Pronóstico Meteorológico por Municipio


La extensa área que comprende el territorio mexicano implica un reto para el análisis operativo de fenómenos hidrometeorológicos que presentan una amplia variedad y complejidad en los procesos físicos ligados a su generación, evolución y dimensiones espacio-temporales, lo cual aunado a las limitaciones de equipo, infraestructura o recursos humanos en áreas especializadas, dificulta la disponibilidad y evaluación de reportes meteorológicos a nivel local en muchos municipios del país. Una alternativa para abordar esta problemática la ofrece el desarrollo de sistemas operacionales automatizados que puedan llevar a cabo análisis específicos mediante el uso de recursos libres como datos satelitales, datos georreferenciados, observaciones, reanálisis climáticos, modelos numéricos de la atmósfera y del océano, entre otros, los cuales son compartidos por instituciones de gobierno, académicas o de investigación, con la comunidad científica para su aprovechamiento.

Bajo esta línea, en 2019 la Subcoordinación de Hidrometeorológia del Instituto Mexicano de Tecnología del Agua (IMTA) desarrolló un sistema para la generación de boletines meteorológicos sintéticos a nivel municipal, el cual se ejecuta diariamente de forma operativa mediante software y herramientas de uso libre, que emplean como insumo salidas de Ensamble Short-Range Ensemble Forecast (SREF) del Centro Nacional de Predicción Ambiental de EE.UU. (NCEP) y del modelo Global Forecast System (GFS), además de imágenes satelitales y datos climatológicos. El propósito de los boletines es presentar pronósticos meteorológicos mediante un reporte breve, ilustrativo y práctico, que exponga el panorama actual y de los próximos días a nivel local.

La inclusión de un sistema por ensambles implica la consideración de un conjunto de simulaciones numéricas (miembros del ensamble) con variaciones de configuración inicial (parametrizaciones, núcleos, etc), que permitirá dimensionar la incertidumbre asociada al pronóstico y construir curvas de distribución para determinar el escenario futuro más probable. Con esto se pretende mejorar la identificación de eventos severos dentro de intervalos de confianza significativos así como implementar ajustes por corrección de error para elevar la calidad de los pronósticos.

Participantes:

MC. Roberto Ramírez Villa

Dr. Sergio Santana Sepulveda

Dr. René Lobato Sánchez

MC. Oscar Pita Díaz