Com calcular la probabilitat de pluja
La pluja és un dels elements meteorològics que s'observen amb més freqüència perquè afecta directament les activitats diàries, des de l'agricultura, el transport, el turisme fins a la gestió d'inundacions. No obstant això, molta gent encara equipara la "previsió de pluja" amb la "certesa de pluja". No obstant això, en la meteorologia moderna, la possibilitat de pluja s'expressa normalment com una probabilitat. Aquest article explica com calcular la probabilitat de pluja de manera senzilla, des de conceptes bàsics fins a exemples de càlcul fàcils de seguir.
Entendre què és la probabilitat de pluja
La probabilitat de pluja sovint es coneix com a probabilitat de precipitació (PoP). No és una mesura de la intensitat de la pluja, sinó la possibilitat que plogui en una zona determinada dins d'un període de temps determinat (per exemple, 6 hores o 24 hores).
Per exemple, si diu "70% de probabilitat de pluja", vol dir que hi ha un 70% de probabilitats que plogui a la zona i el període de temps previstos (normalment mesurats per un cert llindar, per exemple un mínim de 0,1 mm).
És important tenir en compte que la probabilitat de pluja no sempre és fàcil d'entendre a causa de la incertesa de les dades meteorològiques, la dinàmica atmosfèrica i les limitacions dels models predictius. Tanmateix, estadísticament, la probabilitat de pluja es pot calcular utilitzant dades històriques i resultats de models de previsió.
Dos mètodes habituals per calcular la probabilitat de pluja
A la pràctica, hi ha dos mètodes que s'utilitzen habitualment:
1. Enfocament estadístic basat en dades històriques
Utilitzar registres de pluja passats per estimar la probabilitat de pluja en un moment determinat.
2. Previsió (model) i enfocaments de conjunt
Ús de la sortida del model meteorològic (inclosos múltiples escenaris/membres del model) per calcular la probabilitat de pluja.
En aquest article, l'atenció se centra principalment en com calcular la probabilitat de pluja utilitzant un mètode estadístic que qualsevol pot fer, i després conclou amb una visió general de com funciona l'enfocament de modelització.
Dades requerides
Per calcular estadísticament la probabilitat de pluja, necessiteu:
– Dades de pluja diàries/horàries d'estacions pluviomètriques o punts pluviomètrics.
– Un període de dades prou llarg (per exemple, de 10 a 30 anys per ser més estable).
– La definició de «pluja» utilitzada: el llindar mínim de precipitació que es considera pluja (per exemple, ≥ 0,1 mm/dia o ≥ 1 mm/dia).
Aquest llindar és important perquè una "plovisqueja lleugera" es pot registrar com a pluja, però per a determinats propòsits (per exemple, l'agricultura), només es pot considerar pluja si és ≥ 5 mm.
Mètode 1: Probabilitat de pluja a partir de la freqüència d'ocurrència (mètode simple)
El mètode més bàsic és calcular la freqüència de les pluges durant el mateix període.
Fórmula
\[
P(\text{pluja}) = \frac{\text{nombre de dies de pluja}}{\text{nombre total de dies}} \times 100\%
\]
Exemple
Suposem que voleu calcular la probabilitat de pluja al gener basant-vos en dades de 10 anys. Recopileu el nombre total de dies del gener durant 10 anys:
– El gener té 31 dies.
– Dades totals = 31 × 10 = 310 dies.
– Dels 310 dies, 217 dies es van registrar amb precipitació ≥ 0,1 mm.
Així doncs:
\[
P(\text{pluja}) = \frac{217}{310} \times 100\% \aprox. 70\%
\]
Això significa que, històricament, la probabilitat de pluja en un dia aleatori de gener és d'aproximadament el 70% (utilitzant un llindar de 0,1 mm).
Avantatges i limitacions
– Avantatges: molt fàcil de calcular.
– Limitacions: no té en compte les condicions atmosfèriques actuals, només les mitjanes històriques.
Mètode 2: Probabilitat de pluja per a una data determinada (climatologia diària)
Si voleu ser més específics, podeu calcular la probabilitat de pluja per a una data concreta, per exemple, el 10 de maig, utilitzant dades històriques d'aquesta data durant molts anys.
Pas
1. Preneu les dades de pluja de la mateixa data, per exemple cada 10 de maig durant 20 anys.
2. Compta quantes vegades va ploure (≥ llindar) en aquella data.
3. Divideix pel nombre d'anys.
Fórmula
\[
P(\text{pluja en la data } d) = \frac{\text{nombre d'anys de pluja en } d}{\text{nombre d'anys de dades}} \times 100\%
\]
Exemple
Dades del 10 de maig durant 20 anys:
– 14 vegades la pluja (≥ 1 mm).
– Anys totals = 20.
\[
P = \frac{14}{20} \times 100\% = 70\%
\]
Aquest mètode sovint s'anomena l'enfocament de climatologia diària. Per augmentar l'estabilitat, podeu ampliar la finestra temporal, per exemple, utilitzant 9 dies (del 6 al 14 de maig) i després fent la mitjana.
Mètode 3: Probabilitat de "pluja intensa" basada en un cert llindar
La probabilitat també es pot calcular per a categories d'intensitat, com ara pluges fortes. El mètode és el mateix, només canvia el llindar.
Per exemple, la definició de pluja intensa: ≥ 50 mm/dia.
\[
P(\text{pluja intensa}) = \frac{\text{nombre de dies amb pluja ≥ 50 mm}}{\text{nombre total de dies}} \times 100\%
\]
Exemple:
– Total de dies en 5 anys: 5 × 365 = 1825 dies (ignoreu els anys de traspàs per simplificar).
– Dies de pluja ≥ 50 mm: 36 dies.
\[
P = \frac{36}{1825} \times 100\% \aprox. 2\%
\]
Tot i que petit, aquest valor és útil per a l'anàlisi del risc d'inundacions, la planificació del drenatge i l'alerta primerenca.
Mètode 4: Probabilitat basada en condicions prèvies (Markov simple)
La pluja sovint segueix un "patró de continuació": si plou avui, és més probable que plogui demà que si no plou avui. Podeu calcular probabilitats de transició simples utilitzant conceptes de Markov.
Defineix dos estats:
– H = pluja (≥ llindar)
– T = sense pluja
Calcula a partir de dades històriques:
– \(P(H|H)\): la probabilitat que plogui demà si plou avui.
– \(P(H|T)\): la probabilitat que plogui demà si no plou avui.
Exemple
A partir de 1.000 parells de dies consecutius:
– 400 vegades diu «avui plou». D'aquestes 400 vegades, 260 vegades plourà demà.
P(H|H) = 260/400 = 65 %
– 600 vegades «no plourà avui». D'aquestes 600 vegades, 180 vegades plourà demà.
P(H|T) = 180/600 = 30 %
Això permet ajustar la probabilitat de pluja demà en funció de les condicions d'avui. Encara és simplista, però més realista que la mitjana mensual.
Mètode 5: Probabilitats d'un conjunt de models meteorològics (una visió general de la pràctica moderna)
En la predicció meteorològica moderna, la probabilitat de precipitació sovint es calcula a partir d'una predicció conjunta, que és un conjunt de múltiples simulacions de models amb diferents condicions inicials. El principi és:
\[
P(\text{pluja}) = \frac{\text{nombre de membres del conjunt que prediuen pluja}}{\text{nombre de membres del conjunt}} \times 100\%
\]
Exemple
Demà hi ha 20 membres del conjunt per a la teva zona:
– 12 membres van predir precipitacions ≥ 1 mm.
– 8 membres van predir <1 mm. \[ P = \frac{12}{20} \times 100\% = 60\% \] Aquest mètode reflecteix la incertesa del model. Normalment, com més llunyana sigui la data de previsió, més tendeixen a "estirar-se" les probabilitats a mesura que augmenta la incertesa. Consells per a càlculs més precisos 1. Establiu un llindar de pluja adequat. Un llindar de 0,1 mm és adequat per a les definicions de pluja meteorològica; per als impactes, poden ser necessaris de 5 a 10 mm. 2. Utilitzeu dades llargues i netes. Les dades que falten o els instruments de mesura defectuosos poden canviar els resultats. Realitzeu comprovacions de qualitat de les dades. 3. Tingueu en compte l'estació. La probabilitat de pluja a l'estació seca i a l'estació de pluges és molt diferent. Calculeu per separat per estació o per mes. 4. Utilitzeu una finestra de temps mòbil. Per a dates específiques, una finestra de ±3 a ±7 dies pot fer que les estimacions siguin més estables. 5. Distingiu entre "probabilitat de pluja" i "quants mm". La probabilitat respon "plourà", no "quanta pluja plourà". Conclusió El càlcul de la probabilitat de pluja es basa essencialment en un concepte simple: comparar el nombre d'esdeveniments de pluja amb el nombre total d'observacions. Podeu calcular la probabilitat mitjana de pluja mensual, la probabilitat en una data específica, la probabilitat de pluges fortes o fins i tot la probabilitat de pluja demà en funció de les condicions actuals. En la pràctica moderna, la probabilitat de pluja també es calcula sovint a partir d'un conjunt de models meteorològics, cosa que proporciona un enfocament probabilístic que s'adapta millor a la naturalesa dinàmica del temps. Si ho desitgeu, us puc ajudar a crear un càlcul de mostra utilitzant dades d'Excel/CSV (per exemple, dades de pluja diàries del BMKG o de la vostra estació pluviomètrica), complet amb fórmules d'Excel o scripts de Python per calcular la probabilitat de pluja per mes, per temporada i per llindar d'intensitat.
