Unos científicos chinos elaboran un algoritmo para pronosticar las lluvias 30 días antes.
Defienden que la información histórica recogida por una estación local es más útil para predecir el tiempo de la zona que la obtenida alrededor del planeta, lo que se opone al llamado ”efecto mariposa”, del meteorólogo estadounidense Edward Lorenz
Este nuevo modelo de predicción meteorológica podrá detectar las lluvias “sin falsa alarma u omisión”, según un estudio publicado en la revista Advances in Atmospheric Sciences (Avances en las Ciencias Atmosféricas) del que se hace eco hoy el SCMP.
Hasta ahora, la máxima antelación para pronosticar precipitaciones era de 10 días, normalmente una semana, lo que el estudio dirigido por Xia Zhiye, de la Academia China de Ciencias Sociales, asegura superar.
Para ello, el equipo ha examinado cien casos de lluvias torrenciales ocurridas en las pasadas décadas en varios lugares del mundo, entre ellos China, Japón, India, EE.UU., México y el Reino Unido.
Los científicos adoptaron un modelo enfocado hacia “la información pequeña o más detallada” sobre los cambios meteorológicos, en vez de una estrategia más amplia como es lo habitual, ya que consideran que así es más sencillo detectar los posibles eventos.
Xia asegura que cada sistema meteorológico local debe ser examinado de forma individual, ya que cada uno tiene sus propias peculiaridades, y pone como ejemplo que la información histórica recogida por una estación local es más útil para predecir el tiempo de la zona que la obtenida alrededor del planeta.
En otras palabras, los científicos combaten la teoría del “efecto mariposa”, expresión acuñada por el meteorólogo estadounidense Edward Lorenz en 1961 para expresar lo impredecible y caótico del tiempo, señalando que incluso un acontecimiento tan aparentemente imperceptible como el aleteo de una mariposa puede tener efectos dramáticos.
Gracias también a la rápida modernización informática y a la mejora en la obtención y comparación de datos, los científicos chinos creen poder rebatir la teoría de Lorenz, aunque reconocen que su nuevo algoritmo “no es perfecto”.
China tiende a padecer frecuentes inundaciones debido a lluvias torrenciales en varias zonas del país, entre ellas la capital, Pekín, y sobre todo en la etapa estival, que aún dejan decenas de muertos cada año y provocan la evacuación de miles de personas.
Este nuevo modelo de predicción meteorológica podrá detectar las lluvias “sin falsa alarma u omisión”, según un estudio publicado en la revista Advances in Atmospheric Sciences (Avances en las Ciencias Atmosféricas) del que se hace eco hoy el SCMP.
Hasta ahora, la máxima antelación para pronosticar precipitaciones era de 10 días, normalmente una semana, lo que el estudio dirigido por Xia Zhiye, de la Academia China de Ciencias Sociales, asegura superar.
Para ello, el equipo ha examinado cien casos de lluvias torrenciales ocurridas en las pasadas décadas en varios lugares del mundo, entre ellos China, Japón, India, EE.UU., México y el Reino Unido.
Los científicos adoptaron un modelo enfocado hacia “la información pequeña o más detallada” sobre los cambios meteorológicos, en vez de una estrategia más amplia como es lo habitual, ya que consideran que así es más sencillo detectar los posibles eventos.
Xia asegura que cada sistema meteorológico local debe ser examinado de forma individual, ya que cada uno tiene sus propias peculiaridades, y pone como ejemplo que la información histórica recogida por una estación local es más útil para predecir el tiempo de la zona que la obtenida alrededor del planeta.
Gracias también a la rápida modernización informática y a la mejora en la obtención y comparación de datos, los científicos chinos creen poder rebatir la teoría de Lorenz, aunque reconocen que su nuevo algoritmo “no es perfecto”.
China tiende a padecer frecuentes inundaciones debido a lluvias torrenciales en varias zonas del país, entre ellas la capital, Pekín, y sobre todo en la etapa estival, que aún dejan decenas de muertos cada año y provocan la evacuación de miles de personas.
FUENTE: EFEverde
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