Cómo funciona la predicción del tiempo

Todo pronóstico que ves en el teléfono empieza igual: miles de instrumentos miden la atmósfera aproximadamente en el mismo momento, una computadora combina esas medidas en una imagen de todo el planeta y un modelo basado en las leyes de la física calcula cómo cambiará esa imagen. Después, la estadística y los predictores convierten los resultados brutos en las cifras que lees. Esta guía sigue un ciclo de predicción de principio a fin.

Paso 1: medir la atmósfera

Un pronóstico solo puede ser tan bueno como su punto de partida, por eso los servicios meteorológicos comparten observaciones en todo el mundo a través de la Organización Meteorológica Mundial. Las fuentes principales son:

GOES-16, el satélite que hizo de GOES-Este desde 2017, es ahora un satélite de reserva en órbita. Las guías antiguas que aún lo citan como satélite operativo están desactualizadas.

Paso 2: asimilación de datos

Las observaciones son desiguales. Se concentran sobre tierra y a lo largo de las rutas aéreas, y dejan grandes huecos sobre los océanos y los polos. Además miden cosas distintas a alturas y horas distintas. La asimilación de datos lo resuelve partiendo del propio pronóstico a corto plazo del modelo para ese mismo instante (la «primera estimación») y acercándolo a las observaciones, dando a cada una un peso según su precisión conocida. El resultado, llamado análisis, es una imagen tridimensional completa de la atmósfera en el momento inicial.

La escala es enorme. El Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio (ECMWF, por sus siglas en inglés) indica que cada día hay que filtrar cientos de millones de observaciones y combinarlas con pronósticos recientes a corto plazo.

Paso 3: ejecutar el modelo

Un modelo de predicción numérica del tiempo divide la atmósfera en una malla tridimensional. En cada celda resuelve las ecuaciones del movimiento, la termodinámica y la humedad para calcular cómo cambiarán el viento, la temperatura, la presión y la humedad en un intervalo corto, el paso de tiempo. Después repite el cálculo, paso tras paso, hasta llegar al final del pronóstico. Los procesos más pequeños que una celda, como nubes o chubascos individuales, no pueden resolverse directamente, así que el modelo representa su efecto medio con esquemas simplificados llamados parametrizaciones.

El Sistema Integrado de Predicción (IFS) del ECMWF funciona con un espaciado de malla de unos 9 km desde una actualización del 27 de junio de 2023 (ciclo 48r1), con 137 niveles verticales. Los modelos regionales trabajan sobre zonas más pequeñas a unos pocos kilómetros o menos, lo que les permite mostrar tormentas individuales y el efecto de colinas y costas.

Ejemplo práctico: ¿qué tamaño tiene un modelo global de 9 km?

1. El ECMWF describe su malla de 9 km como 1280 líneas de latitud entre cada polo y el ecuador, con 20 puntos en la línea más cercana al polo y 4 más en cada línea siguiente, hasta 5136 en el ecuador.
2. Puntos por hemisferio: 1280 × 20 + 4 × (1279 × 1280 ÷ 2) = 3 299 840. Duplicando para los dos hemisferios se obtienen 6 599 680 columnas.
3. Con 137 niveles, son 6 599 680 × 137 = unos 904 millones de celdas.
4. Con el paso de tiempo estándar de 450 segundos (7,5 minutos), un pronóstico a 15 días necesita 15 × 24 × 3600 ÷ 450 = 2880 pasos, y cada uno actualiza todas las celdas.

Por eso la predicción necesita supercomputadoras. El sistema Atos del ECMWF en Bolonia (Italia) tiene más de un millón de procesadores y una potencia de unos 30 petaflops (3 × 10¹⁶ cálculos por segundo).

Paso 4: los conjuntos miden la incertidumbre

Las observaciones nunca son perfectas y la atmósfera es caótica: los pequeños errores de la imagen inicial crecen a medida que avanza el pronóstico. Por eso, en lugar de fiarse de una sola simulación, los centros de predicción ejecutan también un conjunto (ensemble): el conjunto a plazo medio del ECMWF tiene 51 miembros, una simulación de «control» sin perturbar y 50 que parten de condiciones ligeramente alteradas, todas con la misma resolución de 9 km y hasta 15 días. Cuando los miembros coinciden, la confianza es alta; cuando se separan, el pronóstico es incierto. Nuestro artículo sobre por qué es difícil prever el tiempo más allá de 7 días (en inglés) explica cómo funcionan los conjuntos y cómo se convierten en probabilidades.

Paso 5: de la salida del modelo a tu pronóstico

La salida bruta de los modelos tiene sesgos conocidos. Una celda de 9 km suaviza un valle donde se acumula el aire frío o una costa donde nacen las brisas marinas, así que los servicios meteorológicos la corrigen estadísticamente, comparando pronósticos pasados con lo que realmente se observó en cada lugar. En Estados Unidos, el método Model Output Statistics (MOS) lo hace desde hace décadas. Después, los predictores revisan esos resultados, comparan modelos y redactan los avisos.

La probabilidad de lluvia es un buen ejemplo de este último paso. El porcentaje publicado es el juicio del predictor, apoyado en el conjunto pero no una simple votación entre simulaciones; nuestra guía sobre cómo leer un pronóstico del tiempo explica qué significa y cómo se calcula.

Las apps están al final de la cadena. La página El tiempo de hoyoopin muestra pronósticos de WeatherAPI.com: las condiciones actuales y una previsión a tres días para cualquier ciudad. WeatherAPI no publica qué modelos combina, así que no afirmamos saberlo.

¿Con cuánta antelación puedes fiarte de un pronóstico?

En pocas palabras: según la regla práctica de la NOAA, un pronóstico a cinco días acierta alrededor del 90 % de las veces, uno a siete días alrededor del 80 %, y uno a diez días o más solo más o menos la mitad de las veces. El acierto ha mejorado aproximadamente un día por década, pero el caos pone un techo de unas dos semanas al tiempo del día a día. El artículo sobre por qué es difícil prever el tiempo más allá de 7 días (en inglés) repasa las cifras, el caos que hay detrás y cómo usar cada alcance.

En resumen

• Los pronósticos parten de millones de observaciones tomadas a horas fijas, sobre todo de satélites, globos a las 00 y 12 UTC, estaciones de superficie y aviones.
• La asimilación de datos las combina con un pronóstico a corto plazo en un único estado inicial coherente.
• Los modelos globales como el del ECMWF usan ya una malla de unos 9 km con 137 niveles; los regionales usan mallas más finas.
• Los conjuntos de muchas simulaciones, 51 en el ECMWF, miden la incertidumbre del pronóstico.
• La estadística y los predictores convierten la salida del modelo en tu pronóstico, incluida la probabilidad de lluvia.
• Fíate de cinco días, usa siete para la tendencia general y trata diez o más como una pista.

Preguntas frecuentes

¿Qué fiabilidad tienen los pronósticos del tiempo?

Según la NOAA, un pronóstico a cinco días acierta alrededor del 90 % de las veces, uno a siete días alrededor del 80 %, y uno a diez días o más solo más o menos la mitad de las veces. Para saber por qué, lee por qué es difícil prever el tiempo más allá de 7 días (en inglés).

¿Qué satélites se usan para predecir el tiempo?

Muchos. En órbita geoestacionaria, Estados Unidos opera GOES-19 como GOES-Este (desde el 7 de abril de 2025) y GOES-18 como GOES-Oeste, junto al Meteosat europeo y el Himawari japonés. Los satélites de órbita polar añaden perfiles de temperatura y humedad de todo el mundo. GOES-16 es ahora un satélite de reserva.

¿Qué resolución usan los modelos globales?

El modelo global del ECMWF y su conjunto de 51 miembros funcionan a unos 9 km desde junio de 2023, con 137 niveles verticales. Los modelos regionales trabajan a unos pocos kilómetros o menos sobre zonas más pequeñas.

Fuentes

1. How reliable are weather forecasts? — NOAA NESDIS
2. NOAA's GOES-19 now operational as GOES East — NOAA NESDIS
3. IFS upgrade brings many improvements and unifies medium-range resolutions — ECMWF (PDF)
4. Medium-range ensemble forecasts — Guía de usuario de pronósticos del ECMWF
5. Landmark in forecast performance — ECMWF
6. Predictability limit: scientists find bounds of weather forecasting — Universidad Estatal de Pensilvania