Cómo funciona la predicción meteorológica moderna: de los satélites a las supercomputadoras

Cada pronóstico meteorológico, ya sea una perspectiva de siete días en una aplicación de teléfono o una trayectoria de huracán emitida por una agencia nacional, comienza de la misma manera: con observaciones de la atmósfera tal como está en este momento. El Centro Europeo para Pronósticos Meteorológicos a Medio Plazo (ECMWF) dice que recibe alrededor de 800 millones de observaciones diarias, en su mayoría de aproximadamente 90 instrumentos satelitales que monitorean la atmósfera, océano, tierra, nieve e hielo marino; después del control de calidad, aproximadamente 60 millones de esas observaciones se utilizan realmente en su sistema de pronóstico.

Convertir observaciones en un pronóstico: asimilación de datos

Las observaciones crudas no cubren cada punto de la Tierra, por lo que los meteorólogos no pueden simplemente leer el clima actual a partir de ellas. En cambio, las agencias utilizan una técnica llamada asimilación de datos para combinar observaciones incompletas con un pronóstico de corto plazo del ciclo anterior, produciendo una imagen completa y físicamente consistente de la atmósfera llamada análisis. ECMWF utiliza un método llamado asimilación variacional cuatridimensional (4D-Var), que describe como combinación de «una primera estimación del clima actual con nueva evidencia de observaciones» tanto en el espacio como en el tiempo. La Oficina Meteorológica del Reino Unido describe el mismo paso más simplemente: la asimilación de datos «llena los vacíos donde faltan observaciones directas... mediante la combinación de datos disponibles con predicciones del modelo».

Entre los tipos de observación priorizados por ECMWF se encuentran lecturas de temperatura y humedad de instrumentos satelitales de microondas e infrarrojos, estimaciones de viento derivadas del seguimiento de nubes y de instrumentos de radar, lidar y dispersómetro, y una técnica llamada asimilación de «cielo completo» que utiliza datos satelitales de áreas nubladas y lluviosas en lugar de descartarlos.

Ejecutar los modelos: ecuaciones físicas en supercomputadoras

Una vez construido el análisis, un modelo numérico de predicción meteorológica toma el relevo. Estos modelos dividen la atmósfera en una cuadrícula tridimensional y resuelven ecuaciones que rigen el movimiento, la energía, la masa y la humedad en cada punto de la cuadrícula, luego avanzan todo el sistema hacia adelante en el tiempo. El Sistema de Pronóstico Global de EE.UU. (GFS), ejecutado por los Centros Nacionales de Predicción Ambiental de NOAA, utiliza una resolución horizontal base de aproximadamente 28 kilómetros (18 millas) entre puntos de cuadrícula para su primera semana de salida, pasando a aproximadamente 70 kilómetros (44 millas) para pronósticos más allá de siete días, e integra modelos separados de la atmósfera, océano, tierra/suelo e hielo marino. Produce un pronóstico completo cuatro veces al día, hasta 16 días.

El sistema equivalente de ECMWF, el Sistema de Pronóstico Integrado (IFS), se actualizó en noviembre de 2024 bajo una versión llamada Cycle 49r1. Según ECMWF, esa actualización asimiló observaciones de temperatura a dos metros por primera vez, revisó cómo el modelo representa la incertidumbre en su física, e igualó la cuadrícula del modelo de olas oceánicas a la resolución del modelo atmosférico de aproximadamente 9 kilómetros para pronósticos de rango medio. ECMWF informó ganancias medibles de la actualización, incluida una mejora de aproximadamente el 0,5% en las puntuaciones de pronóstico cerca de la Antártida hasta el día cuatro, impulsada en parte por nuevos datos de microondas sobre hielo marino.

Pronóstico de conjunto: prediciendo la incertidumbre en sí misma

Una única ejecución de modelo a partir de un único análisis da una versión del futuro, pero la atmósfera es lo que los científicos llaman un sistema caótico: según la Oficina Meteorológica, «los errores muy pequeños en su estado inicial pueden llevar a grandes errores en el pronóstico». Debido a que las observaciones nunca pueden capturar perfectamente el verdadero estado de la atmósfera, las agencias ejecutan el mismo modelo docenas de veces desde condiciones iniciales ligeramente diferentes pero igualmente plausibles. Esta colección de pronósticos paralelos se llama conjunto, y cada ejecución individual es un «miembro del conjunto».

Por qué los pronósticos pierden confianza más adelante

ECMWF ha informado que su actualización Cycle 49r1 de noviembre de 2024 produjo ganancias medibles en la precisión del pronóstico, incluida una mejora de aproximadamente el 0,5% en las puntuaciones de pronóstico cerca de la Antártida hasta el día cuatro, que atribuyó en parte a nuevos datos satelitales de microondas sobre hielo marino. Más ampliamente, debido a que los errores pequeños en las condiciones iniciales de un sistema caótico crecen con el tiempo, las agencias también emiten pronósticos mensuales y estacionales separados, basados en diferentes métodos estadísticos, una vez que los pronósticos día a día pierden su utilidad.

El auge de la predicción basada en IA

Junto a estos modelos basados en física, las agencias nacionales han comenzado a ejecutar sistemas de aprendizaje automático entrenados con décadas de datos meteorológicos pasados. NOAA anunció en diciembre de 2025 que había puesto en operación tres de estos sistemas: AIGFS (una versión de IA del Sistema de Pronóstico Global), AIGEFS (un sistema de conjunto de IA) e HGEFS, un conjunto de 62 miembros que combina pronósticos basados en IA y física. Según NOAA, AIGFS puede producir un pronóstico global de 16 días en aproximadamente 40 minutos utilizando aproximadamente el 0,3% de los recursos informáticos que requiere el GFS tradicional, y AIGEFS necesita aproximadamente el 9% de los recursos del conjunto estándar. La administradora de NOAA, Neil Jacobs, describió los sistemas como «un salto significativo en la innovación del modelo meteorológico estadounidense», citando una precisión mejorada para patrones a gran escala y pronósticos de trayectoria de huracanes, aunque NOAA también reconoció que AIGFS actualmente muestra un rendimiento degradado en la predicción de la intensidad de huracanes, un área que los funcionarios dijeron aún necesita desarrollo adicional.

De la salida del modelo al pronóstico que ves

Los datos del modelo no suelen ser el producto final. La Oficina Meteorológica dice que después de completarse las ejecuciones de la supercomputadora, los meteorólogos humanos interpretan la salida del modelo, tienen en cuenta el terreno local y las condiciones que la resolución del modelo no puede capturar completamente, y ajustan el pronóstico antes de publicarlo, combinando el criterio humano con la salida computacional para producir un pronóstico utilizable.