A mediados de septiembre de 2025, los pronósticos experimentales del Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NSF NCAR) de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU. anticiparon con éxito el desarrollo del Súper Tifón Ragasa. Esta tormenta se intensificó posteriormente hasta convertirse en un evento de Categoría 5, alcanzando vientos de 165 mph, lo que la convirtió en la tormenta más potente del año. El innovador enfoque de modelado por computadora del NSF NCAR generó pronósticos globales en tiempo real con una resolución de 3.75 kilómetros, simulando la atmósfera terrestre con un detalle sin precedentes.
Esta fina escala capturó tormentas eléctricas en todo el mundo y reveló cómo los sistemas meteorológicos distantes podían influir en la evolución de las tormentas tropicales. "Esencialmente, esto trae el clima a alta definición en todo el globo", afirmó Falko Judt, científico del NSF NCAR que lideró el esfuerzo. "Creemos que esto puede mejorar significativamente la predicción de eventos extremos como huracanes e inundaciones repentinas a escala global". Los pronósticos experimentales en tiempo real se ejecutaron durante todo septiembre, coincidiendo con el pico de la temporada de huracanes en el Atlántico.
A pesar de un comienzo de mes tranquilo, el enfoque del NSF NCAR demostró su efectividad al capturar la rápida intensificación del Huracán Gabrielle sobre el Atlántico. Para producir estos pronósticos, Judt empleó el Modelo para Predicción a Través de Escalas (MPAS) basado en NSF NCAR, utilizando la supercomputadora Derecho. El enfoque principal estuvo en los ciclones tropicales en el Atlántico, Pacífico oriental y Pacífico occidental, con el objetivo de evaluar también el rendimiento en la predicción de lluvias extremas.
Este esfuerzo es comparable a una iniciativa similar lanzada por NSF NCAR la primavera anterior. En esa instancia, los científicos principalmente interesados en el clima extremo de latitudes medias utilizaron MPAS para pronósticos en tiempo real de 3 kilómetros que se extendían hasta 60 horas. El enfoque actual en ciclones tropicales, que son más grandes y se desarrollan durante períodos más largos, implica ejecutar pronósticos hasta 120 horas con una resolución ligeramente reducida de 3.75 kilómetros para una mayor eficiencia computacional. Los modelos meteorológicos como MPAS representan la atmósfera utilizando un sistema de cuadrícula y aplican leyes físicas para simular las propiedades atmosféricas.
Una mayor resolución, indicada por puntos de cuadrícula más cercanos, generalmente conduce a pronósticos más precisos. Sin embargo, la asimilación de datos también juega un papel crucial en la precisión de la representación atmosférica inicial. Los centros de pronóstico a menudo utilizan modelos con diferentes resoluciones. Por ejemplo, el Centro Nacional de Huracanes simula huracanes a 2 kilómetros y su entorno circundante a 6-8 kilómetros, con resoluciones más gruesas para regiones más distantes. Este enfoque es efectivo para predicciones a corto plazo.
Judt señaló que simular todo el globo a alta resolución no solo podría capturar tormentas dondequiera que ocurran, sino que también ayudaría a anticipar ciclones tropicales antes de que se formen. Esto podría conducir a pronósticos más precisos que se extiendan de 7 a 10 días en el futuro. Este parece ser el caso del Súper Tifón Ragasa. Judt observó: "Lo que me llama la atención es que MPAS pronosticó que este sistema sería un súper tifón incluso antes de que se formara la tormenta". Añadió que esta predicción fue anterior a la que muchos modelos operativos habrían anticipado y con una mejor predicción de intensidad.
Este tipo de esfuerzo también podría ser beneficioso para entrenar nuevas generaciones de modelos meteorológicos de inteligencia artificial. Los datos de alta resolución y alta calidad generados por MPAS mejorarían significativamente los modelos de IA actuales entrenados con datos más gruesos. La exitosa predicción y seguimiento del Súper Tifón Ragasa resaltan el potencial de las técnicas de modelado avanzadas para mejorar la precisión y la puntualidad de los pronósticos meteorológicos, particularmente para eventos extremos. La investigación ha demostrado que los modelos de alta resolución como MPAS son cruciales para capturar la compleja dinámica de las tormentas intensas, permitiendo una mejor preparación ante desastres.
El desarrollo de modelos capaces de simular la atmósfera global con una resolución detallada representa un avance significativo en la meteorología, ofreciendo una visión más clara de los patrones climáticos y sus posibles impactos. La capacidad de predecir la intensificación de tormentas como Ragasa con antelación permite a las autoridades y comunidades tomar medidas proactivas, salvaguardando vidas y propiedades.