IBM, The Weather Company, la UCAR (University Corporation for Atmospheric Research) y el NCAR (National Center for Atmospheric Research) han anunciado un acuerdo de colaboración para desarrollar nuevos modelos meteorológicos de última generación que serán ejecutados en la próxima familia de supercomputadores IBM.
El proyecto tiene como objetivo desarrollar las herramientas predictivas necesarias para crear el primer modelo de rápida actualización de forma que se pueda pronosticar la evolución de episodios de tiempo severo a escala muy local.
Objetivo principal: predicciones locales muy fiables
Los modelos meteorológicos actuales son más o menos precisos en escalas de espacio un tanto grandes. Aunque herramientas como IFS han conseguido disminuir bastante sus rejillas pese a ser modelos meteorológicos diseñados a escala mundial y por otra parte, existen otras herramientas predictivas más precisos diseñadas a escala regional, este nuevo proyecto quiere ir más allá y conseguir pronósticos muy fiables para escalas de espacio realmente pequeñas, desconocidas hasta el momento.
Un modelo construido para la escala de la nube
Para conseguirlo, uno de los primeros retos de este proyecto será adaptar el Modelo de NCAR para la predicción a través de escalas (AMP) a un modelo de comunidad que funcione con más eficiencia en los equipos de última generación.
A juicio de los responsables del proyecto el nuevo modelo a no sólo permitirá realizar con éxito las previsiones de tormentas a corto plazo para entornos pequeños, sino que también sean precisas a un rango de varios días, semanas y e incluso meses por adelantado.
Para ello los equipos UCAR / NCAR involucrados trabajarán con el Computational Information System Laboratory and the Mesoscale & Microscale Meteorology Laboratory.
Ayudar a la economía de las empresas
Según el presidente de UCAR este proyecto se trata de una importante colaboración público-privada que tiene como objetivo avanzar en la predicción del tiempo y generar beneficios significativos para las empresas, puesto que podrán tomar decisiones críticas sobre la base de las previsiones meteorológicas sólidas.
Usando la rejilla hexagonal
Como os informamos semanas atrás, el modelo que desarrollará NCAR empleará una malla denominada MPAS (Model for Prediction Across Scales) capaz de mejorar en un alto grado las predicciones regionales basándose en una malla que divide la atmósfera en parcelas hexagonales.
La gran diferencia de MPAS respecto a otros modelos numéricos es que a diferencia de los modelos tridimensionales tradicionales que calculan las condiciones atmosféricas en múltiples puntos dentro de una cuadrícula de bloque, este software utiliza una malla hexagonal.
Permite modificar fácilmente la resolución
Esta solución permite modificar fácilmente la resolución de cálculo afinando más o menos la malla, de forma que convirtiendo las áreas de interés en celdas más finas el pronóstico mejora de manera sustancial.
La malla hexagonal permite realizar transiciones suaves entre las áreas de resolución gruesa y finas, de manera que los modelos emiten pronósticos muy precisos para áreas de gran interés (por población, por la proximidad a la zona de un evento meteorológico importante) y otros con menos resolución para zonas del Planeta donde no tenga tanta importancia, en ese momento, un pronóstico tan detallado.
Fuente: https://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/52658.wss
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