1) La correlacion que has mostrado es para dias especificos, pero para evaluar un modelo necesitas hallar la correlacion promedio, es decir, a lo largo de un periodo de tiempo extenso; eso es para evitar sesgos por ser una muestra muy pequeña.
Vamos a ver, tras GFS hay un trabajo enorme en verificaciones, esto no es un modelo hecho por unos amiguetes con un portátil.
Aquí puedes verlas por meses y años si tienes alguna duda del trabajo que tiene en verificaciones el modelo......
http://www.nco.ncep.noaa.gov/sib/verification/
2) La correlacion es a lo largo de todo el hesmisferio norte. Sin embargo hay lugares donde la presion (entre otros campos) es muy predecible/estable. Por ejemplo, en Siberia hay un anticiclon casi constante durante los meses de invierno. Nuestro propio anticiclon de las azores tiende a ser muy estable durante el verano, igual que la baja termica sahariana. Esto quiere decir que la puntuacion del modelo se esta beneficiando de predicciones 'faciles', que compensan los mayores errores en las predicciones mas dificiles y mas interesantes, como los cambios de tiempo de estable a inestable o viceversa.
Las verificaciones se hacen en todo el planeta y no, no se benefician de lo que dices. Por ejemplo el anticiclon de las azores que se según tu suele ser muy estable, este verano no lo ha sido, sin embargo esto no se ha traducido en la inexistencia de correlación en el modelo, lo cual muestra muy a las claras que tu argumento de compensaciones fáciles no existe.
3) El tiempo que va a hacer es funcion de muchas variables, o sea, es mas complicado que simplemente mirar la presion superficial. Dicho de otro modo, el acertar en un campo no significa que se acierte en los fenomenos interesantes (precipitacion, aparto electrico, nubosidad , viento, estado de la mar)
Te puse un ejemplo de la presión superficial, pero verificaciones hay absolutamente de todo, y en todo tipo de periodo de tiempo y por salidas.
Por ejemplo te pongo el CAPE, viento superficie, el PWAT y en todas veras correlaciones....
4) Para que la salida del modelo sea usable, tiene que ser mejor, no solo que un dado, sino mejor que los valores esperados. Por ejempo, yo voy a hacer una prediccion de que en las proximas 3 semanas va a haber una borrasca que afecte al archipielago. Creo que todos estamos de acuerdo en que esa prediccion es bastante probable, habida cuenta de las tendencias en epoca del año en la que estamos. Si un modelo no mejora esa prediccion, no vale la pena usarlo porque nos esta diciendo lo obvio; es mas facil y barato usar los valores promedio
Vamos, esa predicción que acabas de decir no te la crees ni tu sin ver un modelo que te oriente. Decir que dentro de tres semanas una borrasca afectara a Canarias es de las opciones menos probables, sabido el número de borrascas que afectan a Canarias a lo largo de la temporada. Mucho más probable hubiera sido decir que estaríamos afectados por altas presiones.Pero vamos que da igual.
De todas formas lo que te quiero decir, es que los modelos con el paso de los días van perdiendo certidumbre, por lo que los pronosticos que vemos a 7 o 10 días solo los vemos como una opción, una simple posibilidad que se ha de corroborar con el paso de los días.
La correlación a medio-largo plazo te esta diciendo que existe una baja o alta presión, pero no pretendas que a 10 días te garantice la presión definitiva y su localización exacta, hay que mirarlo como una tendencia. Y eso, no es un dado, o una moneda al aire. Eso son años de investigación, desarrollo e innovación.
Es por todo esto que los pronosticos en todas las agencias nacionales de meteorologia del mundo, no van mas alla de unos 5 dias, por que no son utiles para predecir el tiempo.
Este I+D+i es precisamente lo que ha llevado que los pronósticos cada vez sean mas extensos temporalmente. AEMET hasta hace poco solo pronosticaba 3 días ahora lo hace a 5 días, esto sencillamente obedece a la mejoría de los modelos y por tanto de la certidumbre de los mismos, de tal manera que la agencia entiende que con los modelos actuales puede asumir el pronostico con cierta certidumbre. Tras esos 5 días el modelo sigue siendo útil pese a que la certidumbre disminuya, y aunque no te de la respuesta, siempre te puede dar pistas.
Espero que no seas de los que crees en el cambio climático y en las proyecciones climaticas que vaticinan una aumento de temperatura durante los próximos años. Por que vamos, si para ti un pronostico a 7 días es como tirar una moneda al aire, o jugárselo a los dados, un pronostico a 100 años debe de ser
