STRONG LAPSE CONDITION (LOOPING)
WEAK LAPSE CONDITION (CONING)
INVERSION CONDITION (FANNING)
Examples of Atmospheric Stability (attribution)
En la predicción del tiempo, los modelos de pronóstico se utilizan para predecir estados futuros de la atmósfera, basándose en cómo evoluciona el sistema climático con el tiempo desde un estado inicial.
Si bien los modelos de pronóstico son bastante complejos (y requieren sólidas capacidades científicas y de ingeniería), la ciencia de analizar esos modelos de pronóstico y verificar su precisión , comparando observaciones empíricas reales con valores predichos, es bastante sencilla.
Para el dominio de la Calidad del Aire, al igual que para la predicción del tiempo, es posible definir modelos utilizados para predecir el conjunto futuro de contaminación atmosférica. En realidad, existen muchos modelos de este tipo , a menudo denominados modelos de dispersión atmosférica . Y al igual que la predicción del tiempo, el mismo concepto de análisis de precisión se puede aplicar a las predicciones de la contaminación atmosférica.
Este artículo es el primero de una serie sobre pronósticos de la calidad del aire.
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El pronóstico de la contaminación del aire por PM 2,5 ya está disponible en el proyecto del Índice Mundial de Calidad del Aire para Asia , Europa y el mundo entero .
Pero los datos utilizados para alimentar los modelos de pronóstico se basan principalmente en observaciones satelitales (consulte este artículo ) en lugar de lecturas de estaciones terrestres.
El uso de datos satelitales tiene la ventaja de poder cubrir cualquier parte del globo, incluidos los océanos, siempre que no haya nubes. Pero, por otro lado, los datos satelitales también son inherentemente menos precisos y solo están disponibles dos veces al día, en comparación con las 24 veces (cada hora) de las observaciones terrestres. Teniendo en cuenta la dinámica de la contaminación del aire en Asia, tener sólo dos lecturas al día podría introducir un error de pronóstico significativo en la predicción, siguiendo la clasificación de Rosanne Cole [2] :
Un error de pronóstico observado puede contener errores de datos de dos tipos: (1) errores de medición en los datos utilizados para construir el pronóstico y (2) error de medición en el valor realizado. Los errores de datos del primer tipo serán un componente del verdadero error de pronóstico.
Los errores de tipo 2 están relacionados con el modelo de dispersión utilizado para el pronóstico. Dado que se utilizan diferentes modelos para los diferentes países y continentes (este es actualmente el caso del proyecto del Índice Mundial de Calidad del Aire), es necesario realizar un análisis de precisión para cada uno de los modelos. Así que, para empezar, este artículo se centrará en el modelo utilizado para el continente asiático . En posteriores post ampliaremos el análisis a más continentes.
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Volviendo a la pregunta inicial sobre la precisión del pronóstico, un último elemento a considerar en el análisis es la anticipación del pronóstico en computadora. Cuanto menos avance, más preciso será probablemente el modelo. Entonces, para empezar, los siguientes gráficos de análisis se basan en el pronóstico del "día +1" (por ejemplo, pronóstico para el día siguiente, o si es martes, entonces el pronóstico es para el miércoles).
Hay varias formas de representar la precisión, la más obvia es un número simple que representa el porcentaje del pronóstico que coincide con la observación real. Pero como creemos que la visualización gráfica es mucho más poderosa que los números, preferimos presentar la coincidencia superpuesta de pronóstico/observación para varias ciudades de Asia. Los cuadrados de arriba son las observaciones empíricas y el de abajo los valores previstos.
Al observar todos los gráficos siguientes, se pueden observar resultados bastante decepcionantes para Guangzhou, Chengdu y Corea del Sur... hasta el punto de que el modelo utilizado en Asia casi podría ser descalificado para su uso público. Esto es algo que escribiremos en la segunda publicación de esta serie sobre Pronóstico de la calidad del aire.
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Algunos enlaces interesantes para aquellos interesados en leer sobre la precisión del pronóstico:
