-457.Bengtsson, 1. and A. J. Simmons, 1983: Medium-range weather prediction: Operational experience at ECMWF.

In: Large-Scale Dynamical Processes in the Atmosphere (B. J. Hoskins and R. P. Pearce, eds.), AcademicPress, New York, págs. 337-363.

Bengtsson, L., 1985: Medium-range Forecasting at the ECMWF: Issues in Atmospheric and Oceanic Modelling, Advancesin Geophysics. Part B: Weather Dynamics, Volume 28, Academic Press, Nueva York, págs. 3-51.

Betts, A. K., 1986: A new convective adjustment scheme, Part 1: Observational and theoretical basis. Quarterly¡oumal ofthe Royal Meteorological Society, 112, págs. 677-691.

Betts, A. K. and M. J. Miller, 1986: A new convective adjustment scheme, Part II : Single column tests using GATE ­Wave, BOMEX, ATEX, and Arctic airmass data sets. Quarterly ¡oumal of the Royal MeteorologicalSociety, 112, págs. 693-709.

Biggs, W. G. and M. E. Graves, 1962: A lake breeze indexo ¡oumal ofApplied Meteorology, 1, págs. 474-480.Blackmer, R. H., Jr. and R. O. Duda, 1973: Application of pattern recognition techniques to digitized weather

radar data. Final Report, Contract 1-36072, Stanford Research Institute, Menlo Park, California.Borneman, R., 1978: Verification of satellite derived cloud tops. National Weather Digest, 3, págs. 5-9.Bradford, R. E., W. B. Waltham and M. M. Kazmierczak, 1975: The man-machine interactive processing system.

Technical Memorandum, NESS-64, National Oceanic and Atmospheric Administration,U.S. Department of Commerce, Washington, D.C., págs. 83-93.

Brier, G. W. and J. Simpson, 1969: Tropical cloudiness and rainfall related to pressure and tidal variations.Quarterly ¡oumal ofthe Royal Meteorological Society, 95, págs. 120-147.

Brown, R. A., D. W. Burgess, J. K. Carter, 1. R. Lemon and D. Sirmans, 1975: NSSL dual-Doppler radar measure­ments in tornadic storms: A preview. Bulletin of the American Meteorological Society, 56, págs.524-526.

Browning, K. A., 1986: Conceptual models of precipitation systems. Weather and Forecasting, 1, 'págs. 23-41.

V.80 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Browning, K A., 1989: The database and physical basis of mesoscale forecasting: Mesoscale forecasting and its ('applications. Lectures presented at the fortieth session ofthe WMO Executive Council, 1-20 de junio de1989, Ginebra, OMM-Nº 712.

Burpee, R. W., 1972: The origin and structure of easterly waves in the lower atmosphere of north Africa. Joumalofthe Atmospheric Sciences, 29, págs. 77-89.

Cadet, D. L., 1990: Synoptic disturbances in the tropics. Proceedings of the seminar on tropical extratropicalinteractions, 10-14 de septiembre de 1990, ECMWF, Reino Unido, págs. 117-146.

Carlson, T. N., 1967: Structure of a steady-state cold low. Monthly Weather Review, 95, págs. 763-777.Carlson, T. N., 1969a: Synoptic histories of three African disturbances that developed into Atlantic hurricanes.

Monthly Weather Review, 97, págs. 256-276.Carlson, T. N., 1969b: Sorne remarks on African disturbances and their progress over tropical Africa. Monthly

Weather Review, 97, págs. 716-726.Chan, J. c. L., B. J. Williams and R. L. EIsberry, 1987: Performance of the nested tropical cyclone model as a

function of five storm related parameters. Monthly Weather Review, 115, págs. 1238-1252.Chan, J. c. L. and R. T. Williams, 1987: Analytical and numerical studies of the beta-effect in tropical cyclone

motion, Part 1: Zera mean flow. Joumal ofthe Atmospheric Sciences, 44, págs. 1257-1264.Chan, J. c. L., 1990: Tropical forecasting with global models. Proceedings ofthe seminar on tropical extratropical

interactions, 10-14 de septiembre de 1990, ECMWF, Reino Unido.Chang, c., 1970: Westward propagating cloud patterns in the tropical Pacific as seen from time-composite sate­

llite photographs. Joumal ofthe Atmospheric Sciences, 27, págs. 133-138.Chang, C. P. and K M. W. Lau, 1980: Northeasterly cold surges and near-equatorial disturbances over the win-

ter Monex area during December 1974, Part 11: Planetary scale aspecto Monthly Weather Review, 108, (págs. 298-312.

Charney, J. G. and A. Eliassen, 1964: On the growth of the hurricane depression. Joumal of the AtmosphericSciences, 21, págs. 68-75.

Charney, J. G., 1970: Maintenance of the ITCZ. Proceedings ofthe symposium on tropical meteorology, 2-11 de juniode 1970, University of Hawaii, Honolulu, Hawaii (no publicado).

Cheang, B. K L. and T. N. Krishnamurti, 1980: Middle latitude interactions during the winter monsoon. ReportNo. 80-8, Department of Meteorology, Florida State University, Tallahassee, Florida.

Chelam, E. V., 1977: Forecasting techniques for west Africa. Lectures on forecasting oftropical weather, including tro­pical cyclones with particular relevance to Africa. Proceedings of the WMO Seminar, 15-26 de noviem­bre de 1976, Senegal, Dakar, OMM-Nº 492, págs. 105-125.

Chen, L. and W. M. Gray, 1984: Global view of the upper-Ievel outflow patterns associated with tropical cyclo­ne intensity change during FGGE. Fifteenth conference on hurricanes and tropical meteorology, 9-13 deenero de 1984, Miami, Florida, American Meteorological Society, págs. 224-23l.

Choudhury, A., P. S. Urankar and C. U. Upadhye, 1985: Cloud patterns of monsoon depressions as viewed bymeteorological satellites. Mausam, 36, págs. 491-498.

Collier, C. G., 1989: Mesoscale analysis of mid-Iatitude convective and frontal systems: Programme on short- andmedium-range weather prediction research. PSMP Report Series, No. 30, Organización MeteorológicaMundial, Ginebra, págs. 119-140.

Colquhoun, J. R., 1987: A decision tree method of forecasting thunderstorms, severe thunderstorms and torna­does. Weather and Forecasting, 2, págs. 337-345.

Cotton, W. R. and R. A. Anthes, 1989: Storm and Cloud Dynamics, Academic Press, Nueva York. (Cotton, W. R., M. S. Un, R. L. Mcanelly and C. 1. Trembeck, 1989: A composite model of mesoscale convective

complexes. Monthly Weather Review, 117, págs. 765-783.Crawford, K C., 1979: Hurricane surge potentials over southeast Louisiana as revealed by a storm surge forecast

model: A preliminary study. Bu/letin ofthe American Meteorological Society, 60, págs. 422-429.Crutcher, H. L. and R. L. Joiner, 1977: Separation of mixed data sets into homogeneous sets. Technical Report, EDS 19,

National Oceanic and Atmospheric Administration, Environmental Data Service, Washington, D.C.Das, P. K, M. C. Sinha and V. Balasubrammyam, 1974: Storm surges in the Bay of Bengal. Quarterly Journal ofthe

Royal Meteorological Society, lOO, págs. 437-449.Das, P. K, 1986: Monsoons, Chapter 2: Planetary aspects of monsoons. Fifth IMO Lecture, Ninth Congress,

2-27 de mayo de 1983, Organización Meteorológica Mundial, Ginebra OMM-Nº613, págs. 11-28.Davidson, N. E. and G. J. Holland, 1987: A diagnostic analysis of two intense monsoon depressions over

Australia. Monthly Weather Review, 115, págs. 380-392.De las Alas, ].G. and R. A. Guzman, 1976: Numerical weather analysis and prediction. Technical Report, Typhoon

Research Project, NSDB PAG 7206En.Dell'Osso, L. and L. Bengtsson, 1985: Prediction of a typhoon using a fine-mesh NWP model. Te/lus, 37A, págs. 97-105.Donaldson, R. L Jr., 1975: History of a tornado vortex traced by plan shear indicator. Preprints of the sixteenth

radar meteorological conference, Boston, American Meteorological Society, págs. 80-82.Dong, K. and C. D. Neumann, 1983: On the relative motion of binary tropical cyclones. Monthly Weather Review,

111, págs. 945-953.Doswell, C. A., 1989a: Fundamental concepts of operational mesoscale analysis and forecasting for severe con­

vective storms: Pragramme on short- and medium-range weather prediction research, PSMP ReportSeries, No. 30, Organización Meteorológica Mundial, Ginebra, págs. 81-117.

CAPíTULO 5 V.81

Doswell, C. A., 1989b: Recent research findings on the role of vertical wind shear, applications to forecasting:Programme on short- and medium-range weather prediction research, PSMP Report Series, No. 30,Organización Meteorológica Mundial, Ginebra, págs. 141-156.

Douglas, M. W., 1987: The structure and dynamics of monsoon depressions. FSU Report, No. 86-15, Florida StateUniversity, Tallahassee, Florida.

Dugdale, G., 1977: Sreamline and isotach analysis. Lectures on forecasting oftropical weather, including tropical cyclo­nes with particular reference to Africa. Proceeding of the WMO Seminar, 15-26 de noviembre de 1976,Senegal, Dakar, OMM-Nº 492.

Dunn, G. E., 1940: Cyelogenesis in the tropical Atlantic. Bulletin of the American Meteorological Sodety, 21, págs.215-229.

Dunn, G. E. and B. 1. Miller, 1964: Atlantic Hurricanes (revised edition), Louisiana State University Press, BatonRouge, Louisiana.

Dvorak, V. E, 1973: A technique for the analysis and forecasting of tropical cyclone intensities from satellite pic­tures. Technical Memorandum, NESS 45, National Oceanic and Atrnospheric Administration,Washington, D.C.

Dvorak, V. E, 1975: Tropical cyelone intensity analysis and forecasting from satellite imagery. Monthly WeatherReview, 103, págs. 420-430.

Dvorak, V. E, 1984: Tropical cyelone intensity analysis using satellite data. NOAA Technical Report, NESmS 11,U.S. Department of Commerce, Washington, D.C.

Elsberry, R. L., 1985: Tropical cyelone motion: A global view of tropical cyelones, Chapter 4. Intemational works­hop on tropical cyclones, 25 de noviembre-5 de diciembre de 1985, Bangkok, Tailandia.

Emanuel, K. A., 1982: Inertial instability and mesoscale convective systems, Part II: Symmetric CISK in a baro­elinic flow. Joumal ofthe Atmospheric Sciences, 39, págs. 1080-1097.

Erickson, C. O., 1974: Use of geostationary satellite eloud vectors to estimate tropical cyelone intensity. TechnicalMemorandum, NESS-59, National Oceanic and Atmospheric Administration, U.S. Department ofCommerce, National Environmental Satellite Service, Washington, D.C.

Erickson, S., 1977: Comparison of developing vs. nondeveloping tropical disturbances. Atmospheric Science Paper,No. 274, Colorado State University, Ft. Collins, Colorado.

Estoque, M. A., 1975: Structure of the mid-oceanic intertropical convergence zone. Joumal ofthe MeteorologicalSociety ofJapan, 53, págs. 317-322.

Estoque, M. A. and M. Douglas, 1978: Structure of intertropical convergence zone over the GATE area. Tellus, 30,págs. 55-61.

Estoque, M. A., 1982: African wave disturbances in a general circulation model. Extended abstracts ofthe paperspresented at the MSJIlMA/WMO/AMS regional scientific conference on tropical meteorology, 18-22 deoctubre de 1982, Tsukuba, ]apan, Programa de Investigación Tropical de la OMM, Informe Nº 7,TM-7, págs. 63-64.

Fett, R. W., 1966: Upper level structure of the formative tropical cyelone. Monthly Weather Review, 94, págs. 9-18.Fett, R. W. and S. Brand, 1975: Tropical cyelone movement forecasts based on observations from satellites. Joumal

ofApplied Meteorology, 14, págs. 452-465.Frank, N. L., 1969: The inverted V eloud pattern: An easterly wave? Monthly Weather Review, 97, págs. 130-140.Frank, N. L., 1970: On the energetics of cold lows. Proceedings ofthe symposium on tropical meteorology, 2-11 de

junio de 1970, University of Hawaii, Honolulu, Hawaii, págs. IV-1-E-IV-6.Frank, W. M., 1985: A global view of tropical cyelones, Chapter 3. Intemational workshop on tropical cyclones, 25 de

noviembre -5 de diciembre de 1985, Bangkok, Tailandia.Fujita, T. T., K, Watanabe and T. Izawa, 1969: Fonnation and structure of equatorial anticyelones caused by large-scale

cross-equatorial flows detennined by ATS-I photographs. Joumal ofApplied Meteorology, 8, págs. 649-667.Gal-Chen, T., 1988: A theory for the retrieval of virtual temperature from remote measurements of horizontal

winds and thermal radiation. Monthly Weather Review, 116, págs. 1302-1319Ghosh, S. K" 1977: Prediction of storm surges on the east coast of India. Indian Joumal ofMeteorology, Hydrology

and Geophysics, 28, 2, págs. 157-168.Giraud, M., 1977: Use of climatology as a forecasting aid - II. Lectures on forecasting oftropical weather, including

tropical cyclones with particular reference to Africa. Proceedings of the WMO Seminar, 15-26 denoviembre de 1976, Senegal, Dakar, OMM-Nº 492, págs. 220-223.

Godbole, R. V. and S. K, Ghosh, 1975: The structure of the inter-tropical convergence zone and equatorialwesterlies during MONEX-1973. Tellus, 27, págs. 123-131.

Golding, B. W., 1987: Short-range forecasting over the United Kingdom using a mesoscale forecasting system. In:Short and Medium Range Weather Prediction (T. Matsuno, ed), Tokio, Meteorological Society of ]apan,págs. 563-572.

Gray, W. M., 1968: Global view of the origin of tropical disturbances and storms. Monthly Weather Review, 96,págs. 669-770.

Gray, W. M., 1975: Tropical cyelone genesis. Atmospheric 5cience Paper, No. 234, Colorado State University,Ft. Collins, Colorado.

Gray, W. M., 1979: Hurricanes: Their formation, structúre and likely role in the tropical circulation.Meteorology over the Tropical Oceans (D. B. Shaw, ed.), RMS Publisher, Bracknell, United Kingdom,págs. 155-218.

V.82 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Gray, W. M., 1981: Recent advances in tropical cyclone research from rawinsonde composite analysis, Programa de (Investigación Tropical de la OMM, Informe N2 2, TMP-2.

He, S. W. and Z. F. Yang, 1981: The telationship between the intensity of summer southwest monsoon over thenorthwest Pacific and the circulation patterns of the southern hemisphere. Scíentia AtmosphericSinica, 5, págs. 50-59.

Hebert, P. J., 1973: Subtropical cyelone. Mariners Weather Log, 17, págs. 203-207.Heckley, W. A., M. ]. Miller and A. K. Betts, 1987: An example of hurricane tracking and forecasting with a glo­

bal analysis forecasting system. Bulletin ofthe American Meteorological Socíety, 68, págs. 226-229.Heckley, W. A., 1990: Data assimilation in the tropics. Proceedings ofthe seminar on tropical extratropical interations,

10-14 de septiembre de 1990, ECMWF, Reino Unido, págs. 303-352.Hennington, 1. and D. W. Burgess, 1981: Automatic recognition of mesocyelones from single Doppler radar data.

Preprints of the twenty-second conference on radar meteorology, Bastan, American MeteorologicalSociety, págs. 704-706.

Herbert, P. H. and K. O. Poteat, 1975: A satellite elassification technique for subtropical cyelones. TechnicalMemorandum, NWS SR-83, National Oceanic Atmospheric Administration, National WeatherService, Scientific Service Division, Southern Region, Fort Worth, Texas.

Holland, G. ]., 1985: A global view of tropical cyelones. Chapter 2, Intemational workshop on tropical cyclones,25 de noviembre-5 de diciembre de 1985, Bangkok, Tailandia.

Holton, J., 1971: A diagnostic model for equatorial wave disturbances: The role of vertical shear of the meanzonal wind. Joumal ofthe Atmospheric Scíences, 28, págs. 55-64.

Holton, J., 1979: An Introduction to Dynamic Meteorology. Chapter 12: Tropical motion systems, Academic Press,Nueva York, págs. 324-361. (

Hope J. R. and C. J. Neumann, 1970: An operational technique for relating the movement of existing tropicalcyelones to past tracks. Monthly Weather Review, 98, págs. 925-933.

Houze, R. A., Jr., 1977: Structure and dynamics of a tropical squall-line system. Monthly Weather Review, 105,págs. 1540-1567.

Houze, R. A., Jr., and C-P. Cheng, 1981: Convection in GATE. Review of Geophysics and Space Physics, 19,págs. 541-576.

Houze, R. A., jr., 1982: Cloud elusters and large-scale vertical motions in the tropics. Joumal ofthe MeteorologicalSocíety ofJapan. Ser. 11, 60, págs. 396-410.

Hubert, 1. E, A. F. Krueger and]. S. Winston, 1969: The double intertropical convergence zone: Fact or fiction?Joumal ofthe Atmospheric Scíences, 26, págs. 771-773.

Hubert, 1. E and 1. F. Whitney, Jr., 1971: Wind estimation from geostationary satellite pictures. Monthly WeatherReview, 99, págs. 665-672.

Japan Meteorological Agency, 1990: Outline of Operational Numerical Weather Prediction at the JapanMeteorological Agency. Annex to WMO Progress Report on Numerical Weather Prediction of1990, Tokio,WMO/TD No. 403.

Jarrell, ]. D. and W. 1. Somervell, 1970: A computer technique for using typhoon analogues as a forecast aid.Technical Paper No. 6-70, U.S. Navy Weather Research Facility, Norfolk, Virginia.

Jarrell,]. D., C. J. Mauck and R. J. Renard, 1975: Navy's analog scheme for forecasting tropical cyclone motion over thenortheastem Pacífíc Ocean. ENVPREDRSCHFAC Tehnical Paper No. 6-75, U.S. EnvironmentalPrediction Research Facility, Naval Postgraduate School, Monterey, California.

Jarrell, J. D. and S. Brand, 1983: Tropical cyelone strike and wind probability applications. Bulletin ofthe American (Meteorological Socíety, 64, págs. 1050-1056.

Jelesnianski, C. P., 1965: A numerical calculation of storm tides induced by a tropical storm impinging on a con­tinental shelf. Monthly Weather Review, 93, págs. 343-358.

Jelesnianski, c. P., 1967: Numerical computations of storm surges with bottom stress. Monthly Weather Review,95, págs. 740-756.

Jelesnianski, c. P., 1972: SPLASH special program to list amplitudes of surges from hurricanes, Part 1: Landfallstorms. Technical Memorandum, NWS TDL-46, National Oceanic and Atmospheric Administration,National Weather Service Techniques Development Laboratary, Silver Spring, Maryland.

Jelesnianski, c. P. and A. D. Taylar, 1973: A preliminary view of storm surges, before and afier storm modifica­tion. Technical Memorandum, ERL WMPO-3, National Oceanic and Atmospheric Administration,U.S. Department of Commerce, National Hurricane Research Laboratory, Miami, Florida.

Jelesnianski, C. P., 1974: SPLASH Part 11: General track and variant storm conditions. Technical Memorandum,NWS TDL-52, National Oceanic and Atmospheric Administration, National Weather Service,Techniques Development Laboratory, Silver Spring, Maryland.

Johnson, D. R., M. Yanai and T. K. Schaack, 1987: Monsoon Meteorology. Chapter 10: Global and regional distri­butions of atmospheric heat sources and sinks during the GWE, Part III: Heating, topography andclouds, Oxford University Press, Nueva York, págs. 271-297.

Joint Typhoon Warning Centre, 1979: Annual Typhoon Report, 1979, Naval Oceanography Command Centre,Guam, Marianas Islands.

Jordan, c. L., 1952: On the low-level structure of the typhoon eye. Joumal ofMeteorology, 9, págs. 285-290.Jardan, c. L., 1958: The thermal structure of the core of tropical cyclones. Geophysica (Helsinki), 6, págs.

281-297.

CAPÍTULO 5 V.83

]oung, C. H. and M. H. Hitchman, 1982: On the role of successive downstream development in east Asian polaroutbreak. Monthly Weather Review, 110, págs. 1224-1237.

Kallberg, P., 1985: On the use of cloud track and wind data from FGGE in the upper troposphere. TechnicalMemorandum No. 111, ECMWF Research Department, ECMWF Reino Unido.

Kanamitsu, M., 1985: A study of the predictability of the ECMWF operational forecast model in the tropics.Joumal ofthe Meteorological Society ofJapan, 63, No. 5, págs. 779-804.

Katz, A. L., 1972: Appearance and Vertical Structure ofthe Intertropical Convergence Zone in Summer. Trudy, Hydro­meteorological Centre of the U.S.S.R, Moscú, págs. 60-7l.

Keenan, T. D. and F. Woodcock, 1981: Objective tropical cyclone movement forecasts using synoptic and trackanalague information. Meteorological Note 121, Bureau of Meteorology, Australia.

Keenan, T. D., 1984: Statistical tropical cyclone forecasting technique for the southern hemisphere. TechnicalReport TR 84-07, Naval Environmental Prediction Research Facility.

Keenan, T. D., 1986: Forecasting tropical cyclone motion using a discriminant analysis procedure. MonthlyWeather Review, 114, págs. 434-44l.

Khromov, S. P., 1957: Die geographische Verbreitung der Monsune. Petermanns geographische Mittellungen, 101(3),págs. 234-237.

Klein, W. H. and H. R. Glahn, 1974: Forecasting local weather by means of model output statistics. Bul1etin oftheAmerican Meteorological Society, 55, págs. 1217-1227.

Koteswaram, P. and C. A. George, 1960: A case study of a monsoon depression in the Bay of Bengal. Symposiumon monsoons ofthe world, 19-21 de febrero de 1958, Nueva Delhi, págs. 145-156.

Koteswaram, P. and N. S. Bhaskar Rao, 1963: Formation and structure of lndian summer monsoon depressions.Australian Meteteorological Magazine, 41, págs. 62-75.

Krishnamurti, T. N. and R. S. Hawkins, 1970: Mid-tropospheric cyclones of the southwest monsoon. Joumal ofApplied Meteorology, 9, págs. 442-458.

Krishnamurti, T. N. and M. Kanamitsu, 1973: A study of a coasting easterly wave. Tel1us, 37, págs. 568-585.Krishnamurti, T. N., M. Kanamitsu, W.]. Koss and J. D. Lee, 1973: Tropical east-west circulation during the nor­

thern winter. Joumal ofthe Atmospheric Sciences, 30, págs. 780-787.Krishnamurti, T. N., M. Kanamitsu, R. Godbole, Chia-Bo Chang, F. Carr and]. H. Chow, 1975: Study of a

monsoon depression, 1: Synoptic structure. Joumal ofthe Meteorological Society ofJapan, Vol. 53, NoA,págs. 227-239.

Krishnamurti, T. N., M. Kanamitsu, R. Godbole, Chia-Bo Chang, F. Carr and J. H. Chow, 1976: Study of a mon­soon depression, JI: Dynamical structure. Joumal ofthe Meteorological Society oflapan, Vol. 54, NoA,págs. 208-224.

Krishnamurti, T. N. and D. Subrahmanyam, 1982: The 30-50 day mode at 850 mb during MONEX. Joumal oftheAtrnospheric Sciences, 39, págs. 2088-2095.

Krishnamurti, T. N., 1985: Summer monsoon experiment: A review. Monthly Weather Review, 113, págs.1590-1626.

Krishnamurti, T. N. and S. Gadgil, 1985: On the structure of 30 to 50 day mode over the globe during FGGE.Tel1us, 37, págs. 336-360.

Krishnamurti, T. N., P. K. ]ayakumar, ]. Sheang, N. Surgi, A. Kumar and S. Gadgil, 1985: Divergent circulationson the 30 to 50 day time scale. Joumal ofthe Atrnospheric Sciences, 42, págs. 364-375.

Krishnamurti, T. N., D. Oosterhof and N. Dignan, 1988: Hurricane prediction with a high resolution globalmodel. FSU Report, No. 88-8, Department of Meteorology, Florida State University, Tallahassee,Florida.

Krishnamurti, T. N., 1990: Simulation of low frequency aspects of monsoons. Proceedings ofthe seminar on tropi­cal extratropical interactions, 10-14 September 1990, ECMWF, Reino Unido, págs. 221-25l.

Krishnamurti, T. N., A. Kumar, K. S. Yap, A. P. Dastoor, N. Davidson and J. Sheang 1990: Performance of a highresolution mesoscale tropical prediction model. Advances in Geophysics, Vol. 32, Academic Press,New York, págs. 133-286.

Kruzhkova, T. S., and A. P. Kryzhanovskaya, 1971: Intertropical convergence zone and principal cyclone routes in thetropics. Trudy, Hydrometeorological Centre of the U.S.S.R., Moscú, 87, págs. 15-31.

Kumar, S. and K. Prasad 1973: An objective method for the prediction of tropical storm movement in ludian seas.Indian Joumal ofMeteorological Geophsics, 24, págs. 31-34.

Kumar, S. and K. Sethumadhavan, 1980: The structure of the intertropical convergence over the Arabian Sea duringMONEX-1979, GARP. FGGE Operations Report, Vol.9, Organización Meteorológica Mundial, Ginebra.

Kuo, H. L., 1974: Further studies of the parameterization of the influence of cumulus convection on large scaleflow. Joumal ofthe Atmospheric Sciences, 31, págs. 1232-1240.

Kurihara, Y. and R. E. Tuleya, 1981: A numerical simulation study of the genesis of a tropical storm. MonthlyWeather Review, 109, págs. 1629-1653.

Kurihara, Y. and R. E. Tuleya, 1982: Influence on Environmental Conditions on the Genesis of a Tropical StormIntense Atrnospheric Vortices (1. Bengtsson and]. 1. Hill, eds.) Springer Verlag, Berlin y Nueva York,págs. 71-79.

Kurihara, Y., 1985: Numerical modelling of tropical cyclones (Syukuro Manabe, ed.), Vol. 28: lssues inAtmospheric and Oceanic Modelling, Part B: Weather Dynamics. Advances in Geophysics, AcademicPress, Nueva York.

V.84 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Kuuse,]., 1979: Statistical synoptic predictions of tropical cyclone motion. Australían conference on tropical mete- ('orology, 24-25 de marzo de 1983, Melbourne, Bureau of Meteorology, Australia.

Lajoie, F. A. and N. Nicholls, 1974: A relationship between the direction of movement of tropical cyclones andthe structure of their cloud systems. Technical Report 11, Department of Science, Bureau ofMeteorology, Australia.

LaSeur, N. W., 1964: Synoptic models in the tropics. Proceeding of the symposium on tropical meteorology,5-13 November 1953, Rotorua, New Zealand, New Zealand Meteorological Service, págs. 319-328.

Lau, H. and 1. Peng, 1987: Origin of low frequency (intraseasonal) oscillations in the tropical atmosphere, Part1: The basic theory. Joumal ofthe Atmospheric Sciences, 44, págs. 950-972.

Lavoie, R. L., 1972: A mesoscale numerical model of lake-effect storms. Joumal of the Atmospheric Sciences, 29,págs. 1025-1040.

Leary, C. A. and R. A. Houze, Jr., 1979: The structure and evolution of convection in a tropical cloud cluster.Joumal ofthe Atmospheric Sciences, 36, págs. 437-457.

Lee, C. S., 1986: An observational study of tropical cloud cluster evolution and cyclogenesis in the western NorthPacifiCo Report No. 403, Department of Atmospheric Science, Colorado State University, Ft. Collins,Colorado.

Leftwich, P. W. and C. J. Neumann, 1977: Statistical guidance for the prediction of eastern North Pacific tropicalcyclone motion - Part 2. Technical Memorandum, NWS WR 125, National Oceanic and AtmosphericAdministration, Salt Lake City, Utah.

Lewis, J. K., R. E. Whitaker and W. D. Menell, Jr., 1982: The effects of a stretched-grid coordinate system on long­wave dispersion and energy characteristics. Joumal ofGeophysical Research, 97, págs. 4265-4266.

Lindzen, R. S. and]. R. Holton, 1968: A theory of quasi-biennial oscillation. Joumal ofthe Atmospheric Sciences, (25, págs. 1095-1107.

Lindzen, R. S., 1987: On the development of the theory of the QBO. Bulletin ofthe American Meteorological Society,68, págs. 329-336.

Lorenc, A. c., R. S. Bell and B. Macpherson, 1991: The Meteorological Office analysis correction data assimila­tion scheme. Quarterly Joumal ofthe Royal Meteorological Society, 117, págs. 59-89.

Lorenc, D., 1984: The evolution of planetary scale 200 mb divergences during the FGGE year. Technical Note,No. JI/210, Meteorological Office, págs. 1-23.

Love, G. and G. Garden, 1983: The monsoon low of January 1974. Extended abstracts of the Australían Conferenceon tropical meteorology, 24-25 de marzo de 1983, Melbourne, Bureau of Meteorology, Australia.

Lyons, W. A. 1972: The climatology and prediction of the Chicago lake breeze. Joumal ofApplíed Meteorology, 11,págs. 1259-1270.

Lu, Mong-Ming and M. Yanai, 1984: Equatorially trapped waves at the 200 mb level and their association withmeridional wave energy flux and cloud activity. Fifteenth conference on hurricanes and tropical meteo­rology, 9-13 January 1984, Miami, Florida, American Meteorological Society, págs. 514-521.

Madden, R. A. and P. R. Julian, 1971: Detection of a 40-50 day oscillation in the zonal wind in the tropicalPacifico Journal ofthe Atmospheric Sciences, 28, págs. 702-708.

Madden, R. A. and P. R. Julian, 1972: Description of global-scale circulation cells in the tropics with a 40-50periodo Joumal ofthe Atmospheric Sciences, 29, págs. 1109-1123.

Maddox, R. A., 1980a: Mesoscale convective cluster. Bulletin oftheAmerican Meteorological Sodety, 61, págs. 1374-1387.Maddox, R. A., 1980b: A satellite based study of midlatitude, mesoscale convective complexes. Preprint of the

eighth AMS conference on weather forecasting and analysis, 1-13 de junio de 1980, Denver, Colorado, (págs. 329-338.

Manabe, S.,]. 1. Holloway and H. M. Stone, 1974: Tropical circulation in a time integration of a global model ofthe atmosphere. Joumal ofthe Atmospheric Sciences, 27, págs. 580-613.

Mandal, G. S., S. K. Saha and S. C. Gupta, 1987: Diagnostic studies of a Bay of Bengal monsoon depression.Mausam, 38, 2, págs. 245-250.

Mandal, G. S., 1990: Various aspects ofcyclonic storms over the Bay ofBengal and Arabian Sea. Ph.D. thesis, JadavpurUniversity, Calcuta.

Maruyama, T., 1967: Large scale disturbances in the equatorial lower stratosphere. Joumal of the MeteorologicalSociety ofJapan, 46, págs. 391-408.

Maruyama, T., 1982: Equatorial waves observed during the FGGE periodo Extended abstracts of papers presentedat the MSJ/JMA/WMO/AMS regional scientiflc conference on tropical meteorology, 18-22 de octubre de1982, Tsukuba, Japón, Programa de Investigación Tropical de la OMM, Informe NQ 7, TM-7,págs. 105-106.

Mathur, M. B., 1991: The National Meteorological Centre's quasi-Lagrangian model for hurricane prediction.Monthly Weather Review, 119, págs. 1419-1447.

Matsumoto, C. R., 1984: On predicting three-day tropical cyclone motion: An improved statistical scheme.Fifteenth conference on hurricanes and tropical meteorology, 9-13 de enero de 1984, Miami, Florida,American Meteorological Society, págs. 21-27.

McBride, ]. 1. and W. M. Gray, 1980: Mass divergence in tropical weather system, Paper II: Large scale controlson convection. Quarterly Journal ofthe Royal Méteorological Society, 106, págs. 517-538.

McBride, J. L., 1981a: Observational analysis of tropical cyclone formation, Part 1: Basic definition of data sets.Journal ofthe Atmospheric Sciences, 38, págs. 1117-1131.

CAPÍTULO 5 V.85

McBride, J. L., 1981b: Observational analysis of tropical cyclone formation, Part III: Budget analysis. Joumal ofthe Atmospheric Sciences, 38, págs. 1152-1166.

McBride, J. 1. and R. Zehr, 1981: Observational analysis of tropical cyclone formatíon, Part 11: Comparison ofnon-developing verses developing systems. Joumal ofthe Atmospheric Sciences, 38, págs. 1132-115l.

McBride, J. 1. and T. D. Keenan, 1982: Climatology of tropical cyclone genesis in the Australian region. Joumalof Climatology, Vol. 2, No. 1, págs. 13-33.

McBride, J. L., 1984: Observatíonal studies of the Australian northwest monsoon. Fifteenth conference on hurrica­nes and tropical meteorology, 9-13 de enero de 1984, Miami, Florida, American MeteorologicalSociety, págs. 406-409.

McGinley, J., 1986: Nowcasting mesoscale phenomena. In: Mesoscale Meteorology and Forecasting, (P. S. Ray, ed.)American Meteorological Society, Boston, págs. 657-688.

Merrill, R. T., 1984: A comparison oflarge and small tropical cydones. Monthly Weather Review, 112, págs. 1408-1418.Merrill, R. T., 1985: Environmental influences on hurricane intensificatíon Paper No. 394, Department of

Atmospheric Sciences, Colorado State University, Ft. Collins, Colorado.Merritt, E. S., 1964: Easterly waves and perturbatíons. Joumal ofMeteorology, 3, págs. 367-382.Miller, B. 1., E. C. Hill and P. P. Chase, 1968: Revised technique for hurricane motion by statistical methods.

Monthly Weather Review, 96, págs. 540-548.Miller, F. R. and R. N. Keshavamurthy, 1968: Structure of an Arabian Sea summer monsoon system. lntemational

lndian Ocean Expedition Meteorological Monographs, No. 1, East-West Centre Press, Honolulu, HawaiLMiyakoda, K., T. Gordon, R. Caverly, W. Stern, j. Sirutis and W. Bourke, 1983: Simulation of a blocking event in

January 1977. Monthly Weather Review, 111, págs. 846-869.Miyakoda, K. and j. Sirutis, 1985: Extended Range Forecasting (Syukuro Manabe, ed.), Vol. 28: Issues in

Atmospheric Modelling, Part B: Weather Dynamics. Advances in Geophysics, Academic Press, NuevaYork, págs. 55-83.

Miyazaki, M., 1965: A numerical computation of the storm surge of hurricane Carla in the Gulf of Mexico.Oceanographical Magazine, 17, págs. 109-140.

Monk, G. A., 1987: Topographically related convectíon over the British Isles. In: Satellite and radar imagery inter­pretatíon (M. Bader and A. Waters, eds.), EUMETSAT, Darmstadt, Federal Republic of Germany,págs. 305-324.

Mooley, D. A., 1973: Sorne aspects of Indian monsoon depressions and the associated rainfall. Monthly WeatherReview, 101, págs. 271-280.

Morris, R. M. and C. D. Hall, 1987: Forecasting of the tracks of tropical cyclones with the UK operational globalmodel. ESCAPjWMO Typhoon Committee annual review, 1987, Typhoon Committee Secretariat,UNDP, Manila, Filipinas, págs. 102-105.

Neumann, C. J., 1972: An alternate to the HURRAN tropical cyclone forecast system. Technical Memorandum,NWS SR-62, National Oceanic and Atmospheric Administration, National Weather Service,Southern Region Headquarters, Fort Worth, Texas.

Neumann, C. j. and J. R. Hope, 1972: A performance analysis of the HURRAN tropical forecast system. MonthlyWeather Review, lOO, págs. 245-255.

Neumann, C. J., J. R. Hope and B. 1. Miller, 1972: A statistical method of combining synoptic and empirical tro­pical cyclone prediction systems. NOAA Technical Memorandum, NWS SR-63.

Neumann, C. J. and M. B. Lawrence, 1975: An operational experiment in the statístical-dynamical prediction oftropical cyclone motíon. Monthly Weather Review, 103, págs. 665-673.

Neumann, C. j. and E. A. Randrianarison, 1976: Statistical prediction of tropical cyclone motion over the south­west Indian Ocean. Monthly Weather Review, 104, págs. 76-85.

Neumann, C. J. and P. W. Leftwich, 1977: Statístical guidance for the prediction of eastern North Pacific tropicalcyclone motíon -:- Part 1. Technical Memorandum, NWS-124, National Oceanic and AtmosphericAdministration, National Weather Service, Salt Lake City, Utah.

Neumann, C. j. and G. S. Mandal, 1977: Statístical prediction of tropical storm motion over the Bay of Bengaland Arabian Sea. lndian Joumal ofMeteorological and Hydrological Geophysics, 29, págs. 487-500.

Neumann, C. J., 1979: On the use of deep-layer-mean geopotential height fields in statistical prediction of tro­pical cyclone motion. Sixth conference on probability and statistics in atmospheric sciences, Boston,American Meteorological Society, págs. 32-38.

Neumann, C. J. and J. M. Pelissier, 1981: Models for the prediction of tropical cyclone motion over the NorthAtlantic: An operatíonal evaluation. Monthly Weather Review, 109, págs. 522-538.

Neumann, C. J., 1983: What should be done to improve the percent? Review of federal research and data collec­tion programme for improving tropical cyclone forecasting. Federal Coordinator for MeteorologicalServices and Supporting Research Document FCM-R2-1982, págs. E-1-E-10.

Neumann, C. J., 1988: The National Hurricane Centre NHC83 model. NOAA Technical Memorandum, NWS NHC 41,National Hurricane Centre, Coral Gables, Florida.

Neumann, C. j. and C. J. McAdie, 1991: A revised National Hurricance Centre NHC83 model (NHC90). NOAATechnical Memorandum, NWS NHC 44, National Oceanic and Atmospheric Administration,Washington, D.C.

Norquist, D. c., E. E. Recker and R. j. Reed, 1977: The energetics of African wave disturbances as observed duringPhase II of GATE. Monthly Weather Review, 105, págs. 334-342.

V.86 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Novak, C. and M. Young, 1976: The operatíonal processing of wind estimates from eloud motions: Past, present ('and future. Proceedings ofthe symposium on meteorological observations from space: their contribution tothe FGGE, Nineteenth COSPAR (Committee on Space Research, NASA), 7-10 de junio de 1976,Philadelphia, Pennsylvania.

Obasi, G. O. P., 1977: Forecasting techniques in east Africa. In: Lectures on forecasting oftropical weathe" incZudingtropical cycZones with particular relevance to Africa. Proceedings of the WMO Seminar, 15-26 denoviembre de 1976, Senegal, Dakar, OMM-N2 492, págs. 72-1Ol.

Ooyama, K., 1964: A dynamical model for the study of tropical cyelone development. Geofísica Internacional(México), 4, págs. 187-198.

Organización Meteorológica Mundial, 1979: WWW WMO Tropical CycZone Project - Sub-project No. 6: OperationalTechniques for Forecasting Tropical CycZone Intensity and Movement, OMM-N2 528, Ginebra.

Organización Meteorológica Mundial, 1987a: Programa de la Vigilancia Meteorológica Mundial, 1988-1997,Segundo Plan a Largo Plazo de la OMM, Parte lI, Vol.1, OMM-N2 691, Ginebra.

Organización Meteorológica Mundial, 1987b: Programme on Short- and Medium-Range Weather PredictionResearch. PSMP Report Series, N2 23, Ginebra.

Organización Meteorológica Mundial, 1989: Programme on Short- and Medium-Range Weather PredictionResearch. PSMP Report Series, N2 30, Ginebra.

Organización Meteorológica Mundial, 1990: Mesometeorology and Short-Range Forecasting Lecture Notes andStudents' Workbook for Training Class I and Class II Meteorological Personnel, by N. F. Veltishchev,OMM-N2 701, Ginebra.

Organización Meteorológica Mundial, 1991: Numerical Weather Prediction Report for 1990, OMM/TD-N2 403,Ginebra. (

Orlanski, l., 1975: A national sub-division of scales for atmospheric processes. Bulletin of the AmericanMeteorological Society, 56, págs. 520-527.

Pallmann, A. J., 1968: The synoptics, dynamics and energetics of the temporal using satellite radiation data.Second Year's Report No. 2, WBG-89, Department of Geophysics, St. Louis University, St. Louis,Missouri.

Palmen, R. and C. W. Newton, 1969: Atmospheric Circulation Systems: Their Structure and Physical Interpretation,Chapter 14: Circulation and disturbances of the tropics, Academic Press, Nueva York, págs. 427-470.

Palmer, C. R., 1952: Tropical meteorology. Quarterly Journal ofthe Royal Meteorological Society, 78, págs. 126-164.Palmer, C. R., C. W. Wise, 1. J. Stempson and G. H. Duncan, 1955: The practical aspect of tropical meteorology.

AWS Manual, Vol. 1, págs. 105-148.Pan, Hua-lu, 1984: 10-20 day tropical-midlatitude interaction during the winter monsoon. Fifteenth conference on

hurricanes and tropical meteorology, 9-13 de enero de 1984, Miami, Florida, American MeteorologicalSociety.

Parker, D. R., 1973: Rquatorial kelvin waves at 100 millibars. Quarterly Journal ofthe Royal Meteorological Society,99, No. 1, págs. 116-129.

Peak, J. R. and R. 1. Rlsberry, 1986: Prediction of tropical cyelone turning and acceleration using empirical ortho­gonal function representations. Monthly Weather Review, 114, págs. 156-164.

Pielke, R. A., 1984: Mesoscale Meteorological Modelling, Academic Press, Orlando.Pike, A. C., 1971: Intertropical convergence zone studied with an interacting atmosphere and ocean model.

Monthly Weather Review, 99, págs. 469-477.Pike, A. C., 1972: Improved barotropic hurricane track prediction by adjustment of the initial wind field. (

Technical Memorandum. NWS SR-66, National Oceanic and Atmospheric Administration, NationalWeather Service, Southern Region Headquarters, Fort Worth, Texas.

Pike, A. c., 1984: Geopotential thickness vs. heights as predictors of Atlantic tropical cyelone motion and intensity.Fifteenth conference on hurricanes and tropical meteorology, 9-13 de enero de 1984, Miami, Florida,American Meteorological Society, págs. 145-150.

Pike, A. c., 1985: The variation of track forecast difficulty among tropical cyelone basins. Extended abstracts ofthe sixth conference on hurricanes and tropical meteorology, 14-17 de mayo de 1985, Houston, Texas,American Meteorological Society, págs. 76-77.

Pisharoty, P.R. and G. C. Asnani, 1957 : Rainfall around monsoon depressions over India. Indian Journal ofMeteorology and Geophysics, 8, págs. 15-20.

Prasad, K. and D. K. Rao, 1974: Case studies of westerly waves in the development of monsoon depressions.Indian Journal ofMeteorology and Geophysics, 25, 2, págs. 265-268.

Prasad, K., 1990: Synthetic observations for representation of tropical cyelones in NWP data assimilationsystems. Proceedings of the international symposium on assimilation of observations in meteorology andoceanography, 9-13 de julio de 1990, Clermont-Ferrand, Francia, págs. 581-587.

Prasad, K., S. R. Kalsí and R. K. Datta, 1990: Wind and eloud structure of monsoon depressions. Mausam, 41, 3,págs. 365-370.

Proudman, J, 1953: Dynamical Oceanography, Methuen & Co., Ud. Londres.Puri, K. and P. Lonnberg, 1991: Use of high-resolution structure functions and modified quality control in the

analysis of tropical cyelones. Monthly Weather Review, 119, págs. 1151-1167.Ramage, C. S., 1961: The subtropical cyelone. Report No. 15, Hawaíi Institute of Geophysics. (Ramage, C. S., 1971: Monsoon Meteorology, Academic Press, Nueva York.

CAPÍTULO 5 V.87

Rao, Y. P., 1976: Southwest Monsoon. Meteorological Monograph Synoptic Meteorology No. 1/1976, IndiaMeteorological Department, Nueva Delhi.

Rasmusson, E. M., 1990: Development of our knowledge of the general circulation of the tropics. Proceedings oftheseminar on tropical extratropical interactions, 10-14 de septiembre de 1990, ECMWF, Reino Unido.

Raymond, D. ]., 1975: A model for predicting the movement of continuously propagating convective storms.Joumal oftheAtrnosphericSciences, 32, págs. 1308-1317.

Reed, R. J., 1960: The circulation of the stratosphere. Paper presented at the fortieth anniversary meeting of theAmerican Meteorological Society, 19-22 de enero de 1960, Boston, Massachussets.

Reed, R. J., D. C. Norquist and E. E. Recker, 1977: The structure and properties of African wave disturbances asobserved during phase III of GATE. Monthly Weather Review, 105, págs. 317-333.

Reiff, J., 1987: Forecasting boundary layer elouds and fog: A review on operational numerical models. Proceedingsof an intemational symposium on mesoscale analysis and forecasting, 17-19 de agosto de 1987,Vancouver, ESA-SP 282, págs. 407-414.

Riehl, H., 1945: Waves in the easterlies and the polar front in the tropics. Miscellaneous Reports, No. 17,Department of Meteorology, University of Chicago, Chicago, Illinois.

Riehl, H., 1950: On the role of the tropics in the general circulation of the atmosphere. Tellus, 2, págs. 1-17.Riehl, H., 1954: Tropical Meteorology. McGraw Hill Book Company, lnc., Nueva York.Riehl, H. and J. S. Malkus, 1958: On the heat balance in the equatorial trough zone. Geophysics, 6, págs. 503-538.Riehl, H., 1967: Varying structure ofwaves in the easterlies. Proceedings ofthe intemational symposium on dynamics

oflarge-scale processes in the atrnosphere, 23-30 de junio de 1965, Moscú, págs. 411-417.Riehl, H., 1979: Climate and the Weather in the Tropics, Academic Press, Londres, págs. 395-515.Robinson, A. R. and G. R. Flierl, 1972: Deadly surges in the Bay of Bengal: Dynamics and storm-tide tables. Nature,

239, págs. 213-215.Rodgers, E. B., W. E. Shenk, A. C. Gentry and V. J. Oliver, 1977: The benefits of using short interval satellite ima­

gery to derive winds for tropical cyelones. Paper presented at the eleventh technical conference on hurri­canes and tropical meteorology, 13-16 de diciembre de 1977, Miami Beach, Florida, AmericanMeteorological Society, págs. 653-660.

Rodgers, E. B., 1984: The justification for using VAS data to improve tropical cyelone forecasting. Fifteenth confe­rence on hurricanes and tropical meteorology, 9-13 de enero de 1984, Miami, Florida, AmericanMeteorological Society, págs. 151-158.

Sadler, J. c., 1964: Tropical cyelones of the eastern North Pacific as revealed by TIROS observations. Joumal ofApplied Meteorology, 3, págs. 347-366.

Sadler, J. c., 1967a: On the origin of tropical vortices. Proceedings ofthe working panel on tropical dynamic meteo­rology, August 1967, Monterey, California, NWRF 12-1167-132, U.S. Naval Weather Research Facility,págs. 39-67.

Sadler, J. c., 1967b: The tropical upper tropospheric trough as a secondary source of typhoons and a primary sour­ce of trade wind disturbances. Final Report, Contract No. AF 19(628)-3860, HIG Report 67-12, HawaiiInstitute of Geophysics.

Sadler, J. c., 1969: Average eloudiness in the tropics from satellite observations. Intemational Indian OceanExpedition Meteorological Monographs, No. 2, East-West, Press Honolulu, Hawaii.

Sadler, J. c., 1976: A role of the tropical upper tropospheric trough in early season typhoon development. MonthlyWeather Review, 104, págs. 1266-1278.

Sadler, J. c., 1978: Mid-season typhoon development and intensity changes and the tropical upper tropospherictrough. Monthly Weather Review, 106, págs. 1137-1152.

Sanders, F. A. and R. W. Burpee, 1968: Experiments in barotropic hurricane forecasting. Joumal of AppliedMeteorology, 7, págs. 313-323.

Sanders, F. A., A. C. Pike and J. P. Gaertner, 1975: A barotropic model for operational prediction of tracks of tro­pical storms. Joumal ofApplied Meteorology, 14, págs. 265-280.

Sanders, F. A., 1. Adams, N. J. B. Gordon and W. D. Jenson, 1980: Further development of a barotropic operatio-nal model for predicting paths of tropical storms. Monthly Weather Review, 108, págs. 642-654.

Sarker, R. P. and A. Choudhury, 1988: A diagnostic structure of monsoon depressions. Mausam, 39, 1, págs. 9-18.Saucier, W. J., 1955: PrincipIes ofMeteorological Analysis. The University of Chicago Press, Chicago, Illinois.Shaffer, A. R. and R. 1. EIsberry, 1982: A statistical elimatological tropical cyelone track prediction technique using

an EOF representation of the synoptic forcing. Monthly Weather Review, 110, págs. 1945-1954.Shaffer, A. R., C. P. Chang and R. 1. Elsberry, 1984: Long-wave forcing of equatorial penetrating winter monsoon

cold surges. Fifteenth conference on hurricanes and tropical meteorology, 9-13 de enero de 1984, Miami,Florida, American Meteorological Society.

Shapiro, 1. J., 1984: Sampling errors in statistical models of tropical cyelone motion: A comparison of predictorscreening and EOF techniques. Monthly Weather Review, 112, págs. 1378-1388.

Shapiro, 1. J. and C. J. Neumann, 1984: On the orientation of grid systems for the statistical prediction of tropi­cal cyelone motion. Monthly Weather Review, 112, págs. 188-199.

Shapiro, 1. ]., 1986: The three-dimensional structure of synoptic-scale disturbances in the tropical Atlantic.Monthly Weather Review, 114, págs. 1876-1891.

Shapiro, L.]., D. E. Stevens and P. E. Cieselski, 1988: A comparison of observed and model-derived structures ofCaribbean easterly waves. Monthly Weather Review, 116, págs. 921-938.

V.88 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Sheets, R. C. and G. J. HolIand, 1981: Australian tropical cyelones Kerry and Rosa, February-March 1979.Technical Memorandum, ERL AOML 46, Hurricane Research Division, 4301, Rickenbacker Cause.

Shimuzu, N., 1982: Sorne aspects of formation of typhoon Ellis as revealed in satellite imageries. Extended abs­tracts ofpapers presented at the MS1I1MA/WM0/AMS regional scientific conference on tropical meteoro­logy, 18-22 October 1982, Tsukuba, Japón, Programa de Investigación sobre Meteorología Tropical,Informe Nº 7, TM-7, págs. 33-34.

Shukla, L 1976: On the dynamics of monsoon disturbances. D.Sc. Dissertation, Department of Meteorology,Massachusetts Institute of Technology, Cambridge.

Shukla, L 1984: Predictability of time averages. En: Problems and Prospects in Long and Medium Range WeatherForecasting (D. M. Burridge and E. KalIen, eds.), Sprinter-Verlag, Berlin y Nueva York, págs. 109~206.

Shukla, L 1985: Predictability (Syukuro Manabe, ed.), Vol.28: Issues in Atmospheric and Oceanic Modelling,Part B: Weather Dynamics. Advances in Geophysics, Academic Press, Nueva York, págs. 87-121.

Sikdar, D. N. and V. Suomi, 1971: Time variation of tropical energetics.1oumal ofthe Atmospheric Sciences, 28,págs. 170-180.

Sikka, D. R. and S. Gadgil, 1975: Large-scale rainfalI over India during the summer monsoon and its relations tolower and upper tropospheric vortictty. Geophysical fluid dynamics workshop, Monsoon meteorology, 1.1.Sc., págs. 1-31.

Sikka, D. R., 1977: Sorne aspects of the life history, structure and movement of monsoon depressions. Pure andApplied Geophysics: PAGEOPH, lIS, págs. 1501-1529.

Simpson, R. H., 1952: Evolution of the Kona storm: A subtropical cyelone. Toumal ofMeteorology, 9, págs. 24-35.Simpson, R. H. and H. Riehl, 1981: The Hurricane and its Impact. Louisiana State University Press, Baton Rouge,

Louisiana.Smagorinsky, L 1969: Problems and promises of deterministic extended range forecasting. Bulletin of the

American Meteorological Society, SO, págs. 286-311.Snitkovsky, A. 1., 1973: Intertropical Convergence Zone and Weather in the Equatorial Part ofthe East Pacifico Trudy,

Hydrometeorological Centre of the U.S.S.R., Moscú, lOS, págs. 3-35.Southern, R. L., 1985: Tropical cyelone warning and mitigation systems: A global view of tropical cyelones.

Intemational workshop on tropical cyclones, 25 de noviembre-5 de diciembre de 1985, Bangkok,Tailandia, págs. 147-155.

Srinivasan V., S. Raman and A. R. Ramakrishan, 1971: Monsoon depressions as seen in satellite pictures. IndianToumal ofMeteorology and Geophysics, Vol. 22, No. 3, págs. 337-346.

Srinivasan, V. and K. Ramamurthy, 1973: Northeast monsoon. Forecasting Manual. Part IV, FMU Report No. IV­184, India Meteorological Department.

Sun, W. Y. and T. Ogura, 1979: Boundary Iayer forcing as a possible trigger to a squallline formation·10umal ofthe Atmospheric Sciences, 37, págs. 1558-1572.

Tai, K. S. and Y. Ogura, 1987: An observational study of easterly waves over the eastern Pacific in the northernsummer using FGGE data. Toumal ofthe Atmospheric Sciences, 44, págs. 339-361.

Tapp, M. C. and P. W. White, 1976: A non-hydrostatic mesoscale model. Quarterly Toumal of the RoyalMeteorological Society, 102, págs. 277-296.

Thompson, R. M., S. W. Payne, E. E. Recker and R. J. Reed, 1979: Structure and properties of synoptic scale wavedisturbances in the intertropical convergence zone of the eastern Atlantic. Toumal ofthe AtmosphericSciences, 36, págs. 53-72.

Tsay, C. y. and S. T. Wang, 1981: Nonlinear energy exchanges among waves and cold-air outbreaks. NationalScience Council Monthly (People's Republic of China), 9, págs. 891-905.

Tsui, T. L., 1984: A selection technique for tropical cyelone objective forecast aids. Fifteenth conference on hurri­canes and tropical meteorology, 9-13 de enero de 1984, Miami, Florida, American MeteorologicalSociety, págs. 40-44.

Tuleya, R. E. and Y. Kurihara, 1981: A numerical study on the effects of environmental flow on tropical stormgenesis. Monthly Weather Review, 109, págs. 2487-2506.

Tuleya, R. E. and Y. Kurihara, 1982: A note on the sea surface temperature sensitivity of a numerical modeI oftropical storm genesis. Monthly Weather Review, 110, págs. 2063-2069.

Tuleya, R. E. and Y. Kurihara, 1984: The formation of comma vortices in a tropical numerical simulation mode!.Monthly Weather Review, 112, págs. 491-502.

Uccellini, L. W. and D. R. Johnson, 1979: The coupling of upper and lower tropospheric jet steaks andimplications for the development of severe convective storms. Monthly Weather Review, 107,págs. 682-703.

Vasic, R. S., 1977: Use of elimatology as a forecasting aid - 1. In: Lectures on forecasting oftropical weather inclu­ding tropical cyclones, with particular relevance to Africa. Proceeding of the WMO Seminar, 15-26 denoviembre de 1976, Senegal, Dakar, OMM-Nº 492, págs. 215-219.

Wallace, J. M. and V. E. Kousky, 1968: Observational evidence of Kelvin waves in the tropical stratosphere.10umal ofthe Atmospheric Sciences, 25, págs. 900-907.

Wallace, J. M., 1969: Sorne recent developments in the study of tropical wave disturbances. Bulletin of theAmerican Meteorological Society, SO, págs. 792-799.

Wallace, J. M. and C. P. Chang, 1969: Spectrum analysis of large scale wave disturbances in the tropicallowertroposphere.10umal ofthe Atmospheric Sciences, 26, págs. 1010-1025.

(

(

(

(

CAPÍTULO 5 V.89

Wallace, J. M., 1971: Spectral studies of tropospheric wave disturbances in the tropical western Pacifico Review ofGeophysícs and Space Physícs, 9, págs. 557-612.

Wanstrath,]. J., R. E. Whitaker, R. O. Reid and A. C. Vastomo, 1976: Storm surge simulation in transformal coor­dinates, Volume 1: Theory and application. Technical Report No. 76-3, U.S. Army CoastalEngineering Research Centre.

Warner, C. and R. H. Grumm, 1984: Cloud distributions in a Bay of Bengal monsoon depression. Monthly WeatherReview, 112, 1, págs.153-172.

Weatherford, C. and W. M. Gray, 1984: Relating typhoon intensity to outer 1-3 radius circulation as measuredby reconnaissance aircraft. Fifteenth conference on hurricanes and tropical meteorology, 9-13 de enerode 1984, Miami, Florida, American Meteorological Society, págs. 238-242.

Weatherford, C. and W. M. Gray, 1988: Typhoon structure as revealed by aircraft reconnaissance, Part II:Structural variability. Monthly Weather Review, 116, págs. 1044-1056.

Wilk, K. E. and K. C. Gray, 1970: Processing and analysis techniques used with the NSSL weather radar system.Proceedings of the fourteenth weather radar conference, Boston, American Meteorological Society, págs.369-374.

Williams, K., 1970: Characteristics of the wind, thermal and moisture fields surrounding satellite-observedmesoscale trade wind cloud clusters of the western North Pacifico Proceedings of the symposium ontropical rneteorology, 2-11 de junio de 1970, Honolulu, Hawaii, págs. D IV-1-D IV-8.

Willoughby, H. E., J. A. Clos and M. G. Shoreibah, 1982: Concentric eye wall, secondary wind maxima and theevolution of the hurricane vortex.loumal ofthe Atrnospheríc Scíences, 39, págs. 395-411.

Wolfsberg, D. G., 1987: Retrieval of three-dimensional wind and temperature fields from single Doppler radardata. Report No. 84, Cooperative Institute for Mesoscale Meteorological Studies, Norman,Oklahoma.

Woodcock, F., 1980: On the use of analogues to improve regression forecasts. Monthly Weather Review, 108,págs. 292-297.

Xu, Y. and C. J. Neuman, 1985: A statistical model for the prediction of western North Pacific tropical cyclonemotion (WPCLPR). NOAA Technical Memorandum, NWS-NHC 28, National Hurricane Center, Miami,Florida.

Yanai, M. and T. Maruyama, 1966: Stratospheric wave disturbances propagating over the equatorial Pacificoloumal ofthe Meteorological Socíety ofJapan, 44, págs. 291-294.

Yanai, M. and Y. Hayashi, 1969: Large-scale equatorial waves penetrating from the upper troposphere into thelower stratosphere.loumal ofthe Meteorologícal Socíety ofJapan, 47, págs. 167-182.

Yanai, M. and M. Murakami, 1970: A further study of tropical wave disturbances by the use of spectrum analy­sis.loumal ofthe Meteorological Socíety ofJapan, 48, págs. 185-197.

Yap, Kok-Seng, 1987: Docurnentation on two simple tropical models. WMO Tropical Meteorology Programme ReportSeries No. 26.

Yasunari, T., 1981: Structure of an Indian summer monsoon system with around 40-day. loumal of theMeteorological Socíety ofJapan, 59, págs. 336-354.

Young, M. T., R. C. Doolittle and 1. M. Mace, 1972: Operational procedure for estimating wind vectors from geos­tationary satellite data. Technical Memorandum, NESS 39, National Oceanic and AtmosphericAdministration, U.S. Department of Commerce, Washington, D.C.

Zangvil, A. and M. Yanai, 1980: Upper tropospheric waves in the tropics, Part I: Dynamical analysis in the wavenumber frequency domain.loumal ofthe Atrnospheric Scíences, 37, págs. 283-298.

Zangvil, A. and M. Yanai, 1981: Upper tropospheric waves in the tropics, Part II: Association with clouds in thewave number frequency domain.loumal ofthe Atmospheric Scíences, 38, págs. 939-953.

Zipser, E. ]., 1977: Mesoscale and convective-scale downdrafts as distinct components of squall-line structure.Monthly Weather Review, 105, págs. 1568-1589.

Zipser, E. J., R. ]. Meiting and M. A. Le Mone, 1981: Mesoscale motion fields associated with a slowly movingGATE convective band.loumal ofthe Atrnospheric Scíences, 38, págs. 1725-1750.

Zipser, E. J., 1982: Use of a conceptual model of life cycle of mesoscale convective systems to improve very-short­range forecasts, Part 3: Simple forecasting methods. In: Nowcasting (K. A. Browning, ed.), AcademicPress, New York, págs. 191-204.

V.9ü GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

ANEX05.A

DIRECTRICES PARA DETERMINAR EL TIPO DE CICLONES YEL ORIGEN DE LOS CICLONES TROPICALES

(

A. Tipo determinante:

1. Convención principal2. Dimensiones del

sistema nuboso3. Interacción con el

medio ambiente

Subtropical

Del centro hacia el polo y hacia el esteAnchura del 15° de latitud o más

El sistema nuboso convectivo permanenteasociado a otros sistemas sinópticos(con excepción de algunas depresiones frías)

Tropical

Del centro hacia el ecuador y hacia el esteAnchura en general inferior a 10° de latitud

El sistema nuboso permanece aislado

B. Determinación del origen:

1. Banda frontal: estructura nubosa típica.2. Al este de una vaguada de altitud: masas nubosas conveetivas amorfas.3. Depresión fría: estructura nubosa circular con convección limitada cerca del centro.

ANEXO S.B

DIRECTRICES PARA ESTIMAR LA INTENSIDAD DE LOS CICLONES SUBTROPICALES

1. ST 1.5 (25-30 nudos)a) El centro de la circulación a baja altitud se sitúa a una distancia de 0,5° a 2° de latitud de una convección poco orga­

nizada (no necesariamente densa);b) En el caso de las depresiones frías, la convección puede no estar asociada a otros sistemas y existir una pequeña zona

(<30 de latitud) de convección profunda cerca del centro.2. ST 2.5 (35-40 nudos)

a) El centro de circulación a baja altitud se sitúa a una distancia de 0,5° a 2° de latitud de una convección con unaprofunda (no necesariamente densa) incurvación más acentuada que el día anterior;

(;7) Banda convectiva exterior de S° a 10° latitud al este del centro y posible existencia de otra banda convectiva (de 2 a4°) al noroeste del centro.

3. ST 3.0 (45-50 nudos)a) Iguales criterios que en el punto 2 anterior, pero con una incurvación más acentuada y una convección mejor

organizada que el día anterior. La cobertura nubosa puede hacerse densa;b) Indicios de formación de bandas cerca del centro (<10 de latitud).

4. ST 3.5 (55-65 nudos)a) Convección profunda (con frecuencia cobertura nubosa densa) en bandas de 1 a 3° de latitud del centro (sin nubosi­

dad densa central);b) Banda convectiva exterior (S-10°) al este, más débil que el día anterior, pero posible formación de una nueva banda

a S_10° de latitud al oeste;e) En el caso de los sistema que se desplazan con rapidez hacia el este, puede haber sólo una nubosidad densa (> 3° lati­

tud) a unos 2-4° hacia el este del centro.

NOTAS: 1) Los números ST son análogos a los números T elaborados con la técnica de Dvorak (obra dtada).2) En los puntos 3 y 4, si la veloddad de progresión del sistema en el momento de la imagen (clasificadón) es superior a 20 nudos,

el exceso debe añadirse a la veloddad máxima del viento obtenida con los criterios de clasificadón de las nubes.

ANEXO S.C

ANALOGÍAS y DIFERENCIAS ENTRE LA TÉCNICA DE DVORAK PARA LOS CICLONES TROPICALES (T)Y LA TÉCNICA PARA LOS CICLONES SUBTROPICALES (ST)*

A. Analogías1. Utilización de la cobertura de nubes convectivas.2. Utilización de la distancia entre el centro de la circulación y la nubosidad.3. La escala de números ST se selecciona de manera que corresponda a la intensidad de la corriente (Le.) observada, de

modo que los números ST son iguales a los números T de Dvorak cuando los sistemas se convierten en tropicales

B. DiferenciasLa técnica ST:

1. Tiene en cuenta el medio ambiente para determinar el tipo de ciclón.2. No presenta un centro debajo de una nubosidad central densa.3. La velocidad de desplazamiento que excede de 20 nudos se añade a la velocidad del viento estimada según la clasifica-

ción de las nubes.4. No requiere nubosidad densa.S. No necesita bandas nubosas.6. Utiliza la curvatura de las características convectivas para todos los números ST en ausencia de bandas.7. Las estimaciones de la intensidad (esto es, los números ST) corresponden a las gamas de velocidad del viento.

(

(

NOTA: Para datos más detallados, debe consultarse el texto original (Herbert, P.H. y Poteat, K.O., 1975: Asatellite classification techni­que for subtropical cyclones. NOAA Technical Memorandzmz NWS SR-83, National Weather Service, Scientific Services División,Southern Region, Fort Worth, Texas).

(

CAPÍTULO 6

PROCEDIMIENTOS DE CONTROL DE CALIDAD

6.1 Descripción general

La finalidad del control de calidad es detectar errores en el contenido de las observaciones utilizadas en elSMPD y, si es posible, corregirlos. Se efectúan verificaciones de las transmisiones y también del texto meteorológico yde su contenido. En algunos centros, esas verificaciones pueden estar separadas, de modo que el control de las trans­misiones se efectúa en el CRT y la verificación del contenido meteorológico se lleva a cabo en el CMR o el CMN. En loscentros en donde sólo se verifica el contenido meteorológico puede excluirse la parte que no interesa relativa a la trans­misión y al formato del mensaje. Por este motivo, se ha tratado de separar los dos sectores en la siguiente descripción.

Los informes de los diferentes tipos de datos se dividen en dos partes principales: una contiene los ele­mentos de identificación, y la otra los elementos físicos de las observaciones consideradas. Aunque la verificación delos elementos físicos puede ser la tarea principal, debe tenerse en cuenta que las verificaciones de validez de los ele­mentos de identificación son igualmente importantes. Por tanto, en el trabajo operativo, el mejor modo de actuar con­siste en aplicar primero las verificaciones de validez de los elementos de identificación y después de los elementos físi­cos. La elección de los métodos de control depende en gran manera de cómo se efectúa y de los datos disponibles enel momento de la comprobación. En la comprobación manual deben utilizarse métodos sencillos y bastante directos,mientras que en la verificación automática las técnicas pueden ser más complejas y tal vez más completas. La estruc­tura del procedimiento de verificación puede adoptar entonces la forma que se describe a continuación.

6.1.1 Verificaciones de preprocesoLa verificación de validez de los elementos de identificación contiene comprobaciones del formato, la

fecha y hora del mensaje, el número de bloque y de la estación, y las posiciones de barcos y boyas, así como verifica­ciones. Todos estos métodos de control se denominan verificaciones de preproceso, pues el control se efectúa habi­tualmente en el curso de la decodificación del mensaje. Si el informe es erróneo en cualquiera de los elementos de iden­tificación y es imposible corregir el valor, no merece la pena continuar el control de calidad; el informe se rechaza o sedevuelve a la fuente de datos. Después se comprueba físicamente un informe en el que están corregidos los elementosde identificación.

6.1.2 Elementos físicosEl control de calidad de los elementos físicos puede dividirse en varias fases, en función de la profundi­

dad de la verificación y de los servicios disponibles. Se sugiere que las distintas etapas del control físico sean lassiguientes: verificación de grandes errores, verificación de la coherencia intema, verificación de la coherencia tempo­ral y verificación de la coherencia temporal espacial. Por ultimo, puede realizarse algún tipo de control combinado.

6.1.3 Establecimiento de un sistema de control de calidadEl objetivo de esta exposición consiste en establecer un sistema de verificación de la calidad sumando

distintos métodos de control. Es necesario comenzar con las verificaciones básicas de preproceso, que se efectúanhabitualmente durante· el procedimiento de decodificación. Estos métodos de control son apropiados para el trata­miento manual y automático. El subsiguiente control de errores graves, en el que se comprueba si los datos se sitúanen determinados límites, puede utilizarse tanto en el sistema manual como en el automático. Los métodos de veri­ficación de la coherencia interna y de la coherencia temporal son a veces complejos. Por consiguiente, se comienzacon descripciones sencillas, que pueden utilizarse de modo manual y automático, y se sigue con métodos que hande aplicarse de preferencia en un sistema automático. Las verificaciones de coherencia temporal/espadal, aquí des­critas son sólo apropiadas para el tratamiento automático. En la última sección, relativa a las verificaciones combi­nadas, se dan ejemplos de empleo de métodos automáticos. Las secciones sobre verificaciones de elementos físicoscontienen una descripción de los métodos que deben utilizarse para cada tipo de datos.

6.1.4 SeñalizaciónEl resultado de la verificación determina las operaciones siguientes según el sistema que se aplique. En el

caso de la verificación manual, los valores erróneos pueden rechazarse o corregirse; si hay demasiados errores en elinforme, debe eliminarse por completo o devolverse al origen de los datos. En el caso del tratamiento automático, esnecesario definir un sistema de señalización de los errores. El programa informático debe identificar y archivar todoslos informes que no pasan los criterios de control. El sistema de señalización permite decidir respecto al tratamientoulterior del informe. Los valores erróneos pueden sustituirse por valores calculados automáticamente o mediantecorrecciones manuales. Otra posibilidad es que los errores sean tan graves que deba excluirse la totalidad del informe.También puede aceptarse el informe con los errores señalados y tener en cuenta la marcación en el tratamiento ulteriorde las observaciones.

El sistema de señalización puede utilizarse asimismo para evaluar la calidad de todo el informe, lo quepuede ser útil para elegir entre varias versiones. Normalmente, cuando los informes recibidos son duplicados en fecha,

VI.2 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

hora y posición, sólo se conserva el último informe, pero a veces llega una nueva versión después de efectuar ladecodificación y el control de calidad. Entonces la evaluación de la calidad del informe fadlita la decisión respecto alinforme que debe conservarse.

6.2 Verificaciones de preproceso

Aunque cada tipo de mensaje tiene un formato internacional único de transmisión, se producen errores enel curso de la transmisión debido a motivos como equivocaciones humanas, fallos de aparatos, etc. Si el operador de tele­comunicaciones detecta un error mientras enVÍa el mensaje, puede utilizar un procedimiento normalizado de correcciónintroduciendo los caracteres E E E, repitiendo el último grupo correcto, y continuando después con el mensaje.

Entre otros tipos de errores bastante corrientes en los mensajes figura la inclusión de caracteres alfabéticosen lugar de caracteres numéricos y los errores de agrupadón. La mayoria de los mensajes meteorológicos contienen gru­pos de dnco caracteres numéricos separados por un espado, pero a veces éste desaparece o aparece un espacio adido­na! en el grupo. La verificación de que se cumple la especificación del formato de datos se efectúa en general de modosimultáneo con la decodificación de la información incluida en el mensaje codificado. La posibilidad de verificar lapresentación de los datos depende de las caracteristicas de las distintas espedficadones del formato de datos.

(

6.2.1 Verificaciones en el sector telecomunicaciónPrimero se examina el encabezamiento para identificar un mensaje. Contiene informadón sobre tipos de

datos, la fuente y la hora del mensaje. Los informes de los tipos de datos más corrientes comienzan con informaciónsobre la fecha, la hora y la identificadón, como el número de bloque y el número de estación o la posidón del barco ola boya. La fecha y la hora pueden contrastarse con la información del encabezamiento, y el número de estadón conun índice; la posición se comprueba para tener la seguridad, por ejemplo, de que los barcos no están en tierra. (

Es frecuente la duplicadón de informes, y debe adoptarse una decisión sobre el modo de tratarla. Por lo gene-ral, se guarda el último informe, pero a veces hay que aplicar otras reglas para conservar el informe que contenga más datos.

6.2.1.1 VERIFICACIONES DEL ENCABEZAMIENTO

Los boletines con encabezamientos inapropiados se rechazan automáticamente y se someten a inspecdónmanual. El tipo de mensaje contenido en el encabezamiento abreviado puede cotejarse con el tipo de mensaje que figu­ra en el texto del boletín.

6.2.1.2 VERIFICACIÓN DE INFORMES E E ESi se detectan errores en el curso de la transmisión, puede corregirse inmediatamente el mensaje envian­

do la letra "E" y un "espado", alternativamente tres veces, repitiendo después el último grupo correcto. Con frecuenciano se siguen estrictamente estas reglas, pero en la verificación manual suelen descubrirse fádlmente las irregularidades.Sin embargo, en una verificación automática es predso establecer reglas para detectar y tratar los errores, pues de otromodo pueden surgir problemas para obtener los parámetros físicos correctos. Se proponen las siguientes reglas:

a) cuando se corrige el mensaje conforme a las reglas, el grupo que sigue a EEE se considera como grupode referencia. Se busca la parte del mensaje que precede al grupo E E E para hallar el grupo de refe­rencia y, cuando se encuentra, se rechazan todos los grupos que siguen hasta E E E, comprendido estegrupo. Por ejemplo, si el mensaje original es:

TIAA 6200106610 99996 01307 01005 00312///// ///// 85320 523 E E E 85320123103601070890 18520 36015...se rechazan los grupos subrayados. (

b) Cuando no se ha repetido el último grupo correcto antes del grupo E E E, sólo se deben rechazar elgrupo E E E Yel grupo que le precede; por ejemplo, en:

TIAA 6200106610 99996 01307 01005 00312///// ///// 85320 523 E E E 12310 660107089018520 36015...

se rechazan los grupos subrayados.

6.2.1.3 VERIFICACIÓN DE LA SINTAXIS Y LOS GRUPOS DE CINCO CARACTERES

En el texto aparecen con frecuenda caracteres alfabéticos que deberían ser numéricos. Este error se debe ha­bitualmente al olvido de la tecla de mayúsculas; pasando a minúsculas, los caracteres alfabéticos se cambian por los corres­pondientes caracteres numéricos. La mayoría de los informes contienen datos en grupos de cinco caracteres. En losinformes de datos SYNOP y satelitales existen también grupos de identificadón de secdón que contienen tres caracteres.Si se hallan caracteres ilegales en un grupo de datos de cinco caracteres, se considera que faltan los parámetros del grupo.

Numerosos mensajes tienen algún tipo de error de agrupación, que pueden crear confusiones en la deco­dificadón si no se corrigen. Los errores más corrientes son los siguientes:

a) falta de separadores de espacio en dos o más grupos. Acción propuesta: se inserta un espacio des­pués de cada quinto carácter numérico;

b) dos grupos pueden estar separados por un carácter especial. Acción propuesta: el carácter especial sesustituye por un espacio;

e) los grupos tal vez no están formados por un número normalizado de caracteres:i) un grupo comprende tres caracteres y va seguido de un grupo de cinco caracteres. Acción pro- (

puesta: si el tipo de datos es un informe SYNOP o de satélite se conserva el grupo de tres carac-teres; de otro modo, se sustituye por un grupo de cinco barras;

CAPÍTULO 6 VI.3

6.2.26.2.2.1

ü) un grupo comprende tres caracteres y va seguido por un grupo de dos caracteres, o viceversa.Acción propuesta: se elimina el espacio entre los dos grupos;

üi) un grupo comprende N (esto es, ni tres ni dnco) números y va seguido de un grupo que con­tiene dnco números. Acción propuesta: si N es inferior a ocho, el grupo es sustituido por ungrupo de cinco barras. Si N es superior a ocho, pero inferior a 12, es sustituido por dos de esosgrupos; en otro caso, se suprime el grupo;

iv) un grupo comprende N (esto es, ni tres ni dnco) números y va seguido de un grupo que con­tiene M (esto es, ni tres ni dnco) números. Acción propuesta: ambos grupos son sustituidospor grupos de dnco barras.

Control de la parte de clave OMMVERIFICACIÓN DE LA FECHA Y LA HORA

El encabezamiento abreviado de un mensaje contiene un grupo YYGGgg que da infonnación sobre la fechaYY y la hora GGgg. El propio infonne también suele contener datos sobre la fecha y la hora. La regla de más simple apli­cación consiste en exigir que la fecha sea inferior o igual al número máximo de días del mes en curso y que la hora delinfonne sea inferior o igual a 24. Si la hora es 24, entonces se puede cambiar por cero y agregar un día a la fecha.

La infonnación del encabezamiento sobre la fecha y la hora debe ser compatible con la del infonne, peropueden permitirse ligeras diferencias de hora. La diferencia depende del tipo de datos y de la hora de base de la recogi­da de datos. Corresponde al usuario definir los límites. Como orientación, se sugieren los siguientes valores. Si la dife­rencia entre la hora del encabezamiento y la hora del infonne es mayor de tres horas para los infonnes SYNOP, deberechazarse el infonne. El límite correspondiente para los infonnes TEMP/PILOT es de 12 horas, y para los infonnes AlREp,de 18 horas.

6.2.2.2 VERIFICACIÓN DEL NÚMERO DE BLOQUE/ESTACIÓN Y DE LA POSICIÓN

La denominación geográfica del encabezamiento abreviado asociada a la lista de estaciones de la OMMproporciona infonnación sobre los números de bloque atribuidos a la zona. El número de bloque del infonne se com­para con esa infonnación y, si no es correcto, se rechaza el infonne. El número de la estación debe estar integrado portres dígitos que no sean ceros. En la mayoría de los países se utilizan selecciones de las estaciones de la OMM. Se reco­mienda un ílldice completo de estaciones válido para el país de que se trate. En el índice puede buscarse el número debloque y de estación. Si la estación no aparece en el índice, el infonne se señala como erróneo o se rechaza. Una delas finalidades de la señalización es seguir las estaciones que aparecen con frecuencia, pero que no figuran en el indice.Parella, el índice debe actualizase a intervalos regulares.

Un infonne de barco contiene infonnación sobre el cuadrante de la Tierra en que se halla el barco, asícomo respecto a su latitud y longitud. La primera verificación consiste en decidir si la notación del cuadrante es iguala cualquiera de los números admitidos: uno, tres, dnco o siete. Además, la latitud debe estar comprendida en la gamade 0° a 90°, y la longitud de 0° a 180°. Se rechazan los infonnes en los que faltan la latitud y la longitud, así como losinfonnes SYNOP con un cuadrante que no corresponde.

Los datos de barco sobre observaciones en altitud contienen un grupo adicional que da el cuadrado deMarsden de la posición del barco. Si el cuadrante tiene alguna incorrección, puede detenninarse un valor correcto apartir de la infonnación sobre el cuadrado de Marsden.

Es importante verificar si el barco está en el mar o no. Un medio de hacerlo consiste en consultar un cua­dro extraído de un mapa, manual o automáticamente, en el que se indica si cada cuadrado de un grado corresponde almar o a la tierra. Entonces se comparan la latitud y la longitud de la posición del barco con la información del cuadro.

6.2.2.3 VERIFICACIONES DURANTE EL PROCEDIMIENTO DE DECODIFICACIÓN

Durante la decodificación pueden efectuarse varias verificaciones fáciles, para tener la seguridad de quelos valores decodificados son razonables respecto a los parámetros previstos. En ciertos tipos de informes, como losSYNOP, cada grupo comienza con un solo número, que indica el contenido de los números siguientes y la posición rela­tiva del grupo dentro del infonne. Debe utilizarse esta identificación de grupo en la decodificación para tener la certi­dumbre de que se extraen parámetros correctos. Si los grupos están en un orden erróneo, hay que cerciorarse de que elgrupo se ha identificado y decodificado correctamente.

Hay que comprobar si los distintos parámetros meteorológicos extraídos de un informe SYNOP se sitúanen límites razonables:

a) la presión, PPPP, en unidades de 0,1 hPa se da en cuatro dígitos, suprimiendo el dígito de 1000 hPapara la presión superior a 999,9 hPa. Se aplican las siguientes reglas:i) 8700::; PPPP::; 9999 dividir por 10 y aceptar;ii) 0000:<::; PPPP::; 1000 dividir por lO, añadir 1000,0; y aceptar;iü) 1000::; PPPP:<::; 8700 rechazar;

b) la dirección del viento sólo se acepta si está comprendida en la gama de 0° a 360° y si la velocidaddel viento no excede de 100 m s·l;

e) las temperaturas muy altas o muy bajas pueden ser erróneas, pero pueden implicar también condi­ciones extremas. La temperatura debe hallarse nonnalmente en la gama de _50° a 50°C. En los casosextremos puede verificarse la temperatura en la fase de decodificación, comprobando que no superalos límites de errores graves. En ciertos casos es preferible efectuar el control de la temperatura loantes posible y, cuando aparecen casos extremos, tratar de decidir si hay condiciones suficientes para

VI.4 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

justificar el valor extremo de la temperatura. Un medio de hacerlo consiste en definir ciertos sectoreso bloques de la OMM y ciertas estaciones en las que son aceptables temperaturas inferiores a -50°C.Puede establecerse una definición análoga cuando son admisibles temperaturas superiores a 50°C;

el) la temperatura del punto de roóo no debe superar la temperatura del aire.En cuanto a los datos en altitud, pueden efectuarse las siguientes verificaciones durante la fase de decodificación:

a) la dirección del viento sólo es admisible en la gama de 0° a 360°;b) el indicador del nivel de presión, formado por dos caracteres, se verifica en los informes de nivel sig­

nificativo para tener la seguridad de que se halla en la secuencia apropiada. Si se observa una discre­pancia se busca el siguiente indicador correcto y se eliminan todos los grupos, desde el que tiene elindicador incorrecto hasta el primero en que el indicador sea el apropiado. En algunos casos puedenrestablecerse los indicadores, pero esto debe hacerse con gran cuidado. También deben verificarse losniveles significativos para tener la seguridad de que la presión desciende entre dos niveles sucesivos;

e) los informes sobre niveles de presión normalizados tienen también indicadores de nivel de dos carac­teres que es preciso verificar para tener la seguridad de que su orden es correcto. En caso de discre­pancia puede modificarse el indicador de presión, siempre que sea reconocible el siguiente indicadorde nivel de presión normalizado. De otro modo, se considera que faltan todos los valores de pará­metro decodificados para el nivel sospechoso;

d) otra decisión que ha de adoptarse durante el procedimiento de decodificación consiste en hallar laaltura adecuada para los niveles de 850 hPa y 700 hPa. Cuando se codifican en el informe, se omitela cifra de los miles en ambos niveles. Es necesario restablecerla antes de utilizar los valores. Se aña­den mil metros de geopotencial al valor decodificado de 850 hPa, y este nuevo valor se acepta comocorrecto, a menos que haya una altura de 500 hPa disponible inferior a 5100 gpm y que el valor deco­dificado de 850 hPa sea superior a 650. Se añaden 2000 gpm al valor decodificado para la altura delnivel de 700 hPa, y este valor se acepta siempre que no sea inferior a 2300 gpm. Si es inferior, el valorde la altura se aumenta en otros 1000 gpm.

6.2.2.4 VERIFICACIÓN DE DUPLICADOS

Los métodos utilizados para detectar y eliminar duplicados difieren considerablemente y dependen de losprocedimientos usados para la recopilación y la decodificación. Si los informes recibidos en la misma recopilación estánduplicados en fecha, hora y número de la estación, distintivo de llamada de barco, posición de barco o identificación/posición de la aeronave, entonces sólo se conserva el último informe. Si un informe es el duplicado de uno ya decodifica­do, se conserva el informe con el mayor volumen de datos. Si el informe antiguo ha sido ya verificado, hay que decodi­ficar y comprobar también el nuevo. Se elegirá el informe de mejor calidad. Para calificar calidad de los informes se puedecombinar el volumen de datos disponibles y la calidad de los datos. En los informes de observación en altitud, en los quelos datos de una estación llegan en distintas partes, puede ser a veces difícil decidir de la manera eliminar duplicados.Primero puede comprobarse cada parte para determinar si hay duplicados en la misma recopiladón en forma análoga ala mencionada. Las distintas partes suelen combinarse para formar un solo informe después de la fase de decodificación.

Si una vez efectuada esa combinación llega el duplicado de una parte, se plantea el problema de cómo tratarla nueva información. Existen muchos procedimientos. Uno consiste en decodificar el nuevo informe y compararlo conel antiguo, nivel por nivel. Si en cualquier nivel del informe antiguo falta información, que figura en el nuevo informe,todo el nivel es sustituido por la información del nuevo informe. Cuando se considera que alguna de la información anti­gua es errónea, se sustituye por la nueva información, y se comprueba de nuevo el conjunto de la observación.

6.3 Técnicas de control de calidad

La posibilidad de verificar las observaciones meteorológicas depende de la redundancia de la información.Un ejemplo simple de redundancia es la notificadón de las alturas y las temperaturas en los mensajes TEMP. La ecuaciónhidrostática y esta redundancia del contenido de datos pueden utilizarse para elaborar un algoritmo de control de la cali­dad muy potente (Hel control hidrostáticoH). En la mayor parte de los casos, la redundanda no es tan completa como enel mensaje TEMP y, en general, sólo se podrá determinar la probabilidad de cierto valor observado. En este sentido, casitodos los métodos de control de calidad de las observadones meteorológicas tienen carácter estadístico. Por consiguien­te, la mayoría de los algoritmos para el rechazo de observaciones erróneas estarán basados en un compromiso entre elriesgo de aceptar valores erróneos y el riesgo de rechazar valores correctos. Este problema se ilustra con el siguiente ejem­plo simplificado.

Supongamos que cada décimo informe de determinada estación SYNOP está falseado por un errorde + 20 hPa en la observación de la presión en superfide PSOBS' Para fines del control de calidad, la presión en superfi­de en la estación se calcula por interpolación horizontal. Supongamos que PSINT señala el valor interpolado y Ps1RUE elauténtico valor de la presión en superficie. Para simplificar, supongamos que el error de interpolación (Ps1RUE - PsINT)está distribuido normalmente con una media nula y con una desviación típica, (J'= 5 hPa:

(PsTRUE - PsINT) ~ N (0,5)

Para rechazar las observaciones falseadas se aplica el siguiente algoritmo de verificación:

Se acepta PsOBS si I PsOBS - PSINT I < K . (J'

Se rechaza PsOBS si PsOBS - PSINT > K . (J'

Consideremos ahora la constante K del algoritmo de verificación.

(

(

(

CAPÍTULO 6 VI.S

En este caso simplificado, la distribución de probabilidades de (PsOBS - PsINT) para las observacionescorrectas es de N (0,5), mientras que la distribución de probabilidades de (PsOBS - PsINT) para las observaciones erróneases de N (20,S). Tomando también en cuenta la probabilidad de que aparezca un error, la distribución total de probabili­dades para (PsOBS - PsINT) será la que se ilustra en la figura 6.1.

Densidad deprobabilidades

... .. Contribuci6n de los.,."'" ............ valores erróneos......-.

-1S -10 -s 10 1S 20 25 30 hpa PSoss -PSrm

Figura 6.1 - Distribución total de probabilidades para (PSOBS - PSINT).

De la figura se desprende claramente que se superponen las distribuciones de probabilidades para los va­lores correctos y erróneos. Así, para cualquier valor de K en el algoritmo de verificación habrá cierto riesgo de rechazarvalores correctos y también un riesgo de aceptar valores erróneos. La selección de K será siempre una solución de com­promiso entre esos dos riesgos. En el Cuadro 6.1 se calculan los riesgos para el caso simplificado anterior.

Cuadro 6.1Probabilidad de rechazar un valor correcto o de aceptar un valor erróneo

K Probabilidad de rechazar lD1 valor correcto Probabilidad de aceptar lD1 valor erróneo

10,90' 0,1587 ~ 14,3% 0,10' 0,5' 0,0013 ~ O,(Jl/o

2 0,90 . 0,0228 ~ 2,1% 0,10' 0,5' 0,0228 ~ 0,1%

30,90' 0,0013 ~ 0,1% 0,10' 0,5' 0,1587 ~ O,30Al

4 ~ 0,0% 0,10'0,5=5%

Este ejemplo sencillo pone de manifiesto que hay un riesgo de fallo en cualquier algoritmo de control decalidad. También debe señalarse que los riesgos de fallos son mayores en el caso de la información más útil; por ejemplo,cuando se producen valores extremos en zonas de datos escasos.

En la aplicación práctica de los algoritmos de control de calidad, no siempre es fácil analizar su compor­tamiento, sobre todo por desconocerse las características de aparición de grandes errores. Por eso, numerosos algorit­mos operativos de control de calidad tienen una formulación especial con constantes empíricas que es preciso adaptara la aplicación práctica.

comparaciones con ciertos valores límite fijos. Se aplican principalmente a variables que contieneninformación codificada y deben dar sólo una clasificación de los valores como correctos o erróneos;comparaciones con límites que son funciones de la zona y la estación (o el mes). Estas verificaciones seaplican principalmente a variables que contienen información expresada en unidades físicas. El resul­tado de estas verificaciones puede ser una clasificación en valores correctos, sospechosos o erróneos.

b)

6.3.1 Verificaciones de los límites para detectar errores gravesLas verificaciones de límites físicos y climatológicos pueden realizarse manual y automáticamente en los

numerosos tipos de datos. Esas verificaciones de límites sólo permiten detectar errores de observación muy toscos. Sinembargo, ofrecen la ventaja de que estas verificaciones requieran recursos limitados. Pueden aplicarse los siguientes tiposde verificación:

a)

6.3.1.1 VERIFICACIONES DE LOS DATOS DE SUPERFICIE EN RELACIÓN CON LOS LÍMITES

La comparación con límites fijos del apartado a) anterior sólo se utiliza para los datos en clave. Normalmente,la clave de la OMM no admite valores fuera de esos límites, pero el procedimiento de decodificación puede tener alguna ano­malía y producir valores erróneos que deben detectarse. En los cuadros 6.2 y 6.3 se indican las condiciones para considerarerróneos los valores.

Las comparaciones con límites que dependen de la zona y del momento del año pueden realizarse para la velo­cidad del viento, la temperatura del aire, la temperatura del punto de rocío, la presión en el suelo en la estación, la presiónal nivel del mar, la tendencia de la presión en tres horas y la temperatura en la superficie del mar. En los Cuadros 6.4 a 6.10se presentan los límites propuestos para cada parámetro. Los límites pueden modificarse y tal vez reducirse sobre la base deestadísticas climatológicas mejores o de la experiencia. En los cuadros se dan límites propuestos para el verano y el invierno.

VI.6 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Cuadro 6.2Límites fijos para los parámetros en clave (en el caso de que el indicador ix = 1-4)

(Se considera que los parámetros son erróneos si están fuera de los límites.Las designaciones son las utilizadas en el Manual de claves, üMM-N2 306)

Intervalos válidos para los parámetros Intervalos válidos para los parámetros

0$h$9y/ 00 $ PwPw $ 99 Y//00 $ VV $ 50 ó 56 $ VV $ 99 00 $ HwHw $ 99 Y//0$N$9y/ 00 $ dwdw $ 36 Y990$a$8 0$E$9y/oo$ww$ 99 0$E'$90$W1 $9y/ 0$S$90$Wz $9y/ 0$ Ns $ 90$Nh $9 Y/ 0$C$9y/0$ CL $ 9 Y / 00 $ hshs $ 50 ó 56 $ hshs $ 990$ CM $ 9 Y / 0$ Ds $ 9 Y/0$ CH $ 9 Y/ 0$ Vs $ 9 Y/00 $ dd $ 36 Y 9900 $ ff$ 99sn =O, 1, /, 9iR =ü-4ix =1-7

Cuadro 6.3Límites fijos para los parámetros en clave (en el caso de que el indicador ix = 5-7)

(Se considera que los parámetros son erróneos si están fuera de los límites.Las designaciones son las utilizadas en el Manual de claves, üMM-N2 306)

Intervalos válidos para los parámetros Intervalos válidos para los parámetros

0$h$9y/ 00 $ PwPw $ 99 Y//00 $ VV $ 50 ó 56 $ VV $ 99 ó / / 00 $ HwHw $ 99 Y//0$N$9y/ 00 $ dwdw$ 36 Y 99 Y//0$a$8y/ 0$E$9y/00 $ ww $ 05 ó 10 $ ww $ 12 ó O$ E' $ 9 Y /18 $ ww $ 35 ó 40 $ ww $ 99 Y// 0$Ss.9y/0$W1 $9y/ 0$ Ns $ 9 Y /0$ Wz $ 9 y / 0$C$9y/0$ Nh $ 9 Y / 00 $ hshs $ 50 ó 56 $ hshs $ 99 ó //0$ CL $ 9 Y/ 00 $ Ds $ 9 Y /0$CM$9y/ 0$ Vs $ 9 Y/0$CH $9y/00 $ dd $ 36 Y 9900 $ ff$ 99sn =O, 1, /, 9iR =0-4ix =5-7

Cuadro 6.4Valores límites de la velocidad del viento en superficie

(El valor se considera sospechoso cuando MAX 1 < ff < MAX 2;el valor se considera erróneo cuando ff> MAX 2)

(

(

(

Zona Invierno Verano

MAXl MAX2 MAXl MAX2

4S'S -45°N 60 m S-l 125 ms- 1 90m S-l 150 ms

4S'N -90oN 50 m S-l 100ms-1 40m S-l 75msy 45OS-90oS

(

CAPÍTULO 6

Cuadro 6.5Valores límites de la temperatura en superficie

(El valor se considera sospechoso cuando MIN 2 ~ T < MIN 1 ó MAX 1 < T ~ MAX 2;el valor se considera erróneo cuando T < MIN 2 ó T > MAX 2)

VI. 7

Zona Invierno Verano

MÍN2 MÍN 1 MÁX 1 MÁX2 MÍN2 MÍN 1 MÁXl MÁX2

45°$ - 45°N -400 e -300 e +500 e +55°e -300 e -200 e +500 e +600 e

45°N - 900 N -sooe +35°e +400 e -400 e -300e +400 e +500 eyi 45°$ - 90°$ ~900e

Cuadro 6.6Valores límites de la temperatura del punto de rocío en superficie

(El valor se considera sospechoso cuando MIN 2 ~ Td < MIN 1 ó MAX 1 < Td ~ MAX 2;el valor se considera erróneo cuando Td < MIN 2 ó Td > MAX 2)

Zona Invierno Verano

MÍN2 MÍN 1 MÁX 1 MÁX2 MÍN2 MÍN 1 MÁX 1 MÁX2

45°$ - 45°N -45°e -35°e +35°e +400 e -35°e -25°e +35°e +400 e

45°N - 900 N -99°e -S5°e +300 e +35°e -45°e -35°e +35°e +400 ey 45°S - 900 S

Cuadro 6.7Valores límites de la presión en la estación(El valor se considera sospechoso cuando

MIN 2 ~ P (estación) < MIN 1 ó MAX 1 < p (estación) ~ MAX 2;el valor se considera erróneo cuando

p (estación) < MIN 2 ó p (estación) > MAX 2)

Zona Todo el año

MÍN2 MÍN 1 MÁX 1 MÁX2

45°5 - 45°N 300 hPa 400 hPa 1080 hPa 1100 hPa

45°N - 900 N 300 hPa 400 hPa 1080 hPa 1100 hPay 45°5 - 90°5

Cuadro 6.8Valores límites de la presión media a nivel del mar

(El valor se considera sospechoso cuando MIN 2 ~ P < MIN 1 ó MAX 1 < p ~ MAX 2;el valor se considera erróneo cuando p < MIN 2 ó p > MAX 2)

ZonaInvierno Verano

MÍN2 MÍN 1 MÁXl MÁX2 MÍN2 MÍN 1 MÁX 1 MÁX2

45°$ - 45°N 870 hPa 910 hPa 1080 hPa 1100 hPa 850 hPa 900 hPa 1080 hPa 1100 hPa

45°N - 900N 910 hPa 940 hPa 1080 hPa 1100 hPa 920 hPa 950 hPa 1080 hPa 1100 hPay45°$ - 90°$

VI.8 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Cuadro 6.9Valores límites de la tendencia de la presión media a nivel del mar en 3 horas

(El valor se considera sospechoso cuando MAX 1 ::; ppp ::; MAX 2¡el valor se considera erróneo cuando ppp > MAX 2)

Zona Todo el año

MÁX 1 MÁX2

45°S - 45°N 40 hPa SO hPa

45°N - 900 N 40 hPa SO hPay 45°S - 900 S

Cuadro 6.10Valores límites de la temperatura de la superficie del mar

(El valor se considera sospechoso cuando MIN 2 ::; Ts < MIN 1 ó MAX 1 < Ts ::; MAX 2¡el valor se considera erróneo cuando Ts < MIN 2 ó Ts > MAX 2)

(

-Zona

Invierno Verano

MÍN2 MÍN 1 MÁX 1 MÁX2 MÍN2 MÍN 1 MÁX 1 MÁX2

45°S _ 45°N ooe +2°e +32°e +35°e ooe +2°e +32°e +35°e

45°N _ 900 N -2.1°e -1.00 e +27°e +300 e -2.1°e -1.00 e +300 e +35°ey 45°S - 900 S

6.3.1.2 VERIFICACIONES DE LOS DATOS EN ALTITUD EN RELACIÓN CON LOS LÍMITES (TEMP, PllOT, TEMP SHIP,

PllOT SHIP)

La comparación con límites que son función de la zona y posiblemente de la estación se aplica a losdatos sobre distintos niveles del informe en altitud. Los parámetros que han de verificarse son la altura geopoten­dal, la temperatura y la velocidad del viento. En los cuadros 6.11 a 6.13 se dan límites propuestos para los nivelesde presión y altura normalizados. Los límites para los niveles intermedios pueden obtenerse por interpolación line­al de los límites indicados en los cuadros. En éstos no se señalan límites para las distintas estaciones.

Cuadro 6.11Valores límites de la altura geopotencial a distintos niveles

(El valor se considera sospechoso cuando MIN 2 ::; Z < MIN 1 ó MAX 1 < Z ::; MAX 2¡el valor se considera erróneo cuando Z < MIN 2 ó Z > MAX 2¡ las unidades se dan en gpm)

Nivel Zona 45 oS - 45W Zona 45W - 90 0N Y 45°S - 90 0Svertical

MÍN2 MÍN 1 MÁX 1 MÁX2 MÍN2 MÍN 1 MÁX 1 MÁX2

1000 hPa -1000 - 800 600 800 -700 -550 650 800850 hPa O 200 2000 2000 200 400 2000 2200700 hPa 2200 2350 3450 3600 2300 2450 3450 3600500 hPa 4 sao 4700 6100 6300 Véanse los valores para 45°S - 4soN400 hPa 6100 6300 7800 8000300 hPa 7300 7550 9800 10100250 hPa 8 sao 8800 11100 11 400200 hPa 10000 10300 12900 13 200150 hPa 12000 12300 14900 15200100 hPa 14000 14400 17700 18 100

70 hPa 15500 16100 20900 21 saoSO hPa 17700 18300 23100 2370030 hPa 20500 21100 25900 26 sao20 hPa 23300 23900 29700 3030010 hPa 26000 26800 33200 34000

7 hPa 30700 31300 35800 36400S hPa 33300 33800 37800 383003 hPa 36600 37100 41600 421002 hPa 39400 39800 44400 449001 hPa 44900 45500 SO 100 SO 700

(

(

(

CAPÍTULO 6

Cuadro 6.12Valores límites de la altura geopotencial a distintos niveles

(El valor se considera sospechoso cuando MIN 2 ~ T ~ MIN 1 ó MAX 1 < T ~ MAX 2;el valor se considera erróneo cuando T < MIN 2 ó T > MAX 2)

VI.9

Nivel Zona 45°S - 45°N Zona 45W - 90 0N Y 45°S - 90 0Svertical

MÍN2 MÍNl MÁX 1 MÁX2 MÍN2 MÍNl MÁXl MÁX2

1000 hPa - sooe -300 e +sooe +600 e - 900 e -700 e +40·e +so·esso hPa - 6soe -sooe +300 e +400 e - 900 e -70·e +20·e +30·e700 hPa - so·e -70·e +20·e +30·e - 90·e -70·e +lo·e +20·e500 hPa - 9s·e -so·e + s·e +lo·e -loo·e -so·e _ s·e + s·e400 hPa -100·e -ss·e _ soe + o·e -loo·e -ss·e -lo·e _ s·e

300-100 hPa -loo·e -ss·e -100 e _ s·e . .- .

70-10 hPa -loo·e -ss·e _ s·e + s·e Véanse los valores para 45·$ - 4S ON

7 hPa - 90·e -so·e +100 e +20·eS hPa - so·e -70·e +ls·e +30·e3 hPa - 70·e -60·e +2s·e +3soe2 hPa - 70·e -600 e +300 e +40·e1 hPa - 70·e -60·e +300 e +40·e

Cuadro 6.13Valores límites de la velocidad del viento en metros por segundo a distintos niveles

(El valor se considera sospechoso cuando MAX 1 < ff ~ MAX 2;el valor se considera erróneo cuando ff> MAX 2)

Nivel vertical Zona 90 0S - 90 0N

Presión Altura MÁXl MÁX2

1000 hPa 300 ID 60 100850 hPa 1500 ID 65 100700 hPa 3000 ID 70 100500 hPa 5500 ID 100 120400 hPa 7000 ID 130 150

300-200 hPa 9 000-12 000 ID 160 180150-50 hPa 14 000-20 000 ID 150 170

30-20 hPa 22 000-26 000 ID 90 11010 hPa 30000 ID 75 9S

7 hPa - 80 1005 hPa - 120 1403 hPa - 150 170

2-1 hPa - 200 220

6.3.1.3 VERIFICACIONES DE LOS DATOS DE LA TEMPERATURA Y EL VIENTO EN UN SOLO NIVEL (AERONAVES,

SATOB) EN RELACIÓN CON LOS LÍMITES

Los datos de un informe de aeronave relativos al viento y la temperatura pueden compararse conlímites que son función de la zona y del nivel del mismo modo que los datos en altitud. Los límites pueden obte­nerse a partir de los datos de los Cuadros 6.12 y 6.13.

Otro método de fijar límites para los datos de aeronaves consiste en utilizar las siguientes ecuaciones,en donde el indicador de altura Zp es de Oa 61. Los límites inferiores propuestos para la temperatura son:

MÍN = - 65 + 0,15' Zp cuando Zp ~ 20MÍN = - 42 - Zp cuando 20 ~ Zp < 54MÍN = - 96 cuando 54 ~ Zp :::; 61

Los límites superiores propuestos para la temperatura son:MÁX = 60 - 3 . Zp cuando Zp < 20MÁX = 32 - 1,6 . Zp cuando 20 :::; Zp < 40MÁX = - 30 cuando 40:::; Zp < 51MÁX = - 81 + Zp cuando 51 :::; Zp:::; 61

Los límites superiores que pueden utilizarse para la velocidad del viento son:MÁX = 225 nudos cuando Zp :::; 39MÁX = 225 - 10 . (Zp - 39)/3 nudos cuando 39 < Zp :::; 61

6.3.1.4 VERIFICACIONES DE LOS DATOS OBTENIDOS POR SATÉLITE (SATEM) EN RELACIÓN CON LOS LÍMITES

Las verificaciones de límites para los datos convencionales en altitud pueden utilizarse también paralos datos obtenidos por satélite.

VI.10 GUiA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

6.3.2 Verificaciones de la coherencia internaLas verificaciones que han de efectuarse para controlar la coherencia interna de un informe son razo­

nablemente sencillas. La mayoría pueden realizarse por medios manuales o automáticos. Los distintos parámetrosde los informes SYNOP se verifican entre sí, y se consideran sospechosos o erróneos los parámetros que no concuer­dan COn el resto de la información. Los informes SYNOP pueden contener observaciones sobre la presión en el nivelde la estación y la presión reducida al nivel medio del mar o a cualquier otro nivel normalizado. Esta redundanciade la información permite verificar el procedimiento de reducción de la presión. En los distintos tipos de informesen altitud se verifica la coherencia vertical. Así, el perfil de la temperatura se verifica en las capas superadiabáticas,el perfil del viento se comprueba en el caso de la cizalladura extrema del viento, y los geopotenciales y las tempera­turas en los niveles de presión normalizados se verifican de modo hidrostático. La verificación hidrostática es bas­tante laboriosa y de preferencia debe efectuarse con un sistema automático.

Los datos obtenidos por satélite pueden verificarse, hasta cierto punto, del mismo modo que los datos enaltitud. Por ejemplo, las temperaturas pueden verificarse en lo que respecta a las tasas de descenso superadiabáticas.

(

(

(

(Viento dd/ffLa información sobre el viento se considera errónea en los siguientes casos:

dd = 00 y ff*00;dd *00 y ff = 00;dd = 99 Y ff= 00 ó ff~ 05 m s-1

Visibilidad W y condiciones meteorológicas wwLos valores relativos a la visibilidad y el tiempo se consideran sospechosos cuando:

42::; ww ::; 49 Y {!O ::; VV::; 89 ó 94 ::; VV::; 99};ww = 10 Y {OO::; W::; 09 ó 90::; W::; 93};W < 10 y {ww < 04 ó ww = 05 ó 10 ::; ww ::; 16 ó 20 ::; ww ::; 29 ó ww = 40};{W < 60 ó 90::; VV::; 96} Y ww ::; 03;{60::; W::; 89 ó 97::; VV::; 99} Y {04 ::; ww ::; 07 ó 38 ::; ww ::; 39};{ww =11 Ó ww =12 ó ww =28 ó ww =40} Y lOO ::; W::; 09 ó 90 ::; VV::; 93}

Visibilidad VVy nubosidadLos valores relativos a la visibilidad y la nubosidad se consideran sospechosos cuando:

O::; h ::; 1 Y{70 ::; VV::; 89 ó 98 ::; VV::; 99}NubosidadLos valores relativos a la nubosidad se consideran erróneos cuando:

N<NJ¡;

NJ¡ =OY {CL *OÓ CM *Oó h * 91;1 ::; NJ¡ ::; 8 Y {CL = OY CM = O};NJ¡ = 9 Y {CL ~ OÓ CM ~ OÓ CH ~ 01;NJ¡ = 9 Yh ~ O;N = OY {CH > OÓ CM> OÓ CL > 01;N~lyNJ¡=OyCH=O;

1::; N::; 8 YNJ¡ = /;1 ::; NJ¡ ::; 8 Y {CL = OY CM = OÓ CL = Jl;{NJ¡ = 8 Y 1::; CL ::; 91 Y {CM~ OÓ CH~ 01;NJ¡ =8 YCL = OYCH~ O;NJ¡ =OY {CH = / Ó CH = 01;O<N <9yNJ¡= CL = CM = CH=O;N= OYh* 9;N = 9 Yh */;N = 9 YO::; N/¡ ::; 8;N= 9 YNs * 9;CL = Oy CH=Oy NJ¡ *N;CM = Oy CH = Oy NJ¡ *N;CL > Oy {N/¡ = Oó NJ¡ = /1;CM> Oy (N/¡ = Oó N/¡ = Jl;CL=OyCM =/;CM = Oy CH = /;

CM=/yCH */;CL = OY C ~ 6;CL > Oy C < 6 en el primer grupo 8NsChshs;

CL = 3,9 YC *9 en todos los grupos 8NsChshs;

CL *3, 9 Y C =9;

e)

b)

d)

VERIFICACIONES DE LA COHERENCIA DE LOS DATOS DE OBSERVACIONES EN SUPERFICIE

EN EL CASO DE QUE EL INDICADOR ix =1-4

Los distintos parámetros de los informes SYNOP se verifican entre sí. En la siguiente descripción, losalgoritmos de verificación propuestos se han dividido en sectores en los que los parámetros físicos están estrechamenterelacionados.

a)

6.3.2.16.3.2.1.1

CAPÍTULO 6

{CM = / ó CM = O} Y3 ::; C::; S;{CM = 1 ó CM = 2} YC = 3;{3 ::; CM::; 6 ó CM = 8} Y4 ::; C::; 5;1 ::; CH ::; 4 Y C = 2;7 ::; CH ::; 8 Y C = O;O::; CH ::; 8 Y C = 1;CH = 7y N,¡. 8;

Ns = 9 Y C,¡. /;Ns = 9y N*9;Ns>N;1 ::; Ns ::; 8 Y C = /;O::; C::; 2 Y {CH = / ó CH = O};3 ::; C ::; 4 Y {CM = / ó CM = O};C = S Y CM ,¡. 2, 7;CL > Oy Nh < Ns en el grupo 8NsChshs con C ~ 6;CL = OY Nh < Ns en el grupo 8NsChshs con 3::; C::; 5;C ,¡. 9 YN s < 1 en el primer grupo 8NsChshs;C ,¡. 9 YN s < 3 en el segundo grupo 8NsChshs;C* 9 Y N s < 5 en el tercer grupo 8NsChshs;hshs en el segundo grupo 8NsChshs < hshs en el primer grupo 8NsChshs;hshs en el tercer grupo 8NsChshs < hshs en el segundo grupo 8NsChshs

e) Nubosidad y condiciones meteorológicas wwEsta información se considera sospechosa cuando:

N= 9 Y {ww< 16 ó 18 <ww< 29 óww= 36 óww= 37 ó ww= 40 óww= 41ó ww = 42 ó ww = 44 ó ww = 46 ó ww = 48};

N,¡. 9 Y {ww = 43 ó ww = 45 ó ww = 47 ó ww = 49};N = OY {ww = 03 ó 14::; ww::; 17 ó 80::; ww::; 99};N < S y SO ::; ww ::; 59;N < 3 y {60::; ww::; 69 ó 72::; ww::; 75 ó 77 ::; ww::; 79};Nh = OY {SO::; ww::; 75 ó 77 ::; ww ::; 99};95 ::; ww :::; 99 YC ,¡. 9

f) Temperatura T y condiciones meteorológicas wwAmbos elementos se consideran sospechosos cuando:

T> +soC y {70 ::; ww :::; 79 ó 85 :::; ww :::; 88};T < _2°C y {SO:::; ww :::; SS ó 58 :::; ww ::; 65 ó 80:::; ww ::; 82};T> +12°C y {68 :::; ww ::; 69 ó 83 ::; ww ::; 84};T < _5°C y {68 ::; ww :::; 69 ó 83 ::; ww ::; 84};T> +3°C y {56:::; ww::; 57 ó 66:::; ww:::; 67};T < -10°C y {56::; ww::; 57 ó 66::; ww::; 67};T> +3°C y 48 ::; ww ::; 49

g) Temperatura Ty temperatura del punto de rocío TdAmbos valores se consideran sospechosos cuando:

T-Td > 5°C y 40:::; ww::; 49;Td > T

h) Tendencia de la presión apppLos valores de a y ppp se consideran erróneos cuando:

a = / Yppp ~ O;a ~ OYppp = /;a = 4 Y ppp > O;ppp = 000 y 1 ::; a::; 3;ppp = 000 y 6 ::; a ::; 8

i) Condiciones meteorológicas ww, W v W 2Los valores de ww y W], W2 se consideran erróneos cuando:

00 :::; ww ::; 03 YO:::; W] ::; 2j) Tiempo pasado W], W2

Los valores de W], W2 se consideran erróneos cuando:W] < W2;

O:::; W] ::; 2 Y W] *W2k) Tiempo pasado W2 y cubierta de nubes N

Esta información se considera sospechosa cuando:W2 = OY S::; N::; 8;W 2 =2yO::;N::;4

1) Condiciones meteorológicas ww y velocidad del vientoEsta información se considera sospechosa cuando:

{31 ::; ww ::; 35 ó ww = 37 ó ww = 39 ó ww = 98} Yff < 10 m s-l

V1.11

VI.12 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

m) Temperatura Ty temperatura máxima/mínima T,¡rxLos valores de T y TnJ Tx se consideran erróneos cuando:

T<Tn;Tx<T

n) Precipitación RRR y tiempo pasado Wv W 2Los valores de RRR y W 1, W2 se consideran erróneos cuando:

{S::; W 1 ::; 8 ó (W1 = 9 YS ::; W2 ::; 8)} YRRR = 000o) Indicador iR y precipitación RRR

Los valores de iR y RRR se consideran erróneos cuando:iR = 0-2 Y {RRR = 000 ó RRR = ///};iR =3 Y {RRR *- 000 ó RRR *- ///};iR =4yRRR=///

p) Indicador ix Ycondiciones meteorológicas ww, W 1, W 2Los valores de ix Y W 1, W2 se consideran erróneos cuando:

ix =1, 4 Y ww *- 00-99;ix =2, 3 Y ww = 00-99

q) Verificación de la reducción de la presión en la estaciónPuede establecerse una reladón entre la reducdón de la altura y la reducdón de la presión utilizando laecuación hidrostática y suponiendo que hay una variación lineal de la temperatura respecto a la altura(dT= dZ-1= O,ü06SoC m-1):

R (Pstn)Zred - Zsm = -. Tm .In --g Pred

en donde R = 0,287 J g-1 °C-1 y g = 9,808 m s-l

en donde y = O,006SoC m-1

En estas fórmulas, el índice STN indica el nivel de la estadón, y el índice RED el nivel al que sereducen los datos;i) reducción al nivel de altura normalizada Zred (= Opara el nivel medio del mar)

a = _g-,(Z_s::.:;tn"---_Z....:.r::::ed'"'-)R. Tm

(

(

T +y(z -Z )en donde T m = stn stn red y2

y= O,006SoC m-1

La tolerancia de la verificación puede deducirse de posibles desviaciones respecto a los supuestossobre el perfil de la temperatura. Las tolerancias propuestas son ± 0,4 hPa para las estaciones donde (I Zred - Zstn I ::; 100 metros y ±O,004 . I Zred - Zstn I para las restantes estaciones;ii) reducción al nivel normalizado de la presión Pred

Zstn R (PstnJ ( y+ - In - . T stn + "2g Pred

1 +~ In(PSmJ . ~g Pred

en donde y= O,006SoC m-1

Las tolerancias propuestas son ± S m para las estaciones en donde I Pred - Pstn I ::; 20 hPa y±O,2S . (Pred- Pstn) metros para las demás estaciones.

r) Estado del terrenoEstos valores se consideran sospechosos cuando:

E>O y E'> O;E = 4 Y TgTg > O°C;E' = OYTgTg > +3°C;S::; E' ::; 8 Y TgTg > O°C;E = OY 1 ::; tR ::; 2 Y RRR > 3 mm;E~ OY sss > O;{E' = 1 ó E' =S} YSSH 998;{2 ::; E' ::; 4 ó 6 ::; E' ::; 8} Y sss = 998; (E' = 9 Y sss < 15 cm;E =S Y {SpSp = 35 ó SpSp = 37 ó SpSp =il}

CAPíTULO 6 VI.13

s) Información suplementariaEsta información se considera sospechosa cuando:

ww = 8 Y {Mw::; 6 ó Mw = /} (grupo 919spSp);ww = 19 Y {7 ;e: Mw ó Mw = /} (grupo 919spSp);ww = 38 YS8 *- 8 (grupo 929spSp);ww = 39 YS8 *- 9 (grupo 929spSp);S'8 = OY36::; ww::; 39 (grupo 929spSp);S'8 =5 Y38 ::; ww::; 39 (grupo 929spSp);S'8> 1 y {16 ::; ww ó 18::; ww::; 35 ó 40::; ww::; 69 ó 79::; ww::; 84} (grupo 929spSp);8::; S8::; 9 YS'8 = / (grupo 929spSp);SpSp = 32 Y W 1 < 8 y ww *- 27;48::; ww::; 49 Y {SpSp *- 35 ó SpSp *- 36};{56::; ww ::; 57 ó 66::; ww ::; 67} Y {SpSp *- 34 ó SpSp *- 36};

ss> 05 y {16::; ww ó 18::; ww::; 21 ó ww = 25 ó 28 ::; ww::; 35 ó 41 ::; ww::; 67 ó 80::; ww::; 82ó 91 ::; ww::; 92 ó ww = 98 Ó W 1 ::; 6} (grupo 931spSp)'

6.3.2.1.2 EN EL CASO DE QUE EL INDICADOR ix = 5-7

Los distintos parámetros de los informes SYNOP se verifican entre sí. En la siguiente descripción, losalgoritmos de verificación propuestos se han dividido en sectores en los que los parámetros físicos están estrechamenterelacionados.

a) Viento dd/ffLa información sobre el viento se considera errónea en los siguientes casos:

dd = 00 y ff *- 00;dd *- 00 y ff = 00;dd = 99 Y ff = 00 ó ff;e: 05 m s-l

b) Visibilidad VVy condiciones meteorológicas wwLos valores relativos a la visibilidad y el tiempo se consideran sospechosos cuando:

{ww =5 ó 29 ::; ww ::; 35} Y {lO::; VV::; 89 ó 94::; VV::; 99};VV < 10 y {OO ::; ww::; 04 ó 06::; ww::; 17 ó 19::; ww::; 28};{VV < 60 ó 90::; W::; 96} Yww ::; 03;{ww = 10 ó ww = 20} Y {OO ::; VV::; 09 ó 90 ::; VV::; 93}

e) Visibilidad VV y nubosidadNo existe un algoritmo propuesto

d) NubosidadLos valores relativos a la nubosidad se consideran erróneos cuando:

N= Oy h*- 9;N= 9 Y h*- /;N= 9 Y Ns *- 9;N = / y h *- /;Ns = 9 Y C*- /;Ns = 9 YN*-9;Ns>N;C *- 9 YNs < 1 en el primer grupo 8NsChshs;C *- 9 YNs < 3 en el segundo grupo 8NsChshs;C *- 9 YNs < 5 en el tercer grupo 8NsChshs;hshs en el segundo grupo 8NsChshs < hshs en el primer grupo 8NsChshs;hshs en el tercer grupo 8NsChshs < hshs en el segundo grupo 8NsChshs

e) Nubosidad y condiciones meteorológicas wwEsta información se considera sospechosa cuando:

N = 9 Y00 < ww < 25;N =OY {ww =03 ó ww = 18 ó {40 ::; ww ::; 49};1 ::; N::; 3 Y{50::; ww::; 69 ó 72::; ww::; 76}

fJ Temperatura T y condiciones meteorológicas wwAmbos elementos se consideran sospechosos cuando:

T> +5°e y {45 ::; ww::; 46 ó 70::; ww::; 79 ó 85 ::; ww ::; 87};T < _2°e y {43 ::; ww::; 44 ó 50::; ww::; 53 ó 57::; ww::; 63 ó 81 ::; ww::; 84};T> +3°e y {47 ::; ww ::; 48 ó 54 ::; ww ::; 56 ó 64 ::; ww ::; 66};T < -10oe y {47 ::; ww::; 48 ó 54 ::; ww ::; 56 ó 64 ::; ww::; 66};T> +3°e y ww = 35

g) Temperatura T y temperatura del punto de rocío TdAmbos valores se consideran sospechosos cuando:

T-Td > 5°e y 30::; ww::; 35;Td > T

VI.14 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

h) Tendencia de la presión appp (~

Los valores de a y ppp se consideran erróneos cuando:a = I y ppp '2 O;a '2 OYppp = 1;a=4y ppp > O;ppp = 000 y 1 ~ a ~ 3;ppp = 000 y 6 ~ a ~ 8

i) Condiciones meteorológicas ww, W 1, W 2Los valores de ww y W 1, W2 se consideran erróneos cuando:

00 ~ ww ~ 03 Y O~ W1 ~ 2j) Tiempo pasado W 1, W2

Los valores de W1, W2 se consideran erróneos cuando:W1 < W 2;

O~ W 1 ~ 2 Y W 1 *W 2k) Tiempo pasado W2 y cubierta de nubes N

Esta información se considera sospechosa cuando:W 2 = OY S ~ N ~ 8;W2=2yO~N~ 4

1) Condiciones meteorológicas ww y velocidad del vientoEsta información se considera sospechosa cuando:

(27 ~ ww ~ 29} Y ff< 10 m s-lm) Temperatura T y temperatura máxima/mínima T,¡I'x (

Los valores de Ty Tm Tx se consideran erróneos cuando:T<Tn;Tx < T

n) Precipitación RRR y tiempo pasado W 1, W 2Los valores de RRR y W 1, W 2 se consideran erróneos cuando:

(4 ~ W 1 ~ 8 ó (W1 =9 Y 4 ~ W 2 ~ 8)} Y RRR =000o) Indicador iR y precipitación RRR

Los valores de iR y RRR se consideran erróneos cuando:iR =0-2 Y {RRR =000 ó RRR = II!};iR = 3 Y {RRR *000 ó RRR * III};iR =4yRRR=111

p) Indicador ix Y condiciones meteorológicas ww, W 1, W 2Los valores de ix Y W1J W2 se consideran erróneos cuando:

ix = 7 Y ww * 00-99;ix = S, 6 Y ww = 00-99

q) Verificación de la reducción de la presión en la estaciónPuede establecerse una relación entre la reducción de la altura y la reducción de la presión utilizando laecuación hidrostática y suponiendo que hay una variación lineal de la temperatura respecto a la altura(dT =clZ-1 =O,OO6SoC m-1):

Zred - Zstn = .!:. T m .ln(Pstn) (g Pred

en donde R = 0,287 J g-1 °C-1 Y g = 9,808 m s-l

en donde y = O,006SoC m-1

En estas fórmulas, el índice STN indica el nivel de la estación, y el índice RED el nivel al que sereducen los datos;i) reducción al nivel de altura normalizada Zred (= Opara el nivel medio del mar)

g(Zstll - Zred)a=

R. Tm

en donde Tm

= Tstll+Y(Zstll-Zred) y2

y= O,006SoC m-1

La tolerancia de la verificación puede deducirse de posibles desviaciones respecto a los supuestossobre el perfil de la temperatura. Las tolerancias propuestas son ± 0,4 hPa para las estaciones donde (I Zred - Z5tn I ~ 100 metros y ±0,004 . I Zred - Z5tn I para las restantes estaciones;

CAPÍTULO 6 VI.15

Zred = ( J1 + !: In Psm . ~

g Pred

ii) reducción al nivel normalizado de la presión Pred

Zsm + ~ In(PSmJ . (T m + -2Y . Zsm)g Pred s

en donde y= 0,0065°C m-1

Las tolerancias propuestas son ± 5 m para las estaciones en donde I Pred - Pstn I :::; 20 hPa y±0,25 . (Pred - PSÚ1) metros para las demás estaciones.

r) Estado del terrenoEstos valores se consideran sospechosos cuando:

E >Oy E'> O¡E = 4 Y TgTg > O°C¡E' = OY TgTg > +3°C¡5 :::; E' :::; 8 Y TgTg > O°C¡E = OY 1 ~ tR ~ 2 YRRR > 3 mm¡E ? OYsss > O¡{E' = 1 ó E' = S} Y sss ;t 998¡{2 :::; E' ~ 4 ó 6:::; E' ~ 8) Y sss = 998¡E = 5 Y {SpSp = 35 ó SpSp = 37 ó SpSp =~}

s) Información suplementariaEsta información se considera sospechosa cuando:

{47 :::; ww :::; 48 ó S4 :::; ww ~ 56 ó 64 :::; ww :::; 66) Y {SpSp;t 34 ó SpSp ;t 36)

6.3.2.2 VERIFICACIONES DE LA COHERENCIA DE LOS DATOS DE OBSERVACIONES EN ALTITUD

Los mensajes TEMP/TEMP SHIP y PILOT/PILOT SHIP contienen un gran volumen de información redun-dante que puede utilizarse para establecer un método eficaz de control de la coherencia interna (vertical).

Los siguientes procedimientos pueden utilizarse por separado o en combinación:a) verificación de la tasa de descenso en los perfiles de la temperatura vertical¡b) verificación de la coherencia entre los datos de un nivel significativo y los datos de un nivel

normalizado¡e) verificación del equilibrio hidrostático entre los datos sobre la altura del nivel normalizado y la

temperatura del mismo¡el) verificación de la cizalladura vertical del viento.Según las partes del mensaje (A, B, C y/o D) de que se disponga, se aplican distintos métodos. Los méto­

dos a), b) y d) anteriores pueden emplearse en la manipulación manual, de preferencia trazando los valores obteni­dos en el diagrama termodinámico (tefigrama u otro). El método e) es algo más complejo y debe emplearse en unsistema automático. En el caso de los mensajes PILOT, el control de la coherencia se limita a la verificación de la ciza­lladura vertical del viento. En el curso de la verificación pueden señalarse los valores sospechosos o erróneos, y corre­girse si es posible. La aplicación secuencial de los cuatro métodos, con interacción escasa o nula entre ellos, funcio­nará satisfactoriamente en la mayoría de los tipos de errores. La interacción en este caso puede consistir en señalarlos valores como correctos o sospechosos al aplicar cada método. Luego, esa información, junto con el resultado delsiguiente método de control, confirmará esta indicación o señalará el valor corno erróneo. Sin embargo, a veces loserrores no se identifican ni corrigen debidamente. En esos casos puede aplicarse el control combinado de la calidad,como se expone en la sección 6.5. En los siguientes párrafos se describen los métodos aplicados a las distintasverificaciones en el plano vertical.

6.3.2.2.1 VERIFICACIÓN DEL RÉGIMEN DE DESCENSO DE LOS PERFILES VERTICALES DE LA TEMPERATURA

En la verificación del régimen de descenso, el perfil vertical de la temperatura se examina capa porcapa para determinar si hay una tasa de descenso superadiabática o cualquier inversión irrazonable en la capa.Para cada capa se aplican los siguientes procedimientos:

a) verificación de inversiones irrazonablesSi la diferencia entre la temperatura en el nivel situado por encima del nivel corriente T i+1 y latemperatura en el nivel corriente Ti es mayor de cierto límite, se considera errónea por lo menosuna de las temperaturas Ti Ó Ti+1 . El límite puede recibir un valor fijo o ser función de la posi­ción y del espesor de la capa y, si es necesario, también de la estación y la latitud. En el Cuadro6.14 figuran los límites propuestos¡

b) verificación de las tasas de descenso supradiabáticasLa temperatura Ti en el nivel de presión Pi se utiliza para calcular una temperatura NTi+1 en el si­guiente nivel de presión Pi+l por la tasa de descenso adiabático seca. Se utiliza la siguiente fórmula:

(Pi+1)NT i+1 = Ti ¡;;- J.l

en donde J.l = R/Cp YPi> Pi+l·

VI.16 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Cuadro 6.14Límites propuestos para la verificación de las inversiones irrazonables (

Límite de inversión máxima T¡+I- T¡Posición de la Espesor de lacapa vertical capa vertical Invierno

OON _ 300N 300 N - 600 N 600 N -900 N0°5-30°5 30°5-60°5 60°5-90°5

Pi> S50 hPa < ZO hPa 1,0'/hPa 1,5'/hPa l,7°/hPa~ ZO hPa ZOO 30° 34°

S50 hPa ~ Pi > ZOO hPa < 10 hPa O,So/hPa 1,0'/hPa 1,Z'/hPa~ 10 hPa So 10° IZo

ZOO hPa ~ Pi > 70 hPa < 10 hPa Z,Oo/hPa Z,Oo/hPa Z,O'/hPa~ 10 hPa Z5° Z5' Z5°

p¡5, 70 hPa < 10 hPa Z,5'jhPa Z,5'/hPa Z,5'/hPa~ 10 hPa Z5° Z5' Z5°

Límite de inversión máxima T¡+1 - T¡Posición de la Espesor de lacapa vertical capa vertical Verano

O'N -30"N 300 N - 600 N 600N _900N0°5_30'5 30'5-60°5 60°5_90°5

Pi> S50 hPa < ZO hPa O,So/hPa 1,0'/hPa 1,Z'/hPa~ ZO hPa 16° ZO· Z4'

S50 hPa ~ Pi > ZOO hPa < 10 hPa O,S'/hPa 1,0'/hPa 1,Z'/hPa~ 10 hPa So S' So

ZOO hPa ~ Pi > 70 hPa < 10 hPa Z,Oo/hPa Z,O'/hPa Z,O'/hPa~ 10 hPa ZOO ZOO ZO·

Pi 5, 70 hPa < 10 hPa Z,5°/hPa Z,5°/hPa Z,5°/hPa~ 10 hPa Z5° Z5° Z5'

(

Si NTi+1 - T i+1 < E, en donde e es cero o tiene un valor límite positivo pequeño, el perfil de latemperatura no se considera superadiabático. Sin embargo, si la diferencia es superior al valor límiteelegido, el perfil de la temperatura se considera superadiabático. En un informe completo con tem­peraturas significativas, los límites deben ser muy cercanos a cero. Se consideran los siguientes valores:i) para las capas superiores a 850 hPa, si Pi ~ 850 hPa, el valor límite debe ser de O°C¡ti) para las capas inferiores a 850, si Pi > 850 hPa, el valor límite puede variar en función de la

estación, la latitud y el espesor de la capa.Si la capa es superadiabática o la inversión demasiado fuerte, se considera que por lo menos (una de las temperaturas Ti ó Ti+1 es errónea. Para determinar qué temperatura es errónea y, sies posible, corregir el error, es preciso utilizar datos de las capas vecinas¡

c) si se considera que una temperatura errónea puede corregirse mediante el control del régimen de des­censo cambiando simplemente el signo, debe efectuarse esta corrección.

6.3.2.2.2 VERIFICACIÓN DE LA COHERENCIA ENTRE LOS DATOS DEL NIVEL SIGNIFICATIVO Y LOS DATOS DEL NIVEL

NORMALIZADO

Los datos del nivel normalizado se calculan de nuevo a partir de los datos del nivel significativo yse comparan con los datos del nivel normalizado comunicados. Pueden aplicarse los siguientes métodos pararecalcular los datos del nivel de presión normalizado:

a) las temperaturas y las temperaturas del punto de rocío se interpolan utilizando una variaciónlineal en (In p) entre los niveles significativos:

Ts

= Ti + In (Ps) - (Pi) (Ti+1

- T¡)In (Pi+l) - In (Pi)

In (Ps) - In (Pi)T ds = T di + (Tdi+1 - T di )

In (Pi+l) - In (Pi)

Aquí el índice s se utiliza para el nivel de presión normalizado y los índices i y i+l se emplean paralos niveles significativos cerca de ese nivel de presión normalizado.Las fórmulas sólo se aplican cuando Pi> Ps > Pi+l y cuando el espesor de la capa Pi a Ps Yde la capa (Ps a Pi+l es inferior o igual a determinado límite. Los valores propuestos para este límite son:

CAPÍTULO 6 VI.17

i) 150 hPa para los niveles de presión normalizados 1 000 - 700 hPaii) 100 hPa para los niveles de presión normalizados 500 - 300 hPaiii) 75 hPa para los niveles de presión normalizados 250 - 100 hPaiv) 20 hPa para los niveles de presión normalizados 70 - 30 hPav) 10 hPa para los niveles de presión normalizados 20 - 1 hPa

b) las alturas de los niveles de presión normalizados se obtienen por la integración de la ecuaciónhidrostática del nivel de la estación en los niveles de presión normalizados. Si es posible se utili­zan las temperaturas virtuales, T¡*, para la integración de la altura:

N-1 R T* + T*( p) R T* + T* (p)Zs = Zstn + L...1L i ;+1 In _i_ +...1L N s In --l:!...

i=1 g 2 Pi+1 g 2 Ps .

y N es el número de niveles significativos inferiores al nivel calculado.También se necesitan los niveles de temperatura significativos para cumplir el requisito del cálcu­lo de temperaturas en todos los niveles normalizados hasta Ps;

e) los vientos en los niveles de presión normalizados se interpolan a partir de los vientos de los nive­les significativos suponiendo una variación lineal de los componentes del viento (u y v) en (In p)entre los niveles de viento significativos. Las fórmulas y los requisitos de interpolación en el espe­sor máximo para la interpolación vertical son iguales a los indicados en el apartado a) anterior.

Los datos recalculados del nivel normalizado se comparan con los datos comunicados del nivel norma­lizado, y si la diferencia de altura es superior a 15 gpm, por ejemplo, para niveles inferiores a 400 hPa o superior a 30gpm para niveles superiores a 400 hPa, quiere decirse que la altura del nivel normalizado es errónea o algunos datosutilizados del nivel significativo son erróneos. Se deduce la misma conclusión para la temperatura si la diferencia essuperior a 15°C para los niveles inferiores a 300 hPa y situados por debajo de la tropopausa o si la diferencia es supe­rior a 3°C para los niveles superiores a 300 hPa o situados por encima de la tropopausa. La temperatura del punto derocío se considera sospechosa si la diferencia entre el valor recalculado y el valor comunicado es superior a 1,5°C.

Si la diferencia de la velocidad del viento es superior a 5 ms-l , o si la diferencia en la dirección del vien­to es superior a 10°, se considera que el viento del nivel normalizado es erróneo o que cualquiera de los vientos delos niveles significativos cercanos es erróneo.

Si el procedimiento de verificación permite considerar que una temperatura de nivel normalizado eserrónea, puede efectuarse una tentativa de corrección de la temperatura comunicada cambiando su signo. Si estacorrección da una temperatura se sitúa en los límites de la temperatura recalculada y si el valor numérico de la correc­ción es superior a 6°C, se mantiene el valor corregido y la temperatura puede señalarse como "cambiada durante laverificación vertical". Cuando faltan cualquier parámetro del nivel normalizado o todos los datos de un nivel nor­malizado en el mensaje original, pueden insertarse los valores correspondientes procedentes del nivel normalizadorecalCUlados indicando "faltan los datos originales - valores reconstituidos insertados".

6.3.2.2.3 VERIFICACIÓN DEL EQUILIBRIO HIDROSTÁTICO ENTRE LOS DATOS DE LA ALTURA Y LA TEMPERATURA A

NIVEL NORMALIZADO

La ecuación hidrostática puede utilizarse para verificar la coherencia vertical entre los datos de tem­peratura y geopotencial en los niveles de presión normalizados. Se han elaborado varios algoritmos fundados enese principio. El siguiente algoritmo está basado en Hinkelman (1969).

Consideremos una capa situada entre dos niveles de presión normalizados consecutivos Pi y Pi+1 (Figura 6.2):-In p

Ti+l--(r--";K~------ Pi+l

, ", ,,\ "Tb' , \ Ta\, \\ , \\1 \____....:'i~-..:'....--_p¡

T¡

L------------------3_TFigura 6,2 - Diagrama esquemático para verificar Ti y Ti+1'

Si sólo se dispone de la parte A del mensaje TEMP no se conocen los detalles del perfil de tempera­tura en la capa comprendida entre Pi y Pi+l' Suponiendo que la temperatura tenga una variación lineal de In Pen la capa, puede calcularse el espesor aproximado Di de la capa. Para el cálculo del espesor debe emplearse, sies posible, la temperatura virtual:

en donde T* señala la temperatura virtual.

VI.18 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Para calcular el espesor se toma en consideración una tropopausa situada entre los niveles Pi y Pi+1'Se obtiene una temperatura modificada T'i+1 con la ayuda de la temperatura de tropopausa, que se utiliza paracalcular el espesor:

en donde T. - T. + In (Pi) - In (Ptrop)mt- 1 In (Pi) - In (Pi+l)

y Ttr0p' ptropdenotan la temperatura de tropopausa y la presión de tropopausa.El espesor calculado, Di, se desvía en general del espesor notificado, Zi+1 - Zi' puesto que el espesor

notificado se ha calculado a partir del perfil de temperatura más detallado de la capa. Para determinar la tole­rancia de esa desviación, podemos calcular dos espesores extremos a partir de las posibles variaciones de la tem­peratura en la capa.

Da: Supongamos que tenemos una inversión en el nivel Pi y una tasa de descenso seca adiabáticaentre los niveles Pi y Pi+1 (el perfil de temperatura Ta está representado en la figura).

Da = Rd {l+(Pi+IJRICP ~ln(~J}2g Pi Pi + 1

Db: Supongamos que tenemos una inversión en el nivel P¡+1 y una tasa de descenso adiabática secaentre los niveles p¡ y Pi+1 (el perfil de temperatura Tb está representado en la figura).

Db= Rd {l+(!!.LJRICP ~+Iln(~J}

2g Pi+I Pi + 1Entonces se obtiene aproximadamente la desviación máxima entre los espesores notificado y calculado con lasiguiente fórmula:

(

(

I Z¡+1 - Z¡ - D¡ I < 1/2 . IDa - Db I

La experiencia ha mostrado que es posible utilizar una tolerancia más pequeña, lo que significa quelos perfiles de temperatura extremos Ta Y Tb son muy improbables:

I Z¡+1-Z¡-D¡ r <3/4 .1/2 , r Da-Db I = TOL

Este algoritmo de verificación se emplea con un valor mínimo de TüL, considerado igual a 20 gpm, y un valormáximo de 50 gpm para las capas inferiores a 400 hPa y de 80 gpm para las capas superiores de 400 hPa. Si nose cumple el algoritmo de verificación, uno o más de los valores notificados Z¡J T*¡, Z¡+1 o T*¡+1 son erróneos.Para decidir el valor erróneo, debe utilizarse la información procedente de las capas adyacentes.

Supongamos que hemos calculado la desviación E¡ = Zi+1 - Z¡ - Di Yque el valor absoluto de una delas desviaciones es superior a la tolerancia correspondiente. Entonces puede calcularse el índiceF¡ = E¡/E¡+1 Y a partir del valor de ese índice puede decidirse qué valor tiene la mínima probabilidad.Examinaremos el significado del índice Fi a distintos intervalos.

a) 0,5 < Fi < 2,0:

La temperatura T¡+1 es probablemente errónea, puesto que Ei+1 tiene un valor amplio del mismo (signo que Ei • Por ejemplo:

Pi+3Ei+2 = 2

Pi+2Ei+1 = -85

Pi+1 Fi = 1,05Ei =-90

PiEi- 1 = 3

P¡-1b) -2,0 < Fi < -0,5:

La altura 2 i+1 es probablemente errónea, puesto que Ei+1 tiene un valor amplio de signo opuestoa Ei. Por ejemplo:

Pi+3Ei+2 =-1

Pi+2Ei+1 = 105

P¡+1 Fi = -0,93Ei =-98

PiEi- 1 = 2 (

Pi-1

CAPÍTULO 6

e) Fi ~ 2,0:

Todas las alturas iguales y superiores (i+ 1) son probablemente erróneas:----Pi+2Ei+1 = 2---~Pi+1Ei = 104 Fi =52-=----,----- PiEi_1 = 3

----Pi-1

VI.19

d) Fi ~0,5:

Con un valor de Fi en este intervalo es más difícil hallar un error único. Probablemente sonerróneos varios de los valores.

El elemento que se considera erróneo puede calcularse de nuevo utilizando datos procedentes de losniveles contiguos. El valor recalculado se verifica hidrostáticamente y, si se obtiene un buen resultado, el nuevo valorpuede insertarse e indicarse que ha sido "modificado en el curso de la verificación vertical". Si el nuevo valor fallatambién en la verificación, se mantiene el valor original y se considera erróneo.

Existen numerosos métodos de cálculo de las alturas o las temperaturas que faltan o se consideran erró­neas. Sólo se utilizan en los métodos descritos a continuación los valores procedentes de niveles normalizados.

Puede utilizarse los siguientes métodos para calcular la temperatura:a) Ti faIta o es un valor erróneo, y se dispone de todos los valores que le rodean.

Se utiliza la ecuación hidrostática para la diferencia de alturas en la capa i a i+ 1 a fin de obte­ner una fórmula de Ti ya continuación se emplea la ecuación para la capa i-l a i, a fin de obte­ner otra fórmula para la temperatura en la capa i:

2g(zi+1 - z¡) ..T¡(l) = (p¡ ] 1i+1 en la capa 1 a 1 + 1

RIn --

P¡+1

2g(z. - Z· 1)T¡(2) = '( p. '-] 1i-1 en la cap: i a i + 1

R In ...l=L

P¡

Se verifica la tasa de descenso de ambas temperaturas y, si ambas son correctas y la diferen­cia entre ellas es inferior a 5°C, se emplea la temperatura media de Ti(l) y T i(2) para Ti' Si seconsidera errónea una de las temperaturas calculadas, se emplea la otra para Ti' Cuando se con­sideran erróneas ambas temperaturas, se calcula una nueva fórmula para Ti suponiendo que latemperatura es lineal en In P entre Ti- 1 y Ti+1:

Si al verificar la tasa de descenso también resulta errónea esta temperatura, no puede comple­tarse la temperatura Ti'

b) Ti YZi faltan o son valores erróneosSe calcula la temperatura para el nivel i con la siguiente fórmula:

Ti _1 In(P¡~l) + Tj+1 In( ~¡ )2(Z¡+1- Z¡_1) P, P'+lTi = -2--'-Rg....:....:...:In'-,(-~:..:....::..:,J'- In(~::J

Si el valor Ti se considera erróneo en la verificación de la tasa de descenso, se utiliza entoncespara calcular la temperatura la ecuación de Ti del apartado a) anterior. Si esta temperaturatambién resulta errónea en la verificación de la tasa de descenso, no puede calcularse ningunatemperatura en el nivel i.

e) Ti y Zi así como Zi_1 o Zi+1' faltan o son valores erróneos.La temperatura Ti se calcula con la ecuación de Ti del apartado a) anterior.

d) Ti, Zi YTi+1 faltan o son valores erróneosSe calcula la temperatura del nivel i + 1 con la siguiente fórmula:

Z. 1 - Z. 1

T i+1 = l+ ('-) - T i_1

~ In Pi-l2g Pi+l

Ydespués se calcula la temperatura en el nivel i como en el apartado b) anterior.

VI.20

e)

GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Ti Y T¡_1 faltan o son valores erróneosZ. 1- Z.

Ti = R 1+ ( p: )-ln-1

­

2g Pi+1

Si se considera que Ti' es erróneo y que el nivel i-2 está completo y es correcto, se efectúa unnuevo esfuerzo para calcular la temperatura en el nivel i con la siguiente fórmula:

(

Ti =

Zi - Zi_2 TTi = R ( ) - i-2

_ In Pi-22g Pi

Si este valor también es erróneo, no se calcula una nueva temperatura.f) Ti YZi-1 faltan o son valores erróneos

Z. 1- Z.Ti = R l+ ( p: )

- In -'­2g Pi+1

Se verifica la temperatura y si se considera que es errónea se calcula una nueva temperatura conla ecuación de Ti del apartado a) anterior. No se efectúan otros cálculos.

g) T Y Zi+1 faltan o son valores erróneos

Zi - Zi_1

Ti = ~ In(Pi-1) - Ti_1

2g Pi

Si se observa que la temperatura es errónea en la verificación de la tasa de descenso, se calculauna nueva temperatura con la ecuación de Ti del apartado a) anterior.

h) Ti Y T¡+1 faltan o son valores erróneos

Zi - Zi 1

2: In(P~~1)Si se considera que Ti es erróneo y que los valores de Ti+2 y Zi+2 son correctos, se calcula un nue­vo valor con la siguiente fórmula:

(

Ti =Zi+2 - Zi

2: In(p~~Ji) T¡, T i+1 YZi-1 faltan o son valores erróneos

Se efectúan los mismos cálculos que en el apartado h) anterior.j) Ti' T i- 1 YZi-1 faltan o son valores erróneos

Se efectúan los mismos cálculos que en el apartado e) anterior.Sin faltan o son erróneos muchos elementos, no puede efectuarse ningún cálculo fiable de la tem- (

peratura en el nivel i.Se utiliza también la ecuación hidrostática para recalcular una temperatura que falta o se considera

errónea. Se tienen en cuenta las siguientes condiciones:Si sólo falta o es erróneo el valor Zi:

Za = Zi+1J\¡ T; + Ti+1,

I (Pi J2. n --

g Pi+1

Zb = Zi_1J\¡ T; + Ti+1,

. In (P;~1)g 2

La nueva altura Zi se calcula a partir de Za y Zb conforme a las siguientes condiciones:

b)

a) _ Za + Zb .cuando I Za - Zb I :o; 30 gpm, el valor Zi - 2 J

cuando I Za - Zb I > 30 gpm y los dos valores Za y Zb son aceptados en la tolerancia hidrostática,

Z. = Za + Zb . De otro modo, si sólo uno de los valores Za y Zb es aceptado en la verificaciónI 2'

hidrostática, ese valor se utiliza para Z¡;

e) cuando Z¡ falta o es erróneo y no pueden utilizarse los valores del nivel i - 1, Z¡ = Za;

d) cuando Z¡ falta o es erróneo y no pueden utilizarse los valores del nivel i + 1, Zi = Zb'(

CAPÍTULO 6 VI.21

6.3.2.2.4 VERIFICACIÓN DE LA CIZALLADURA VERTICAL DEL VIENTO

El control de la cizalladura vertical del viento descrito a continuación puede aplicarse para verificar losdatos del viento en los niveles normalizados. La cizalladura del viento se verifica capa por capa, y se termina la veri­ficación tan pronto como se observa que dos niveles no son adyacentes porque falta un nivel entre ellos.Hay dos maneras de comprobar la cizalladura:

a) verificación de la cizalladura de la velocidad del viento¡b) verificación de la combinación de la cizalladura direccional y de la suma de las velocidades del viento.Se comprueba la capa i a i + 1 en donde Pi> Pi+l' y se da la velocidad del viento en m s-l.

i) La cizalladura de la velocidad máxima del viento permitida es f{¡- f{¡+1 = (a) + (f3) (f{¡ + f{¡+l)'con los valores propuestos de a = 20,6 Y f3 = 0,275.

ii) La cizalladura direccional es D = dd¡ - dd¡+l Ysi la cizalladura D es mayor de 180°, entonces seelige D = (360 - D). En el Cuadro 6.15 se dan los valores propuestos para la suma permitidamáxima de velocidades en relación con la cizalladura direccional y con los diferentes niveles.

Conviene señalar que pueden producirse cizalladuras verticales reales del viento situadas cerca delos límites en el algoritmo de verificación. Por consiguiente, debe aplicarse con gran cuidado la verificación dela cizalladura vertical del viento.

Cuadro 6.15Valores propuestos para la suma máxima permitida de la velocidad en relación con la cizalladura direccional

Nivel verticalTolerancia para f{¡ + f{¡+1 como función de la cizalladura direccional

p¡ en hPa<30° 30°_ 39° 40°_ 49° 50°- 59° 60°- 69° 70°_79° 80°_ 89° >90°

1000-700 100 72 61 57 53 49 46 41500-150 120 110 84 77 70 63 52 SO100-1 100 72 61 57 53 49 46 41

6.3.3 Verificaciones de la coherencia en relación con el tiempoPara verificar la coherencia en relación con el tiempo se utiliza la redundancia de la información en

informes consecutivos procedentes del mismo emplazamiento geográfico. Para algunos tipos de datos, como lastendencias y las presiones observadas, las verificaciones de esa coherencia son un medio sencillo pero eficaz dedetectar errores de observación incluso bastante pequeños. Tales verificaciones son también importantes paracomprobar las posiciones en informes consecutivos de barcos y boyas. Asimismo mediante los informes puedenefectuarse verificaciones de la posición de las aeronaves en sus rutas de vuelo y de trayectorias de los satélites.

6.3.3.1 VERIFICACIÓN DE LOS DATOS DE OBSERVACIONES EN SUPERFICIE

Las mediciones de la temperatura, la presión media al nivel del mar y las tendencias de la presiónse verifican en relación con informes precedentes. El intervalo entre el momento de una observación, to' Yel dela observación precedente se señala como dt. Se utilizan diferentes tolerancias de verificación para distintos pe­ríodos de tiempo y los parámetros (Cuadro 6.16). Las temperaturas en la hora to yen la hora (to - dt) se consi­deran sospechosas cuando:

1T (to> - T (to - dt) 1> T Tal (dt)

Para la temperatura del punto de rocío Td , la verificación es análoga:

I Td (to> - Td (to - dt) I > Td Tal (dt)

La tendencia de la presión se verifica mediante un algoritmo utilizándose la fórmula Ptelld' en donde:

Ptend (tO> = - PP (to)

Ptelld (to> = PP (to)

si 5 5 a (to) 5 8, Ysi O5 a (to) 5 4

Las tendencias de la presión en las horas to Y (to - dt) se consideran sospechosas cuando:

I Ptelld (tO> - Ptend (to - dt) I > PP Tal (dt)

La presión se verifica con relación a la tendencia de la presión, según se describe a continuación.

Cuadro 6.16Tolerancias propuestas para las temperaturas y la tendencia

en función del tiempo transcurrido entre informes consecutivos

Parámetros dt= 1 hora dt= 2 horas dt =3 horas dt =6 horas dt =12 horas

TTOL 4°C re 9°C 15°C 25°CTdTOL 4°C 6°C 8°C 12°C 20°CppTOL 3 hPa 6 hPa 9 hPa 18 hPa 36 hPa

Edición de 1993, Sup!. Nº 3 (VI.2001)

VI.22 GUíA OEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Los valores de la presión, en hPa, en el momento to Yen el momento (to - dt), así como la tenden­cia de la presión en la hora to son sospechosos en dos casos:

a) si Ip (toJ - P (to - dt) - Ptend (toJ I > 1,5 hPa para dt = 3 horas;b) si 1P (toJ - P (to - dt) - 0,5 . Ptelld (to - dt) - 1,5 Ptelld (toJ I> 2,5 hPa para dt = 6 horas.

En el caso b), se han tomado en cuenta las posibles variaciones no lineales de p.La presión en el nivel de la estación puede verificarse del mismo modo, pero el valor de tolerancia

debe ser menor: 0,5 hPa para dt = 3 horas y 1,5 hPa para dt = 6 horas. Al verificar las presiones y sus tendenciasdebe tomarse en cuenta la varíación diurna de la presión.

Las cantidades observadas de la precipitación pueden verificarse en relación con las cifras de la claveww para el intervalo precedente. Si no se da ninguna cantidad de precipitación, pero la clave indica que se haproducido cierta precipitación, deben considerarse sospechosas la cantidad de precipitación y la clave WW. Estaverificación puede efectuarse también en relación con el tiempo pasado, W 1 y W2 .

6.3.3.2 PROCEDIMIENTOS DEL CMCP PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD DE LOS DATOS DE LAS PRECIPITACIONES

Los datos recibidos en el CMCP se ven parcialmente afectados por errores de lectura o de claves, asícomo por otras modificaciones que ocurren durante la transmisión desde el origen hasta el archivo. En muchoscasos dudosos, no es posible obtener respuestas del originador de los datos. Se presentan los problemas siguientes:

a) faltan metadatos importantes (identificación de las estaciones, descrípciones del formato), loque obliga a solicitarlos;

b) formato irregular de las seríes de datos enviados;e) error de las coordenadas de la estación informadas (ocurre con frecuencia);d) necesidad de eliminar las estaciones duplicadas;e) la precipitación faltante no está indicada claramente en los datos;f) las alturas de precipitación registradas se ven afectadas por errores de codificación y decodifica­

ción;g) pérdida temporal de datos en seríes cronológicas.

6.3.3.2.1 TRATAMIENTO DE ERRORES

Las medias de la precipitación en un área derivadas a partir de los datos de los pluviómetros se ven afec­tadas por errores de diferentes fuentes:

a) errores sistemáticos en la medición, que dependen de las características del tipo, dimensiones yexposición del instrumento y de las condiciones meteorológicas durante el suceso. Aunque lacorrección no permite determinar la cantidad real de precipitación a nivel local, es posible acer­carse a la verdad en sentido estadístico. Los datos corregidos siguen siendo afectados por erroresestocásticos de las correcciones aproximadas;

b) datos erróneos que no se ponen de manifiesto con un control de la calidad son causantes del errorestocástico de un conjunto de datos;

e) el error de muestreo guarda relación con el área, y depende del número de observaciones por áreay de la variabilidad regional de la precipitación.

d) el error metódico representa las aproximaciones del método de interpolación o del método para elcálculo de la precipitación media del área.

Estos tipos de errores deben ser tratados y cuantificados por separado, no siendo necesario combinar losresultados en el error total de la precipitación media del área (véase Rudolf et al., 1994).

Elemento central del sistema de proceso de datos operativo del CMCP, descrito en Rudolf (1993), es elbanco de datos puntuales de la precipitación (PDB), que consiste en tres partes príncipales:

a) los datos continuos mensuales de las precipitaciones de diferentes fuentes (en cada estación sealmacenan por separado datos provenientes de un máximo de cinco fuentes, ya que hay totalesmensuales de las precipitaciones tomados de los informes CLlMAT, totales calculados a partir de losinformes sinópticos en el CPC y el CMCP, y otras series de datos, regionales y nacionales);

b) los valores climatológicos normales para diferentes períodos de referencia; ye) un catálogo de la estación que incluya información relativa a la estación como, por ejemplo, las

coordenadas geográficas, la altura sobre el nivel del mar, el nombre de la estación y el númeroOMM o nacional de la estación.

Otro elemento importante del sistema de proceso de datos es el control de la calidad de los datos de lasprecipitaciones mensuales medidas con instrumentos y los metadatos de la estación. En primer lugar, todos los me­tadatos de la estación (identificación, punto geográfico) deben ser verificados, corregidos (las coordinadas geográfi­cas son parcialmente erróneas) o complementados. Si se dispone de datos de las precipitaciones mensuales en laestación provenientes de más de una fuente, se seleccionará automáticamente un valor"óptimo" atendiendo a erro­res aleatorios predefinidos estadísticamente de los datos de las diferentes fuentes y las intercomparaciones entre ellas.El control de la calidad de los datos de las precipitaciones en el CMCP es semiautomático. En la verificación automáti­ca de todos los datos de los pluviómetros, los datos de precipitación en la estación se verifican comparándolos conlos valores climatológicos normales y se determina su homogeneidad espacial, señalándose todos los datos dudosos.

Los datos marcados como dudosos durante el proceso automático de control de la calidad pueden seranalizados manualmente más tarde por un experto debidamente capacitado empleando un programa interactivo y

.. Edi€ión de 1993,5upI. N"3 (VI~QOOl)

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(

(

(

CAPíTULO 6 VI.23

una estación de trabajo con capacidad para gráficos. Ese programa informático revela toda la información perti­nente de la estación objetivo de verificación, así como los datos de precipitación de las estaciones vecinas y los cam­pos de segundo plano como, por ejemplo, los valores climatológicos reticulares o la orografía en tres dimensiones(las fuentes de datos se identifican visualmente por símbolos y las estaciones que presenten datos dudosos apare­cen en otro color). Se procede a corregir los errores obvios de los datos de precipitación, en la medida de lo posible.A los datos que son por lo demás incorrectos se les asigna la clave correspondiente a los valores faItantes¡ tambiénpuede seleccionarse para el análisis la precipitación mensual de otra fuente, si estuviera disponible. Si la ubicaciónde la estación fuera incorrecta, se pueden corregir también las coordenadas geográficas. Todas esas correcciones searchivan en el PDB.

La parte automática del procedimiento de control no ha sido concebida para la corrección de los datossino para reducir el número de datos que requieren control visual. Un control de la calidad totalmente automáticopermitiría eliminar todos los datos dudosos y, con respecto a la elevada variabilidad de la precipitación, eliminartambién gran cantidad de datos correctos, en particular, los valores extremos. Con todo, esos datos revisten granimportancia para describir la estructura real de la distribución espacial y la variabilidad en el análisis reticular de laprecipitación. A fin de conservar los datos extremos verdaderos y, al mismo tiempo, eliminar los datos que clara­mente son incorrectos del sistema de análisis, parece ser imprescindible una verificación visual de los datos dudo­sos, aunque resulte muy laboriosa (véase Rudolf et al., 1994).

El análisis final de la precipitación media del área reticular se lleva a cabo atendiendo a los datos cuyacalidad ya se ha controlado, empleando el método de análisis objetivo Spheremap, que atiende al inverso de la dis­tancia y a la ponderación de la dirección.

6.3.3.3 VERIFICACIÓN DE LAS POSICIONES EN INFORMES CONSECUTIVOS

Se describe con detalle a continuación un método para verificar las posiciones consecutivas de bar­cos y boyas, mientras que la verificación de la posición de aeronaves sólo se expone brevemente. La condiciónfundamental para esos tipos de verificaciones de la posición es que haya un sólo identificador en cada uno de losinformes consecutivos.

Los parámetros necesarios para una verificación eficaz de la posición en barcos o boyas son la lati­tud y la longitud de la posición (LAT, LON) y la trayectoria y la velocidad medias del barco o la plataforma en lasúltimas tres horas (DS, VS).

Si se representa la superficie esférica del mar como una superficie plana cerca de la posición en lahora to' es válida la siguiente posición aproximada del barco o la boya dt horas antes:

vELAT (to - dt) = LAT (to) + - . dt . cos (D)

60

v sin (D)ELON (to - dt) = LON (to) + - . dt . -----

60 cos (LAT(to»

en donde LAT, LON se expresa en grados, la velocidad media 11 del barco, en nudos, la trayectoria media 15 delbarco, en grados, y el aumento temporal, dt, en horas.

La mayoría de los barcos comerciales envían mensajes SHIP sólo cada seis horas o menos. Los cam­bios en la ruta y la velocidad del barco son en general muy pequeños en períodos de tres a 12 horas, por lo menosen las rutas oceánicas. Por consiguiente, es razonable aproximar el desplazamiento medio del marco en períodosde seis a 12 horas promediando los desplazamientos medios al comienzo y al final de ese período. Así, se obtie­nen los desplazamientos medios con la siguiente fórmula:

- /2 2 - VV = -V u + V y D + aretg­

u

en donde u= a (dt) . !t (to - dt) + {3 (dt) . !t (tO>v = a (dt) . v (to - dt) + {3 (dt) . v (to> Y!t(t) = V(t) . cos (D(t», v(t) = V(t) . sin (D(t».

En el Cuadro 6.17 se indican los valores de los coeficientes a (dt) y {3 (dt) para los diferentes perío­dos de tiempo.

Cuadro 6.17Valores de los coeficientes a (dt) y {3 (dt) para diferentes períodos de tiempo

dt ex. (dt) ~ (dt)

3 horas 0,0 1,06 horas 0,25 0,759 horas 0,34 0,66

12 horas 0,37 0,63

La conversión de los valores en clave DS y VS en informes de barco y boya en D(t) y V(t) puederealizarse utilizando el Cuadro 6.18.

Edición de 1993, Sup!. Nº 3 (VI.2001)

VI.24 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

Los límites superiores de la diferencia admitida entre la posición notificada (LAT, LON) y la posición (estimada (ELAT, ELON) en el momento to - dt puede definirse como sigue:

LATMAX = 0,2 + 0,05 . dt - 0,007 . V' dtLONMAX = 0,2 + (0,05 . dt - 0,007' V' dt)

/cos (LAT (toJ)

en donde se ha tomado en cuenta la exactitud de los parámetros notificados.Tanto la posición Como la ruta y la velocidad medias en las horas to Y(to - dt) deben considerarse sospechosas si:

ILAT (to - dt) - ELAT (to - dt) I> LATMAX oILON (to - dt) - ELON (to - dt) I> LONMAX

Cuadro 6.18Conversión de los valores en clave DS y VS en informes de barco o boya en valores D(t) y V(t)

a)

VS Intervalo (nudos) V(t)

O Sin mov. O1 1-5 32 6-10 83 11-15 134 16-20 185 21-25 236 26-30 287 31-35 338 36-40 389 40 43

b)

DS Ruta D(t)

O Sin mov. O1 NE 452 E 903 SE 1354 S 1805 SW 2256 W 2707 NW 3158 N 360

(

1j=

Para los informes de aeronaves con identificadores únicos, la secuencia de la posición puede verifi­carse utilizando un criterio derivado del requisito de que, a lo largo de la ruta, la velocidad básica debe variar enuna determinada gama. Esta verificación es bastante aproximada, pues la velocidad básica puede variar consi­derablemente debido al viento o a las condiciones del tránsito aéreo.

Otro método de detectar errOres en las posiciones de las aeronaves es el llamado método predictor­corrector. Puede describirse en líneas generales como sigue. Tomemos dos puntos consecutivos i y j a lo largo de laruta de vuelo que se han verificado ya y cuya corrección se ha comprobado. Dada la continuidad de la velocidadbásica, el siguiente punto de observación, k, debe estar dentro de un anillo limitado por círculos alrededor del puntoj, con los radios 1'1 y 1'2'

Las fórmulas para los radios son:

t (k) - t (j) (1- 8) d (i, j) Yt(j)-t(i)

1'2 = t(k)-t(j) (1+8)d(i,j)

t (j) - tri)

en donde d (i, j) denota la distancia de arco entre los puntos i y j, t (i), t (j) y t (k), las horas, y 8 es la constanteapropiada (8 = 0,2). Cuando no se halla el punto k dentro del anillo, algo es erróneo en la posición o en el tiem­po. En caso de modificaciones de la ruta debe perfeccionarse el método.

6.3.3.4 VERIFICACIÓN EN RELACIÓN CON PREDICCIONES NUMÉRICAS

En los modernos sistemas de asimilación de datos, que permiten disponer de buenas predicciones deprimera aproximación, la comparación con las predicciones, válidas en el momento de la observación, constituyeuna técnica muy eficaz de verificación de las observaciones. Hay varias maneras de efectuar una verificación de pri­mera aproximación¡ la descrita a continuación se utiliza en el CEPMMP y es bastante típica.

Los datos observados, habitualmente alturas, temperaturas, vientos o presión superficial, señalados porel símbolo AO, se transforman en desviaciones respecto del campo de la primera aproximación, AP, interpoladas en elpunto de observación. Luego se normaliza la desviación mediante la exactitud estimada de la propia predicción deprimera aproximación, EP:

Esto es necesario porque la predicción de primera aproximación puede ser menos exacta en zonas dedatos escasos, como los océanos, y no debe considerarse que las observaciones son malas porque no coinciden conuna predicción incierta. Cada observación tiene su propio error estimado, EO, que se normaliza del mismo modo:

& = EO/EP

Después se pueden comparar las desviaciones observadas con un múltiplo predeterminado, ERRLIM,de su varianza estimada. Así, si 802 > (l+ &2) * ERRLIM2 la observación se considera sospechosa.

.Edición de 1993; SupLNQ-3 tvL2001)

(

(

CAPÍTULO 6 VI.25

Los componentes del viento deben comprobarse simultáneamente. Si

1/2 (8f¡2 +~2) > (l + 1/2 (sg2 + ffi,2)) . ERRLIM2

ambos componentes del viento deben considerarse sospechosos.Puede ser ventajoso clasificar la magnitud de la desviación utilizando una secuencia de límites de

error, ERRLIM¡. Entonces se añade al valor observado un indicador de calidad, j, determinado como sigue.Si

fP2 > (l + &2) . ERRLIM¡

se da al indicador el valor j . . Las observaciones pueden tratarse luego de distinto modo en el proceso continuoen función del indicador de calidad. El Cuadro 6.19 es un ejemplo de ese sistema de indicadores.

Cuadro 6.19Ejemplo de sistema de indicadores

Indicador¡ ERRLIM¡ Calidad de fa obserVación

1 "Correcta"2 4 "Probablemente correcta"3 6 "Probablemente errónea"4 8 "Errónea"

6.3.4 Verificación de la coherencia en ,"elación con el espacio y el tiempoLos números utilizados para evaluar la coherencia en relación con el espacio y el tiempo de las

observaciones son en general los que se utilizan para el propio análisis objetivo. Puede hacerse individualmen­te o integrarse en el análisis objetivo. En cualquiera de los dos casos se utilizan los mismos procedimientos deinterpolación estadística para verificar la coherencia en relación con el espacio y el tiempo y para el análisis real.

Obviamente puede ser muy satisfactorio incorporar esas verificaciones en el método de análisis obje­tivo. Tiene la ventaja adicional de que con las mejoras introducidas en ese método automáticamente los proce­dimientos de control de calidad. Las ventajas de utilizar la técnica de interpolación estadística en el control dela calidad son las mismas que cuando se aplica en el análisis objetivo. En particular se toma en cuenta la distri­bución de las observaciones respecto de la estructura estadística de la variable objeto de verificación. El incon­venien.te es que se tienen que especificar con cuidado varios parámetros estadísticos relacionados con los erroresde observación y la estructura de la variable meteorológica considerada. Lorenc (1981) ha expuesto los detallesdel método de interpolación estadística de variables múltiples.

6.3.4.1 COHERENCIA ESPACIAL O PRUEBA DE CONTIGÜIDAD

La información redundante de observaciones cercanas puede utilizarse para compararlas, utilizandolos métodos estadísticos del método de análisis objetivo. Se compara cada par de observaciones próximas. Sicoinciden, es probable que sean ambas correctas o erróneas. Si no, una de ellas es probablemente correcta y laotra errónea.

Al comparar todos los pares contiguos de una determinada zona, es posible eliminar los erróneos.Un método de selección consiste en emplear el sistema de indicadores descrito en la sección 6.3.3.4. Este es fun­damentalmente el método empleado en el CEPMMP.

Se efectúa una nueva verificación con las desviaciones normalizadas de la predicción de primeraaproximación en la observación i:

8? = (A? - Af)IEf

y con una desviación análoga 8j en la observación j.Puede observarse que la varianza estimada de la diferencia entre esas dos desviaciones, 8f y 8~,

depende de los errores de observación y de la correlación espacial y temporal del error de predicción. Puede con­siderarse que las dos observaciones están en desacuerdo si no se conforman a un criterio del siguiente tipo:

(80 - 80)2 > LIM* (s02 + &,2 + r21b2 + t2jc2)1 J 1 J IJ lJ

En esta expresión, LIM es el límite de aceptación, s? y sr son los errores de observación normalizados, que sesupone no guardan correlación, ri¡ Y ti¡ son las separaciones temporal y espacial entre i y j, respectivamente, yb Y e, escalas espaciales y temporales estimadas de la correlación de los errores de predicción. Si un par de obser­vaciones no pasa la prueba se aumenta en uno el indicador especial asignado a cada dato observado. Si las obser­vaciones pasan la prueba y los indicadores tienen un valor superior a uno, se reducen en una unidad.

6.3.4.2 COMPARACIÓN CON ANÁLISIS

En los métodos de interpolación estadística es posible interpolar o analizar, todas las observaciones enuna zona respecto a la posición de determinada observación ha de verificarse. En el procedimiento de interpola­ción se excluye esa observación. El valor interpolado preliminar debe corresponder a una buena aproximación de

Edición de 1993, Sup!. Nº 3 (VI,2001)

la observación. Si no, es muy probable que la observación sea errónea, y no debe utilizarse para la interpolaciónfinal en los puntos reticulares del campo de análisis. El criterio de verificación es:

(o? - o/)2/et > ALIM2

en donde o? es la desviación de la observación respecto de la primera aproximación, oi, la desviación del valorinterpolado preliminar en i respecto a la primera aproximación y ei el error de interpolación, que se determinacon el procedimiento de interpolación óptima.

Se considera que un valor observado falla la verificación si no se ajusta al criterio. Si falla más deun valor observado en una zona se excluye la peor anomalía y se prueban de nuevo todas las demás. Este pro­cedimiento puede repetirse hasta que se hayan excluido todos los datos dudosos de la interpolación final.

VI.26 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

(

•

..

6.4 Indicadores de control de calidad y concepción de programas informáticos

En un sistema de verificación es necesario cuidar toda la información sometida a las distintas téc­nicas de control de calidad. Las decisiones manuales o automáticas efectuadas en los distintos procedimientosde verificación pueden expresarse por indicadores de control de calidad, que caracterizan la situación del siste­ma. La construcción depende en gran manera de cómo y en qué fase de los procedimientos del SMPD se aplicanlos distintos métodos de verificación.

6.4.1 Ejemplo de un sistema de indicadores de control de calidadA continuación se describe un ejemplo de sistemas de indicadores que puede utilizarse en la verifi­

cación de datos meteorológicos.Para cada parámetro observado en los distintos tipos de registro de datos pueden aplicarse varios

algoritmos de control de calidad. Los resultados de esos algoritmos se expresan con distintos indicadores de con­trol de calidad. Cada parámetro se asocia con un número de indicadores agrupados en un vector temporal decontrol de calidad. Sin embargo, para el usuario de los datos no es cómodo inspeccionar varios indicadores decontrol de calidad antes de decidir el empleo o no de determinado valor observado. Por consiguiente, el cante·nido del vector temporal de control de calidad debe resumirse en un indicador final de control de calidad paraconservarlo en el registro de datos archivados. El vector temporal de control de calidad debe conservarse hastaque finalice el tratamiento de control de calidad de cierto conjunto de datos. En el Cuadro 6.20 se enumeran losindicadores normalizados de control de calidad que pueden utilizarse.

Cuadro 6.20Indicadores de control de calidad que pueden utilizarse en un sistema de control mixto hombre/máquina

(

Indicador de controlde calidad

o123

456

7

8

9

10

11

Descripción

No se prevé observar el parámetroNo se ha efectuado el control de calidadEl valor observado ha resultado correcto en el control de calidad.El valor observado ha resultado correcto en la inspección manual; el método infor­mático indica un valor sospechoso/erróneo.El valor observado ha resultado sospechoso en el control de calidad.El valor observado ha resultado erróneo en el control de calidad.El valor observado ha resultado sospechoso en el control de calidad y se ha introduci­do el valor más probable, calculado con un método informático.El valor observado ha resultado erróneo en el control de calidad y se ha introducido elvalor más probable, calculado con un método informático.El valor observado ha resultado sospechoso en el control de calidad y se ha introduci­do el valor más probable, calculado con un método informático.El valor observado ha resultado erróneo en el control de calidad y se ha introducido elvalor más probable, calculado con un método informático.Faltaba el valor observado y se ha introducido el valor más probable, calculado con unmétodo informático.Faltaba el valor observado y se ha introducido el valor más probable, calculado con unmétodo manual.

(

6.4.2

principales:

Concepción de programas informáticosLos programas informáticos que se utilizan en un sistema automático se dividen en tres categorías

a) programas para la verificación preliminar de datos (como verificación respecto a límites físicosy climatológicos, verificación de coherencia interna y verificación de coherencia en relacióncon el tiempo);

b) programas para verificaciones de coherencia en relación con el espacio y el tiempo y el controlde calidad combinado;

c) programas para apoyar la intervención manual en el proceso de control de calidad.

(

Edi1:iónde 1993;SU-pl. Nº3(VI:ZOOl)

CAPÍTULO 6 VI.27

Una serie completa de esos programas debe proporcionar un sistema de verificación muy eficaz} peroincluso los programas de la primera categoría permiten alcanzar un nivel muy satisfactorio de control de calidad.

La concepción de los programas informáticos para la verificación preliminar es una tarea poco com­plicada} pues los algoritmos de verificación son sencillos y por ello no se necesita mucha información de refe­rencia. Sin embargo} es conveniente programar todas las subrutinas de verificación en pequeños módulos inde­pendientes que puedan utilizarse con facilidad en cualquier sistema programado de control de calidad.

La verificación de la coherencia en relación con el espacio y el tiempo de los datos es una tarea máslaboriosa desde el punto de vista de la programación informática. El volumen total de datos es amplio y nopueden conservarse simultáneamente todos en la memoria del ordenador. Por ello, es necesario estructurar cui­dadosamente los cálculos y el flujo de entrada/salida de los datos} a fin de tener la seguridad de que las opera­ciones se efectúan con eficacia. Además, el intento de influir en la información durante la interpolación enrelación con el espacio y el tiempo exige un mantenimiento cuidadoso de la información de referencia. Este tipode verificación se integra normalmente en un sistema de análisis objetivo; por ejemplo} en la interpolación esta­dística. Es importante introducir los resultados del control de calidad de esos programas en la base de datos deobservación, para incluirlos en un indicador final de calidad.

6.5 Control de calidad combinado

Una parte del sistema de control de calidad combinado puede comprender el procedimiento pararesumir el contenido de los vectores temporales de control de calidad en un indicador final.

El objetivo general de un sistema de control de calidad combinado es obtener un resultado más fiabledel control de calidad aplicando simultáneamente varios métodos y algoritmos de verificación. Además de resumirel resultado de los vectores temporales de control de calidad, los sistemas de control combinado pueden permitir:

a) la selección entre distintos algoritmos de control de calidad basándose en los resultados de algu­nos de ellos;

b) la aplicación repetida de algoritmos de control de calidad con correcciones alternativas de algu­nos parámetros observados.

La concepción de sistemas y métodos para el control de calidad combinado es una tarea laboriosa.Es preciso analizar con cuidado la naturaleza y las probabilidades de los distintos tipos de errores} así como lasposibilidades de que los diferentes algoritmos de verificación detecten tales errores. Es a menudo útil construirtablas bidimensionales con entradas correspondientes a la reacción de cada método seleccionado de control decalidad a cada tipo de error. Conviene aplicar los siguientes principios al determinar el indicador final de con­trol de calidad que ha de asignarse a los distintos elementos de una observación:

a) si todos los elementos almacenados en los vectores temporales de control de calidad indicanque el valor observado es correcto} el valor del indicador final de control de calidad debe corres­ponder a "correcto";

b) si uno o varios elementos almacenados en los vectores temporales de control de calidad indi­can que el valor observado es sospechoso, pero el resto de los elementos indican que el valor escorrecto, el indicador final de calidad debe corresponder a "sospechoso";

e) si por lo menos un elemento almacenado en el vector temporal de control de calidad indica queel valor es erróneo} el valor del indicador final de control de calidad debe señalar "erróneo";

d) si se observa que un elemento de una observación es claramente erróneo, deben reaplicarse losalgoritmos de las verificaciones previas de coherencia interna a fin de eliminar el alto númerode indicadores de "sospechoso" en los elementos contiguos a causa de un error en la informa­ción de referencia.

REFERENCIAS

Belousov} S. L.} 1. S. Gandin y S. A. Mashkovich, 1971: Compllter Processing ofMeteorological Data. Israel Programfor Scientific Translations, ]erusalem.

Bergman, K. R., 1979: Multivariate analysis of temperatures and winds using optimum interpolation. MonthlyWeatlzer Review} 107, págs. 1423-1444.

De long, R. M.} 1976: Stlldy on the system mix of radiosonde aircraft alzd satellite observations in the Nort/¡ Atlanticregion. Observational characteristics alzd data processing. Scientific Report W.R. 76-5} KoninklijkNederlands Meteorologisch Instituut.

Gandin, 1. S.} 1963: Objective Allalysis ofMeteorological Fields. Israel Program for Scientific Translations} ]erusalem.Gustafsson} N., 1981: A review of methods for objective analysis. In: Dynamic Meteorology Data Assimilatioll

MetJlOds. Applied Mathematical Sciences} Vol. 36} Springer Verlag, 1981, Nueva York, págs. 17-76.Rinkelmann, K. R., 1969: Automatic data processing of synoptic and upper-air reports. Lectures on Numerical

Short-range Weather Prediction, WMO Regional Training Semillar, Moscú, 17 de noviembre - 14 de diciem­bre de 1965} OMM/TP 297, págs. 542-612.

Lorenc, A. c.} 1981: A global three-dimensional multivariate statistical interpolation scheme. Monthly WeatherReview, 109} págs. 701-721.

Parfiniewicz, ]., 1981: On the complex control method. En: Nowcasting: Mesoscale observations and short-rangeprediction. Proceedings of an intemational IAMAP symposium} 25-28 de agosto de 1981} Hamburgo}págs. 109-110.

Edición de 1993, Supl. N° 3 (VI.2001)

VI.28 GUÍA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

•

Rudolf, B., 1993: Management and analysis of precipitation data on a routine basis. Proceedings ofthe Intel11ational (Symposium on Precipitation and Evaporation (Eds. B. Sevruk y M. Lapin), ETH Zurich, Volumen 1,págs. 69~76.

Rudolf, B., H. Hauschild, W. Rueth y U. Schnieder, 1994: Terrestrial precipitation analysis: operational methodand required density of point measurements. NATO ASI 1/26, Global Precipitations and ClimateChange (Eds. M. Desbois y F. Desalmand), Springer Verlag Berlín, págs. 173-186.

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Edición de 1993, Sup!. Nº 3 (VI.2001)

CAPÍTULO 7

FUNCIONES EN TIEMPO NO REAL DE LOS CMM, LOS CMRE y LOS CMN

7.1 Principales funciones en tiempo no real de los CMM, los CMRE y los CMN

Las funciones en tiempo no real de los CMM, los CMRE y los CMN aparecen en el Volumen 1 delManual del Sistema Mundial de Proceso de Datos (OMM-N2 485), que constituye el Anexo IV al Reglamento Técnicode la OMM.

7.2 Recopilación, control de calidad, almacenamiento y recuperación de datos en elSMPD

7.2.1 Recopilación de datos que se almacenanLos datos para el uso en tiempo no real pueden obtenerse a través del SMT o por cualquier otro

medio apropiado.

7.2.2 Control de calidad de los datos que se almacenanLa finalidad del control de calidad en tiempo no real consiste en garantizar el mayor nivel posible

de los datos meteorológicos básicos, así como de los datos destinados a usos climatológicos, hidrológicos y otrosantes de ser almacenados y suministrados después a los usuarios.

El control de calidad en tiempo no real debe aplicarse a todos los datos básicos de observación,incluso a los sometidos al control de calidad en tiempo real en asociación con la distribución de los datos por elSistema Mundial de Telecomunicación. La responsabilidad primordial del control de calidad en tiempo no realcorresponde a los centros que almacenan los datos (véase el Volumen 1, Adjunto IlI.2 del Manual del SMPD). Elcontrol debe efectuarse regularmente y comenzar lo antes posible después recibirse en el centro de datos los quese han de almacenar. Las normas mínimas de control de calidad en tiempo no real aparecen en el Volumen 1,Adjunto ILl, del Manual del SMPD.

Los métodos para detectar errores en los datos almacenados en los CMM, los CMRE y los CMN pue­den comprender:

a) pruebas de los elementos de identificación de todos los informes (por ejemplo, pruebas de losinformes marítimo para tener la seguridad de que no proceden de tierra);

b) pruebas de los distintos parámetros respecto a los límites superiores e inferiores, con objeto desuprimir en una fase inicial los datos claramente erróneos;

c) pruebas de los distintos parámetros en relación con límites determinados estadísticamente, quedependen normalmente de la posición geográfica y de la época del año y, en algunos casos,también de los valores de otros elementos;

d) verificación de la coherencia física entre distintos elementos de la misma observación (porejemplo, la humedad relativa alta se observa en asociación con elementos meteorológicos comolluvia, nieve, aguanieve, niebla, bruma densa y rocío);

e) pruebas de la coherencia horizontal, por comparación con observaciones simultáneas en esta­ciones adyacentes o campos analizados;

f) pruebas de la coherencia vertical (por ejemplo, control hidrostático) de ciertos datos en altitudy también oceanográficos;

g) pruebas de la coherencia cronológica utilizando observaciones precedentes y subsiguientes delas mismas estaciones.

En el Capítulo 6 se dan ejemplos relativos a los distintos métodos de detección. Los datos carentesde significado detectados por los procedimientos de control de calidad deben eliminarse, y los datos erróneosdebe corregirse y señalarse, según corresponda.

Es conveniente que todos los centros de la VMM utilicen los métodos indicados al efectuar el con­trol de calidad en tiempo no real. Sin embargo, es posible que no todos los centros puedan efectuar el programacompleto. Por consiguiente, al proceder al intercambio internacional de datos, éstos deben acompañarse deinformación referente a los procedimientos de control de calidad utilizados.

7.3 Datos que se almacenan en cada nivel del SMPDLos tipos de material destinado al almacenamiento en los CMM, los CMRE Ylos CMN figuran en el

Volumen I del Manual del SMPD.

7.4 Medios y formatos para el almacenamiento y el intercambioLa información sobre los medios y formatos para el almacenamiento y el intercambio se halla en el

Volumen I del Manual del SMPD.

VII.2 GUíA DEL SISTEMA MUNDIAL DE PROCESO DE DATOS

7.S Clasificación, catalogación e intercambio de datosLos procedimientos para la clasificación, la catalogación y el intercambio de los datos almacenados

se hallan en el Volumen I del Manual del SMPD.

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CAPÍTULO 8

INTERCAMBIO DE PERSONAL DEDICADO AACTIVIDADES DE PROCESO DE DATOS

El intercambio de personal dedicado a las actividades de proceso de datos puede revestir numerosasformas; por ejemplo:

a) intercambio de expertos por acuerdo bilateral entre dos países para examinar nuevos progresostécnicos u operativos:i) en el proceso automático de datos meteorológicos brutos;ii) en el análisis y predicción por técnicas manuales o informáticas; oiii) en la formación de personal de informática y meteorólogos en las técnicas de PNT;

b) prestación de asesoramiento técnico al Servicio Meteorológico Nacional de un país por mediodel Programa de Asistencia Voluntaria;

e) celebración de simposios o cursillos entre varios países Miembros sobre técnicas utilizadas enmeteorología y sobre proceso de datos meteorológicos para que los meteorólogos de un paísconozcan las técnicas que se ensayan y aplican en otro país u otros países. Esos simposiosdeben tratar de una amplia gama de métodos de proceso automático de datos, de modo que losMiembros puedan intercambiar conocimientos detallados sobre métodos más pertinentes ymodernos al utilizar la tecnología informática en un sistema de predicción operativa.

La principal finalidad de esos programas de intercambio es ayudar a los Miembros a desarrollar omejorar los procedimientos automáticos de proceso de datos en sus centros meteorológicos. Además, los pro­gramas deberían facilitar el intercambio de conocimientos sobre proceso operativo de datos entre Miembros,evitando así la duplicación de actividades.