Barrapunto

Incluso los mejores modelos locales se equivocan a veces (a veces muchísimo)

Efectivamente, se equivocan y mucho. Si tú puedes predecir con algún tipo de precisión el tiempo que hará dentro de 3 meses o si 2008 será un año lluvioso, enhorabuena. Ahora bien, a mí (y a otros muchos) me llegaría con que a lo mejor me dijese que de aquí a 50 años, el anticiclón de las Azores va a subir hacia el Norte, o las bajas presiones de Islandia van a descender hacia Escocia, por ejemplo. ¿Cómo logro que la predicción funciones? Pues cojo datos históricos (homogeneizados, con sus errores y demás) y hago lo que se denomina una "hindcasting" (predicción hacia atrás en el tiempo). Esto me sirve para que el steady state del modelo esté más o menos, pues eso :), steady o fijo. A partir de ahí, y en función de distintos escenarios (¿qué pasaría si cambio la concentración de CO2 de 350 a 800 ppm?), simulo lo que puede pasar A ESCALA GLOBAL. El análisis es variacional, y te da una serie de escenarios simulados, que ya luego tú te cueces y te comes para interpretar.

Los modelos de predicción a escala local son peores, porque al contrario de lo que tú dices, serían realmente útiles si pudiesen servir para predecir algo con cierto interés. En Oceanografía, el intervalo de seguridad decae a los 3 días, y a partir de los 5... En mi caso (agricultura), un modelo local que no prediga de 3 en 3 meses cosas como la pluviometría es lo mismo que no tenerlo. Ahora bien, un modelo que me de tendencias de pluviometría me sirve para correr mi modelo agroclimático (o mi modelo ambiental, o mi modelo reológico) y hacer un análisis variacional. Otra cosa es cómo paso de una resolución global o continental, a una resolución más ajustada. Pero eso son otros problemas.

Sobre el tema este hay mucho trabajo hecho. Hay unas animaciones chulas en Hadley Centre [metoffice.gov.uk] con comparativas de dos versiones de sus modelos. Hay diferencias en los valores absolutos, pero ambos hablan de un calentamiento, pérdida de agua almacenada en el suelo, etc.