En la predicción meteorológica , las estadísticas de salida del modelo ( MOS ) son una técnica de regresión lineal múltiple en la que los predictandos, a menudo magnitudes cercanas a la superficie (como la temperatura del aire a dos metros sobre el nivel del suelo , la visibilidad horizontal y la dirección , velocidad y ráfagas del viento ), se relacionan estadísticamente con uno o más predictores. Los predictores suelen ser pronósticos de un modelo de predicción numérica del tiempo (NWP), datos climáticos y, si corresponde, observaciones recientes de la superficie. Por lo tanto, la salida de los modelos NWP se puede transformar mediante la técnica MOS en parámetros meteorológicos sensibles que son familiares para un profano.
Los pronosticadores no suelen utilizar los datos obtenidos directamente de las capas más bajas del modelo NWP porque los procesos físicos reales que ocurren dentro de la capa límite de la Tierra se aproximan de forma burda en el modelo (es decir, parametrizaciones físicas ) junto con su resolución horizontal relativamente burda. Debido a esta falta de fidelidad y a su estado inicial imperfecto, los pronósticos de cantidades cercanas a la superficie obtenidos directamente del modelo están sujetos a errores sistemáticos (sesgos) y aleatorios del modelo, que tienden a aumentar con el tiempo. [1] [2]
En el desarrollo de ecuaciones MOS, se utilizan observaciones pasadas y campos de pronóstico de modelos numéricos archivados con una regresión de selección para determinar los "mejores" predictores y sus coeficientes para un predictando particular y un tiempo de pronóstico. Al utilizar la salida de pronóstico de modelos archivados junto con la verificación de observaciones de superficie, las ecuaciones resultantes tienen en cuenta implícitamente los efectos y procesos físicos que el modelo de predicción numérica del tiempo subyacente no puede resolver explícitamente, lo que da como resultado pronósticos mucho mejores de magnitudes meteorológicas sensibles. Además de corregir errores sistemáticos, MOS puede producir probabilidades confiables de eventos meteorológicos a partir de una sola ejecución del modelo. En contraste, a pesar de la enorme cantidad de recursos informáticos dedicados a generarlos, la frecuencia relativa de eventos de los pronósticos de modelos de conjunto (a menudo utilizados como un proxy de probabilidad) no exhibe una confiabilidad útil. [3] Por lo tanto, la salida del modelo numérico de conjunto también requiere posprocesamiento adicional para obtener pronósticos probabilísticos confiables, utilizando regresión gaussiana no homogénea [4] u otros métodos. [5] [6]
El MOS fue concebido y la planificación para su uso comenzó dentro del Laboratorio de Desarrollo de Técnicas (TDL) del Servicio Meteorológico Nacional de los EE. UU. (NWS) en 1965 y los primeros pronósticos se emitieron desde allí en 1968. [7] Desde entonces, el TDL, ahora el Laboratorio de Desarrollo Meteorológico (MDL), continuó creando, refinando y actualizando conjuntos de ecuaciones MOS a medida que se desarrollaban modelos NWP adicionales y se ponían en funcionamiento en el Centro Meteorológico Nacional (NMC) y luego en el Centro de Modelado Ambiental o EMC. [8]
Dada su historia de varias décadas dentro del NWS de EE. UU. y su mejora continua y habilidad superior sobre la salida directa del modelo NWP, la guía MOS sigue siendo una de las herramientas de pronóstico más valiosas utilizadas por los pronosticadores dentro de la agencia. [9]
Hay ocho conjuntos de guías MOS disponibles de MDL, operacionales y experimentales, que cubren el lapso de tiempo desde la próxima hora hasta diez días para los Estados Unidos y la mayoría de sus territorios. [nota 1]
El modelo de cuadrícula anidada MOS se suspendió en 2009. [10]
Inicialmente, la guía MOS se desarrolló para aeropuertos y otros lugares fijos donde se emitían rutinariamente METAR (o informes similares). Por lo tanto, la guía MOS se proporcionó y continúa brindándose en un formato de "boletín" alfanumérico para estas ubicaciones. A continuación se presenta un ejemplo de un pronóstico MOS de corto plazo para el Aeropuerto Clinton-Sherman, Oklahoma (KCSM) basado en el resultado del modelo del Sistema de Pronóstico Global del EMC .
Con la disponibilidad de mesones meteorológicos privados y gubernamentales , [11] nuevas técnicas de análisis e interpolación objetivas, [12] la guía MOS GFS en cuadrícula estuvo disponible en 2006. [13] [14]
La ventaja de la guía de pronóstico MOS desarrollada en los Estados Unidos permitió
Estos puntos, aunque muy deseados por los pronosticadores, tienen un precio. Desde sus inicios, el desarrollo de ecuaciones MOS robustas para un modelo NWP particular requirió al menos dos años de resultados y observaciones del modelo archivados, durante los cuales el modelo NWP debería permanecer inalterado, o casi inalterado. Este requisito es necesario para capturar completamente las características de error del modelo bajo una amplia variedad de regímenes de flujo meteorológico para cualquier ubicación o región en particular. Los eventos meteorológicos extremos, como olas de frío o calor inusuales, lluvias y nevadas intensas, vientos fuertes, etc., son importantes en el desarrollo de ecuaciones MOS robustas. Un archivo de modelos extenso tiene la mejor oportunidad de capturar tales eventos.
Desde la década de 1970 hasta la de 1980, este requisito no era muy oneroso ya que los científicos de EMC (entonces NMC), al estar relativamente limitados por los recursos computacionales en ese momento, solo podían realizar mejoras relativamente menores e incrementales en sus modelos NWP. Sin embargo, desde la década de 1990, los modelos NWP se han actualizado con mayor frecuencia, a menudo con cambios significativos en la física y las resoluciones de cuadrícula horizontal y vertical. [15] [16] Dado que MOS corrige sesgos sistemáticos del modelo NWP en el que se basa, cualquier cambio en las características de error del modelo NWP afecta la guía MOS, generalmente de manera negativa. [17] [18] Este fue un factor en la discontinuación de MOS para los miembros individuales del conjunto del GFS en abril de 2019; ese producto no se había actualizado desde 2009, y la NOAA decidió dejar de ofrecer el producto en lugar de actualizarlo. [19]
En el caso de una actualización importante de un modelo NWP, el EMC ejecutará la versión más nueva del modelo en paralelo con la versión operativa durante muchos meses para permitir una comparación directa del rendimiento del modelo. [20] Además de las ejecuciones paralelas en tiempo real, el EMC también ejecuta el modelo más nuevo para examinar eventos y temporadas pasadas, es decir, pronósticos retrospectivos.
Todas estas ejecuciones del modelo actualizado permiten al Servicio Meteorológico Nacional, al Centro de Predicción Meteorológica (WPC), al Centro Nacional de Huracanes (NHC) y al Centro de Predicción de Tormentas (SPC) evaluar su desempeño antes de tomar la decisión de aceptarlo o rechazarlo para su uso operativo. Los científicos del MDL han aprovechado estas ejecuciones para evaluar y reformular las ecuaciones MOS según sea necesario para evitar el deterioro de la calidad de la guía. [21]
El Real Instituto Meteorológico de los Países Bajos desarrolló un sistema MOS para pronosticar probabilidades de tormentas eléctricas (severas) en los Países Bajos. [22] [23]
Los científicos del Servicio Meteorológico de Canadá desarrollaron un sistema de posprocesamiento denominado Updateable MOS (UMOS) que incorpora rápidamente los cambios a su modelo regional de predicción numérica del tiempo sin necesidad de un extenso archivo de modelos. [24] El sistema canadiense UMOS genera un pronóstico de dos días de temperaturas, velocidad y dirección del viento y probabilidad de precipitación (POP). Los pronósticos de temperatura y viento de UMOS se proporcionan en intervalos de tres horas, y los de POP en intervalos de seis horas.
Los científicos de la Universidad Nacional de Kongju también han implementado un sistema UMOS para crear pronósticos de temperaturas del aire en Corea del Sur. [25] No está claro si se utiliza operativamente en la Administración Meteorológica de Corea.