Los errores en las predicciones obtenidas a partir de modelos numéricos de predicción del tiempo deterministas son debidos a una combinación de los errores del análisis de partida y a deficiencias en la formulación del modelo. La estrategia seguida para superar estas limitaciones ha sido desarrollar una aproximación probabilística a la predicción numérica del tiempo a partir de los Sistemas de Predicción por Conjuntos o Ensemble Prediction System (EPS). Con diferentes métodos se computa un conjunto de predicciones válidas para un determinado rango temporal y para la misma zona geográfica denominadas miembros del EPS. Se dispone así de un sistema muy útil que cuantifica la incertidumbre de la predicción a través de la dispersión, muestra escenarios alternativos al modelo determinista y permite generar predicciones probabilísticas.

En AEMET se está ensayando en la actualidad el nuevo software de 'clustering' (agrupación óptima de miembros) del Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo (ECMWF) que permite sintetizar la información contenida en los 51 miembros de su EPS. Se presentan en este documento una descripción general de la metodología utilizada por esta técnica de agrupamiento así como los resultados obtenidos de su aplicación sobre una región que incluye la península ibérica.

El agrupamiento, realizado diariamente para las pasadas de las 00 UTC y 12 UTC del modelo del ECMWF, se ha basado en la similitud entre los campos próximos a superficie sobre un dominio de 25ºx35º para diferentes ventanas temporales utilizándose una resolución de grid de 0.25ºx0.25º. Los resultados del agrupamiento, que proporciona un número variable de escenarios meteorológicos (de 1 a 6) alternativos y representativos del conjunto, se han aplicado a parámetros de superficie como el viento a 10 metros, presión a nivel del mar y temperatura a 2 metros.