Regional cooperation/collaboration crucial:  upstream data critical for every country.  Thus collaboration is critical for data distribution.  But inequalities in economies produces inequalities in met data…how to deal with this…?  Global forecast centers are essential for developing countries – is this a subsidy?

The issue of regional or global cooperation is one that is likely only to become increasingly important in the meteorological community, though it has been essential for many decades.  A 5-day forecast depends on met observations far removed from even the largest country.  Only short-range forecasts can be improved by strictly national observational efforts.  In certain parts of the world the small size of the countries practically mandates rapid data exchange and joint forecasting activities, such as in Europe.  Other regions where similar close coordination would help, but currently is weak, include parts of West Africa and Central America.  In such regions there is vast redundancy in developing independent forecasting systems.

While it may be logical to develop and support a single forecast center for Central America or for other regions with many small countries, there are commonly political or prestige questions at stake.  In which country should the center be located?  Who should staff it?  Should forecaster and employee representation be based on the population of the respective countries?  The size of their economies?   Etc…

Despite the obvious advantages to international cooperation in meteorology, there are reasons why it is not always easy to accomplish.  Two neighboring countries may have territorial conflicts or other reasons to avoid sharing all information.  Some countries may be at war, and would not want to describe weather conditions to an opponent (though this is becoming much harder to do given the widespread distribution of satellite imagery).  More often there is the perception that by providing a useful forecast to a competing country or rival business one will loose a competitive advantage.  This is a reason that commercial aircraft observations are not publicly distributed in real time over the USA.  Many other examples are easy to find.  Suppose one country spends a vast sum to launch a meteorological satellite.  Why should it give the data away for free?  Why not scramble the signal and charge for a key to decode it?  The private sector does this all the time.  Commercial fishing fleets very often make meteorological observations, yet to transmit the observations in real-time might give away a good fishing location.  Partly for this reason only a small percentage of the hundreds of commercial fishing vessels transmit their observations.

An especially common situation for which there is no simple answer is the case of a small prosperous country bordering a geographically large, but relatively poor country.   The small country may have a need for improved weather forecasts but no increase in observations within its borders will make much difference to a forecast beyond 12 hr.  Is it realistic to expect its poor neighbor to have an observing network with a comparable density of observations?  Even if two countries have similar per-capita incomes there can be vast inequalities in the requirements to maintain similar-density weather observing networks.  For example, Botswana, Namibia and South Africa have roughly similar per capita incomes, but South Africa has 10 times the population of the other two countries combined.  Yet Botswana and Namibia taken together have a larger land area than South Africa.   Thus the economic burden on these countries to maintain a similar density of meteorological observations is more than 10 times that of South Africa.  Similar examples can be found on every continent (except Australia).   There is not yet a suitable solution to this global problem.

Switzerland is a prime example of a country that depends critically on synoptic observations from neighboring countries for its forecast generation.

Another example of why collaboration is valuable is in the area of education and applied research.  Let us consider Central America as an example.  There are 7 countries from Panama to Guatemala, with a combined population of approximately 40 million, that have relatively similar climatological conditions, though there are local differences.  All of these countries have small NMS’s, without substantial applied research branches (some countries might deny this).  Also, there is only one institution in these countries with a BS degree program and higher in Meteorology, where forecasters might be prepared and where applied meteorological research might be carried out.  Even at this institution (Univ. of Costa Rica) there are few researchers; it is comparable to a small meteorology program at a US university. Where then do the countries of the region get advanced education and training and where do they carry out applied research?

An objective evaluation of the needs of Central America would suggest that the education and applied research might be conducted at one site, where scarce resources (faculty, potential students) could be concentrated into a critical mass.  For example, it is not justifiable to maintain a program in meteorology at the undergraduate level if there are only a few students in each class, such as might be required from any one of the countries of Central America.  Combining the educational needs of the entire region into one site justifies a larger, well-prepared faculty to provide the instruction and to guide applied research for students.

The obvious problem with centralizing education and research is that every country would like such a facility in their country, and that few would want to financially support a center in another country.  Thus, the problem is rooted in political perspectives, not technical ones.  There are at least three possible solutions to such a problem.  One is to establish a central site for education/training/research and have the host cover costs of all participants (with taxes from participating countries).  A second option would be to have the venue rotate every year, so that each country would host the program every decade or so.  Another option might be to have the entire program done remotely – via distance education.  No option is the best, all have drawbacks.

Now that we have described some of the basic functions of a met service and understand the conceptual challenges that any met service faces we need to consider in more detail how a met service goes about addressing these challenges.  We will look again with examples how decisions can be made about the types of capabilities a met service needs, together with how it can manage to sustain itself.

 

Cooperación y colaboración regionales cruciales: datos ascendentes críticos para cada país. Por lo tanto, la colaboración es fundamental para la distribución de datos. Pero las desigualdades en las economías producen desigualdades en los datos reunidos … ¿cómo lidiar con esto …? Los centros mundiales de pronóstico son esenciales para los países en desarrollo, ¿se trata de un subsidio?

La cuestión de la cooperación regional o global es una cuestión que probablemente sólo será cada vez más importante en la comunidad meteorológica, aunque ha sido esencial durante muchas décadas. Un pronóstico de 5 días depende de las observaciones observadas lejos de incluso el país más grande. Sólo se pueden mejorar los pronósticos a corto plazo mediante esfuerzos observacionales estrictamente nacionales. En algunas partes del mundo, el pequeño tamaño de los países exige prácticamente un rápido intercambio de datos y actividades conjuntas de previsión, como en Europa. Otras regiones en las que una coordinación estrecha similar ayudaría, pero actualmente es débil, incluyen partes de África Occidental y Centroamérica. En tales regiones hay una gran redundancia en el desarrollo de sistemas de predicción independientes.

Si bien puede ser lógico desarrollar y apoyar un único centro de predicción para Centroamérica o para otras regiones con muchos países pequeños, hay cuestiones políticas o de prestigio que están en juego. ¿En qué país se debe ubicar el centro? ¿Quién lo debe personal? ¿Debería el pronosticador y la representación de los empleados basarse en la población de los respectivos países? ¿El tamaño de sus economías? Etc …

A pesar de las obvias ventajas de la cooperación internacional en meteorología, hay razones por las que no siempre es fácil lograrlo. Dos países vecinos pueden tener conflictos territoriales u otras razones para evitar compartir toda la información. Algunos países pueden estar en guerra y no quieren describir las condiciones meteorológicas a un oponente (aunque esto es cada vez más difícil de hacer dada la amplia distribución de imágenes de satélite). Más a menudo hay la percepción de que al proporcionar una previsión útil a un país competidor o un negocio rival perderá una ventaja competitiva. Esta es una razón por la cual las observaciones de los aviones comerciales no se distribuyen públicamente en tiempo real sobre los Estados Unidos. Muchos otros ejemplos son fáciles de encontrar. Supongamos que un país gasta una suma enorme para lanzar un satélite meteorológico. ¿Por qué debería dar los datos de forma gratuita? ¿Por qué no codificar la señal y la carga de una clave para decodificarla? El sector privado lo hace todo el tiempo. Las flotas pesqueras comerciales suelen hacer observaciones meteorológicas, pero transmitir las observaciones en tiempo real puede dar un buen lugar de pesca. En parte por esta razón sólo un pequeño porcentaje de los cientos de buques pesqueros comerciales transmiten sus observaciones.

Una situación especialmente común para la cual no hay respuesta simple es el caso de un pequeño país próspero que bordea un país geográficamente grande, pero relativamente pobre. El pequeño país puede tener una necesidad de mejores pronósticos meteorológicos, pero ningún aumento en las observaciones dentro de sus fronteras hará mucha diferencia a un pronóstico más allá de 12 horas. ¿Es realista esperar que su vecino pobre tenga una red de observación con una densidad comparable de observaciones? Incluso si dos países tienen ingresos per cápita similares, pueden existir grandes desigualdades en los requisitos para mantener redes de observación meteorológica de densidad similar. Por ejemplo, Botswana, Namibia y Sudáfrica tienen ingresos per cápita aproximadamente similares, pero Sudáfrica tiene 10 veces la población de los otros dos países combinados. Sin embargo, Botswana y Namibia, en conjunto, tienen una superficie de tierra más grande que Sudáfrica. Así, la carga económica sobre estos países para mantener una densidad similar de observaciones meteorológicas es más de 10 veces la de Sudáfrica. Ejemplos similares se pueden encontrar en todos los continentes (excepto en Australia). No existe todavía una solución adecuada a este problema mundial.

Suiza es un excelente ejemplo de un país que depende críticamente de las observaciones sinópticas de los países vecinos para su generación de pronósticos.

Otro ejemplo de por qué la colaboración es valiosa es en el campo de la educación y la investigación aplicada. Consideremos América Central como ejemplo. Hay 7 países de Panamá a Guatemala, con una población combinada de aproximadamente 40 millones, que tienen condiciones climatológicas relativamente similares, aunque existen diferencias locales. Todos estos países tienen NMS pequeños, sin ramas sustanciales de investigación aplicada (algunos países podrían negar esto). Además, sólo hay una institución en estos países con un programa de licenciatura y superior en Meteorología, donde se pueden preparar pronósticos y donde se pueden realizar investigaciones meteorológicas aplicadas. Incluso en esta institución (Univ. De Costa Rica) hay pocos investigadores; Es comparable a un pequeño programa de meteorología en una universidad estadounidense. ¿Dónde, entonces, los países de la región obtienen educación avanzada y capacitación y dónde realizan la investigación aplicada?

Una evaluación objetiva de las necesidades de Centroamérica podrían sugerir que la educación y la investigación aplicada podrían llevarse a cabo en un sitio donde los escasos recursos (profesores, estudiantes potenciales) podrían concentrarse en una masa crítica. Por ejemplo, no es justificable mantener un programa de meteorología a nivel de pregrado si sólo hay unos cuantos alumnos en cada clase, como se podría requerir de cualquiera de los países de Centroamérica. Combinar las necesidades educativas de toda la región en un solo sitio justifica una facultad más grande y bien preparada para impartir la instrucción y orientar la investigación aplicada a los estudiantes. El problema obvio de centralizar la educación y la investigación es que cada país desee tal facilidad en su País, y que pocos querrían apoyar financieramente un centro en otro país. Así, el problema radica en las perspectivas políticas, no en las técnicas. Hay al menos tres posibles soluciones a este problema. Uno es establecer un sitio central para la educación / capacitación / investigación y tener los costos de cobertura de anfitrión de todos los participantes (con impuestos de los países participantes). Una segunda opción sería que el lugar se alternara cada año, de manera que cada país sería el anfitrión del programa cada década o así. Otra opción podría ser tener todo el programa hecho a distancia – a través de la educación a distancia. Ninguna opción es la mejor, todos tienen inconvenientes. Ahora que hemos descrito algunas de las funciones básicas de un servicio conocido y entendemos los retos conceptuales que cualquier servicio satisfecho tenemos que considerar más detalladamente cómo funciona un servicio satisfecho para abordar estos desafíos . Examinaremos nuevamente con ejemplos cómo se pueden tomar decisiones acerca de los tipos de capacidades que un servicio necesita, junto con cómo puede manejar para mantenerse.