Un reanálisis atmosférico (también: reanálisis meteorológico y reanálisis climático ) es un proyecto de asimilación de datos meteorológicos y climáticos que tiene como objetivo asimilar datos de observación atmosférica históricos que abarcan un período prolongado, utilizando un único esquema de asimilación (o "análisis") consistente en todo momento.
En la predicción numérica operacional 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 a partir de un estado inicial. El estado inicial proporcionado como entrada para el pronóstico debe consistir en valores de datos para un rango de campos meteorológicos "de pronóstico", es decir, aquellos campos que determinan la evolución futura del modelo. Se requieren campos que varíen espacialmente en la forma utilizada por el modelo, por ejemplo en cada punto de intersección en una cuadrícula regular de círculos de longitud y latitud, y los datos iniciales deben ser válidos en un momento único que corresponda al presente o al pasado reciente. Por el contrario, los datos de observación disponibles normalmente no incluyen todos los campos de pronóstico del modelo, y pueden incluir otros campos adicionales; estos datos también tienen una distribución espacial diferente de la cuadrícula del modelo de pronóstico, son válidos en un rango de tiempos en lugar de en un solo momento, y también están sujetos a error de observación. Por tanto, se utiliza la técnica de asimilación de datos para producir un análisis del estado inicial, que es el mejor ajuste del modelo numérico a los datos disponibles, teniendo en cuenta los errores del modelo y de los datos.
Además de inicializar los pronósticos operativos, los análisis en sí mismos son una herramienta valiosa para estudios meteorológicos y climatológicos posteriores. Sin embargo, un conjunto de datos de análisis operativos, es decir, los datos de análisis que se utilizaron para los pronósticos en tiempo real, generalmente sufrirán inconsistencias si abarcan un período de tiempo prolongado, porque los sistemas de análisis operativos se mejoran con frecuencia. Un proyecto de reanálisis implica reprocesar datos de observación que abarcan un período histórico extenso utilizando un sistema de análisis moderno y consistente, para producir un conjunto de datos que se pueda utilizar para estudios meteorológicos y climatológicos.
Diversos estudios utilizan datos de reanálisis para reproducir otras variables climáticas mediante modelos de caja negra (por ejemplo, variables del estado del mar [1] ).
Entre los ejemplos de conjuntos de datos de reanálisis se incluyen el reanálisis del ECMWF [2], el análisis retrospectivo de la era moderna para la investigación y las aplicaciones, versión 2 (MERRA-2), [3] y el reanálisis NCEP/NCAR [4] y el reanálisis JRA-25 [5] [6] realizado por la Agencia Meteorológica de Japón. Además de estos proyectos de reanálisis globales, también hay actividades de reanálisis regionales de alta resolución para diferentes regiones, por ejemplo, para América del Norte [7] , Europa [8] o Australia. [9] Estos reanálisis regionales suelen basarse en un modelo de pronóstico meteorológico regional y utilizan las condiciones límite de un reanálisis global. [10]
El proyecto de reanálisis del ECMWF es un proyecto de reanálisis meteorológico llevado a cabo por el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF). El primer producto de reanálisis, ERA-15, generó reanálisis durante aproximadamente 15 años, desde diciembre de 1978 hasta febrero de 1994. El segundo producto, ERA-40 (originalmente concebido como un reanálisis de 40 años) comienza en 1957 (el Año Geofísico Internacional ) y cubre 45 años hasta 2002. Como precursor de un producto de reanálisis ampliado revisado para reemplazar a ERA-40, el ECMWF lanzó ERA-Interim, que cubre el período de 1979 a 2019. Más recientemente, el ECMWF ha lanzado un nuevo producto de reanálisis, ERA5, como parte de los Servicios de Cambio Climático de Copernicus. Este producto tiene una resolución espacial más alta (31 km) y cubre el período desde 1979 hasta la actualidad. La ampliación hasta 1940 estará disponible en 2023. [11]
Además de volver a analizar todos los datos antiguos mediante un sistema coherente, los nuevos análisis también utilizan muchos datos archivados que no estaban disponibles para los análisis originales. Esto permite la corrección de muchos mapas históricos dibujados a mano en los que la estimación de características era común en áreas con escasez de datos. También existe la capacidad de crear nuevos mapas de niveles atmosféricos que no se usaban comúnmente hasta tiempos más recientes.Aunque a menudo se puede pensar que el reanálisis es la mejor estimación de muchas variables (como los vientos [12] y la temperatura ) de la atmósfera, su uso debe tomarse con precaución. [13] La degradación, el reemplazo o la modificación de los instrumentos (por ejemplo, los satélites ), así como los cambios en los métodos de observación (por ejemplo, de superficie , en altura ) pueden crear errores. [14] No todos los datos de reanálisis están limitados por la observación: algunos tipos de datos, como la precipitación (dependiendo del reanálisis) y la evapotranspiración superficial (para los que simplemente no existen observaciones globales), se obtienen ejecutando modelos de circulación general o NWP (presumiblemente más nuevos) . Se sabe que los reanálisis no conservan la humedad. [15]