Le hacen por ejemplo una integración con los de al lado y le dan un nuevo valor.
Y después lo vuelven a poner en el análisis para que esto haga el pronóstico.
Esto podría ser uno de estos magos de limpieza de posibles datos erróneos.
Pero al mismo tiempo podría ser que fuera correcto.
Y ésto en realidad ha pasado alguna vez, ésto pasó en Francia,
pasó el 26, 27 de diciembre de 1999, hubo una tormenta de viento muy importante
que cruzó el norte de Francia que provocó enormes daños y víctimas mortales.
Y que pasó justamente porque no se pronosticó bien,
justamente por uno de estos filtrados.
Había algunos datos en el Atlántico, que
daban una situación de vientos muy fuertes y de pronóstico de tiempo violento.
Pero el filtrado los limpió, porque pensó que eran erróneos y los eliminó.
Por tanto el día después de navidad,
claro que en navidad también estamos en Europa, muchas veces se baja la guardia,
porque la gente está de fiesta, no está muy por la labor a veces.
Yo no digo que los meteorólogos franceses no estuvieran por la labor,
pero es un día que se baja la guardía.
En este caso el pronóstico no fue el mejor,
el filtrado borró el pronóstico y realmente hubo grandes destrozos.
Por tanto, es necesario filtrar porque sino en general no funcionaría,
pero a veces el filtrado puede generarnos errores de pronóstico.
Por tanto, siempre hay cosas buenas y cosas malas en cualquier método.
El método tiene que existir, porque éste sería el diagrama de flujo
entre los datos que llegan y la generación del pronóstico.
No podemos entrar en detalle, pero realmente para que se entienda hay muchos
datos, tenemos que entrar estos datos, tenemos que poner la dinámica, la física.
La parte ésta que decía de asimilación,
de conseguir meterlos todos en bases de datos.
Meterlo, hacer salir el modelo, ver si este modelo está funcionando, verificarlo,
volverlo hacer, ir.
O sea que hacer pronósticos metereológicos por modelos numéricos no es sencillo y
no está al alcance, al menos los grandes modelos sinópticos, de cualquiera.
Básicamente sólo los hacen los servicios metereológicos grandes del mundo.
Esos son los que tienen una base de datos suficientemente fuerte
una capacidad de cálculo suficientemente importante.
Y una capacidad de análisis suficientemente destacable
como para que el sistema entero pueda funcionar.
¿Eso dónde pasa?, pues en estados Unidos, en Francia, en el Centro Europeo de
Pronóstico Medio Término, en Japón, pero no en todos los lugares del mundo.
Después veremos que hay otros modelos,
que son los modelos de mesoescala y otros modelos de escala limitada.
Pero los grandes, estos modelos de escala global o escala sinóptica,
éstos sólo los tienen los servicios metereológicos más potentes del mundo.
¿Y cómo son?, vamos a ver.
Necesitan las tres cosas en meteorología necesitas,
la meteorología de verdad, la que hace los modelos numéricos, necesita ciencia.
Ésta ciencia es bastante antigua,
os había dicho que era del 1963 o incluso de la primera guerra mundial.
La meteorología como ciencia tampoco es muy antigua,
you tiene un gran recorrido lo que se que ha cambiado muchísimo,
y cambia de forma sistemática es la capacidad de observación.
Estos satélites que tenemos,
estas estaciones metereológicas automática por el mundo entero,
que cada vez nos dan más datos, incluso sobran datos en este momento.
Y después veremos que hacemos con ellos.
Y la capacidad de computación, you sea en base de datos para acceder a la memoria,
como la computación para hacer correr los modelos.
Para eso, hacen falta los servicios metereológicos, que os decía, grandes.
Pero después habrá una parte en la que nosotros podemos participar,
una parte que es una vez que tenemos los modelos numéricos,
tendremos que elaborar el pronóstico.
¿Qué es el pronóstico?
El pronóstico es, a partir de los mapas del tiempo que son datos
nosotros tenemos que tomar una decisión, esa decisión es el pronóstico.
El pronóstico significa cómo van afectar esos datos que los
mapas han previsto, cómo van a convertirse en una metereología que tenga relación
con las personas o los lugares, donde vaya a pasar algo.
Y eso, lo más importante será entregarlo al usuario de una forma eficiente,
que sea fiable, que sea acertado y que sea a tiempo.
Cualquiera de nosostros cuando tengamos función de meteorólogo,
de predictor, tenemos que ponernos ésto en la cabeza.
Tenemos que hacer un servicio o un sistema que sea fiable,
que siempre estemos allí cuando haga falta, que sea acertado.
Es decir que en general nuestro pronóstico sea el correcto, sea parecido al tiempo
que va hacer y que lleguemos tiempo, que no estemos pensando mucho rato,
y tanto pensar para hacer lo mejor y al final cuando lo entreguemos sea tarde.
Pero lo más importante que tenemos que tener siempre presente las personas que
nos dedicamos al pronóstico, es ésto.
Que nosotros estamos aquí para salvar vidas y bienes,
ésto tenemos que tenerlo siempre fijo en nuestro cerebros.
Nosotros los meteorólogos que vemos el futuro, porque tenemos cierta capacidad
de ver el futuro, estamos aquí para salvar vidas y bienes.
Y después para hacer la vida más sencilla a las personas.
Para que puedan navegar más rápido,
más divertido, para que puedan salir con la familia.
Ésto será la mayor parte del tiempo, esto es la verdad.
Hacer la vida más sencilla a las personas,
será nuestra mayor parte del tiempo será ésto.
Pero cuando haga falta esto de aquí arriba, salvar vidas y bienes,
siempre lo tenemos que tener en la cabeza y estar más atentos a nuestros usuarios.