Nuestro sitio web utiliza cookies para mejorar y personalizar tu experiencia y para mostrar anuncios (si los hay). Nuestro sitio web también puede incluir cookies de terceros como Google Adsense, Google Analytics, Youtube. Al utilizar el sitio web, aceptas el uso de cookies. Hemos actualizado nuestra Política de Privacidad. Por favor, haz clic en el botón para ver nuestra Política de Privacidad.

Los retos de la meteorología: ¿por qué los pronósticos meteorológicos no son precisos?

https://www.meteorologiaenred.com/wp-content/uploads/2021/02/meteorologo-en-la-tele.jpg

Aunque se han logrado avances tanto en la tecnología como en la ciencia de la meteorología, las previsiones del tiempo continúan siendo una fuente de frustración y, en algunas ocasiones, motivo de burla para el público. «Dijiste que llovería y no llovió», es una queja que los meteorólogos aún escuchan con frecuencia, a pesar de que sus predicciones han alcanzado niveles de precisión sin precedentes. El ejemplo de alguien que reclama porque el pronóstico de lluvia falló durante su asado del fin de semana ilustra la confusión que todavía rodea a la ciencia meteorológica. A pesar de que las mejoras en las técnicas predictivas y los datos han afinado la exactitud de las previsiones, la percepción popular de la meteorología sigue siendo incierta.

Mejoras en la exactitud de las predicciones, pero ¿por qué continúan los fallos?

En años recientes, los desarrollos en las predicciones del clima han sido impresionantes. Actualmente, las predicciones son precisas en más del 90% de los casos, una mejora notable desde los años 90. Liz Bentley, quien es profesora en Meteorología en la Universidad de Reading, comenta que los pronósticos diarios son más exactos que antes. Sin embargo, una encuesta de YouGov indicó que un 37% de los adultos en el Reino Unido no tienen «mucha» o «ninguna» confianza en las predicciones del clima. Esto muestra una brecha entre la alta calidad de los datos y la confianza del público.

Parte de la razón por la que los meteorólogos siguen siendo vistos con escepticismo se debe a la complejidad inherente de la meteorología. Aunque el conocimiento y las herramientas actuales son más potentes que nunca, los datos meteorológicos son complejos y difíciles de sintetizar en una predicción clara. La ciencia meteorológica implica miles de variables que deben ser analizadas en tiempo real, y la manera en que estos datos se comunican al público puede ser un desafío.

La influencia de la Teoría del Caos en el pronóstico del tiempo

El estudio del clima se enfrenta a un desafío considerable: la atmósfera es un sistema impredecible. Esto implica que incluso un mínimo error en las observaciones iniciales de un fenómeno puede llevar a una previsión totalmente inexacta. Una equivocación de apenas 0,01°C al medir la temperatura puede cambiar radicalmente el resultado final. Este fenómeno se conoce como la «Teoría del Caos» o el «Efecto Mariposa», que sostiene que pequeñas modificaciones en un sistema pueden generar consecuencias significativas y desmesuradas.

Este efecto hace que sea difícil predecir fenómenos en áreas geográficas pequeñas. Por ejemplo, eventos como la niebla densa, que pueden afectar solo una pequeña zona de 1 km, siguen siendo difíciles de predecir. Además, con el avance de la tecnología, los modelos meteorológicos han mejorado para mapear fenómenos climáticos más pequeños, pero aún así, muchos de estos eventos son impredecibles.

La dificultad de reunir información y transmitir las condiciones climáticas

El reto más grande que los meteorólogos enfrentan actualmente no es tanto la recopilación de información, sino cómo mostrarla. Los meteorólogos utilizan supercomputadoras avanzadas para simular el clima, pero resumir la gran cantidad de datos generados en un formato que el público pueda entender continúa siendo un trabajo difícil.

Scott Hosking, director de pronósticos ambientales del Instituto Alan Turing, señala que la meteorología es una de las ciencias más probadas y comentadas por el público, y al mismo tiempo, una de las más complejas. «No existe otra ciencia que se haya testeado tanto por el público general», afirma Hosking. Sin embargo, las expectativas del público en cuanto a la precisión de los pronósticos son muy altas, especialmente en un mundo en el que la información está al alcance de un clic. Las personas esperan que el pronóstico sea tan preciso como el control de temperatura de su refrigerador o el diagnóstico de un problema en su coche.

La previsión como una estimación, no una seguridad

Un aspecto clave en el pronóstico del tiempo es que, a pesar de la ciencia detrás de él, sigue siendo una predicción. La mejora en la precisión se ha logrado con el uso de «pronósticos conjuntos», donde se ejecutan múltiples modelos con ligeras variaciones. Si los resultados de estos modelos coinciden, los meteorólogos pueden tener más confianza en sus predicciones. Sin embargo, si los modelos producen resultados divergentes, la confianza en la precisión del pronóstico disminuye.

Este método permite a los meteorólogos manejar la incertidumbre que es parte de predecir el clima. Un ejemplo sería un pronóstico que indica un «10% de posibilidades de lluvia», lo cual muestra con exactitud la incertidumbre y las variaciones de los modelos. Además, este método facilita que el público entienda mejor los pronósticos, ya que ofrece una visión clara de los riesgos que podrían enfrentar.

El futuro de los pronósticos: inteligencia artificial y mayor precisión

Con el continuo avance de la tecnología, los pronósticos meteorológicos están evolucionando rápidamente. El uso de inteligencia artificial (IA) para mejorar la predicción del clima ha ganado terreno en los últimos años. Los modelos de IA, como los desarrollados por Google DeepMind, ya están prediciendo el clima con mayor precisión a largo plazo, incluso con 15 días de anticipación. Además, el modelo Aardvark Weather, desarrollado por investigadores de la Universidad de Cambridge, promete mejorar las predicciones al usar una fracción de la potencia de procesamiento de las supercomputadoras tradicionales.

A medida que la IA siga evolucionando, los pronósticos meteorológicos serán cada vez más detallados y específicos. En lugar de simplemente predecir la lluvia, los meteorólogos podrán proporcionar información sobre el impacto de la lluvia en actividades cotidianas, como viajes o jardinería. Aunque estos avances tienen el potencial de mejorar enormemente la precisión y la utilidad de los pronósticos, también presentan desafíos en cuanto a la sobrecarga de información para el público.

La importancia de comunicar el clima de manera efectiva

A medida que se incrementa la exactitud de las previsiones, los meteorólogos tendrán que continuar ajustando sus modos de comunicación para que la población comprenda de forma más clara la ciencia que sustenta las predicciones. La tendencia a desglosar el «por qué» detrás de los fenómenos meteorológicos, como el calentamiento global o las auroras boreales, está ganando adeptos. Al volverse las predicciones más minuciosas, también será esencial que los meteorólogos continúen impartiendo la incertidumbre propia de la ciencia climática de manera comprensible y accesible para el público.

Los meteorólogos han logrado avances significativos en la predicción del clima, pero los desafíos persisten debido a la complejidad inherente de la atmósfera y las expectativas cada vez mayores del público. Con la mejora de la tecnología y el uso de inteligencia artificial, el futuro de los pronósticos del clima parece prometedor, pero la comunicación efectiva sigue siendo clave para gestionar la incertidumbre y las expectativas del público.

Por Nicolás Adomo