Modelos de previsión meteorológica: ¿cuál elegir?

Toda previsión meteorológica se basa en un modelo de previsión. Puede que los nombres de estos modelos no le digan nada, pero probablemente esté familiarizado con las plataformas que los utilizan: Aemet, El Tiempo, Meteocat... Pero, ¿cómo saber qué modelo meteorológico es el más fiable? ¿Qué modelos de previsión ofrece Sencrop?

¿Y si la mejor solución fuera utilizar varios? Te lo contamos todo en este artículo.

¿Qué es un modelo de previsión meteorológica?

Los modelos de previsión meteorológica son potentes herramientas que observan y transforman los datos recogidos por diversas fuentes -estaciones meteorológicas, satélites, radares, globos de sondeo, aviones y barcos- en previsiones meteorológicas.

Estos algoritmos simulan y anticipan los complejos movimientos de la atmósfera combinando la física, las matemáticas y la informática. Se simula todo: temperaturas, fuerza del viento, densidad de las nubes, intensidad de las precipitaciones, etc. Detrás de cada previsión hay miles de cálculos y ecuaciones diseñados para producir predicciones lo más fiables posible.

La resolución de los modelos meteorológicos

Cada modelo divide la atmósfera en una malla tridimensional, en la que cada celda de la malla representa un pequeño volumen de aire. Éstas se conocen como "mallas", y su tamaño varía de un modelo meteorológico a otro. Por eso cada modelo tiene una resolución diferente.

Cuanto menor es el tamaño de la malla, mayor es la precisión, pero mayor es la potencia de cálculo necesaria.

Para cada celda de la malla, el modelo simula la evolución de la atmósfera a lo largo del tiempo, lo que permite predecir las condiciones meteorológicas de las próximas horas o incluso días.

¿Qué fiabilidad tienen los modelos meteorológicos?

Hoy en día existen muchos modelos meteorológicos, cada uno con sus propias ventajas y limitaciones. Su fiabilidad puede variar en función de la región, la medición o el horizonte temporal.

Es un poco como comparar a un velocista con un corredor de maratón: algunos modelos son eficaces en distancias cortas o de corta duración, mientras que otros son más adecuados para previsiones a más largo plazo. Pero ambos son buenos en lo suyo.

Ningún modelo es perfecto para todas las situaciones, y la elección del modelo adecuado depende de las necesidades específicas de la previsión meteorológica que se vaya a realizar.

Los mejores modelos meteorológicos: comparación

AROME

• Creado por : Météo-France
• Duración de la previsión: 36 horas (algo menos de 2 días)
• Resolución: 1,3 km
• Territorios cubiertos: Francia y Ultramar

🟢Ventajas: Cuadrículas muy finas para una previsión precisa de los fenómenos locales (tormentas, lluvias torrenciales).
🟠Inconvenientes : Cobertura limitada al territorio francés y a 36 horas.

ARPEGE

• Creado por: Météo-France
• Duración de la previsión: 4 días
• Resolución: de 5,1 km en Francia continental a 24 km en las antípodas de Francia.
• Territorios cubiertos: Mundo

🟢Ventajas: Permite previsiones globales de varios días.
🟠Desventajas : Cuadrículas más grandes, a veces insuficientes para prever fenómenos ultralocales.

GFS

• Creado por: Centros Nacionales de Predicción Medioambiental (NCEP)
• Duración de la previsión: 7 días
• Resolución: 22 km
• Territorios cubiertos: Mundo

🟢Ventajas: Previsiones a largo plazo disponibles gratuitamente.
🟠Inconvenientes: Falta de precisión para las previsiones locales.

ICON- EU

• Creado por: Deutscher Wetterdienst (DWD)
• Duración de la previsión: 5 días
• Resolución: 7 km (2 km en Alemania)
• Territorios cubiertos: Europa

🟢Ventajas: Previsiones meteorológicas de calidad para Europa.
🟠Inconvenientes: Resolución a veces insuficiente para fenómenos ultralocales.

Existen, por supuesto, muchos otros modelos como UKMO, COSMO y NEMS, que a veces son más precisos en regiones montañosas o para datos meteorológicos específicos, por ejemplo.

Todos los modelos meteorológicos de la aplicación Sencrop

Como ya se habrá dado cuenta, si 1 modelo no siempre es el más fiable, lo mejor es confiar en varios. Y no es de extrañar: en la plataforma agro-meteorológica Sencorp encontrará todos los modelos meteorológicos en un mismo lugar.

He aquí tres funciones clave para garantizar la máxima fiabilidad de las previsiones meteorológicas:

• El comparador de previsiones: compare de un vistazo las precipitaciones, la temperatura, la humedad y la velocidad del viento previstas por cada modelo. Un indicador de probabilidad le muestra cuántos modelos predicen lo mismo. Analice las tendencias e identifique los extremos.
• Clasificación de los modelos: evalúe cada modelo en función de la fiabilidad entre lo que predijo y lo que registraron realmente sus propias estaciones meteorológicas locales. Manténgase informado y controle sus decisiones.
• Previsiones Sencrop a medida: Benefíciese de forma automática y continua del modelo meteorológico más fiable posible para su localidad y para los datos observados, basándose en las lecturas reales de su estación. Se acabaron los malabarismos entre diferentes previsiones.

Conclusión

Definir el modelo de previsión meteorológica más fiable puede ser una tarea compleja. Entran en juego numerosos parámetros: la malla, la resolución temporal, los datos meteorológicos observados (temperatura, viento, etc.) y la topografía. No existe un modelo meteorológico que sea siempre el más fiable, para todos ellos. Y una previsión meteorológica nunca será fiable al 100% (por desgracia, no deja de ser una previsión...). Por lo tanto, un análisis multimodelo es una forma interesante de comprobar las probabilidades, pero sigue siendo complejo.

Hay formas de simplificar este análisis, entre ellas la solución Sencrop. La aplicación reúne todos los modelos meteorológicos más fiables, lo que permite comparar las previsiones entre sí, y también comparar las previsiones meteorológicas de cada modelo con sus lecturas reales. La aplicación llega incluso a adaptar de forma automática y continua el modelo meteorológico más fiable posible para su ubicación y los datos observados, utilizando las previsiones de Sencrop.