Este artículo cubrirá varios aspectos de los modelos meteorológicos, que incluyen:

Comencemos con un ejemplo: mañana a las 2 de la tarde, el modelo meteorológico europeo ECMWF puede pronosticar que el viento será de 15 nudos del este en la isla de Wight. Cabe preguntarse, en primer lugar, cómo se calcula dicha previsión de viento y, en términos más generales, cómo funciona un modelo meteorológico numérico. Además, otro modelo como el modelo estadounidense GFS puede pronosticar algo diferente, lo que lo hace confuso para cualquiera.

Este artículo profundizará en cómo se diseñan los modelos meteorológicos y cómo funcionan. Al comprender esos conceptos, el navegante podrá interpretar mejor las previsiones meteorológicas numéricas y comparar los diferentes modelos, con el objetivo de tomar mejores y más seguras decisiones en el mar.

Los modelos meteorológicos suelen producir pronósticos diferentes para el mismo lugar, lo que puede resultar confuso para los navegantes. Por ejemplo, mañana a las 14 horas, el modelo meteorológico europeo ( ECMWF ) podría predecir 15 nudos de viento del este en la Isla de Wight, mientras que el modelo americano (GFS) pronostica algo diferente. Pero, ¿cómo se generan estos pronósticos y por qué a veces los modelos no coinciden?

Este artículo explora cómo se diseñan los modelos meteorológicos numéricos y cómo funcionan. Al comprender estos conceptos, los navegantes pueden interpretar mejor las previsiones, comparar diferentes modelos y tomar decisiones más seguras y fundamentadas en el mar.

Los modelos meteorológicos son un tema complejo, así que comencemos con una comparación simple. La previsión meteorológica numérica es como " hornear un pastel ".

Analicemos ahora en detalle esos cuatro pasos:

Para pronosticar el tiempo en el futuro, primero necesita saber el tiempo actual.
Este es su punto de partida y el modelo meteorológico calculará el cambio desde este estado inicial. En Meteorología, este punto de partida se denomina Condiciones Iniciales y se puede resumir como una instantánea de la atmósfera actual .

Conocer el estado de la atmósfera ahora significa que necesitamos medir todos los parámetros meteorológicos, como la velocidad del viento, la dirección del viento, la presión, la temperatura y la humedad. Esto debe hacerse en todas partes, en todo el mundo, no sólo en la superficie sino también en la altitud. Para esta compleja tarea se utilizan muchos instrumentos, incluidas estaciones terrestres, boyas, barcos, aviones, satélites y muchos más, como se muestra en la imagen siguiente.

La imagen de arriba es impresionante, pero la realidad es que no se puede conocer perfectamente el estado de la atmósfera en un momento determinado, ya sea por falta de datos o por la imprecisión de los instrumentos meteorológicos. La conclusión es que la inexactitud de las condiciones iniciales es una de las razones por las que los pronósticos meteorológicos numéricos no pueden ser perfectamente precisos y los pronósticos no pueden ser correctos el 100% de las veces.

Entonces, para resumir, al no tener condiciones iniciales perfectas, es decir, los ingredientes perfectos, no se puede hacer un pronóstico perfecto, es decir, un pastel perfecto.

Crear condiciones iniciales también es un proceso complejo, y diferentes agencias meteorológicas crean diferentes condiciones iniciales para representar la misma atmósfera al mismo tiempo .
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Por ejemplo, los dos modelos meteorológicos, GFS y ECMWF , incluso si utilizan muchos de los mismos datos de instrumentos para generar condiciones iniciales, generan condiciones iniciales diferentes. Ésta es una de las razones por las que las EFP y ECMWF pueden diferir. Además, como nota al margen, PredictWind utiliza esas dos condiciones iniciales diferentes para generar dos modelos propietarios diferentes:

Finalmente, las Condiciones Iniciales se generan diariamente en momentos específicos utilizando la hora UTC. Normalmente, se denominan 0 UTC o 12 UTC .

Luego, las condiciones iniciales se utilizan para pronosticar el clima un poco más tarde, lo que se conoce como paso de tiempo del modelo , y esto se puede resumir en una sola ecuación:

Esta ecuación comienza en el tiempo igual a 0, que ahora es , es decir, 0 UTC. El pronóstico del tiempo, digamos 1 minuto después, es el tiempo de las Condiciones Iniciales más un término F(A), que representa la combinación de todos los tipos de forzamiento que pueden ocurrir multiplicados por el paso de tiempo (por ejemplo, 1 minuto) para igualar el cambio climático durante este minuto. Luego, continuamos durante el siguiente minuto y el siguiente minuto hasta obtener un pronóstico de 10 días.

El siguiente párrafo analizará la función F , que es la ecuación física que constituye el corazón de un modelo meteorológico.

La atmósfera es demasiado grande y compleja para simularla toda a la vez, por lo que los científicos la dividen en una cuadrícula 3D. Imagínese cortar la atmósfera en cubos diminutos, como un cubo de Rubik gigante. Cada cubo representa una pequeña parte de la atmósfera y el modelo calcula lo que sucede dentro de cada uno.

El cubo tiene una longitud definida y es la resolución del modelo meteorológico. Se puede dar en grados o kilómetros. Por ejemplo, el modelo ECMWF tiene una resolución de 0,1° o 9 kilómetros.

El modelo meteorológico utiliza ecuaciones matemáticas para predecir cómo cambiará cada cubo con el tiempo. Estas ecuaciones se basan en las leyes de la física, como las leyes del movimiento de Newton y las leyes de la termodinámica. Esas ecuaciones se presentan en la imagen a continuación.

Esas ecuaciones son intimidantes, pero son esenciales ya que las utilizan todos los modelos meteorológicos. No es necesario comprender esas ecuaciones en detalle, pero una comprensión básica de algunos términos puede ayudar al lector a no considerar un modelo meteorológico como una caja negra.

Hemos incluido a continuación dos videos y un artículo para el lector interesado, pero no dude en pasar a la sección 1c.

La computadora ejecuta la simulación para cada punto de la cuadrícula y cada paso de tiempo, calculando así cómo evoluciona la atmósfera a lo largo del tiempo en todo el mundo. Este proceso se repite una y otra vez, actualizando el pronóstico para el siguiente paso de tiempo hasta alcanzar la duración total del pronóstico (por ejemplo, 10 días para ECMWF ). La salida del modelo suele simplificarse y distribuirse cada hora (incluso si el paso de tiempo del modelo es mucho más corto, alrededor de unos pocos minutos). Se necesitan computadoras muy grandes para ejecutar esos modelos; vea la imagen a continuación.

Calcular un pronóstico meteorológico de 10 días lleva algunas horas, y esta es una de las razones por las que el pronóstico que utiliza las condiciones iniciales a las 0 GMT no está disponible a las 0 GMT. Generalmente se requieren unas pocas horas, y el pronóstico GFS 0 GMT está disponible a las 4:40 GMT, y para ECMWF , que tiene una resolución más alta, está disponible más tarde a las 7 GMT. Este retraso también se debe al tiempo que lleva generar archivos de condiciones iniciales, procesar el resultado y distribuir el pronóstico a PredictWind u otras empresas meteorológicas.

PredictWind ha desarrollado una herramienta para identificar fácilmente el tiempo de actualización del modelo actual y siguiente para que el cliente sepa cuánto tiempo debe esperar para obtener el pronóstico más reciente.
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Para obtener más información sobre los tiempos de actualización del modelo, consulte Tiempos de actualización del modelo (GMT)

El resultado del pronóstico se distribuye en un formato llamado GRIB (Gridded Binary), que está organizado en términos de:

Vea a continuación una tabla que resume esto para algunos modelos :

PredictWind descarga esos resultados meteorológicos de GFS y ECMWF dos veces al día (0 UTC y 12 GMT). Los modelos también se ejecutan a las 6 UTC y 18 UTC, pero las condiciones iniciales utilizadas en esos momentos tienen una resolución más baja y PredictWind no las distribuye.

En la sección uno, presentamos modelos globales que pronostican el clima para todo el mundo. Esos modelos son excelentes para pronosticar grandes patrones climáticos, como una gran depresión que cruza el Océano Atlántico y su viento asociado.

Sin embargo, debido a su gran escala, estos modelos no pueden capturar patrones climáticos localizados como una brisa marina local o la aceleración de la velocidad del viento entre dos colinas. Se han desarrollado modelos regionales para resolver esto. Esos modelos regionales se acercan a un área específica, generalmente un país, y pronostican esta área más pequeña con una resolución más alta que les permite capturar los efectos locales.

Modelos Regionales/Mesoescala (Mayor resolución, pronósticos a corto plazo)

PredictWind ha desarrollado dos modelos regionales llamados PWG y PWE 1 km . Haga clic aquí para saber más sobre esos modelos.
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Estos modelos no se limitan a un país específico, sino que se centran en las costas populares para navegar en todo el mundo. Las áreas cubiertas incluyen todas las costas de EE. UU., Europa, Australia, Nueva Zelanda y mucho más.
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Para obtener más información, consulte el mapa de cobertura mundial de PredictWind por modelo de pronóstico .

El mapa de viento a continuación es para la ubicación: Newport, Estados Unidos. El mapa utiliza la función de pantalla dividida (botón de alternancia resaltado en rojo) que le permite colocar un modelo ( GFS 25 km ) a la izquierda y otro modelo ( PWG 1 km ) a la derecha.
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PWG muestra claramente cómo interactúa el viento del norte con los canales terrestres y acuáticos, mientras que GFS no puede proporcionar esta información debido a la baja resolución.

Aquí hay un excelente video para saber más sobre la resolución del modelo:

Hasta ahora hemos hablado de modelos meteorológicos deterministas. Estos modelos toman un conjunto de condiciones iniciales y dan una solución de pronóstico. Este método es el más preciso y funciona bien a corto y medio plazo, es decir, unos pocos días. Sin embargo, la precisión del pronóstico disminuye con el tiempo, por lo que se puede utilizar otro tipo de modelo meteorológico llamado "conjuntos".

Un modelo meteorológico conjunto adopta un enfoque diferente. En lugar de un pronóstico, ejecuta muchas simulaciones ligeramente diferentes (llamadas miembros del conjunto), cada una con pequeños cambios en las condiciones iniciales y la física (por ejemplo, ECMWF ENS). Esto ayuda a revelar la variedad de posibles resultados climáticos, lo que hace que las predicciones sean más confiables, especialmente para pronósticos a largo plazo y condiciones climáticas extremas.
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Los conjuntos se utilizan para rastrear huracanes que son muy difíciles de pronosticar. Cada línea amarilla a continuación es un seguimiento del centro del huracán para un miembro del conjunto. Esta trama a veces se denomina trama de "espagueti". Si las pistas amarillas están agrupadas y apretadas, existe una gran posibilidad de que el huracán siga esta zona. Si las trayectorias amarillas no están agrupadas y divergen, hay mucha incertidumbre sobre la trayectoria del huracán.
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PredictWind utiliza Ensemble para enrutamiento meteorológico de más de 10 días, lo que se extiende más allá del modelo determinista ECMWF .

Si su ruta meteorológica se extiende más de 10 días, entonces el cálculo de la ruta meteorológica después de 10 días se realizará utilizando un miembro del pronóstico Ensemble. Esto es útil, por ejemplo, para una travesía del Atlántico que durará más de 10 días. La ruta lo llevará a su punto final en el Caribe en lugar de terminar en medio del océano.

Para pronósticos a corto plazo (hasta 36 horas), modelos de alta resolución como PWG y PWE 1km de PredictWind, o modelos locales como AROME, HRRR y NAM, junto con modelos globales como ECMWF y GFS, proporcionan información detallada sobre vientos y olas. Para la planificación a más largo plazo (hasta 7 a 10 días), los modelos globales, incluidos ECMWF , SPIRE, UKMO y los propios modelos de PredictWind, ayudan a identificar tendencias en desarrollo y evaluar la confianza en los pronósticos.

Ofrecemos múltiples modelos porque no existe un modelo único que sea consistentemente el más preciso. El rendimiento puede variar según la ubicación y las condiciones: a veces un modelo funciona mejor y luego otro toma la delantera. Si todos los modelos muestran patrones similares, podrá tener mayor confianza en el pronóstico. Si difieren mucho, es señal de que hay más incertidumbre en la situación.

Siempre es mejor revisar los mapas de mayor resolución disponibles; una resolución más alta generalmente significa un pronóstico más preciso. También puede ser útil comparar el pronóstico con las estaciones de observación locales y con sus propios datos visuales/instrumentales. Por ejemplo, si PWG predice 25 nudos desde el sur con lluvia, y eso es exactamente lo que estás experimentando, entonces probablemente esté haciendo un buen trabajo y se debe confiar más en el corto plazo.

Puede consultar las calificaciones de precisión del modelo de un centro meteorológico nacional aquí:
👉 Informe Técnico de Validación del Modelo

Con solo 1 o 2 modelos, puede resultar difícil saber en cuál confiar, pero con acceso a hasta 9 modelos, es más fácil detectar consensos y tomar decisiones más informadas.

Para comprender mejor lo que representa cada modelo, consulte este artículo de ayuda:
👉 Terminología del modelo PredictWind

Durante el viaje, le recomendamos actualizar su ruta meteorológica al menos dos veces al día. También puede monitorear las observaciones en vivo en su área para ver qué modelo sigue mejor las condiciones reales.

Deberías consultar el pronóstico al menos dos veces al día. Los modelos globales de PredictWind se actualizan cada 12 horas y algunos de los modelos regionales se actualizan con más frecuencia. Para obtener una lista completa de los tiempos de actualización, consulte este artículo:
👉 Horarios de actualización del pronóstico (GMT)

Modelos de conjunto, como ECMWF ENS, ayudar a evaluar la incertidumbre e identificar posibles tendencias climáticas para la planificación a más largo plazo, más allá de 7 a 10 días. Si las condiciones del mar son una preocupación principal, los modelos de olas y océanos como WW3 (WaveWatch III) o RTOFS ofrecen pronósticos detallados sobre la altura de las olas, las corrientes oceánicas y las temperaturas de la superficie del mar.
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Se deben controlar varios parámetros climáticos clave al planificar un viaje marítimo. La velocidad y dirección del viento son cruciales y afectan la eficiencia de la navegación, el consumo de combustible y la estabilidad de la embarcación. La altura y el período de las olas determinan qué tan agitado estará el mar, mientras que las corrientes oceánicas y las mareas influyen en la navegación y la eficiencia del combustible. Las tormentas y el clima severo, incluidos ciclones y ráfagas, pueden plantear riesgos graves, por lo que es esencial seguir su desarrollo. La visibilidad y la niebla también son factores importantes, especialmente cuando se navega por vías fluviales congestionadas o estrechas.
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Al aplicar datos de pronóstico, es mejor comparar múltiples modelos para identificar tendencias e inconsistencias. Se deben utilizar pronósticos conjuntos para evaluar la incertidumbre, particularmente para viajes de larga distancia. Dado que las condiciones marinas pueden cambiar rápidamente, son necesarias actualizaciones frecuentes para garantizar una navegación segura. Ajustar las rutas y los tiempos en función del viento, las olas y las tormentas pronosticados ayuda a optimizar tanto la seguridad como la eficiencia.
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Al utilizar los modelos meteorológicos adecuados y monitorear los parámetros clave, los navegantes pueden tomar decisiones informadas, minimizar los riesgos y garantizar viajes más fluidos y eficientes.

Como hemos visto desde el principio de este artículo, la predicción numérica del tiempo utiliza un conjunto fijo de reglas, es decir, las ecuaciones físicas de la meteorología, para calcular cómo cambia el tiempo.
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Hoy en día, la Inteligencia Artificial (IA) está arrasando en el mundo y afecta a muchos ámbitos, incluido el pronóstico del tiempo. La predicción meteorológica con inteligencia artificial utiliza un enfoque completamente diferente al pronóstico meteorológico numérico.
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En un modelo de IA, no hay ecuaciones físicas ni reglas meteorológicas. En cambio, el modelo de IA se alimenta primero con una gran cantidad de datos meteorológicos históricos, lo que le permite aprender a pronosticar el tiempo. Esto puede resultar un poco confuso, así que tomemos una analogía simple para comprender el concepto básico del modelo meteorológico de IA.

Tomemos el ejemplo de un viejo pescador que sale del muelle todos los días a las 5 de la mañana para salir a pescar. Con todo su conocimiento de salir al mar durante los últimos 40 años, si lo encuentras en el muelle una mañana y le preguntas si va a hacer viento hoy, puede decir: "Calculo que 10 nudos del noreste a las 10 de la mañana cuando esté de regreso en el muelle". Sin ejecutar ningún modelo meteorológico numérico en su cabeza, compara intuitivamente el tiempo actual con todos los días similares que experimentó en el pasado. En pocas palabras, su experiencia le permite hacer un pronóstico basado únicamente en datos históricos que vivió.

El pronóstico del tiempo con IA es un poco similar pero con algunas diferencias notables en escala. Los datos meteorológicos históricos se componen de billones de puntos de datos y el modelo de IA se compone de millones de parámetros. Además, el modelo de IA utiliza patrones espaciales en los datos observados para proyectar las condiciones climáticas futuras. Expliquemos esto con más detalle ahora.

ERA5 es un conjunto de datos de reanálisis global producido por el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio ( ECMWF ). Proporciona datos meteorológicos y climáticos cada hora desde 1950 hasta la actualidad, cubriendo todo el planeta con una resolución espacial de unos 31 km. ERA5 combina observaciones de satélites, estaciones meteorológicas y boyas con modelos numéricos avanzados para reconstruir con precisión las condiciones meteorológicas pasadas. Incluye variables clave como temperatura, velocidad del viento, presión del aire, precipitación y temperatura de la superficie del mar.

Lo que es importante tener en cuenta es el tamaño de los datos de ERA5. Estamos hablando de 20 millones de gigabytes . Ahora, veamos cómo se puede utilizar este gran conjunto de datos para entrenar el modelo meteorológico de IA para que pueda pronosticar el futuro.

Los datos meteorológicos suelen representarse en un mapa meteorológico, que es nada menos que una imagen. Por este motivo, el tipo de IA que se utiliza para la predicción del tiempo es el mismo que el del procesamiento de imágenes.

Un Vision Transformer (ViT) funciona dividiendo el mapa meteorológico en pequeños parches, como cortar una foto en piezas de un rompecabezas. Cada parche se convierte en números y se trata como una palabra en una oración. Luego, un modelo de transformador analiza todos los parches juntos, utilizando la atención propia para encontrar relaciones entre áreas distantes, como detectar una tormenta que se está formando en diferentes regiones. Esto ayuda a los modelos de IA a comprender patrones en los datos meteorológicos de forma más precisa y rápida. Los ViT analizan el panorama completo simultáneamente, lo que los hace excelentes para pronosticar sistemas meteorológicos complejos.

A continuación se muestra cómo un Vision Transformer tomará una imagen, la dividirá en 9 tokens y utilizará métodos de IA llamados atención para encontrar algunos patrones en una imagen. De manera similar, un mapa meteorológico podría usarse para encontrar patrones como un frente frío, una convergencia ciclónica para sistemas bajos profundos, etc.

El concepto clave es que necesitamos entrenar el modelo utilizando datos meteorológicos históricos. Solo cuando el modelo esté entrenado podremos usarlo para pronosticar nuevos datos meteorológicos para predecir el clima de mañana.

Para explicar el mecanismo de entrenamiento, tomemos un único mapa meteorológico, que es la temperatura del aire el 1 de enero de 2000, a las 4 am proporcionada por el conjunto de datos ERA5; vea la imagen a continuación; no representa los datos reales, pero se proporciona como una ayuda visual.

Usando solo image4am, el modelo de IA hará un buen pronóstico si puede generar la temperatura del aire 6 horas más tarde, a las 10 a.m. Dado que la base de datos ERA5 también tiene el mapa de las 10 am en su base de datos, el modelo de IA podrá comparar su pronóstico con la imagen en la base de datos y potencialmente aprender de sus errores para mejorar y aprender.

Al comienzo del entrenamiento del modelo, al modelo se le dará la imagen a las 4 a.m. y creará su primera imagenForecast a las 10 a.m., y el pronóstico, de hecho, será realmente malo . La imagen del pronóstico puede ser un mapa uniforme de 20°C en todo el mundo o tal vez un mapa como el siguiente, que es un poco mejor pero ni siquiera se acerca a la imagen real del mapa de las 10 am almacenada en la base de datos ERA5.

Incluso si el primer pronóstico realizado para el modelo de IA de 4 am a 10 am es terrible, el modelo puede comparar ImageForecast10am con la imagen 10am almacenada en ERA5. El modelo sabrá dónde se equivocó el pronóstico y en qué medida, por ejemplo. un error de temperatura de +2° sobre Londres. Conociendo todos esos errores en todas partes del mapa, el modelo ajustará sus parámetros para minimizar los errores de temperatura.
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Luego, la misma imagen Image4am se incluirá en el modelo en otra ocasión y el pronóstico será ligeramente mejor, pero seguirá siendo bastante malo en general. Se volverán a calcular nuevos errores y los millones de parámetros se volverán a ajustar ligeramente. Al repetir esto numerosas veces, el modelo perfeccionará sus parámetros y mejorará cada vez más. Terminaremos con un modelo entrenado, listo para usarse para pronosticar la temperatura del aire usando nuevos datos, que es un mapa de temperatura del aire actual para que se pueda generar un pronóstico preciso.

Aquí hay algunos puntos relevantes adicionales con respecto a los modelos meteorológicos de IA:

Para concluir, un modelo meteorológico de IA puede imaginarse como un panel de control con millones de botones que se pueden ajustar durante el entrenamiento, por lo que hace un buen trabajo al pronosticar los conjuntos de datos históricos. Un panel de este tipo se puede visualizar en la siguiente imagen.

Ahora que hemos presentado los conceptos básicos del modelo meteorológico de IA, hagamos un recorrido por los modelos que están disponibles en este momento a principios de 2025.

Aquí hay una tabla comparativa de los modelos de pronóstico del tiempo basados ​​en IA más populares, incluidos Fengwu, GraphCast, FourCastNet y Pangu-Weather.

Una pregunta que quizás se haga es: ¿Son los modelos meteorológicos de IA mejores que los modelos meteorológicos numéricos?

Esta es una pregunta difícil de responder, por lo que a continuación presentamos la respuesta proporcionada por Chat-GPT, que probablemente esté sesgada hacia los modelos meteorológicos de IA. Entonces, ¡dejemos que el lector sea el juez!

Los modelos meteorológicos de IA están mejorando rápidamente, pero los modelos tradicionales de predicción meteorológica numérica (NWP) todavía tienen ventajas clave en algunas áreas:

Para concluir, PredictWind siempre está buscando innovación y nuevas tecnologías para brindar a nuestros usuarios la mejor tecnología meteorológica del mundo. En 2025, PredictWind agregará modelos meteorológicos de IA a su oferta de modelos meteorológicos numéricos globales y regionales existentes. ¡Así que estad atentos para más!