¿Qué es la condición inicial?
La condición inicial (también llamada análisis) es el punto de partida de toda predicción numérica del tiempo. Representa el mejor conocimiento posible del estado de la atmósfera en un momento dado: temperatura, humedad, viento, presión y otras variables en cada punto de la rejilla tridimensional del modelo. Sin una condición inicial precisa, incluso el mejor modelo producirá pronósticos erróneos.
Cómo se genera: asimilación de datos
Generar una buena condición inicial es uno de los mayores desafíos de la meteorología. No basta con interpolar las observaciones disponibles, porque las observaciones son escasas, irregularmente distribuidas y contienen errores. La técnica utilizada es la asimilación de datos: se combina el pronóstico previo del modelo (first guess o background) con las observaciones nuevas, ponderando cada fuente según su fiabilidad estimada. Los métodos más avanzados (4D-Var del ECMWF) consideran la evolución temporal de las observaciones dentro de una ventana de 12 horas.
El problema de la sensibilidad
La atmósfera es un sistema caótico: pequeñas diferencias en la condición inicial se amplifican exponencialmente con el tiempo. Este es el fundamento teórico del efecto mariposa. En la práctica, significa que errores imperceptibles en el análisis pueden producir predicciones completamente diferentes a 7-10 días. Los sistemas ensemble abordan este problema ejecutando múltiples predicciones con condiciones iniciales ligeramente perturbadas.
Impacto en la predicción
Las mejoras en las condiciones iniciales han sido responsables de aproximadamente la mitad del progreso en la calidad de los pronósticos en las últimas décadas. La otra mitad se debe a mejoras en los propios modelos. Por eso los centros meteorológicos invierten enormes recursos en redes de observación y algoritmos de asimilación de datos.
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