{"id":1463237,"date":"2025-06-05T10:03:45","date_gmt":"2025-06-05T17:03:45","guid":{"rendered":"https:\/\/noticiasya.com\/2025\/06\/05\/huracan-fantasma-pronostico-clima-trax\/"},"modified":"2025-06-05T10:03:45","modified_gmt":"2025-06-05T17:03:45","slug":"huracan-fantasma-pronostico-clima-trax","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/noticiasya.com\/midland-odessa\/2025\/06\/05\/huracan-fantasma-pronostico-clima-trax\/","title":{"rendered":"Preveen un «hurac\u00e1n fantasma» que podr\u00eda ayudar a anticipar uno real"},"content":{"rendered":"

Un pron\u00f3stico meteorol\u00f3gico aterrador que mostraba que un hurac\u00e1n afectar\u00eda la costa del Golfo en la segunda mitad de junio circul\u00f3 por las redes sociales esta semana, pero no hay que entrar en p\u00e1nico.<\/p>\n

Se trata del primer \u201churac\u00e1n fantasma\u201d de la temporada.<\/p>\n

Un fen\u00f3meno similar se repite en todas las temporadas de huracanes, especialmente al principio: un modelo cuidadosamente seleccionado que considera el peor escenario posible se vuelve viral, pero, en la mayor\u00eda de los casos, nunca se materializa.<\/p>\n

Estos sistemas tropicales, llamados extraoficialmente \u201ctormentas fantasma\u201d o \u201churacanes fantasma\u201d, aparecen regularmente en los modelos meteorol\u00f3gicos (simulaciones por computadora que ayudan a los meteor\u00f3logos a pronosticar las condiciones futuras), pero nunca parecen hacerse realidad.<\/p>\n

El modelo responsable esta semana fue el Sistema de Pron\u00f3stico Global, tambi\u00e9n conocido como GFS o modelo estadounidense, manejado por la Administraci\u00f3n Nacional Oce\u00e1nica y Atmosf\u00e9rica (NOAA). Es uno de los muchos que utilizan los meteor\u00f3logos de todo el mundo.<\/p>\n

Todos los modelos presentan sesgos o peculiaridades conocidas que los hacen propensos a sobreestimar o subestimar ciertos factores. El GFS es conocido por sobreestimar las tormentas tropicales y huracanes en pron\u00f3sticos a largo plazo que abarcan m\u00e1s de una semana, lo que causa estas falsas alarmas. El GFS no es el \u00fanico en este caso \u2014todos los modelos tienen dificultades para predecir con precisi\u00f3n la actividad tropical con tanta antelaci\u00f3n\u2014, pero es conocido por hacerlo.<\/p>\n

Por ejemplo, el GFS podr\u00eda emitir una predicci\u00f3n de un posible impacto de hurac\u00e1n en EE.UU. dentro de unos 10 d\u00edas, pero esa posibilidad desaparecer\u00eda por completo a medida que se acerque la fecha del pron\u00f3stico. Esto puede ocurrir en cualquier \u00e9poca del a\u00f1o, pero es m\u00e1s frecuente durante la temporada de huracanes, entre junio y noviembre.<\/p>\n

Es exactamente lo que ha estado sucediendo durante la \u00faltima semana mientras los meteor\u00f3logos est\u00e1n atentos a la primera tormenta de la temporada de huracanes del Atl\u00e1ntico de 2025.<\/a><\/p>\n

Ning\u00fan modelo de pron\u00f3stico del clima est\u00e1 dise\u00f1ado de la misma manera y por eso cada uno puede generar resultados diferentes con datos similares.<\/p>\n

La raz\u00f3n por la que el GFS tiene m\u00e1s falsas alarmas en pron\u00f3sticos a largo plazo, en comparaci\u00f3n con modelos similares \u2013como el ECMWF de Europa, el CMC de Canad\u00e1 o el UKM del Reino Unido\u2013 es porque eso es exactamente para lo que est\u00e1 programado, seg\u00fan Alicia Bentley, l\u00edder del proyecto de verificaci\u00f3n global del Centro de Modelado Ambiental de la NOAA.<\/p>\n

El GFS fue construido con un \u201cesquema de convecci\u00f3n c\u00famulo parametrizado d\u00e9bil\u201d, seg\u00fan Bentley. En lenguaje sencillo, eso significa que cuando el GFS piensa que podr\u00edan desarrollarse tormentas el\u00e9ctricas en un \u00e1rea donde son posibles sistemas tropicales \u2014sobre los oc\u00e9anos\u2014 es m\u00e1s probable que llegue a la conclusi\u00f3n de que se desarrollar\u00e1 algo tropical.<\/p>\n

Otros modelos no est\u00e1n dise\u00f1ados para ser tan sensibles a este fen\u00f3meno, por lo que no muestran un sistema tropical hasta que tienen mayor certeza de que se dan las condiciones adecuadas, lo cual suele ocurrir a medida que el pron\u00f3stico se acerca.<\/p>\n

El mar Caribe occidental es uno de los lugares favoritos del GFS para predecir una tormenta fantasma. Esto se debe a la corriente cicl\u00f3nica centroamericana: una vasta y desorganizada zona de lluvias y tormentas que rota sobre la regi\u00f3n y sus aguas circundantes.<\/p>\n

La combinaci\u00f3n de abundante humedad y vientos en la atm\u00f3sfera lo convierte en un lugar ideal para la formaci\u00f3n de tormentas, especialmente al inicio y durante el pico de la temporada de huracanes. Dada la sensibilidad del modelo, este act\u00faa r\u00e1pidamente ante la posibilidad de que se desarrollen estas tormentas.<\/p>\n

Pero esta sensibilidad tiene una ventaja: al destacar casi cualquier cosa que podr\u00eda volverse tropical, el GFS pasa por alto muy pocas tormentas reales.<\/p>\n

Su tendencia a dar falsas alarmas no es ideal, pero el equipo del GFS descubri\u00f3 que val\u00eda la pena darle al modelo una mayor probabilidad de detectar cada tormenta y predecir con mayor precisi\u00f3n la intensidad de cada una, en lugar de priorizar la reducci\u00f3n de falsas alarmas, explic\u00f3 Bentley.<\/p>\n

\u201cEra fundamental mejorar la probabilidad de detecci\u00f3n de la formaci\u00f3n de ciclones tropicales y los pron\u00f3sticos de su intensidad\u2026 y lo logramos\u201d, afirm\u00f3 Bentley.<\/p>\n

Durante la temporada de huracanes de 2024, el GFS tuvo el menor error<\/a> al pronosticar la intensidad de los ciclones tropicales (depresiones tropicales, tormentas tropicales y huracanes) de todos los modelos de pron\u00f3stico global de su clase: el ECMWF, el CMC y el UKM. Sin embargo, el ECMWF y el UKM superaron al GFS en pron\u00f3sticos de trayectorias tropicales con m\u00e1s de cinco d\u00edas de anticipaci\u00f3n.<\/p>\n

A pesar de que el GFS a menudo genera sistemas fantasma en sus pron\u00f3sticos a largo plazo, no puede ser descartado.<\/p>\n

\u201cEl rol crucial del pronosticador es entender los sesgos conocidos de un modelo y usar ese conocimiento a su favor para producir un pron\u00f3stico m\u00e1s preciso\u201d, dijo Bentley.<\/p>\n

Saber que el GFS se enfoca en cualquier cosa que pueda, aunque sea vagamente, convertirse en un sistema tropical con mucha antelaci\u00f3n ayuda a los pronosticadores a estar atentos a las \u00e1reas donde las condiciones finalmente podr\u00edan coincidir para crear el pr\u00f3ximo hurac\u00e1n.<\/p>\n

La soluci\u00f3n m\u00e1s confiable para predecir el comportamiento tropical a varios d\u00edas de distancia es aprovechar los pron\u00f3sticos por ensamblaje, seg\u00fan Bentley.<\/p>\n

\u201cUn modelo determinista como el GFS produce un solo pron\u00f3stico a la vez; da una \u00fanica respuesta\u201d, explic\u00f3 Bentley. \u201cUn pron\u00f3stico por ensamblaje puede mostrar una variedad de posibles resultados, as\u00ed como identificar qu\u00e9 pron\u00f3stico podr\u00eda ser una anomal\u00eda\u201d.<\/p>\n

A diferencia del clickbait en redes sociales, ning\u00fan pron\u00f3stico bien fundamentado se basa en un \u00fanico modelo. Los pronosticadores utilizan todo lo que tienen a su disposici\u00f3n: modelos deterministas y por ensamblaje, observaciones, climatolog\u00eda y m\u00e1s, para predecir el clima con la mayor precisi\u00f3n posible y dar a las personas el tiempo y la informaci\u00f3n que necesitan para mantenerse seguras.<\/p>\n

El Centro Nacional de Huracanes, por ejemplo, generalmente usa una combinaci\u00f3n de diferentes tipos de modelos para realizar sus pron\u00f3sticos. Esa estrategia, junto con una amplia experiencia, les permiti\u00f3 lograr los pron\u00f3sticos de trayectoria m\u00e1s precisos registrados para el Atl\u00e1ntico la temporada pasada.<\/p>\n

The-CNN-Wire
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