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VERDADES Y MITOS SOBRE EL HOMBRE DEL TIEMPO

Caos y meteorología: una explicación numérica a la previsión del tiempo

A menudo hacemos chistes sobre los fallos del hombre del tiempo y no nos fiamos de su predicción, pero ¿es tan fácil predecir el comportamiento del clima? ¿No han encontrado ya los matemáticos y/o los físicos alguna fórmula exacta para predecirlo?

Ilustración de Raquel Garcia Ulldemollins

Ilustración de <a target="_blank" href="http://laradibuixa.blogspot.com.es/">Raquel Garcia Ulldemollins</a> Raquel Garcia Ulldemollins

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Cuando alguien me pregunta qué es eso del anumerismo, suelo contar la primera anécdota que, en su libro 'El hombre anumérico' relata John Allen Paulos. Según cuenta él, durante una cena con amigos, el hombre del tiempo en la televisión anunció que la probabilidad de lluvia para el sábado era del 50% y también era de 50% la probabilidad de lluvia para el domingo. De estos datos, uno de los comensales dedujo que la probabilidad de lluvia en el fin de semana era ¡del 100%!

No es difícil rebatir esta tesis con probabilidad, pero lo más fácil, creo yo, es hacerlo usando el mismo argumento para calcular la probabilidad de que llueva mañana si nos dan la probabilidad de lluvia por hora en una tabla como ésta:

Si usamos el argumento del amigo de Paulos, la probabilidad de que llueva mañana es del 240%. Digo. Que no falte de ná.

Pero no es de esto de lo que quería hablar, sino de la pregunta que muchas veces me hacen cuando cuento esta historia y ya nos hemos reído lo suficiente del argumento de sumar las probabilidades:  ¿qué significa que la probabilidad de lluvia mañana sea de un 50%? Hay quien hace el chiste, ya manido, de que la probabilidad siempre es de un 50% porque solo hay dos posibilidades: o llueve o no llueve.

Ya avisé que era un chiste manido. Seguimos.

Si la probabilidad de lluvia es del 50%, ¿tengo que coger el paraguas? ¿No será que el meteorólogo no tiene ni idea y por eso pone un 50%? ¿Cómo calculan lo del 50%?

Existen respuestas simples a estas preguntas y otras un poco más elaboradas (y otras mucho más elaboradas, pero estas últimas las vamos a dejar para especialistas).

Veamos las respuestas simples, aunque sinceramente espero que no nos quedemos en ellas porque son de poco interés:

¿Qué significa que la probabilidad de lluvia mañana sea de un 50%? Significa que si consideramos varios días en los que anuncien tal probabilidad de lluvia, aproximadamente en la mitad de ellos nos va a llover.

¿Tengo que coger paraguas? Sí. Aunque tampoco pasa nada por mojarse un poco.

¿Será que el meteorólogo no tiene ni idea y por eso pone un 50%? No lo creo, aunque siempre es posible.

¿Cómo calculan lo del 50%? Para responder esta pregunta de una forma un poco más elaborada tenemos que entender un poco cómo se hace, a grosso modo, la predicción meteorológica. Vamos a ello.

En realidad, se conocen perfectamente las ecuaciones matemáticas que rigen la meteorología: las ecuaciones de la dinámica de fluidos (que también gobiernan los flujos de aire alrededor de un Fórmula 1 o de las alas de los aviones) y de la termodinámica. Lo que ocurre es que dichas ecuaciones no se pueden resolver mediante alguna función determinada de la misma forma, por ejemplo, que no existe ninguna fórmula para resolver ecuaciones de grado 5 o superior.

En estos casos, en los que no se pueden resolver las ecuaciones de forma exacta, lo que se hace es simulaciones numéricas que den una aproximación de la solución exacta. Para la predicción meteorológica, lo que se hace es básicamente:

- Primero,  dividir la Tierra  o una zona amplia de ella en celdas pequeñas

- Segundo, se marcan las condiciones meteorológicas en un momento dado de cada una de dichas celdas

- Por último,  se aplican las ecuaciones para ver cómo van a evolucionar dichas condiciones en función de los datos iniciales medidos en las celdas cercanas y usando las ecuaciones que hemos mencionado.

Y si lo tenemos tan claro, ¿por qué se falla en las predicciones meteorológicas?

Pues porque dichas ecuaciones, nada simples como hemos mencionado, son muy sensibles a los datos iniciales que les introducimos. Esto es: una mínima variación en dichos datos puede llegar a dar predicciones totalmente opuestas para una zona dada. Es lo que se ha venido a llamar el efecto mariposa: el aleteo de una mariposa en el Amazonas puede llegar a producir un tifón en el Pacífico. Eso y  que los datos iniciales que se introducen para realizar los cálculos no pueden ser totalmente precisos, ya que los instrumentos de medición alcanzan hasta un cierto nivel de precisión, además de otros posibles errores.

Por lo tanto, para paliar esta incertidumbre, lo que se suele hacer es ejecutar las simulaciones numéricas muchas  veces con pequeñas variaciones de los datos y, ahora sí,   surgen los porcentajes que nos presentan en la tele: si se ejecuta una simulación con unos determinados datos iniciales cien veces y en cincuenta de dichas ejecuciones sale lluvia y en cincuenta no, nos anunciarán que la probabilidad de lluvia es de un 50%.

O sea, que no es tan simple como el chistecito de marras sino que implica un enorme aparataje matemático para poder inferir algo del comportamiento caótico del clima.

Eso sí, unos juanetes bien pronunciados, además de castrar cruelmente tu pasión por los zapatos de tacón, también pueden ser unos pronosticadores fiables de lluvia. Me lo ha dicho una amiga...

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