El Valor Económico del Pronóstico del Tiempo y Predicción Climática René D. Garreaud Departamento de Geofísica Universidad de Chile

El Valor Económico del Pronóstico del Tiempo y Predicción Climática 1.Validación de los pronósticos 2.Valorización de los pronósticos 3.Percepción Cualitativa 4.Conclusiones 5.Una mirada al futuro cercano

Bondad del Pronóstico Utilidad del pronóstico Bueno y Util Bueno e Inutil Malo y Util Malo e Inutil Bondad y Utilidad del pronóstico no son lo mismo...

La bondad del pronóstico es una medida objetiva de su capacidad de acertar estados futuros de la atmósfera: Variables continuas: R 2, ecm, sesgo, etc.... ecm

o1e2o3o4....oN p1f11f12f13 p2f21f22f23 p3f33 p4f44... pNfNN En el caso de variables discretas (o variables continuas discretizadas) se emplean tablas de contingencia Cada celda la frecuencia de ocurrencia de un estado i dado un pronóstico de estado j ( f {i/j} ) (Pronóstico perfecto : f {i/j} = 0 si i  j)

N=100 Observación LluviaNo-Lluvia Pron. Lluvia A=25B=530 Pron. No-Lluvia C=10D= Climatología observada Climatología del pronóstico Caso más simple y mas frecuente N=2 Hit-rate: (25+60)/100 85% False-alarm rate: 5/100 5% Missing rate: 10/100 10% Muchos otros mas...Bias, TS, POD,...

Hit-rate: (25+60)/100 85% False-alarm rate: 5/100 5% Missing rate: 10/100 10% Hit-rate 85% parece impresionante!!! Sin embargo los índices anteriores NO dicen mucho del pronósticos por si solos... La bondad del pronóstico se establece al comparar sus índices con los obtenidos con otras formas de estimar las condiciones futuras: Otros sistemas de pronósticos Persistencia Azar Climatología

La comparación se realiza a través de los “Skill-Score”: HEIDKE Skill Score, HEIDKE Skill Score, etc... Particular cuidado en pronóstico de eventos muy infrecuentes. Referencia: Statistical Methods in the Atmospheric Sciences : An Introduction (International Geophysics, Vol 59) Daniel Wilks

Valorización de los pronósticos Definiciones básicas Consideremos una actividad productiva que es afectada por la condición meteorológica. La condición meteorológica se puede asociar con la ocurrencia de eventos {E 1, E 2,..., E n } La probabilidad climatológica de un evento es: p(E k ) = P k. Naturalmente  P k = 1 La actividad productiva puede adoptar M acciones distintas. Sea L j,k el beneficio (o costo) de realizar la acción j dada la ocurrencia de un evento k.

Caso 1. Solo información Climatológica Si el productor elije efectuar la actividad en el estado j, el beneficio neto de largo plazo es en este caso: La formula anterior define ademas el estado en que la actividad debe ejecurtase en forma perpetua al considerar BCL = max { BCLj }

Caso Ejemplo Dos condiciones met. / Dos acciones posibles -0.26* *1700

Caso 2. Pronóstico Perfecto Supongamos que se dispone de un pronóstico perfecto de la ocurrencia de los eventos E k. Dado el pronóstico de un evento, el productor programara la acción que maximize el beneficio en ese escenario. El beneficio de largo plazo es en este caso: El valor agregado del pronóstico perfecto resulta entonces:

Caso Ejemplo Dos condiciones met. / Dos acciones posibles

Caso 3. Pronóstico probabilisticos imperfectos Sea Q h la frecuencia historica de realizar un pronóstico del evento h, con h=1, 2,..., N.  k,h = probabilidad (pronóstico de evento h ocurra un evento k) Dado un pronóstico de evento k  elegir la acción j que maximice el beneficio. Entonces, el beneficio de largo plazo en este caso es:

Caso Ejemplo Dos condiciones met. / Dos acciones posibles

Conclusiones 0. Un pronóstico debe ser evaluado por su bondad y utilidad (valorización). 1.Techo de valorización de un pronóstico se obtiene usando un “pronóstico perfecto” (BPP). 2. Si solo se dispone de información climatológica se puede elegir la acción que entrega el mayor beneficio en el largo plazo (BC). 3. Para evaluar el beneficio esperado usando un modelo de pronóstico es necesario conocer su estadística. 4. Uso adecuado de un pronóstico permite obtener un beneficio BPR, tal que BP  BPR  BC 5. Uso inadecuado de un pronóstico podría llevar a BPR < BC

Richard W. Katz (Editor), Allan H. Murphy (Editor)

Percepción cualitativa y reflexiones... ¿Que pensamos de los pronósticos meteorológicos en Chile? Mundo Meteorológico Basados en Ciencia Alta tecnología Consumen recursos Resto del Mundo Subjetivos Baja Tecnología Gratuito

Sectores Productivos (Agricultura-Forestal, Pesca, Energía, Agua, Minería, Transporte) y Sistemas de Protección Civil Variables Ambientales Indices de ventilación, Probabilidad de heladas, potencial de incendio, caudales, etc... Modelos intermedios con grado de complejidad variable Modelos de Pronóstico Meteorológico (MPM) Circulación atmosférica (T, p, q, V, ,R, H, LE,...) Atmósfera – Meteorología - Clima

Modelos Intermedios En muchos casos simples solo involucran un simple post-procesamiento de resultados del MPM (e.g., horas de frío, indice de ventilación) y un escalamiento espacial hacia abajo (down-scaling: 10  10 km  1  1 km) En casos de mayor complejidad es necesario conocer información meteorologica precedente (e.g., lluvias en el último mes para calculo de humedad del suelo) y/o información ambiental concurrente o precedente (e.g., indice actual de vegetación para determinar potencial de incendio). En los casos sofisticados se requiere un modelo numérico adicional alimentado por resultados del MPM (e.g., modelo distribuido PP-Q; modelo de nieves, modelo de olas, etc.)

La clave parece estar en entregar productos específicos de uso directo para los sectores productivos. En forma creciente pronósticos meteorológicos son directamente obtenidos de Modelos Numéricos Meteorológos deben re-inventarse para trabajar en la interfase meteorología – medio ambiente