Introducción

Esta lección explora cómo los modelos de predicción numérica del tiempo (PNT) representan tanto los procesos microfísicos (precipitación) de escala de malla como los procesos convectivos mediante técnicas de parametrización y métodos explícitos. La lección pone el énfasis en cómo el tratamiento de dichos procesos (y los errores en su activación) en el modelo afectan a la representación de la precipitación y a las variables de pronóstico relacionadas. El contenido que sigue corresponde al rectángulo «Física» del diagrama «La PNT y el pronóstico del tiempo».

Usted trabaja en la oficina de predicción regional de Nueva Gales del Sur (Australia) en la estación cálida. Tanto las observaciones como los modelos indican que se formará convección profunda durante la tarde.

El modelo que usted utiliza como guía indica 20 mm de lluvia en las sierras al oeste de Sydney y 1-2 mm en la ciudad.

Sin embargo, durante la tarde hubo crecidas repentinas en el distrito central de la ciudad. ¿Qué ocurrió? Esta lección considera las posibles causas de este error de pronóstico.

Cuando complete esta lección, podrá:

1. Explicar el objetivo principal de los esquemas de parametrización de microfísica y de convección empleados en los modelos numéricos y las variables de pronóstico que se ven directamente afectadas por ellos.
2. Describir las diferencias entre los esquemas de microfísica de nubes simples y complejos.
3. Ajustar las variables de pronóstico del tiempo sensible, como la temperatura a 2 metros, cuando una predicción numérica contiene errores en la nubosidad ocasionados por estructuras convectivas de mesoescala mal pronosticadas.
4. Ajustar los pronósticos para tener en cuenta los impactos de un esquema de parametrización superactivo o subactivo en las predicciones numéricas.
5. Identificar las ventajas de los esquemas de microfísica complejos para representar las características de la precipitación.
6. Identificar los elementos de los modelos numéricos que producen los impactos más significativos en los pronósticos de precipitación de los modelos de gran escala.