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¿Son perfectas las predicciones meteorológicas? Esto dicen los datos

Igor Gómez, profesor Física de la Tierra en la UA, analiza la predicción del tiempo meteorológico y su utilidad desde una perspectiva social en No vamos a contar mentiras

No vamos a contar mentiras: «La predicción del tiempo meteorológico y su utilidad desde una perspectiva social»

No vamos a contar mentiras: «La predicción del tiempo meteorológico y su utilidad desde una perspectiva social»

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Alicante

La gente suele decir que “iba a llover y mira el sol que hace. Si es que las predicciones del tiempo no aciertan nunca”. Sentencias semejantes han sido afirmadas y negadas por los medios de comunicación durante el último año.

Sinopsis de la refutación

Es frecuente escuchar en distintas conversiones expresiones como “¿Y dónde está la lluvia?”; “Decían que iba a caer… y nada“; “Las predicciones del tiempo no aciertan ni una”; “Antes mirabas al cielo y sabías qué tiempo venía, ahora con tanta tecnología tampoco dan una segura” etc. Todas estas afirmaciones reflejan una visión muy simplificada del pronóstico meteorológico y un desconocimiento, en términos generales, acerca de qué suponen las predicciones meteorológicas y su fiabilidad.

En realidad, esto no es así. Si uno se fija en lo que ha ocurrido desde los años 80 del siglo pasado, se observa una mejora continua de las predicciones en las últimas décadas (Wallace y Hobbs, 2006). Hoy en día, las predicciones a corto plazo (1–3 días) alcanzan niveles de acierto superiores al 90%, como deja patente el informe del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio de septiembre de 2023 —entre otros—, un análisis detallado que incluye la evolución de la predicción en diferentes variables meteorológicas desde el año 1991 (Haiden et al., 2023).

En todos los casos se observa una mejora continua en las predicciones con una disminución de los errores. ¿Esto significa que las predicciones son o pueden llegar a ser perfectas? No, una predicción perfecta significaría tener una certeza absoluta, es decir, un error cero en el pronóstico correspondiente o una fiabilidad del 100%. Al contrario, existe una incertidumbre inherente a las predicciones meteorológicas —y, en general, a cualquier tipo de predicción— y con esto es con lo que trabajamos también.

Con lo que se observa y escucha, parecería que cuando uno habla de las predicciones meteorológicas uno espera una certeza. Por ejemplo, en tal sitio, a esta hora, van a caer X litros por metro cuadrado. Y, en realidad, una predicción meteorológica no es una hoja Excel; no es, digamos, cómo uno “echaría las cuentas” en un programa de este estilo, llevando un balance exacto de cuánto entra y cuánto sale para saber qué es lo que me queda, con una fiabilidad del 100%, a no ser que no hayamos considerado algo o se nos haya escapado algo al hacer el cálculo … Y es este algo que se nos escapa lo que no podemos incluir en las predicciones del tiempo, porque realmente lo desconocemos o, al menos, no lo conocemos con una precisión exacta.

Entonces, cuando hablamos de las predicciones atmosféricas, y en general de cualquier otra índole, la cosa se complica. Una predicción se basa en un modelo, que puede ser físico, estadístico, una combinación de ambos… Cualquier modelo es una aproximación a la realidad y como tal debe ser tomado, sabiendo que tiene sus limitaciones, pero también que son herramientas útiles que nos permiten anticipar patrones meteorológicos relevantes.

Con todo, ¿se puede argumentar que las predicciones del tiempo no son útiles porque no aciertan nunca? No. ¿Y por qué? Porque suponen la representación más precisa que podemos tener actualmente de cuál es el estado de la atmósfera y cómo va a ser su evolución más probable, y aunque no da una fiabilidad completa, sí nos da idea de cómo puede evolucionar una situación meteorológica concreta para poder tomar las acciones necesarias con antelación.

Referencias

Domínguez Fuentes, I. (2024). ¿Es fiable la previsión del tiempo? Blog Meteoclim.

Gómez, I., Molina, S., Olcina, J., y Galiana-Merino, J. J. (2021). Perceptions, Uses, and Interpretations of Uncertainty in Current Weather Forecasts by Spanish Undergraduate Students. Weather, Climate & Society, 13, 83-94,

Gómez, I., E. Valor, S. Molina, R. Niclòs, y Casellesn V. (2022). Confidence and Communication Preferences on Weather Forecasts among University Students in Spain. Weather, Climate & Society, 14, 737-753,

Haiden, T., Janousek, M., Vitart, F., Ben-Bouallegue, Z., y Prates, F. (2023). Evaluation of ECMWF forecasts, including the 2023 upgrade. ECMWF. Tech. Memo. 911, 60 pp.

Rodríguez Camino, E. (2025). Medio siglo del Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio (ECMWF) Parte 2: Principales contribuciones al avance de la predicción numérica del tiempo. Revista Tiempo y Clima, 5(89).

Wallace, J. M., y Hobbs, P. V. (2006) Atmospheric Science, an Introductory Survey. 2nd Edition, Elsevier, Amsterdam.

Igor Gómez Doménech

Igor Gómez, profesor titular de Física de la Tierra en la Universidad de Alicante

Igor Gómez, profesor titular de Física de la Tierra en la Universidad de Alicante / Silvia Cárceles Pozo

Igor Gómez, profesor titular de Física de la Tierra en la Universidad de Alicante

Igor Gómez, profesor titular de Física de la Tierra en la Universidad de Alicante / Silvia Cárceles Pozo

Igor Gómez es profesor titular de Física de la Tierra en la Universidad de Alicante (UA) y coordinador del Máster en Cálculo y Modelización Científica de la Facultad de Ciencias.

Su principal línea de investigación es la Física de la Atmósfera y la Modelización Meteorológica vía simulación de fenómenos meteorológicos adversos.

‘No vamos a contar mentiras’

Todos los martes, a las 13:45 horas, Miguel A. Goberna, profesor emérito de Matemáticas de la UA, les propone un bulo científico que todos, o casi todos, hemos escuchado o leído en alguna ocasión en un medio de comunicación, en una red social o en un libro.

Son los profesores e investigadores de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Alicante quienes refutarán esas falsedades. Y es que, como diría Goethe (pero nunca dijo): “¡Ciencia! ¡Más ciencia!”.

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