18.3 Meteorología, modelización y satélites

Introducción histórica de la meteorología

Desde tiempos inmemoriales el hombre ha tratado de comprender y predecir el tiempo atmosférico. En la antigua Grecia, hacia el siglo IV a. C., Aristóteles recopiló observaciones en su obra “Meteorológica”, sentando las bases de una disciplina que aún no era una ciencia formal. Sin instrumentos precisos, se basaba en el comportamiento de las nubes, los vientos y los fenómenos eléctricos. Durante siglos, esta meteorología empírica y cualitativa permaneció sin grandes avances cuantitativos.

Siglo XVII: nacimiento de los instrumentos

A comienzos del siglo XVII aparecieron los primeros instrumentos de medición. En 1607 Galileo Galilei diseñó un termoscopio sin escala numérica en 1612 Santorio Santorio añadió una escala más precisa. En 1643 Evangelista Torricelli inventó el barómetro de mercurio, revolucionando la comprensión de la presión atmosférica. Un año más tarde, Gasparo Berti montó una columna de agua de casi 10 metros que confirmaba las conclusiones de Torricelli.

La aparición del termómetro con escala en 1714, obra de Daniel Gabriel Fahrenheit, marcó el inicio de la estandarización de las temperaturas. En 1742 Anders Celsius propuso la escala que hoy lleva su nombre, y en 1802 René Antoine Ferchault de Réaumur sugirió otra escala alternativa.

Siglo XVIII y XIX: redes de observación y mapas sinóticos

A partir de finales del siglo XVIII los estados europeos fomentaron redes regulares de observación. En 1783, el físico alemán Alexander von Humboldt promovió la sistematización de los datos meteorológicos. Sin embargo, fue en 1849 cuando el servicio meteorológico británico, fundado por Robert FitzRoy, comenzó a publicar mapas sinóticos diarios basados en observaciones simultáneas de presión y temperatura.

En 1854, FitzRoy, segundo capitán del HMS Beagle y compañero de Darwin, publicó el primer atlas de mapas meteorológicos en la Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. Estos mapas trazaban isobaras y mostraban frentes cálidos y fríos, anticipando la teoría frontal que se consolidaría a comienzos del siglo XX.

Teorías y formulación matemática

Durante el siglo XIX se desarrollaron modelos teóricos sobre la dinámica atmosférica. En 1837 el matemático francés Émile Clapeyron aplicó la segunda ley de la termodinámica al ciclo atmosférico. Por su parte, en 1873, Vilhelm Bjerknes, físico noruego, enunció los que se conocen como fundamentos de la meteorología dinámica, previendo un tratamiento matemático riguroso de los fenómenos atmosféricos, basado en las ecuaciones de Navier-Stokes y la termodinámica.

A finales de siglo, se comenzó a entender que calcular la evolución temporal del estado atmosférico requería resolver un sistema acoplado de ecuaciones diferenciales parciales. Sin embargo, la complejidad numérica lo hacía inviable con métodos analíticos clásicos.

Primeras predicciones numéricas

El gran salto llega en 1922 cuando el meteorólogo británico Lewis Fry Richardson publica “Weather Prediction by Numerical Process”. Richardson concibió la idea de realizar cálculos manuales —“grupos de cálculo humano”— para resolver las ecuaciones y obtener predicciones meteorológicas. Idealmente necesitaba 64 000 calculistas para evaluar el estado de la atmósfera cada seis horas y emitir un pronóstico. La magnitud del proyecto y la lentitud de los métodos manuales hicieron que su intento fracasara en la práctica.

No obstante, la visión de Richardson fue profética: demostrar que un tratamiento matemático en tiempo discreto podía conducir a predicciones cuantitativas, anticipando la era de la computación automática.

La era de la computación y los primeros modelos operativos

Tras la Segunda Guerra Mundial, la aparición de ordenadores electrónicos de gran potencia permitió retomar la idea de Richardson. El 26 de febrero de 1950, en la Universidad de Míchigan, un equipo liderado por Jule Charney, John von Neumann y Ragnar Fjørtoft obtenía la primera predicción numérica operativa en el ENIAC (Electronic Numerical Integrator And Computer). El experimento consistió en modelizar la evolución de perturbaciones de presión a 500 hPa durante 24 horas. Aunque rudimentario, el resultado fue un éxito histórico: sentó las bases de la meteorología computacional.

A partir de los años 50 se desarrollaron los modelos de circulación general (GCM), aptos tanto para climáticas como meteorológicas. La integración de las ecuaciones de Navier-Stokes en rejillas tridimensionales y la incorporación de procesos físicos —radiación, convección, microfísica de nubes— permitió la aparición de modelos numéricos de predicción del tiempo (NWP) y de modelos de predicción climática acoplados océano-atmósfera.

Instituciones y servicios meteorológicos modernos

1954: Creación de la Organización Meteorológica Mundial (OMM), agencia especializada de la ONU.
1975: Fundación de ECMWF (Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo) con sede en Reading, Reino Unido.
1978: Inicio del modelo Global Forecast System (GFS) por el NOAA de Estados Unidos.
1985: Puesta en marcha del modelo británico Unified Model (Met Office).

Estos centros emplean supercomputadoras y métodos de asimilación de datos (fusión de observaciones de superficie, radiosondas, radares y satélites) para generar pronósticos con horizontes de hasta 10–15 días y resoluciones espaciales de pocos kilómetros.

Revolución de los satélites meteorológicos

El desarrollo de los modelos numéricos cobró plena eficacia cuando se integraron observaciones globales procedentes de satélites. El primer vuelo de un cohete V-2 adaptado a fines meteorológicos se realizó en octubre de 1946 desde White Sands (EE. UU.), llevando instrumentos para medir temperatura y humedad a gran altura. Sin embargo, la era de los satélites comenzó en 1957 con el lanzamiento del Sputnik 1, aunque sin capacidades meteorológicas.

TIROS y los primeros satélites dedicados

El verdadero hito llegó el 1 de abril de 1960, con el lanzamiento de TIROS-1 (Television InfraRed Observation Satellite) por la NASA. Este satélite proporcionó las primeras imágenes de nubes desde el espacio, confirmando la utilidad de la observación satelital en meteorología. TIROS-1 operó durante 78 días e inauguró una serie de misiones TIROS que, hasta 1966, incluyeron doce satélites que ensayaron cámaras en banda visible e infrarroja.

En 1964 se lanzó Nimbus-1, el primero de una familia de satélites experimentales que incorporaba sensores de mayor resolución, lidar y radares de temperatura atmosférica. Hasta 1978 se pusieron en órbita seis satélites Nimbus, cuyas observaciones alimentaron a los modelos numéricos y permitieron interpretar fenómenos como la circulación general y la dinámica de frentes.

Satélites geoestacionarios y polares

GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite): su primera unidad, GOES-1, se lanzó el 16 de octubre de 1975. A diferencia de los TIROS y Nimbus en órbita polar, GOES permanecía fijo sobre el ecuador, enviando imágenes cada 30 minutos.
Meteosat: primer satélite meteorológico europeo geoestacionario, lanzado por la ESA el 23 de noviembre de 1977. Su sucesor, Meteosat-2 (1978) y la segunda generación a partir de 2002, ofrecen imágenes de alta frecuencia y calidad.
Satélites polares NOAA: a partir de 1970 la serie NOAA-1, NOAA-2, etc., en órbita polar baja, completan dos pases diarios por cada punto de la Tierra, suministrando datos térmicos y de vapor de agua esenciales para la asimilación en modelos.

El uso combinado de satélites geoestacionarios y polares brinda una cobertura completa: los primeros ofrecen imágenes continuas de grandes sectores, mientras los segundos aportan datos globales a alta resolución espacial.

Aplicaciones y avances contemporáneos

En la actualidad la meteorología numérica ha alcanzado sofisticación sin precedentes. Los centros operativos ejecutan cada seis horas modelos de alta resolución (entre 1 y 3 km), capaces de reproducir con detalle la orografía y procesos convectivos. Simultáneamente, las asimilaciones secuenciales (4D-Var, Ensemble Kalman Filter) integran en tiempo real millones de observaciones: radares Doppler, radiosondas, estaciones automáticas, boyas oceánicas y decenas de satélites.

La predicción probabilística por conjuntos ofrece información sobre la incertidumbre del pronóstico, permitiendo emitir avisos de fenómenos extremos (huracanes, tormentas severas, olas de calor) con márgenes de confianza.

Caso de estudio: Huracán Katrina (2005)

En agosto de 2005 el huracán Katrina se convirtió en uno de los mayores desastres naturales de EE. UU. Los modelos numéricos GFS y ECMWF, alimentados por observaciones de los satélites GOES y NOAA, anticiparon con cinco días de antelación la trayectoria del ciclón y su impacto en la costa de Luisiana. Las imágenes satelitales en tiempo real permitieron monitorizar la estructura del ojo y los vientos máximos, informando a los servicios de emergencia y facilitando la evacuación de miles de personas.

Caso de estudio: La borrasca Filomena (enero 2021)

En enero de 2021 España sufrió una nevada histórica debido a la borrasca Filomena. Los modelos numéricos europeointeramericano (ECMWF, GFS) previeron con tres días de antelación una irrupción de aire frío continental acompañada de precipitaciones intensas en centro y este peninsular. Las imágenes satelitales Meteosat reforzaron la evolución del frente, lo que permitió activar protocolos de vialidad invernal y emergencias civiles.

Perspectivas de futuro

La meteorología del siglo XXI integra inteligencia artificial y aprendizaje automático para mejorar la representación de procesos convectivos y microfísicos en los modelos. Proyectos como la misión Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) de la ESA y la UE combinan datos de numerosos satélites (Sentinel-3, Sentinel-5P) con modelizaciones de química atmosférica, polución y aerosoles.

A su vez, las constelaciones de pequeños satélites (CubeSats) prometen observaciones a alta frecuencia y costo reducido. En unos años será posible obtener imágenes hiperespectrales de nubes y humedad, incrementando la calidad de los pronósticos a escalas locales de minutos y metros, esenciales para la aviación y la gestión de recursos hídricos.

Conclusión

El recorrido desde las ideas empíricas de Aristóteles hasta los modelos numéricos actuales integrados con observaciones satelitales ilustra la evolución de la meteorología como ciencia cuantitativa. La confluencia de avances instrumentales (termómetros, barómetros), teóricos (dinámica atmosférica), computacionales (primeros ordenadores) y tecnológicos (satélites geoestacionarios y polares) ha transformado radicalmente nuestra capacidad para entender, predecir y mitigar los efectos del tiempo atmosférico.

Hoy, la modelización meteorológica se extiende a la predicción climática, los escenarios de cambio global y la gestión sostenible del planeta, consolidando la historia universal de la ciencia como un testimonio del progreso humano en la observación y predicción de los fenómenos naturales.

Profundizando sobre el punto 18.3 Meteorología, modelización y satélites

Libros recomendados para ampliar conocimiento sobre este tema: