Es una buena noticia para quienes disfrutan de tomar el sol cerca de casa. Los responsables de la Oficina Meteorológica afirman que las previsiones meteorológicas podrían convertirse pronto en «hiperlocales», incluso predecir la temperatura en el jardín de casa.
Utilizando inteligencia artificial y datos recopilados por meteorólogos aficionados, el nuevo modelo pudo predecir con precisión qué tan caliente estará el clima hasta el nivel de una calle individual.
El modelo de pronóstico estándar del Met Office divide el Reino Unido en cuadrículas de 1,5 km.
Mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial, el nuevo método puede predecir el tiempo en cuadrados de 100 metros, «mostrando el potencial de realizar pronósticos hiperlocales de temperatura, incluso dentro de la misma calle», dijo la Oficina Meteorológica.
La nueva técnica de pronóstico utiliza un programa informático para predecir las temperaturas a escala local utilizando registros de ocho períodos de clima cálido en Londres entre 2019 y 2021.
Los jefes de la Oficina Meteorológica dicen que los pronósticos meteorológicos pronto podrían volverse «hiperlocales», incluso podrían predecir la temperatura en su jardín trasero (foto de archivo)
Los turistas disfrutan de un día en la playa de Bournemouth en las condiciones nubladas de ayer.
Un remero pasa junto al SS Great Britain en Bristol Harbourside bajo el sol de la mañana del martes.
La gente se relaja en la playa durante el clima cálido en Walton-on-the-Naze en Essex el martes
Se utilizó una técnica de inteligencia artificial llamada aprendizaje automático para analizar las lecturas meteorológicas de la Oficina Meteorológica de cinco sitios oficiales combinados con datos de 133 estaciones meteorológicas amateurs en todo Londres, así como información muy detallada sobre el uso de la tierra en el área de estudio.
Todos los sitios de aficionados envían datos regulares al sitio web de observación meteorológica de la Oficina Meteorológica.
Luego se probó el sistema «entrenado» para ver qué tan bien predecía las olas de calor durante ese período.
El estudio descubrió que los métodos de aprendizaje automático para pronosticar olas de calor urbanas mejoraron la predicción de las temperaturas del aire hasta en un 11 por ciento en comparación con los datos originales del pronóstico meteorológico.
La investigación, llevada a cabo en colaboración con la Universidad de Reading y la Oficina Australiana de Meteorología, podría ayudar a advertir a las personas de que podrían estar en mayor riesgo de sufrir olas de calor debido a su entorno inmediato. Los ayuntamientos también podrían utilizarla para identificar puntos calientes que podrían beneficiarse de una mayor sombra, tal vez mediante la plantación de árboles.
La gente toma el sol en Green Park en Londres el martes durante una ola de calor.
Un grupo de personas observa a ciclistas de pedales en Serpentine en Hyde Park, Londres, el martes.
La playa de Weymouth en Dorset estuvo repleta de turistas y bañistas el martes
El autor principal y experto en modelos urbanos de la Oficina Meteorológica, Lewis Blunn, dijo: ‘La predicción del calor urbano a escala hiperlocal a menudo ha sido complicada para los modelos operativos de pronóstico del tiempo debido a la complejidad de las áreas urbanas.
‘Al combinar observaciones ciudadanas controladas por la calidad y datos de cobertura terrestre con modelos de pronóstico y aprendizaje automático, este documento demuestra el potencial para realizar pronósticos de temperatura mejorados en áreas urbanas con una resolución mucho mayor.
‘Ser capaz de predecir con precisión el calor en las ciudades podría ayudar a informar mejor a los tomadores de decisiones sobre dónde dirigir los recursos durante las olas de calor, lo que permitiría una mejor protección de la salud humana y la infraestructura’.
