Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo

Actualmente, el centro actúa como Entidad de Confianza responsable de la prestación de dos de los Servicios del Programa Copernicus de la UE . Los dos servicios son el Servicio de Monitoreo Atmosférico de Copernicus (CAMS) ^{[ 15 ]} y el Servicio de Cambio Climático de Copernicus (C3S) ^{[ 16 ] .}

El Centro dispuso trasladar sus operaciones de Copernicus de Reading a Bonn (Alemania) en 2020. ^{[ 3 ] [ 9 ]} El traslado se ha atribuido directamente al Brexit . ^{[ 9 ] [ 10 ]}

La predicción numérica del tiempo (PNT) requiere la introducción de datos meteorológicos, recopilados por satélites y sistemas de observación de la Tierra , como estaciones meteorológicas automáticas y tripuladas , aeronaves (incluidos vuelos comerciales ^{[ 17 ]} ), barcos y globos meteorológicos . La asimilación de estos datos se utiliza para producir un estado inicial de un modelo informático de la atmósfera, a partir del cual se utiliza un modelo atmosférico para pronosticar el tiempo. Estos pronósticos suelen ser:

• Pronósticos a medio plazo, que predicen el tiempo con hasta 15 días de antelación.
• Pronósticos mensuales, que predicen el tiempo semanalmente con 30 días de antelación.
• Previsiones estacionales con hasta 12 meses de antelación.

Durante las últimas tres décadas, el amplio programa de investigación del ECMWF ha desempeñado un papel fundamental en el desarrollo de estos sistemas de asimilación y modelización. Esto mejora la precisión y la fiabilidad de la predicción meteorológica en aproximadamente un día por década, de modo que una predicción a siete días ahora (2015) es tan precisa como lo era una predicción a tres días hace cuatro décadas (1975). ^{[ 18 ]}

Las previsiones mensuales y estacionales del ECMWF ofrecen predicciones tempranas de fenómenos como olas de calor , olas de frío y sequías, así como de sus repercusiones en sectores como la agricultura, la energía y la salud. Dado que el ECMWF utiliza un modelo de oleaje, también dispone de predicciones de oleaje costero y marejadas ciclónicas en aguas europeas que pueden utilizarse para emitir alertas.

Los pronósticos de fenómenos meteorológicos severos permiten a las autoridades y a la ciudadanía tomar las medidas de mitigación adecuadas y establecer planes de contingencia. El tiempo adicional que se gana al emitir alertas precisas puede salvar vidas, por ejemplo, al evacuar a las personas de una zona afectada por una marejada ciclónica . Las autoridades y las empresas pueden planificar el mantenimiento de los servicios ante amenazas como fuertes vientos, inundaciones o nevadas.

En octubre de 2012, el modelo ECMWF sugirió con siete días de anticipación que era probable que el huracán Sandy tocara tierra en la costa este de los Estados Unidos . ^{[ 19 ]} También predijo la intensidad y la trayectoria de la tormenta del noreste de noviembre de 2012 , que afectó la costa este una semana después de Sandy. ^{[ 20 ]}

El Índice de Pronósticos Extremos (EFI) del ECMWF se desarrolló como una herramienta para identificar dónde la distribución de pronósticos del EPS (Sistema de Predicción por Conjuntos) difiere sustancialmente de la del modelo climático . Contiene información sobre la variabilidad de los parámetros meteorológicos, tanto en la ubicación como en el tiempo, y puede resaltar una anomalía en una situación meteorológica sin necesidad de definir umbrales específicos dependientes del espacio y el tiempo.

El ECMWF, a través de sus colaboraciones con EUMETSAT, la ESA, la UE y otros, aprovecha los datos satelitales para la predicción numérica operativa del tiempo y la predicción estacional operativa con modelos acoplados atmósfera-océano-tierra. El creciente volumen de datos satelitales y el desarrollo de métodos más sofisticados para extraer información de dichos datos han contribuido significativamente a mejorar la precisión y la utilidad de las predicciones numéricas del tiempo. ^{[ 21 ]}

El ECMWF apoya la investigación sobre la variabilidad climática mediante un enfoque conocido como reanálisis . Este método consiste en introducir observaciones meteorológicas recopiladas durante décadas en un sistema de predicción numérica del tiempo (NWP) para recrear las condiciones atmosféricas, marinas y terrestres del pasado durante periodos específicos, con el fin de obtener una visión más clara de cómo ha cambiado el clima. El reanálisis proporciona una representación tetradimensional de la atmósfera y permite monitorizar eficazmente la variabilidad y el cambio del clima global, contribuyendo así a la comprensión y la atribución del cambio climático.

Hasta la fecha, y con el apoyo de los Servicios Meteorológicos Nacionales de Europa y la Comisión Europea, el ECMWF ha llevado a cabo varios reanálisis importantes de la atmósfera global: el primer proyecto de reanálisis del ECMWF (ERA-15) generó reanálisis desde diciembre de 1978 hasta febrero de 1994; el proyecto ERA-40 generó reanálisis desde septiembre de 1957 hasta agosto de 2002. El reanálisis ERA-Interim ^{[ 22 ]} cubrió el período desde 1979 en adelante. Un producto de reanálisis (ERA5) ^{[ 23 ]} con mayor resolución espacial (31  km) fue publicado por el ECMWF en 2019 como parte del Servicio de Cambio Climático de Copernicus . ^{[ 24 ]}

Las previsiones operativas del ECMWF se elaboran a partir de su " Sistema Integrado de Previsiones " (conocido a veces de forma informal en Estados Unidos como el "modelo europeo"), que se ejecuta cada doce horas y realiza previsiones con un plazo de hasta diez días.

Incluye tanto un modo de "pronóstico determinista" como un modelo de conjunto . El pronóstico determinista consiste en una única ejecución del modelo con una resolución relativamente alta, así como un alto costo computacional. El modelo de conjunto tiene una resolución relativamente baja (aproximadamente la mitad que el determinista) (y un menor costo computacional), por lo que es menos preciso. Sin embargo, se ejecuta 51 veces en paralelo, partiendo de condiciones iniciales ligeramente diferentes para generar una distribución de probabilidad en el rango del pronóstico. ^{[ 25 ]}

A partir de 2021, el modelo meteorológico del ECMWF se considera generalmente el modelo de pronóstico meteorológico más preciso. ^{[ 26 ]}

En 2025, el AIFS se convirtió en el primer modelo operativo del ECMWF basado exclusivamente en datos. En comparación con el Sistema Integrado de Pronóstico (IFS) , el AIFS no intenta resolver explícitamente la física subyacente. El AIFS utiliza una cuadrícula más gruesa de 28 km en comparación con la cuadrícula de 9 km del IFS. ^{[ 27 ]}