Simulador y Predictor de Clima

 

Simulador y Predictor de Clima

22 de agosto de 2017

1.

Resumen La clima climatolog tolog´´ıa es una cien ciencia cia que se ocupa del estudio del clima clima,, el cual tiene

a ser regular en per per´´ıodos muy largos, lo cual determin determinaa de gran manera la ev evoluci´ oluci´ oon n del ciclo geogr´aafico fico de una regi´on. on. La predicci´oon n meteorol´oogica gica hace referencia a los sistemas que usan datos meteorol´oogicos gicos para alimentar modelos f´ısico-matem´ aaticos ticos para predecir la evoluci´oon n meteorol´oogica. gica. Existen diversos modelos en el ´aarea rea de predicci´oon. n. El objetivo de este laboratorio es desarrollar un modelo simple que simule la evoluci´oon n del clima en una regi´oon n mediante el lenguaje de programaci´oon n Python.

1.1.. 1.1

Palab alabra rass Cl Cla ave Climatolog Climato log´ ´ıa, modelos predictiv predictivos, os, predicci´  predicci´  on meteorol´  ogica,simulaci´  on de eventos 

2.

Contexto La climatolog climatolog´´ıa es la ciencia, o rama, de la geograf geograf´´ıa que se ocupa del estudio del

clima y sus variaciones a lo largo del tiempo cronol´oogico. gico. Ha sido un asunto del que se ha ocupado la geograf geograf´´ıa desde sus comienzos: Claudio Ptolomeo, en su libro  Geographia , dedica un tercio del libro a la variaci´oon n zonal de los climas en la superficie terrestre. Cuando un poblado, ciudad, ladera, etc. tiene un clima diferenciado del clima zonal se dice que es un topoclima, este se caracteriza por estar mayormente afectado por el 1

 

estado local del resto de los factores geogr´aaficos fico s (g (geom eomorfo orfolog´ log´ııa, a, hidr hidrogr ograf af´´ıa, etc. etc.). ). A Adem dem´´aas, s, se llama microclima al que no tiene divisiones inferiores, como el que hay en una habitaci´oon, n, debajo de un ´aarbol rbol o en una determinada esquina de una calle; el microclima etermina de manera fundamental las caracter caracter´´ısticas principales de la arquitectura bio bioclim´ clim´aatica. tica. El cl clim imaa ti tien ende de a se serr re regu gula larr en per per´´ıod ıodos os mu muy y larg largos os,, incl inclus usoo ge geol ol´´oogicos, gicos, determinando de gran manera la evoluci´oon n del ciclo geogr´afico afico de una regi´oon, n, lo que permite el desarrollo de una determinada vegetaci´oon n y un tipo de suelos determinados por la latitud, es decir, suelos zonales zonales.. Pero, en p per er´´ıodo ıodoss geo geol´ l´oogicos, gicos , el clima tambi´een n cambia de form formaa na natural, tural, los tipos de tiempo se modifican y se pasa de un clima a otro en la misma zona. El tiempo y el clima tienen lugar en la atm´oosfera. sfera. Para definir un clima es necesaria la observaci´oon n durante un lapso largo (la Organizaci´oon n Meteorol´oogica gica Mundial estableci´o periodos m´ınimos de treinta a˜nos, nos, pero hay autores que creen que deben ser m´aass largos, de cien o superiores, para registrar las variaciones de forma suficiente). Las observaciones de temperatura, presi´oon n aatmosf´ tmosf´eerica, rica, vientos, humedad y pr precipitaci ecipitaciones, ones, as´ as´ı co como mo eell tip tipoo o tipo tiposs de tiempo que se recogen en las estaciones meteorol´ogicas. ogicas. Con estos datos se elaboran tablas de valores medios que se trasladan a climogramas, representaciones gr´aaficas ficas de la variaci´on on anual de temperatura y precipitaciones, como variables principales.

3.

Marco Teorico orico ´ La predicci´oon n meteorol´oogica gica num num´´eerica rica hace refe referenc rencia ia a los siste sistemas mas que usan

datos meteorol´oogicos gicos actuales para alimentar complejos modelos f´ısico-matem´ aaticos ticos de la atm´oosfera sfera para predecir la evoluci´on on meteorol´ogica. ogica. Aunque los primeros esfuerzos por realizar predicciones utilizando este tip tipoo de metodolog metodolog´´ıas se remontan a la d´eecada cada de 1920, no fue hasta la llegada de la computaci´oon n y de la simulaci´oon n por ordenador cuando se pudieron implementar modelos que realizaran c´aalculos lculos en tiempo real. La manipulaci´oon n de grandes conjuntos de datos y la realizaci´oon n de c´aalculos lculos avanzados con una resoluci´oon n lo suficienteme suficientemente nte detallada, y por tanto pr´actica actica en las previsiones meteorol´oogicas, gicas, requiere del empleo de algunos de los mayores sup superordenadores erordenadores del mundo. Algunos de los modelos num´ eericos ricos de predicci´ oon, n, tanto a escalas global y regional, son utilizados para realizar previsiones para 2

 

pa´ııses se s d del el mund mundoo eentero ntero.. El ensamble de varios modelos num´ eericos ricos permite definir con mayor precisi´oon n la incerteza de la predicci´oon n y extender la predicci´oon n hacia un futuro m´as as lejano (7 a 12 d´ıas), lo que no ser ser´´ıa posible sin ellos.

3.1. 3. 1.

Mod Model elo o Me Mete teor orol ol´ o ´ ogico gico En este contexto, un modelo es un programa inform´aatico tico que produce informaci´on on

meteorol´ oogica gica correspondiente a un momento en el futuro para determinados puntos del planeta y ciertas altitudes. En el plano horizontal, un modelo puede ser global y cubrir la totalidad de la Tierra, o bien regional, y en ese caso abarca solo una parte del planeta. Los modelos regionales tambi´een n se conocen como ”modelos de ´aarea rea limitada”. Las previsiones se calculan utilizando ecuaciones matem´aticas ati cas de llaa f´ısica ısi ca y din´aamica mica de la atm´oosfera. sfera. Estas ecuaciones son no lineales y son imposibles de resolver con exactitud. Por consiguiente, los m´eetodos todos num´ eericos ricos obtienen soluciones aproximadas. Los distintos modelos usan m´eetodos todos de soluci´oon n diferent diferentes. es. Algunos modelos globales emplean m´eetodos todos espectrales para las dimensiones horizontales y m´eetodos todos de diferencias finitas para el plano vertical ver tical,, mien mientras tras que los modelos regio regionales nales y otros global globales es suele suelen n utili utilizar zar m´etodos etodos de diferencias diferenci as finitas para la lass tres dimensio dimensiones. nes. Asimi Asimismo, smo, los mo modelos delos regio regionales nales tambi´een n pueden emplear cuadr cuadr´´ıculas m´as as reducidas para analizar fen´oomenos menos meteorol´oogicos gicos de escalas m´as as peque˜ n nas as (mesoescalares e inferiores), ya que no tienen que resolver ecuaciones para el mundo entero. Los modelos parten de datos oobtenidos btenidos en radiosondeos, sa sat´ t´eelites lites meteorol´oogicos, gicos, y observaciones meterol´oogicas gicas en tierra. Las observaciones que est´aan n distribuidas de forma irregular se procesan por asimilaci´oon n de datos y m´eetodos todos de an´aalisis lisis objetivos que realizan un control de calidad y obtienen valores utilizables por los algoritmos matem´aaticos ticos de los modelos num´ eericos ricos (generalment (generalmentee dispuestos en una cuadr cuadr´´ıcula uniformement uniformementee espaciada). A continuaci´oon n estos datos se usan en el modelo como punto de partida para la previsi´on. El conjunto de ecuaciones empleado se conoce como . uaciones primitivas”. ec

Loss c´ Lo aalculo lculoss rea realiz lizado adoss con est estas as ec ecuac uacion iones es com comien ienzan zan uti utiliz lizand andoo los dat datos os

3

 

meteorol´ oogicos gicos dis disponi ponible bless y det determ ermina inan n los rit ritmos mos de cam cambio bio de las dis distin tintas tas vari ariabl ables es atmosf atm osf´´eericas ricas.. Los rit ritmos mos de cam cambio bio perm permite iten n pre predec decir ir el est estado ado de la atm atm´´oosfera sfera den dentro tro de un breve lapso de tiempo en el futuro. A continuaci´oon n se aplican las ecuaciones a este nuevo estado de la atm´oosfera sfera para calcular nuevos ritmos de cambio, y estos nuevos ritmos de cambio predicen el estado de la atm´oosfera sfera a un tiempo m´aass distante a´u un n en el futuro. Este proced procedimien imiento to de av avance ance mediant mediantee peque˜ n nos os incrementos en el tiempo se repite en forma continua hasta que la soluci´oon n alcance el momento para el cual se desea obtener la predicci´ oon. n. El lapso de tiempo de cada incremento temporal depende de la distancia a que se encu encuent entren ren dos pun puntos tos en la cuadr cuadr´´ıcula o grilla de c´ aalculo. lculo. Los pasos de tiempo en los modelos clim´aaticos ticos globales pueden ser del orden de decenas de minutos, mientras que los pasos de tiempo utilizados en los modelos regionales pueden variar entre unos pocos segundos a algunos minutos.

3.2.. 3.2

Mode Modelos los Uti Utili liza zado doss Existe un gran n´ umero umero de modelos que han sido desarrollados por diversas agencias

y organismos meteorol´oogicos. gicos . Los mism mismos os implem implementan entan diversas met metodol odolog og´´ıas para p pronosti ronosticar car la evoluci´oon n de las diversas variables meteorol´oogicas. gicas. Entre los modelos es especialmente renombrado el modelo global GFS (Global Forecast System) de la NOAA (Administraci´oon n Nacional Oce´aanica nica y Atmosf´eerica rica de Estado Estadoss Unidos). En la figura   1   se muestra un ejemplo de la simulaci´oon n realizada, mostrando un huracan en su predicci´on. on. Otros modelos utilizados son: UKMO (United Kingdom Model): modelo global de la Met Office. GME: modelo global de la oficina alemana Deutscher Wetterdienst. Modelo global del Centro Europeo de Previsiones Meteorol´oogicas gicas a Plazo Medio. GEM: modelo mo delo global de la Oficina Canadiense de Meteorolog Meteorolog´´ıa. NOGAPS: modelo global de la Fleet Numerical Meteorology and Oceanography Centers. MM5 Mesoscale Model 5. 4

 

WRF Weather Research and Forecast Model. aLMo (Modelo Alpino) de MeteoSchweiz.

Figuraa 1: Pred Figur Predicci´ icci´ oon n de m´oodelo delo GFS

4.

Enu Enuncia nciad do La direcci´oon n meteorol´oogica gica del pa´ pa´ıs desea probar nuev nuevos os modelos de predicci´ oon n de

clima, para verificar si el que usan actualmente es el mejor posible o si debiesen cambiarse a otro. Dentro de los modelos que se implementar´aan n est´a el modelo   naive , o ingenuo, el cual intenta predecir el clima a partir de una serie de reglas establecidas. Para comprobar la fiabilidad del modelo se han puesto en contacto con su equipo para que realicen una simulaci´ oon n del modelo  naive .

4.1.. 4.1 4.1.1. 4.1 .1.

Es Estra trate tegia gia de Soluc Soluci´ i´ on on Procesam Procesamien iento to de los los dato datoss

El modelo   naive   basa sus predicciones en base a la temperatura ambiente, la humedad relativa, la velocidad del viento, la presi´on on atmosf´eerica rica y la estaci´oon n del a˜n no. o. El modelo utiliza los u ultimos ´ltimos 3 d´ııas as para predecir el cl clima ima del siguiente d´ıa y ut utiliza iliza 4 mues muestras tras de las l as variables menciona mencionadas das por d´ıa.

5

 

Cada variable viene en un fichero de texto con su nombre. En cada linea del fichero se encuentra el d´ııaa de la muestra, la hora y el valor de la variable variable,, separados por comas, como se observa en la figura 2 figura  2..

Figura 2: Formato de entrada de cada archivo Para el m´oodulo dulo de pre predic dicci´ ci´ oon, n, es ne nece cesa sari rioo form format atea earr los da dato toss de en entr trad adaa y dejarlos en un solo archivo, siguiendo el formato mostrado en la tabla 1. tabla 1. Por  Por ahora, la variable Clima quedar´a en blanco. Para realizar esto se recomienda el estudio de la librer librer´´ıa  Pandas   y su m´oodulo dulo de trabajo de archivos en formato CSV. D´ıa

Hora Hora

Tem empera peratur tura a Am Ambie bient ntee

D´ıai   Horai

 

T i

Hum Humeda edad d Rel Relati ativ va

 

H i

Velocida elocidad d del Vie Vient nto o  

V  i

Pre Presi´ si´ on on Atmosf Atmosf´ ´ eerica rica  

P i

 

Estaci´ on

Clima

Estaci´ o on ni   Climai

Tabla 1: Formato final de las variables

4. 4.1. 1.2. 2.

Pred Predic icci ci´ on o n del Clima ´

En base a las variables de entrada del sistema, este etiqueta la variable clima entre 3 posibles valores, los cuales son soleado, nubosidad o lluvia. Se utilizan los ´u ultimos lti mos 3 d´ıas conocidos por el sistema de la siguiente forma: Se analiz analizaa la siguie siguiente nte informac informaci´ i´oon n del u ultimo ´lti mo d´ıa cono conocid cido: o: •  Si  S i

la pre presi´ si´oon n at atmo mosf´ sf´eerica ri ca   P  se encuentra en el rango 1015   ≤   P   ≤  1016, entonces

se a˜ n nade ade una chance a nubosidad. Si la presi´oon n se encuentra en el rango 1016   ≤ P   ≤  1017

se a˜ n naden aden dos chances a soleado y una chance a lluvia. Si   P

>  1017

se

a˜n naden aden dos chances a lluvia. •  Para

la velocidad del viento   V  , cuando   V    ≤  12 entonces se a˜n naden aden dos chances

a soleado. Si la velocidad   V

>  13

una a lluvia. Si la velocidad   V

entonces se a˜ n naden aden dos chances a nubosidad y

>  14

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se a˜ n nade ade una chance a lluvia.

 

•  Cuando

la humedad relativa   H  se encuentra en 80   ≤   H , se a˜n nade ade una chance a

soleado. Si 78  ≤   H   ≤ 79, se a˜ nade nade una chance a nublado y dos a lluvia. Si   H

<  78

se a˜ n nade ade una chance a lluvia. •   Una

temperatura   T

<  20

a˜ n nade ade dos chances a lluvia. Una temperatura   T    ≥   20

a˜n nade ade dos chances a soleado y una a nubosidad. •  Las

estaciones a˜ n naden aden las siguientes chances:

◦  En

Verano se a˜n naden aden 3 chances a soleado.

◦  En

Oto˜ n noo se a˜ n naden aden 2 chances a nuboso y 1 chance a soleado.

◦  En

Invierno se a˜ n naden aden 2 chances a nubosidad y 1 chance a lluvioso.

◦  En

Primavera se a˜n nade ade 1 chance a soleado, 1 chance a nublado y 1 chance a

lluvia. Los u ultimos ´ltimos dos d´ıas se utilizan de la siguiente forma: •   El

cl clima ima del primer d´ıa a˜n nade ade 1 chance a ese clima, para el d´ıa predicho.

•   El

cl clima ima del segundo d´ıa a˜n nade ade 2 chances a ese clima, para el d´ıa predicho.

La etiqueta et iqueta clima, del ssiguiente iguiente d´ıa, ser´a aquella que obtenga la mayor chance de ocurrencia entre las 3. 4.1.3. 4.1 .3.

Simula Simulaci´ ci´ on on y Resultados

Para compr Para comprobar obar la ver veracidad acidad del modelo, se deben realizar simul simulacion aciones es del clima durante 120 d´ıas. Siguiendo las mismas reglas descritas en el modelo, se obtendr´a la etiqueta del d´ıa simulado y lu luego ego mediante el fichero  climas.csv  se  se obtendr´aan n los valor valores es de las var variables iables para la etiqueta entregada. Considere que cada 3300 d´ıas simulados se debe iniciar en el d´ıa 1 de la siguiente estaci´oon. n. Los valor valores es de los 120 d´ıas simulados quedar´ aan n almacenados en un fichero que seguir´a el formato descrito en la tabla tabla 1.  1. Luego,  Luego, se deben cargar los datos del fichero  reales.csv , el cual contie contiene ne las etiq etiquetas uetas reales de cada d´ d´ıa simu simulado lado como se mue muestra stra en la figura figura   3. Muestre por pantalla la cantidad de aciertos del modelo  naive  vs   vs la cantidad de fallos. 7

 

Figura 3: Ejemplo de fichero con etiquetas reales

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