La inteligencia artificial tiene el potencial de mejorar la precisión de los pronósticos a corto plazo (previsiones con minutos u horas de antelación), lo que ayudará a reducir las víctimas y las pérdidas derivadas de fenómenos meteorológicos extremos.
Muchos fenómenos meteorológicos extremos localizados, como tormentas eléctricas y fuertes lluvias, se desarrollan repentinamente y se intensifican con rapidez, escapando a las predicciones a corto plazo. Son limitados en el tiempo y la extensión geográfica, pero a menudo provocan inundaciones repentinas y otros peligros de gran impacto, causando pérdidas de vidas y trastornos.
La predicción meteorológica inmediata —que abarca las próximas horas— desempeña un papel fundamental en la mejora de la preparación ante desastres. Aprovecha la información en tiempo real de radares meteorológicos, satélites y otras fuentes de observación para predecir fenómenos meteorológicos repentinos de gran impacto, lo que permite emitir alertas oportunas que minimizan las víctimas y las pérdidas económicas.
La predicción numérica del tiempo basada en modelos físicos ha sido durante mucho tiempo la piedra angular de la previsión meteorológica. Sin embargo, los recientes avances en Inteligencia Artificial (IA) han impulsado el desarrollo de modelos basados en datos, mejorando significativamente la precisión de las predicciones a corto y medio plazo.
Paralelamente, la investigación y el desarrollo sobre la aplicación de la IA a la predicción inmediata también han avanzado rápidamente. Para acelerar su uso operativo, el Sistema Integrado de Procesamiento y Predicción de la OMM (WIPPS), en colaboración con el Programa Mundial de Investigación Meteorológica (WWRP), está implementando el Proyecto Piloto de IA para la Predicción Inmediata (AINPP).
Un ejemplo es NowAlpHa-Diff de KMA, que muestra mejoras notables al extender la predicción de movimiento confiable hasta seis horas, al tiempo que supera el sesgo anterior de oeste a noreste común en el régimen occidental de latitudes medias.
Tiempo de anticipación de 210 minutos (18/03/2025 06:00 KST): El modelo mejorado de difusión de KMA para 2025 (derecha) captura el patrón ciclónico de manera más realista que el modelo de 2024 (centro), en consonancia con GT (datos reales).
Fuente: https://wmo.int/es
