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Predicción por terciles.

Significado de la predicción probabilista por terciles

A escala estacional la predicción es de carácter probabilista. Las predicciones reflejan la probabilidad de que el valor promedio de una variable (normalmente precipitación acumulada o temperatura superficial) a lo largo del período de tres meses esté por encima o por debajo de los valores considerados normales o habituales. Esos valores normales se definen a partir del histórico de registros de cada punto a lo largo de un período de referencia (en nuestro caso 1981-2010). Para caracterizar los valores de un punto y una estación concreta, se divide el total de registros en tres grupos: uno de ellos contendrá el tercio de valores más bajos (tercil inferior), otro tercio de ellos contendrá los valores más altos (tercil superior), y los valores restantes, intermedios entre ambos, serán los considerados valores normales(tercil central). Para cada punto, existirán dos valores que marcarán el límite entre el inferior y el normal, y entre el tercil normal y el superior:

Los resultados de las predicciones probabilísticas se muestran tanto para precipitación como para temperatura. Se divide el territorio nacional en zonas de pronóstico homogéneo y se asigna una predicción por terciles a cada una de ellas. La probabilidad expresada porcentualmente para tres categorías (superior, normal e inferior) está referida al periodo 1981-2010.

 

Ejemplo de mapas de predicción estacional
Ejemplo de mapas de predicción estacional

 

Por ejemplo, para la temperatura del aire en superficie (izquierda), se calcula la probabilidad de que el promedio estacional de la temperatura esté en el tercio o tercil superior (por encima de lo normal o cálido), en el tercio intermedio (normal) o en el inferior (por debajo de lo normal, o frío) de la distribución de temperaturas registrada en la climatología de referencia de cada lugar. En cada punto, se representa solamente la escala de colores de la categoría que tiene más probabilidad de ocurrencia. Por ejemplo, para las regiones marcadas en tono amarillo-naranja-rojo, el pronóstico de la temperatura media de superficie indica que la categoría con más probabilidad de ocurrir es la cálida. De la misma forma, los colores azules indican regiones donde la temperatura superficial promedio tiene más probabilidad de estar entre el tercil frío. Colores más intensos significan probabilidades más altas de que la temperatura superficial promedio se encuentre dentro de esa categoría. Las zonas sin colorear indican que la temperatura superficial promedio tiene la misma probabilidad de estar en cualquiera de las tres categorías.

El que una zona esté marcada con el color correspondiente a una categoría no significa que haya certeza de que la temperatura observada vaya a estar en dicha categoría, sino que es más probable que lo esté. Como consecuencia, la temperatura promedio que finalmente se registre tiene una probabilidad no despreciable (indicada para cada zona mediante barras) de estar en una categoría diferente a la indicada en el mapa como "más probable". Es necesario tener en cuenta este carácter probabilista de la predicción estacional a la hora de interpretar la predicción y tomar decisiones. Es importante tener en cuenta también que los valores absolutos de la temperatura superficial del aire que corresponden a las definiciones "por encima de lo normal", "normal" o "por debajo de lo normal" dependen de la climatología (información histórica) de cada lugar.

La interpretación de los mapas de probabilidades para el pronóstico de la precipitación es la misma que para la temperatura, con la excepción de que los colores verdes o marrones representan si el pronóstico de la precipitación estacional media tiene más probabilidad de estar en la categoría húmeda o seca, respectivamente.

Por último, hay que destacar que la pericia de estas predicciones es mayor en latitudes tropicales que en latitudes medias donde se encuentra España ya que en estas últimas las fluctuaciones aleatorias del tiempo son normalmente mayores que las componentes predecibles a escala estacional

 

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