Las previsiones meteorológicas se utilizan a diario para respaldar decisiones en ámbitos que van desde la producción de energía y la agricultura hasta la logística, las infraestructuras y las actividades al aire libre. Sin embargo, su precisión puede variar en función de la ubicación, el horizonte de previsión y la situación meteorológica.
Por ello, comprender estas variaciones es fundamental para utilizar la información meteorológica de forma eficaz.
Con los nuevos Forecast Accuracy Reports, meteoblue hace accesible públicamente la verificación de las previsiones. Los informes ofrecen evaluaciones mensuales detalladas del meteoblue Learning MultiModel (mLM) para la temperatura, el punto de rocío y la velocidad del viento, y muestran cómo varía la precisión de las previsiones entre continentes y cómo se compara mLM con los principales sistemas globales de previsión.
Actualmente están disponibles los informes de enero a julio de 2026, y cada mes se publica una nueva edición.
Comparación de las previsiones con las observaciones
La precisión de las previsiones se evalúa comparando los valores previstos con las observaciones de los servicios meteorológicos nacionales y de más de 100.000 estaciones de redes asociadas. Las mediciones se someten a estrictos controles de calidad, y solo alrededor del 60 % de las estaciones cumple los estándares requeridos.
En julio de 2026, para la verificación se utilizaron 78.561 estaciones para la temperatura, 64.765 para el punto de rocío y 30.382 para la velocidad del viento. La cobertura de estaciones varía considerablemente según la región, con redes densas en Europa y Norteamérica y una cobertura más limitada en regiones como África. Estas diferencias deben tenerse en cuenta al interpretar los resultados regionales de precisión.
Comparación con los principales modelos globales
Los informes comparan el meteoblue Learning MultiModel con los principales sistemas globales de previsión, incluidos los modelos de ECMWF, NOAA, DWD, Météo-France, UK Met Office y Environment Canada.
La verificación se realiza con una resolución horaria, en lugar de basarse únicamente en valores diarios. Esto permite una evaluación más precisa, ya que las previsiones deben reproducir las condiciones observadas también en el momento correcto.
Se utilizan tres métricas estándar de verificación:
- El Mean Absolute Error (MAE) mide la magnitud absoluta media de los errores de previsión.
- El Root Mean Square Error (RMSE) da mayor peso a los errores más grandes.
- El Mean Error (ME) indica si un modelo tiende a sobreestimar o subestimar sistemáticamente las condiciones observadas.
En conjunto, estas métricas ofrecen una visión más completa del rendimiento de las previsiones que un único valor de precisión.
Alta precisión en temperatura, punto de rocío y velocidad del viento
Los resultados de julio de 2026 muestran el alto rendimiento del meteoblue Learning MultiModel en las tres variables evaluadas.
Para la temperatura, mLM registró un Mean Absolute Error inferior al del mejor modelo global sin posprocesamiento en los seis continentes evaluados. La reducción osciló entre aproximadamente el 24 % en Australia y el 34 % en África, con mejoras de alrededor del 32–33 % en Europa, Asia y Norteamérica.
Se observa un patrón similar para el punto de rocío, donde mLM redujo el MAE aproximadamente entre un 23 % y un 36 % en comparación con el mejor modelo global sin posprocesamiento, dependiendo del continente.
Las mayores mejoras relativas se observaron en la velocidad del viento. En este caso, mLM redujo el MAE aproximadamente entre un 29 % y un 44 % en los seis continentes.
Estas medias continentales ofrecen una visión general. Los informes también incluyen mapas que muestran cómo varían geográficamente los errores de previsión. Esto es importante porque la precisión de las previsiones puede diferir considerablemente entre regiones y ubicaciones concretas.
Cómo cambia la precisión a medida que aumenta el horizonte de previsión
El error de previsión suele aumentar a medida que se amplía el horizonte de previsión: predecir las condiciones meteorológicas con varios días de antelación es más difícil que prever el tiempo del día siguiente. Por ello, los informes mensuales analizan cómo evoluciona el rendimiento de los modelos desde el primer hasta el séptimo día de previsión.
Los resultados de julio muestran que mLM mantiene un alto nivel de precisión a medida que aumenta el horizonte de previsión.
Para la temperatura, el MAE global de mLM aumenta de 1,04 °C el primer día a 1,65 °C el sexto día. En el sexto día, mLM sigue siendo tan preciso como el mejor modelo global sin posprocesamiento en el primer día, que registra un MAE de 1,66 °C.
Para el punto de rocío, el MAE de mLM aumenta de 1,07 °C el primer día a 1,61 °C el quinto día. El mejor modelo sin posprocesamiento registra 1,70 °C el primer día, lo que significa que mLM mantiene un nivel de precisión similar incluso en el quinto día de previsión.
La diferencia es especialmente pronunciada en la velocidad del viento. El MAE global de mLM aumenta de 0,81 m/s el primer día a 0,99 m/s el séptimo día, y se mantiene por debajo del MAE de 1,31 m/s que registra el mejor modelo sin posprocesamiento ya en el primer día.
Esta comparación muestra durante cuánto tiempo mLM mantiene un nivel de precisión similar a medida que aumenta el horizonte de previsión.
El rendimiento de las previsiones cambia de un día a otro
Ningún modelo meteorológico ofrece el mismo rendimiento en todas partes ni en todas las situaciones meteorológicas. Un modelo que hoy ofrece resultados especialmente precisos puede comportarse de forma diferente mañana si cambian las condiciones meteorológicas. Por ello, además de los resúmenes mensuales y continentales, los informes incluyen series temporales diarias de los errores de previsión.
Los informes de julio muestran claramente esta variabilidad. También señalan que, dado que las cifras publicadas representan medias continentales, las variaciones en estaciones meteorológicas individuales pueden ser considerablemente mayores.
Aunque el meteoblue Learning MultiModel alcanza la mayor precisión global en estos análisis y obtiene los mejores resultados en la mayoría de las ubicaciones, ningún modelo ofrece siempre los mejores resultados.
Por este motivo, meteoblue también ofrece previsiones de otras instituciones junto con su propia mejor estimación. El acceso a diferentes previsiones ayuda a los usuarios a evaluar la incertidumbre, algo que puede ser especialmente importante cuando las condiciones meteorológicas influyen en las decisiones operativas y en los riesgos.
Por qué es importante la verificación continua
La previsión meteorológica evoluciona constantemente. Los modelos numéricos se actualizan, las redes de observación cambian y las técnicas de Post-processing, como el Machine Learning, siguen evolucionando.
Por tanto, un único estudio de precisión solo puede ofrecer una instantánea del rendimiento de las previsiones.
La publicación mensual de los resultados de verificación permite seguir la calidad de las previsiones a lo largo del tiempo, comparar el rendimiento entre regiones y analizar cómo cambia la precisión a medida que aumenta el horizonte de previsión.
Para clientes y socios, esto proporciona una base más clara para evaluar los datos de previsión en diferentes aplicaciones. Para meteorólogos y otros profesionales del sector, ofrece una visión transparente de cómo se comportan los distintos enfoques de previsión frente a las observaciones en condiciones reales.
Los Forecast Accuracy Reports de enero a julio de 2026 están disponibles en el dashboard de meteoblue e incluyen temperatura, punto de rocío y velocidad del viento.
