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¿Predicciones o realidad? La clave para entender el tiempo
Cuando las previsiones meteorológicas no se cumplen, es común preguntarse qué es más fiable: los modelos predictivos o la observación directa de la realidad. El meteorólogo Gabi Pérez (@meteowhizz en redes sociales) explica este dilema en uno de sus recientes vídeos.
Modelos vs. Observaciones: Dos pilares de la meteorología
La meteorología se basa en dos pilares fundamentales. Por un lado, los modelos meteorológicos, que generan predicciones a partir de complejos cálculos matemáticos.
Por otro, las observaciones reales, que provienen de radares, satélites y estaciones meteorológicas automáticas distribuidas geográficamente.
El desafío reside en que las predicciones nunca son 100% exactas. Según Pérez, todas las predicciones tienen un margen de error que aumenta cuanto más se intenta predecir a largo plazo. Si bien los modelos pueden acertar con precisión, también pueden fallar debido a la naturaleza caótica y sensible de la atmósfera.
La importancia de combinar predicción y observación
El meteorólogo subraya que la mejor forma de analizar el tiempo es combinar la predicción y la observación, priorizando siempre lo que está ocurriendo en tiempo real. “La observación es lo real, lo medido”, afirma.
Las previsiones sirven como guía, pero deben ajustarse continuamente según la evolución de la situación atmosférica.
Las observaciones también son cruciales para verificar el correcto funcionamiento de los modelos. Pérez muestra un ejemplo donde se compara la altura del oleaje observada con la predicha, revelando una diferencia significativa, incluso de casi un metro.
No confiar ciegamente en las predicciones
El mensaje clave es que confiar ciegamente en una predicción sin tener en cuenta lo que está sucediendo en tiempo real puede llevar a errores. En meteorología, observar, contrastar y actualizar la información es tan importante como prever.
El ejemplo de la borrasca Kristin
Este principio se aplica a situaciones como la reciente borrasca Kristin. Aunque los modelos anticiparon su llegada, la intensidad y la ubicación exacta de las nevadas o las rachas de viento presentaron variaciones significativas.
Por lo tanto, la información actualizada sobre el estado de las carreteras o los avisos de las autoridades locales, basados en la observación directa, prevalecieron sobre cualquier pronóstico previo.
La gestión de la borrasca Kristin, que provocó cortes de carreteras y la suspensión de clases, es un ejemplo claro de esta dinámica. Las autoridades y los servicios de emergencia ajustaron sus decisiones en función de los datos observados en tiempo real, como el espesor de la nieve o la velocidad del viento. Esta combinación permitió una respuesta eficaz ante los efectos del temporal.
