Desde su implantación en 2007, el modelo de Investigación y Predicción Meteorológica de Huracanes (HWRF) de la NOAA ha allanado el camino para importantes mejoras en la predicción de ciclones tropicales. Estos avances en la modelización de huracanes dan a los meteorólogos una imagen más clara del comportamiento de una tormenta, lo que les permite advertir a las comunidades en riesgo con mayor antelación. El modelo HWRF fue capaz de asimilar una amplia gama de datos para producir huracanes realistas, lo que aumentó la confianza de los meteorólogos en sus predicciones. A lo largo de los dieciséis años que duró el estudio, se produjeron varios avances clave en el modelo que contribuyeron a su éxito y a una mayor fiabilidad en la predicción de huracanes.
La mejora más significativa de la precisión se atribuye al aumento de la resolución. Al reducir la distancia entre los puntos de previsión de 9 km en 2007 a 2 km en 2018, los científicos crearon un nido móvil, que sigue a una tormenta durante todo el periodo de previsión; las distancias más pequeñas entre los puntos de previsión permiten al modelo seguir el movimiento de una tormenta con mayor precisión. Una mayor resolución puede ser costosa desde el punto de vista computacional, pero los nidos móviles mitigan ese coste al limitar la alta resolución a la tormenta. Estos nidos mejoran la predicción del entorno cercano a la tormenta y las condiciones en el núcleo interno, que son fundamentales para predecir la intensidad de una tormenta. El desarrollo posterior del modelo permitió crear un nido aún más pequeño con una separación de 1,5 km; este nido móvil interior de alta resolución permitió mejorar la física, la asimilación de datos y el acoplamiento oceánico en la predicción de huracanes.
Sin embargo, los científicos necesitaban incluir información in situ sobre el comportamiento de una tormenta para mejorar sus previsiones. Las mejoras en la asimilación de datos permiten al HWRF incorporar información procedente de satélites y vuelos Hurricane Hunter que proporcionan información en tiempo real sobre las condiciones en el interior de una tormenta. Esto permitió al modelo crear previsiones de intensidad más precisas para los EE.UU. continentales gracias al mejor uso de los datos de reconocimiento de huracanes.
Son muchas las condiciones ambientales que afectan al desarrollo de una tormenta tropical y que se utilizan en la modelización de huracanes. El uso frecuente de esquemas de parametrización física incorpora información sobre los vientos superficiales, las nubes y la energía disponible en la atmósfera para analizar cómo afectan al comportamiento de una tormenta. Además de la información atmosférica, el HWRF utiliza un acoplamiento oceánico mejorado para captar el movimiento y la mezcla por debajo de la tormenta. Las tormentas tropicales dependen del calor del agua para obtener energía para su desarrollo e intensificación; comprender el comportamiento del océano bajo un huracán proporciona a los científicos una imagen más clara de la cantidad de energía disponible para que una tormenta se intensifique.
El modelo HWRF fue objeto de amplios desarrollos durante los dieciséis años que duró la investigación con el objetivo de crear un modelo de predicción de intensidad más preciso. Las mejoras en la resolución, la asimilación de datos, el acoplamiento oceánico y los esquemas de parametrización física permitieron al HWRF reducir a la mitad los errores de previsión de intensidad y mejorar en un 50% las previsiones de intensificación rápida. Estos éxitos allanaron el camino para el modelo de huracanes de nueva generación de la NOAA, el Sistema de Análisis y Predicción de Huracanes (HAFS).
HAFS ha surgido como el modelo de previsión más reciente de la NOAA para aprovechar el éxito de HWRF. HAFS fue adoptado formalmente en 2023 como el nuevo modelo de huracanes insignia de la NOAA, con el apoyo de muchos de los mismos desarrolladores que trabajaron en HWRF. El modelo HWRF está considerado como uno de los modelos numéricos regionales de predicción meteorológica acoplados al océano más importantes y exitosos. El impresionante rendimiento de HWRF durante este tiempo dejó un legado duradero a la predicción de huracanes que continuará impulsando HAFS y futuros modelos a nuevas alturas.