Societat 04/02/2021

Un 100% de probabilitat de pluja indica que plourà segur?

Les previsions del temps de l'ARA es fan ara amb un model de més alta resolució

3 min

BarcelonaDes de fa algunes setmanes hem introduït canvis en les previsions meteorològiques de l'ARA, canvis que afecten les previsions probabilístiques i que no suposen cap novetat a nivell de com es mostra la previsió. Hem implementat una nova versió del model de previsió GEFS, que treballa amb una resolució més alta, de 0,25 graus de latitud, i per tant aporta més detall i precisió en les previsions per municipis. Ara les previsions de probabilitat de precipitació són una mica més fiables i precises.

Hem cregut que valia la pena aprofitar aquest canvi per explicar com funcionen les previsions de l'ARA i donar algunes claus per entendre-les millor. Les previsions per municipis tenen bàsicament dos blocs, un primer amb el pronòstic de símbols, temperatura, vent, etc... i un segon bloc inferior amb la previsió de pluja probabilística. Tot i que les dues s'elaboren a partir del mateix model de pronòstic, es generen des d'un plantejament diferent i complementari, que pot arribar a fer que a la previsió de símbols hi hagi un símbol de pluja, però en canvi la previsió de probabilitat de precipitació mostri un valor inferior al 50%.

Abans de seguir és important explicar una idea sobre per què és tan difícil preveure el temps amb exactitud. L'atmosfera és el que s'anomena un sistema dinàmic no lineal, cosa que vol dir que és un sistema molt sensible a petits canvis en les condicions inicials. Una manera fàcil d'entendre-ho és mitjançant un pèndol doble, un instrument que té un moviment molt complicat de preveure, ja des del primer moment en què el deixem anar. El moviment caòtic del cos inferior del pèndol fa que sigui imprevisible. Això mateix passa amb els models de predicció del temps: per més estacions de mesura que hi hagi, les condicions inicials mai són prou precises, i petits canvis en les condicions inicials fan que el resultat del pronòstic pugui variar molt, sobretot si intentem preveure el temps a partir de tres dies vista.

Tornem a l'ARA. Les previsions de símbols surten d'una execució del model de previsió que es fa amb dades de condicions inicials reals, i per tant amb la fotografia al més real possible de l'atmosfera en el moment que es comença fer córrer el model. El que en surt és, per tant, la millor previsió possible, que ens diu un pronòstic binari: plourà o no plourà. Com podem mesurar el grau de fiabilitat d'aquest pronòstic?

Aquí és on entra el segon bloc de previsions de l'ARA, en aquest cas la previsió de probabilitat de pluja. Per determinar aquest indicador es fa córrer el model una trentena de vegades, però en aquest cas falsejant les condicions inicials amb petites variacions. D'aquesta manera es pretén comprovar si la imprecisió que sabem que hi ha en les condicions inicials reals que li donem al model, és important o no en el resultat del pronòstic.

Probabilitat en tant per cent que aquest diumenge s'acumulin més de 5 l/m2

Si d'aquestes trenta vegades que es fa córrer el model, 15 ens diu que plourà i 15 que no, veureu la barra de probabilitat de pluja del 50%, i això ens dirà que el símbol de la part superior, sigui pluja o no pluja, és poc de fiar. Si per contra de trenta vegades que es fa córrer el model, 27 ens diu que plourà i 3 que no, sabrem que el símbol de pluja que veiem és bastant ferm. Una previsió del 100% de pluja garanteix la pluja? Malauradament no del tot, els models no deixen ser assumpcions de la realitat.

Així doncs, les previsions de símbols i de probabilitat són complementàries, s'obtenen de forma diferent i és bo combinar-les per fer-se una idea al més acurada possible de si plourà o no. Per últim, és interessant destacar que si s'està intentant saber quin temps farà al cap de cinc dies, és més important fixar-se en la previsió de probabilitat que en la de símbols, i en canvi per al curt termini la previsió de símbols té una mica més de valor que la de probabilitat. Trobareu els dos blocs de previsions en la previsió per a cada municipi a meteo.ara.cat.

stats