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Resumen: Aplicaciones de la lógica difusa en la meteorología operativa

A pesar de que modelación numérica rigurosa de los procesos meteorológicos sigue mejorando tanto en resolución temporal y espacial, es probable que sigan siendo los procesos que escapan de soluciones analíticas explícitas. Los procesos físicos aun no son bien entendidos o que más allá de la resolución de los modelostodavía necesitan métodos alternativos para su análisis y el pronóstico posterior. Procesos de meso-escala tales como niebla, estratos y convecciones siempre han sido difíciles de pronosticar. Pronosticadores con más experiencia rápidamente sugieren que la experiencia es la mejor herramienta para pronosticar eventos. Con la rápida evolución de las tecnologías en el campo de la meteorología, esconveniente combinar la experiencia de pronosticadores mas algoritmos que pueden ayudar en situaciones de pronóstico difíciles. La informática cognitiva ha sido un emergente conjunto de algoritmos de resolución de problemas que tratan de imitar las técnicas naturales para la resolución de problemas. Uno de estos métodos se denomina Lógica Difusa.
Lógica Difusa es una pero muy potente técnica de resoluciónde problemas simples con amplia aplicabilidad. Se utiliza actualmente en los ámbitos de negocio, control de sistemas, electrónica e ingeniería de tráfico. La técnica se puede utilizar para generar soluciones a los problemas sobre la base de " información vaga, ambigua, cuantitativa, incompleta o imprecisa.”
Hay muchas dificultades para el pronóstico del tiempo que se ajustan a la anteriordescripción – cuando los análisis son rigurosos, no existen soluciones analíticas. La lógica Difusa es una extensión de la teoría de conjuntos difusos que se desarrolló hace 30 años aproximadamente. El nombre paradójico requiere una breve explicación. La intención de la teoría de conjuntos difusos era aliviar los problemas asociados con la lógica binaria tradicional, donde las declaraciones sonexclusivamente verdaderas o falsas. La lógica difusa permite algo que es parte verdadero y parte falso. Un ejemplo simple: ¿Es un hombre que mide 170 cm (5'6 ") se le considera alto? Tradicionalmente, debemos definir un umbral sobre el cual un hombre de una cierta altura se considera un miembro del conjunto de altos y bajo del cual él no lo es.
La lógica Borrosa le permite a uno hablar de un hombre de170 cm ya que tanto un miembro del conjunto de altos y el conjunto de altura media, y posiblemente incluso la el conjunto de bajos. Se le puede considerar en mayor medida a un miembro del conjunto de altura media de lo que es el conjunto de altos. Un hombre que mide 190 centímetros será en mayor grado a un miembro del conjunto de altos. Si un problema sugiere que hay alguna consecuenciarelacionado con la altura de un hombre alto,
Entonces la consecuencia puede ser aplicada o deducida en relación con su grado de pertenencia al conjunto de altos.
Esos son muchos casos dentro de las previsiones meteorológicas que no pueden ser fácilmente manejados por métodos distintos a los métodos estadísticos, métodos "perfecto pro", reconocimiento de patrones, y otros pocos métodos analíticos. Enalgunos casos, los árboles de decisión, o diagramas de flujo se han desarrollado. Sin embargo, estos son basados en la lógica tradicional. Por ejemplo en la previsión de nevadas en los Grandes Lagos, una regla de dedo que se considera es la longitud de búsqueda del flujo de aire sobre el agua abierta. Un valor umbral de 80 millas náuticas se considera muy favorable. Estudios estadísticos o lafísica cualitativa puede haber sugerido este "crítico" valor de 80 millas náuticas.
Con todos los demás factores inician iguales, una búsqueda de sólo 70 millas náuticas probablemente siguen contribuyendo al desarrollo de chubascos de nieve, sin embargo tal vez en menor medida. La Lógica Difusa puede dar cuenta del efecto sobre la salida de un sistema debido a los valores de entrada diferentes,...