Predicciones Estacionales, Verificaciones Probabilísticas y Tamaño del Conjunto

En el caso de pronósticos estacionales probabilísticos verificados por el índice de habilidad de probabilidad de rango, se examina la dependencia del valor esperado de la habilidad del pronóstico estacional en el tamaño del conjunto de un modelo de circulación atmosférica general hipotéticamente perfecto. Este índice evalúa las características de distribución del pronóstico, así como su tendencia central. El contexto de la verificación es la variabilidad interanual de las anomalías climáticas extratrópicas forzadas por las temperaturas de la superficie del mar en el Pacífico tropical asociadas con el ENSO. Se argumenta que debido a la variabilidad interna atmosférica, la predictibilidad estacional está inherentemente limitada, y que este límite superior en la habilidad promedio es el que se puede lograr utilizando un tamaño de conjunto infinito. A continuación, para diferentes supuestos de relaciones señales-ruido, se evalúa el tamaño del conjunto requerido para proporcionar una habilidad predictiva promedio cercana a la habilidad inherente. Los resultados indican que para relaciones señales-ruido de magnitudes cercanas a 0.5, el tamaño típico del conjunto actualmente utilizado para los esfuerzos de predicción estacional (es decir, 10-20 miembros) es suficiente para garantizar una habilidad promedio cercana a lo que se espera basándose en un tamaño de conjunto infinito. Para anomalías atmosféricas estacionales medias estandarizadas más pequeñas, el tamaño del conjunto requerido para obtener una habilidad predictiva cercana al límite inherente aumenta drásticamente. Pero para estos casos, la habilidad esperada en sí es muy baja y el uso de un tamaño de conjunto mayor debe ser evaluado en relación con el nivel marginal de habilidad de predicción. Además, para relaciones señales-ruido pequeñas, pronosticar la distribución climatológica se convierte casi en tan efectivo como definir con precisión las ligeras desviaciones de la climatología.