Cómo funciona el pronóstico del tiempo

¿Qué es exactamente el tiempo?

Para entender cómo se pronostica el tiempo hay que empezar por saber qué es. El tiempo es el estado de la atmósfera en un lugar y un momento concretos. Describe todo, desde la temperatura y la humedad que sientes al salir a la calle hasta el viento que te empuja o la lluvia que te moja los zapatos. El tiempo no es aleatorio: se rige por leyes físicas, y precisamente porque sigue leyes físicas, se puede predecir.

El tiempo depende de cuatro ingredientes que actúan juntos: la temperatura (la energía térmica del aire), la presión atmosférica (el peso de la columna de aire sobre un punto), la humedad (la concentración de vapor de agua en el aire) y el viento (el movimiento horizontal del aire desde zonas de alta presión hacia zonas de baja presión). Cuando estas cuatro variables interactúan sobre la superficie de la Tierra, crean todos los fenómenos que vivimos, desde una brisa suave de verano hasta un huracán devastador.

La recogida de datos: ojos en el cielo

Antes de hacer cualquier pronóstico, los meteorólogos necesitan una «foto» precisa del estado actual de la atmósfera. Esa foto se compone a partir de una red mundial de sistemas de observación que funcionan sin descanso.

Los satélites meteorológicos son los más conocidos. Los satélites geoestacionarios, situados en un punto fijo a unos 36.000 km de la Tierra —como GOES-16 y GOES-18, operados por Estados Unidos, o la serie europea Meteosat—, ofrecen imágenes continuas de la nubosidad, las tormentas, la temperatura del mar y el vapor de agua atmosférico. Los satélites de órbita polar recorren todo el planeta dos veces al día y miden perfiles verticales de temperatura y humedad a distintas alturas.

Los globos sonda se lanzan dos veces al día desde cientos de estaciones de todo el mundo, a medianoche y a mediodía UTC. Cada globo lleva una radiosonda, un pequeño instrumento que transmite temperatura, humedad, presión y viento mientras asciende hasta unos 30 km de altitud. Estos perfiles verticales son insustituibles para entender la estructura tridimensional de la atmósfera.

Las estaciones en superficie —aeropuertos, estaciones automáticas, boyas oceánicas y barcos— añaden una densa red de observaciones de temperatura, viento, presión, precipitación y visibilidad. Los aviones comerciales también aportan medidas de temperatura y viento mediante sistemas como AMDAR.

Predicción numérica: las matemáticas de la atmósfera

Una vez reunidos todos los datos de observación (un proceso llamado «asimilación de datos»), empieza el corazón del pronóstico moderno: la predicción numérica del tiempo (PNT).

La PNT divide la atmósfera en una enorme rejilla tridimensional de celdas: imagina miles de capas de cuadrículas horizontales apiladas desde el suelo hasta la estratosfera. En un modelo global, cada celda puede medir de 10 a 25 km de ancho y unos cientos de metros de alto; en los modelos locales de alta resolución, apenas 1–2 km.

El estado observado de la atmósfera (temperatura, viento, humedad, presión) se carga en cada celda. Después se resuelven para cada una las llamadas ecuaciones primitivas, derivadas de las leyes del movimiento de Newton y de la termodinámica, para calcular cómo evolucionará la atmósfera en el siguiente paso de tiempo, normalmente de unos minutos. El proceso se repite miles de veces, avanzando en el tiempo para obtener un pronóstico a 12, 24, 48, 72 horas o más.

La potencia de cálculo necesaria es enorme. El Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF), considerado uno de los mejores centros de pronóstico del mundo, utiliza un superordenador capaz de decenas de petaflops —decenas de miles de billones de cálculos por segundo— dedicados a la modelización del tiempo.

Pronóstico por conjuntos: medir la incertidumbre

Todo pronóstico tiene incertidumbre. Para cuantificarla, los centros meteorológicos ejecutan modelos por conjuntos («ensembles»). En lugar de ejecutar el modelo una sola vez, lo ejecutan 50 veces o más, cada una con variaciones mínimas y cuidadosamente diseñadas en las condiciones iniciales. Si las 50 ejecuciones coinciden —por ejemplo, todas prevén lluvia fuerte el jueves—, el pronóstico es muy fiable. Si divergen mucho, el meteorólogo sabe que hay una incertidumbre real.

Por eso ves pronósticos expresados en probabilidades («70 % de probabilidad de lluvia») en lugar de certezas. La probabilidad refleja la proporción de miembros del conjunto que coinciden en un resultado.

El límite de los 7 días: por qué importa el caos

La atmósfera es lo que los matemáticos llaman un «sistema caótico»: diferencias minúsculas en el estado inicial crecen exponencialmente con el tiempo, el famoso «efecto mariposa». En la práctica, esto limita el pronóstico determinista útil a unos 7–10 días. Los pronósticos a corto plazo (1–3 días) aciertan hoy en la gran mayoría de los casos, y los de 5 días son fiables con mucha frecuencia; más allá de 10 días, la capacidad de acierto cae bruscamente.

Se trata de un límite físico, no tecnológico. Por muy potentes que sean los ordenadores, la naturaleza caótica de la atmósfera hace teóricamente imposible un pronóstico perfecto a 14 días.

Cómo usa SunorSnow los datos meteorológicos

El panel del tiempo de SunorSnow muestra datos en directo de WeatherAPI.com, que agrega resultados de varios modelos de PNT globales y regionales. Al añadir una ciudad al panel verás temperatura, humedad, viento, índice UV, calidad del aire y pronósticos por horas y a 3 días, todos derivados de los procesos de modelización descritos.

Al seguir varias ciudades en un mismo panel puedes observar en tiempo real cómo evolucionan los patrones meteorológicos en distintas partes del mundo: los efectos de la corriente en chorro, los sistemas de presión y los cambios estacionales que los meteorólogos analizan cada día.