Las previsiones meteorológicas son de vital importancia para los agricultores. Les ayudan a tomar decisiones informadas a diario, a planificar sus operaciones, a optimizarlas y a minimizar los riesgos. Hoy en día, existen varios modelos meteorológicos que les orientan a diario. Pero, ¿en cuál confiar? ¿Son realmente fiables las previsiones meteorológicas, aunque difieran de un modelo a otro?
Los avances tecnológicos de las últimas décadas han permitido alcanzar un nivel de confianza de alrededor del 90-95% para las previsiones a 24 horas. Sin embargo, todavía no es posible ofrecer previsiones meteorológicas fiables al 100%. Dado que las previsiones meteorológicas se basan en datos en tiempo real, sería necesario conocer con absoluta precisión las condiciones meteorológicas en todo el globo y a todas las altitudes para que esto fuera posible.
La fiabilidad de las previsiones meteorológicas depende también de la resolución geográfica de los modelos. Para realizar sus simulaciones, dividen el territorio en una malla de tamaños variables. Cuanto más fina es la malla, mayor es la precisión. Además, cuanto más largo sea el periodo de previsión, mayor será el margen de error y menor la fiabilidad.
Para saber más sobre cómo funcionan las previsiones meteorológicas, consulte esta entrada del blog.
Por eso es importante aceptar que las previsiones pueden equivocarse. Los modelos de previsión meteorológica mejoran constantemente para ofrecerte datos cada vez más fiables. Sin embargo, cuanto más nos acercamos al 100% de fiabilidad, más complicado y lento resulta este progreso.
No hay un modelo que sea mejor que otro en todo el país. La fiabilidad de un modelo depende no sólo del lugar donde se utilice, sino también de la medición (lluvia, temperatura, etc.), el horizonte temporal (corto o largo plazo) y la estación (invierno frente a verano).
Cada servicio de previsión meteorológica tiene sus propias características específicas. Estas diferencias se derivan de los métodos de cálculo utilizados para cada modelo. Por ejemplo, cada modelo se caracteriza por el territorio cubierto, el periodo de previsión y la malla geográfica.
Un punto fundamental que hay que entender es que la habilidad o precisión de la previsión depende de lo que se esté pronosticando. Un modelo de previsión puede ser muy bueno para predecir la temperatura media de una región (es el mejor en esta tarea), mientras que otro puede no ser tan bueno para predecir la temperatura media, pero puede ser muy preciso para predecir episodios de heladas nocturnas.
El mejor velocista probablemente no sea el mejor corredor de maratón. Algunos modelos de previsión son velocistas, buenos en distancias cortas o de corta duración, mientras que otros son maratonianos, con buenos resultados en carreras más largas. Y ninguno de ellos es bueno en salto de altura.
Por tanto, ser el mejor modelo depende de cómo se plantee la pregunta.
Hasta la fecha, hay 7 modelos de previsión meteorológica disponibles en la aplicación Sencrop. Se ha hecho una preselección para quedarse sólo con los de mayor fiabilidad. Cada modelo tiene sus propias características específicas en términos de duración de la previsión, resolución y área cubierta.
Hablando con los agricultores, es posible identificar dos formas de utilizar las previsiones meteorológicas:
En ambos casos, ¿cómo puede estar seguro de que se basa en las previsiones correctas?Es imposible obtener previsiones fiables al 100%, pero puede estar seguro de obtener las previsiones más fiables para su parcela gracias a los nuevos productos de Sencrop.
Obtenga más información sobre estas novedades en este artículo del blog.
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