Diseño de sistemas de predicción por conjuntos: error en las condiciones iniciales

Abstract

El estado de la atmósfera en un momento dado no puede conocerse a la perfección. Por un lado, este hecho se debe a los errores inherentes a los sistemas de observación, a la distribución imperfecta y/o densidad insuficiente de las redes correspondientes y a los intervalos de tiempo limitados en que dichas observaciones se toman. Por otro lado, los sistemas de asimilación de datos para introducir estas observaciones en los modelos atmosféricos tampoco son perfectos, de modo que cada sistema de asimilación está afectado por errores característicos de las observaciones y, también, del modelo de corto plazo usado para brindar una predicción previa (background o first guess) al propio sistema de asimilación, predicción previa que se ajustará con nuevas observaciones. Todo ello conforma los así llamados errores en las condiciones iniciales. Estos errores o incertidumbres, aunque son pequeños, tal como hemos visto en capítulos anteriores crecen de modo no lineal según la dinámica caótica que describe la atmósfera. Presentamos en este capítulo una introducción a este apasionante tema del tratamiento del error en el estado inicial en predicción por conjuntos.