Un modelo meteorológico es un elemento esencial, pero no constituye automáticamente la previsión final para un lugar determinado. El trabajo que sigue a una ejecución del modelo ayuda a relacionar su representación de la atmósfera con las condiciones relevantes para una persona que se encuentre en un valle, en una montaña, en una explotación agrícola o junto a la costa.
Combinar los resultados de diferentes modelos
Los proveedores de previsiones meteorológicas reciben simulaciones de modelos globales y regionales con diferentes resoluciones de cuadrícula, representaciones del terreno, ciclos de actualización y horizontes de previsión. Su rendimiento también varía según el lugar, la variable meteorológica y la situación atmosférica. Por ello, varios modelos pueden producir previsiones diferentes para el mismo lugar y momento. Nuestras guías sobre modelos meteorológicos explican estos fundamentos en la Parte 1 y Parte 2.
Antes de poder comparar o combinar los resultados, es necesario asegurarse de que su significado sea coherente. Esto implica comprobar las coordenadas, las unidades, los intervalos temporales, las alturas de medición y las definiciones de las variables. La velocidad del viento y las ráfagas, por ejemplo, describen magnitudes diferentes. Un valor de temperatura suele corresponder a un momento determinado, mientras que la precipitación representa una acumulación durante un periodo.
Por ejemplo, una precipitación acumulada durante tres horas que finaliza a las 12:00 representa el agua acumulada entre las 09:00 y las 12:00, no la cantidad que cae a mediodía. Para compararla con la precipitación horaria, deben tenerse en cuenta los diferentes periodos de acumulación. El valor original de tres horas tampoco indica exactamente en qué momento de ese periodo se produjo la lluvia.
Esta preparación puede resultar invisible para los usuarios, pero evita que las diferencias en el formato o las definiciones de los datos se confundan con diferencias reales en la previsión meteorológica.
Por qué una celda de cuadrícula no equivale a una ubicación
Los modelos numéricos representan la atmósfera y la superficie terrestre mediante cuadrículas. Una celda de cuadrícula puede abarcar una combinación de laderas, edificios, vegetación y superficies de agua, mientras que la elevación representada en el modelo puede diferir de la altitud de la ubicación solicitada. Los elementos más pequeños del terreno pueden quedar suavizados, especialmente en modelos de menor resolución.
Pensemos, por ejemplo, en una localidad situada en un valle y una cumbre cercana dentro de la misma celda de una cuadrícula de baja resolución. Su proximidad no significa que tengan la misma temperatura, exposición al viento o condiciones de precipitación. Por tanto, la primera tarea consiste en relacionar las coordenadas solicitadas con información relevante del modelo en los alrededores, en lugar de considerar simplemente el valor de una única celda de cuadrícula como la previsión.
Por ejemplo, la meteoblue Forecast API genera previsiones puntuales utilizando datos de los modelos circundantes, información del terreno y post-procesamiento. Los usuarios pueden especificar la altitud de la ubicación sobre el nivel del mar; de lo contrario, la API la determina mediante un modelo digital de elevación con una resolución de 80 metros. Los ajustes de altitud afectan a varias variables, entre ellas la temperatura y la presión.
Sin embargo, un conjunto de datos del terreno con una resolución de 80 metros no significa que la atmósfera se haya simulado en una cuadrícula de 80 metros. Los ajustes locales aumentan la relevancia de una previsión puntual, pero no pueden recuperar todos los elementos que el modelo no resuelve, como el flujo de aire alrededor de un edificio concreto o un chubasco a muy pequeña escala. La resolución nativa del modelo y el post-procesamiento local siguen siendo dos aspectos diferentes.
Decidir qué modelos deben contribuir
Disponer de varias previsiones no permite identificar automáticamente cuál es la más útil. Una media simple puede conservar errores compartidos por varios modelos, mientras que elegir siempre el mismo modelo ignora los cambios en su rendimiento entre diferentes lugares y condiciones.
El meteoblue Learning MultiModel (mLM) utiliza información sobre el rendimiento previo de las previsiones para determinar una combinación de modelos adecuada para una ubicación específica, teniendo normalmente en cuenta el rendimiento de los 60 días anteriores.
Este proceso puede incluir diferentes formas de post-procesamiento. La selección identifica un modelo de entrada adecuado, la ponderación determina en qué medida contribuyen los diferentes modelos, el blending combina información de varias previsiones y la corrección aborda los errores sistemáticos. Por ejemplo, elegir un modelo con un error medio menor es diferente de corregir un sesgo recurrente, aunque ambos métodos pueden mejorar la previsión final. Cuando se dispone de mediciones adecuadas, estas también pueden ayudar a identificar y corregir sesgos locales de las previsiones.
En el servicio específico para estaciones de meteoblue, las mediciones de los últimos meses pueden utilizarse para adaptar la combinación de modelos a las condiciones locales. Esto permite tener en cuenta diferencias de rendimiento específicas de una ubicación que podrían no ser visibles en comparaciones más amplias entre modelos.
mLM no sustituye a los modelos meteorológicos numéricos. Se basa en ellos y utiliza sus previsiones de una manera que refleja el rendimiento de cada modelo para una ubicación y una variable determinadas. Actualmente, mLM está implementado y validado para la temperatura del aire, la temperatura del punto de rocío y la velocidad del viento. Otras variables, como la precipitación, la nubosidad y la radiación, se basan en diferentes fuentes de datos y métodos de procesamiento, por lo que no debe suponerse que se utilice el mismo método para toda la previsión.
Incorporar las observaciones más recientes
Para las próximas horas, las observaciones pueden revelar desarrollos que una ejecución anterior del modelo no haya captado con precisión. El radar puede mostrar, por ejemplo, que una banda de precipitación llega antes de lo previsto. Las estaciones pueden detectar una diferencia local de temperatura, mientras que las imágenes de satélite proporcionan información sobre las nubes y su movimiento. Las observaciones de rayos pueden aportar información adicional sobre la actividad tormentosa.
La previsión a corto plazo basada en observaciones se conoce como nowcasting. En meteoblue se utiliza información de estaciones, radares o satélites actualizada con frecuencia. Su contribución depende de la variable y de la cobertura disponible: una imagen de radar puede ayudar a precisar el momento de la precipitación, pero no mide directamente la temperatura del aire en una estación meteorológica.
Estos métodos son especialmente valiosos para el periodo de previsión inmediato. Su utilidad disminuye a medida que los fenómenos meteorológicos evolucionan, se debilitan o cambian de dirección, por lo que los modelos numéricos se vuelven esenciales para previsiones a más largo plazo.
Hacer utilizables los datos procesados
La previsión procesada debe presentarse en un formato que puedan utilizar tanto las personas como los programas informáticos. Dependiendo del producto, esto incluye temperatura, precipitación, viento, ráfagas, nubosidad y otras variables, proporcionadas como series temporales, diagramas o datos estructurados de API. Los valores horarios permiten una planificación detallada, mientras que los resúmenes diarios ofrecen una visión más general.
Un único valor de previsión también debe ir acompañado de información sobre la incertidumbre. El indicador de previsibilidad de meteoblue describe el grado estimado de certeza de la previsión, mientras que la probabilidad de precipitación se refiere a la posibilidad de que se produzcan precipitaciones. Responden a preguntas diferentes: la confianza en la previsión general no es lo mismo que la probabilidad de lluvia.
Por tanto, la previsión puntual final no siempre es el resultado directo de un único modelo. Combina la información disponible en una única estimación óptima, reflejando al mismo tiempo la incertidumbre restante.
Por qué cambian las previsiones entre actualizaciones
Una previsión se revisa continuamente a medida que se dispone de nueva información. Las nuevas ejecuciones de los modelos pueden modificar la evolución prevista, mLM puede actualizar la combinación de modelos preferida y las observaciones recientes pueden influir en la previsión a corto plazo.
Para los usuarios, esto puede significar un cambio en la hora prevista de inicio de la lluvia o una actualización de la temperatura prevista para mañana por la tarde. Un cambio en la previsión no significa automáticamente que la versión anterior fuera mala. Refleja el hecho de que se ha incorporado información más reciente, y la calidad de la previsión solo puede evaluarse comparándola con lo que realmente ocurrió.
Comparar el resultado con la realidad
La cadena de procesamiento necesita una forma de determinar si realmente aporta valor. La verificación de las previsiones compara las previsiones con observaciones adecuadas en numerosos lugares y momentos. Los meteoblue Forecast Accuracy Reports mensuales evalúan mLM utilizando datos de estaciones meteorológicas sometidos a controles de calidad y comparan su rendimiento con el de modelos globales para la temperatura, el punto de rocío y la velocidad del viento.
Una comparación justa debe tener en cuenta la variable meteorológica, el momento de validez y el horizonte de previsión. Una previsión emitida varios días antes de un evento constituye una prueba diferente de una actualización realizada poco antes de que ocurra. La verificación horaria también permite detectar errores en el momento previsto que pueden pasar desapercibidos cuando solo se evalúan valores diarios.
Diferentes métricas revelan diferentes puntos débiles. El Mean Absolute Error (MAE) describe la magnitud media de los errores, el Mean Error (ME) identifica sobreestimaciones o subestimaciones sistemáticas y el Root Mean Square Error (RMSE) otorga mayor peso a los errores más grandes. Utilizadas conjuntamente, estas métricas ayudan a determinar si una previsión ofrece resultados consistentes en lugar de ser precisa solo ocasionalmente.
La verificación también proporciona información para futuros desarrollos. Un método de procesamiento puede funcionar bien en una región o estación del año determinada, pero peor en otros lugares. Las evaluaciones repetidas ayudan a identificar estas diferencias y a comprobar si los cambios mejoran el rendimiento con el tiempo. Los meteoblue Forecast Accuracy Reports permiten seguir esta evolución.
La previsión continúa después de la ejecución del modelo
La calidad de un servicio meteorológico depende tanto de los modelos que utiliza como de la forma en que se procesan sus resultados. Hacer comparables los conjuntos de datos, adaptarlos a una ubicación, aprender de errores anteriores e incorporar observaciones adecuadas contribuye a transformar una simulación de un modelo en una previsión utilizable.
En meteoblue, estas funciones trabajan conjuntamente para producir información relevante a escala local. La verificación continua permite evaluar posteriormente el resultado. Una previsión puede parecer sencilla en la pantalla, pero antes de que se muestre el valor final ya se han realizado numerosos pasos de procesamiento.
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