Un nuevo sistema empírico para la generación de predicciones estacionales probabilistas de temperatura y precipitación a escala global ha sido recientemente lanzado1 (la publicación original se puede encontrar aquí). Dicho sistema está basado en una regresión lineal que utiliza la concentración de CO2 como predictor principal. Además, diversos modos de variabilidad del sistema climático (tanto a escala global como a escala local) son también seleccionados como predictores en función de su vinculación física con las variables a predecir. El sistema se ha utilizado en modo retrospectivo para producir predicciones para el período 1961-2013, las cuales han sido validadas contra observaciones usando métricas deterministas y probabilistas.
La generación de predicciones probabilistas a escala global y el uso de la concentración de CO2 como fuente de predicibilidad (ligada a la tendencia histórica) son las principales novedades que incorpora este sistema empírico de predicción estacional.
Se ha visto que la calidad de estas predicciones es buena para el caso de la temperatura en diferentes regiones del mundo, entre ellas en partes de Europa (durante la primavera y el verano), así como en la parte sur de África y el este de Australia. Por contra, para la precipitación, las predicciones sólo son fiables en aquellas regiones fuertemente ligadas con el fenómeno de El Niño (esencialmente los trópicos).
Este nuevo sistema ha sido implementado en modo semi-operativo y actualmente genera predicciones para la estación venidera (media de los próximos 3 meses) cada mes, las cuales pueden consultarse, junto con una estimación de su incertidumbre, en el KNMI Climate Explorer. Estas predicciones podrían servir para complementar las predicciones dinámicas de los modelos numéricos, especialmente en aquellas regiones/momentos del año para los cuales estos últimos son poco precisos.
- Eden, J. M., van Oldenborgh, G. J., Hawkins, E., and Suckling, E. B.: A global empirical system for probabilistic seasonal climate prediction, Geosci. Model Dev., 8, 3947-3973, doi:10.5194/gmd-8-3947-2015, 2015.