Per desgràcia aquests últims anys anem parlant de rècords i de situacions excepcionals, moltes vegades utilitzem l’expressió no és gens normal, no ha passat mai. Aquest escrit és per explicar com en meteorologia podem parlar que estem davant un episodi excepcional, molt poc freqüent o mai viscut d’ençà que es recullen dades en un determinat dia d’un mes. Bàsicament, tenim dues maneres, els percentils i la distribució típica aplicada a una distribució normal amb els famosos sigmes. El model europeu també ha tret el seu índex EFI (Extreme Forecast Index), per mesurar l’excepcionalitat d’una determinada variable meteorològica.

Comencem Els Percentils:

Perquè són tan importants per parlar de l’excepcionalitat d’una dada:

Els percentils en meteorologia són una mesura estadística que s’utilitza per a avaluar el comportament de les variables meteorològiques com la temperatura, la pluja o la humitat en un lloc i període determinats. Els percentils proporcionen informació sobre la freqüència amb la qual es produeixen valors determinats de la variable meteorològica en qüestió.

Per entendre-ho millor, pensem en el percentil 50. Aquest percentil indica el valor que divideix la sèrie temporal de la variable meteorològica en dos parts iguals.(ordenats de gran a petit) Així, el percentil 50 de la temperatura en un lloc determinat indica la temperatura per sota de la qual es troba el 50% de les observacions i per sobre de la qual es troba l’altre 50%. El percentil 50, també conegut com la mediana, o valor mig (valor que ocupa el lloc central, deixant els mateixos resultats a l’esquerra i dreta), és una mesura estadística útil per a descriure la temperatura mitjana o normal en un lloc i període determinats.

A més del percentil 50, també es poden utilitzar altres percentils per a avaluar el comportament de les variables meteorològiques. El percentil 10, per exemple, indica el valor per sota del qual es troben el 10% de les observacions, mentre que el percentil 90 indica el valor per sobre del qual es troben el 90% de les observacions. Per tant ja són valors força excepcionals, siguin en una anomalia més negativa o positiva. Això és important per a avaluar situacions extremes, com ara períodes de sequera o episodis de pluges intenses. Per tant, parlar d’un 99% de percentil significa que amb aquesta sèrie del 1979-2021 de 42 anys solament aquest dia a uns 1500 m un 1% la temperatura ha estat més elevada, o si és el 100% mai s’ha registrat, en conseqüència, situació completament extrema i estranya. Resumint des de que es prenen aquestes dates no havia passat mai o molt poc. Com podeu observar en la imatge primera , la situació de divendres amb anomalies d’alçada geopotencial és tremenda, tindrem rècord en alçada geopotencial a 550hPa, o el que és el mateix amb dades del 1979-2021 aquest 500 hPa no havien estat mai tan amunt un 12/13 abril, el model dóna 588, el que seria 5.880m quan parlem que normalment aquest 500 hPa estan a 5.550m.

Mireu com exemple els percentils que portem a l’estació de meteo de l’aeroport de Barcelona. Els vermells dies més càlids del normal, fins i tot extrems (valors de 95% a rècord), i els blaus més freds del normal, crec que una imatge val molt més que totes les meves paraules.

La Campana de Gauss els percentils, la desviació estàndard (simbolitzat en el gràfic amb el símbol sigma)

Els percentils es poden representar en una campana de Gauss per a ajudar a visualitzar millor la seva distribució en relació a la mitjana. La campana de Gauss és una distribució normal que mostra la freqüència amb què es produeixen diferents valors de la variable meteorològica en qüestió.

La campana de Gauss es caracteritza per tenir una forma simètrica i per estar centrada en la mitjana de la distribució. Això significa que la major part de les observacions es concentren al voltant de la mitjana i que les observacions extremes són menys freqüents.

Per a representar els percentils en una campana de Gauss, primer s’ha de calcular la mitjana i la desviació estàndard de la distribució de la variable meteorològica. Recordem que la desviació estàndard ens indica la quantitat amb què les dades individuals varien respecte a la mitjana. Si la desviació estàndard és petita, això indica que les dades estan molt a prop de la mitjana i que hi ha poca variabilitat. Si la desviació estàndard és gran, això indica que les dades estan més allunyades de la mitjana i que hi ha més variabilitat. Com més a prop del zero menys variabilitat, com més lluny sobretot sigma 2 o sigma 3 més dispersió i variabilitat. A continuació, es poden utilitzar les taules de distribució normal per a assignar valors a cada percentil en funció de la seva posició en relació a la mitjana.

Per exemple, suposem que volem representar els percentils 10, 50 i 90 de la temperatura en un lloc determinat en una campana de Gauss. Si la mitjana de la temperatura és de 20°C i la desviació estàndard és de 2°C, llavors els valors corresponents als percentils serien aproximadament 17,4°C per al percentil 10, 20°C per al percentil 50 i 22,6°C per al percentil 90.

Ara podem representar aquests valors en una campana de Gauss, amb el valor de la mitjana en el centre i les línies verticals que representen els percentils. En aquest exemple, la línia vertical del percentil 50 estaria en el punt més alt de la campana, mentre que les línies verticals dels percentils 10 i 90 estarien més a prop dels extrems de la campana, ja que aquests són valors menys freqüents.

Us poso un exemple d’utilització de percentils del web hoyextremo.com on utilitza els percentils representats per la campana de gauss com hem explicat. Temperatura dia 11/04/2024 Aeroport de Barcelona:

Per últim parlem del model EFI (Extreme Forecast Index):

És una mesura de la diferència entre la distribució de previsió conjunta (Ensembles) i la distribució del model climàtic (Mitjana climàtica). Això permet avaluar l’anormalitat de la situació, L’EFI pren valors de -1 a +1. Si tots els membres del conjunt prediuen valors per sobre del màxim del clima M, EFI = +1; si tots pronostiquen valors per sota del mínim climàtic M, EFI = -1. Les magnituds EFI de 0,5 a 0,8 (independentment del signe) es poden considerar generalment com un significat que és probable un temps “inusual”, mentre que les magnituds superiors a 0,8 solen significar que és probable un temps “molt inusual”.

Com podeu observar de cara a divendres i dissabte el model ens marca valors de temperatura a 2m molt inusuals per l’alt que seran. Una altra cosa seran marinades, boires petites raconades, vents en superfície que finalment determinaran si tindrem rècords o no de temperatures positives, però queda clar que l’excepcionalitat en tindrem. L’única bona notícia és que a partir de dimarts normalitzem