Las previsiones meteorológicas suelen presentarse mediante valores concretos: 24 °C por la tarde, viento de 15 km/h, lluvia a partir de las 17:00. Esto puede hacer que la atmósfera parezca más predecible de lo que realmente es, ya que toda previsión contiene cierto grado de incertidumbre.
Los meteorólogos observan la atmósfera mediante estaciones meteorológicas, satélites, radares, radiosondas y muchos otros sistemas. Sin embargo, las observaciones nunca pueden describir perfectamente todos los aspectos de la atmósfera. Los modelos meteorológicos también son, necesariamente, representaciones simplificadas de un sistema extremadamente complejo.
Pequeñas incertidumbres presentes hoy pueden dar lugar a diferencias mucho mayores varios días después. Esta es una de las características fundamentales de la predictibilidad atmosférica y una de las razones por las que las previsiones meteorológicas modernas tienen cada vez más en cuenta distintos escenarios posibles en lugar de un único resultado.
Por qué las previsiones meteorológicas son inciertas
Un modelo numérico de previsión meteorológica parte de una estimación del estado actual de la atmósfera y calcula, mediante ecuaciones físicas, cómo evolucionará. Las mediciones no están distribuidas de manera uniforme por todo el mundo y procesos como la formación de nubes, la turbulencia y la convección no siempre pueden representarse con todo detalle.
A ello se suma la naturaleza caótica de la propia atmósfera. Pequeñas diferencias de temperatura, presión, humedad o viento al inicio de una simulación pueden parecer insignificantes al principio, pero amplificarse con el tiempo y acabar produciendo evoluciones meteorológicas notablemente diferentes. El hecho de que pequeñas diferencias en las condiciones iniciales puedan dar lugar a evoluciones distintas es una de las razones por las que se utilizan las previsiones ensemble para representar la incertidumbre de una previsión.
Para entender mejor este proceso, podemos imaginar varias hojas que caen casi en el mismo punto de un río de corriente rápida. Al principio pueden seguir trayectorias similares, pero más adelante pequeñas diferencias en la corriente pueden llevarlas en direcciones distintas. Con las previsiones meteorológicas ocurre algo parecido.
¿Una sola previsión o varios escenarios posibles?
Una previsión determinista tradicional calcula una única evolución de la atmósfera a partir de un determinado conjunto de condiciones iniciales. Una previsión ensemble, en cambio, repite el cálculo varias veces utilizando condiciones iniciales o configuraciones del modelo ligeramente diferentes. Cada simulación representa una evolución plausible de la atmósfera.
Si los resultados de la mayoría de los miembros del ensemble son muy similares, el grado de confianza en la previsión es relativamente alto. Si, por el contrario, divergen, aumenta la incertidumbre. Por ejemplo, si casi todas las simulaciones prevén temperaturas de entre 24 °C y 26 °C, existe una gran concordancia. Si los resultados oscilan entre 17 °C y 29 °C, la incertidumbre sobre la temperatura prevista es mucho mayor, algo que un único valor medio no permitiría apreciar.
Por tanto, las diferencias entre las distintas previsiones constituyen por sí mismas una información meteorológica importante.
¿Qué significa realmente una probabilidad de lluvia del 30 %?
La probabilidad de precipitación es probablemente el ejemplo más conocido de información meteorológica probabilística, pero también uno de los que más fácilmente se malinterpretan. Diversos estudios han identificado varias interpretaciones habituales de una probabilidad del 30 %, entre ellas que lloverá durante el 30 % del periodo de previsión o sobre el 30 % del área prevista.
Una probabilidad de lluvia del 30 % no significa automáticamente que vaya a llover durante el 30 % del día, sobre el 30 % del territorio o con una intensidad del 30 %. La definición exacta depende del producto de previsión, de la ubicación, del umbral de precipitación considerado y del intervalo de tiempo.
Si la probabilidad se refiere a una ubicación concreta durante un periodo determinado, una probabilidad de lluvia del 30 % significa que es más probable que permanezca seco, aunque la lluvia sigue siendo una posibilidad real. Dicho de otro modo, existe también una probabilidad del 70 % de que no llueva.
Si se consideran muchas situaciones comparables, cuando una previsión del 30 % está bien calibrada, el fenómeno debería producirse aproximadamente tres de cada diez veces.
La probabilidad no indica la intensidad
Es importante distinguir entre la probabilidad de que se produzca un fenómeno y su intensidad o sus posibles consecuencias. Una probabilidad baja no significa necesariamente que el fenómeno meteorológico, en caso de producirse, vaya a ser débil.
Una probabilidad de tormentas del 30 % puede significar, por ejemplo, que en la mayoría de los escenarios plausibles no se producen tormentas, mientras que en una proporción menor sí se desarrolla alguna. Sin embargo, si se produce una tormenta, esta puede ser intensa. Los estudios sobre la comunicación de probabilidades señalan precisamente este aspecto como una posible fuente de malentendidos.
Lo mismo ocurre con las lluvias intensas, los vientos fuertes y otros fenómenos meteorológicos que pueden tener consecuencias importantes. Por ello, la probabilidad debe valorarse junto con las posibles consecuencias. Una probabilidad del 10 % de lluvia débil podría ser fácil de ignorar, mientras que una probabilidad del 10 % de vientos con posibles efectos destructivos podría requerir mucha más atención.
Si llueve con una probabilidad del 10 %, ¿era incorrecta la previsión?
Supongamos que para mañana se prevé una probabilidad de lluvia del 10 % en su ubicación y finalmente llueve. ¿Significa eso que la previsión era incorrecta?
No necesariamente. Una previsión probabilística no puede evaluarse correctamente a partir de un único fenómeno. Si llueve aproximadamente en 10 de cada 100 situaciones comparables en las que se había previsto una probabilidad del 10 %, el sistema de previsión se comporta como cabría esperar. Los meteorólogos denominan a esta propiedad fiabilidad o calibración.
Esto puede parecer poco intuitivo, porque tendemos de forma natural a clasificar las previsiones como «correctas» o «incorrectas». Sin embargo, las probabilidades contienen más información: que se produzca un fenómeno poco probable no significa automáticamente que la probabilidad indicada fuera incorrecta.
Por qué cambian las probabilidades de una previsión
Una previsión puede indicar una probabilidad de lluvia del 70 % con varios días de antelación, bajar al 40 % en la siguiente actualización y volver a aumentar posteriormente. Esto no significa necesariamente que la previsión sea poco fiable, sino que refleja la nueva información que se va incorporando al sistema de previsión.
Las observaciones meteorológicas se recopilan continuamente y cada nuevo ciclo del modelo parte de una descripción actualizada del estado de la atmósfera. A medida que se acerca un fenómeno, la posición de un frente, un sistema de bajas presiones o una zona de tormentas puede definirse con mayor precisión. Al mismo tiempo, los resultados de los miembros del ensemble pueden converger hacia un mismo escenario o seguir mostrando diferencias.
Por tanto, las probabilidades representan la mejor estimación posible a partir de la información disponible en cada momento.
Por qué aumenta la incertidumbre con el horizonte de previsión
El grado de confianza en una previsión también depende en gran medida de cuánto tiempo abarque. En una previsión a un día, las pequeñas incertidumbres del estado inicial de la atmósfera disponen de poco tiempo para amplificarse. En una previsión a diez días, en cambio, estas incertidumbres tienen mucho más tiempo para aumentar.
Para horizontes de previsión más largos, suele ser más útil considerar un abanico de condiciones plausibles que centrarse en un único valor exacto. Por ejemplo, un modelo puede prever una tormenta mientras que la mayoría de los demás escenarios no lo hacen. La información del ensemble ayuda a contextualizar este tipo de previsiones individuales.
La misma probabilidad puede llevar a decisiones diferentes
Las probabilidades meteorológicas resultan especialmente útiles cuando se relacionan con decisiones concretas. Una persona que solo tenga que caminar cinco minutos hasta una cafetería podría ignorar una probabilidad de lluvia del 30 %, mientras que alguien que organice una boda al aire libre podría preparar una zona cubierta. Un responsable de obra, por su parte, podría aplazar trabajos sensibles a las condiciones meteorológicas si la lluvia implicara riesgos importantes para la seguridad o consecuencias económicas.
La información meteorológica es la misma, pero las posibles consecuencias son diferentes. Este principio también se aplica a los sectores de la energía, la aviación, la logística y la agricultura, donde las decisiones pueden depender de la probabilidad de que se superen determinados umbrales meteorológicos. La forma de reaccionar ante una probabilidad meteorológica depende, por tanto, en gran medida de las posibles consecuencias del fenómeno.
La probabilidad no indica qué decisión debe tomarse, pero ayuda a valorar qué nivel de riesgo resulta aceptable en una situación determinada.
Evaluar la incertidumbre de las previsiones con meteoblue
meteoblue ofrece distintas herramientas para comprender la incertidumbre de una previsión más allá de un único valor previsto. El MultiModel Ensemble compara las previsiones de varios modelos meteorológicos globales y regionales, lo que permite comprobar hasta qué punto coinciden los distintos sistemas de previsión.
Si los modelos prevén temperaturas, precipitaciones o condiciones de viento similares, existe una mayor concordancia sobre la evolución general. Las diferencias importantes, en cambio, indican situaciones en las que la evolución de la atmósfera es más incierta.
meteoblue también indica la predictibilidad de sus previsiones. Una temperatura prevista de 24 °C con una predictibilidad alta debe interpretarse de forma diferente a una previsión de esos mismos 24 °C con una predictibilidad baja, cuando los escenarios alternativos presentan mayores diferencias.
Para aplicaciones profesionales, la información meteorológica probabilística también está disponible a través de las API meteoblue, incluidos indicadores de riesgo y productos basados en ensembles para condiciones como calor, niebla, precipitaciones y tormentas.
El objetivo no es hacer más complicadas las previsiones, sino hacer visible y útil la incertidumbre que ya forma parte de ellas.
Interpretar mejor las previsiones meteorológicas
Las previsiones meteorológicas modernas consideran varios escenarios posibles, no una única previsión. La mejora de las observaciones, los modelos de mayor resolución, la inteligencia artificial y el aumento de la capacidad de cálculo contribuyen continuamente a mejorar las previsiones. Sin embargo, debido a la naturaleza caótica de la atmósfera, la predictibilidad tiende a disminuir a medida que aumenta el horizonte de previsión.
Las probabilidades aportan información importante para interpretar mejor una previsión. No solo indican si se espera lluvia, sino también la probabilidad de que se produzca; no solo muestran la temperatura prevista, sino que también ayudan a comprender cuánto pueden variar los posibles escenarios. Además, permiten valorar mejor los escenarios menos probables, especialmente cuando sus posibles consecuencias son importantes.
Considerar las probabilidades junto con los valores previstos ofrece una imagen más clara de lo que podría ocurrir y de la incertidumbre asociada a los distintos escenarios. De este modo, resulta más fácil distinguir el escenario más probable de otros menos probables, pero que aun así conviene tener en cuenta.
¿Desean profundizar en este tema? Participen en las conversaciones del meteoblue Community Forum, donde pueden intercambiar ideas, plantear preguntas y debatir sobre meteorología y previsiones con otros aficionados.
