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Cada vez somos mejores para pronosticar el clima
Los modelos y la irrupción de la inteligencia artificial están elevando la rapidez y resolución de las predicciones meteorológicas; sin embargo, persisten retos como la cobertura limitada de radares y un déficit de especialistas.
En las últimas dos décadas, el pronóstico meteorológico ha pasado de ser una apuesta incierta a convertirse en un ejercicio de precisión, el cual está respaldado por redes de observación, modelos numéricos avanzados y, recientemente, inteligencia artificial. Esta precisión no es fruto de la casualidad. Es el resultado de una arquitectura científica y tecnológica que integra observaciones, análisis, modelado y comunicación.
En México, el Servicio Meteorológico Nacional (SMN), con apoyo de instituciones académicas como el Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático de la UNAM, ha tejido una red de estaciones automáticas, radares, receptores satelitales y radiosondeos que alimentan modelos globales y regionales.
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De acuerdo con Jorge Zavala, director del Instituto de Ciencias de la Atmósfera de la UNAM, el primer paso es conocer con la mayor precisión posible el estado actual de la atmósfera: temperatura, presión, humedad, velocidad y dirección del viento, altura de las nubes, contenido de vapor de agua y condiciones del suelo y del océano.
“Idealmente, queremos tener el mejor pronóstico de cómo se encuentra la atmósfera en este momento, porque eso es lo que determina su evolución”, dijo Zavala en entrevista.
Para lograr este reconocimiento de la atmósfera, se recurre a una red mixta:
- 189 estaciones meteorológicas automáticas (EMAS) y 98 sinópticas (ESMAS).
- 77 observatorios en tiempo real que registran variables como granizo, evaporación o cobertura de nubes.
- 15 estaciones de radiosondeo, que dos veces al día lanzan globos equipados con sensores hasta 20 kilómetros de altura para obtener perfiles verticales.
- 13 radares meteorológicos, capaces de detectar la intensidad y tipo de precipitación y estimar la velocidad de desplazamiento de sistemas nubosos.
- Tres estaciones receptoras del satélite GOES, que entrega imágenes visibles, infrarrojas y de vapor de agua cada 10 minutos.
De los datos al modelo
Los datos del reconocimiento de la atmósfera se integran en el Banco Nacional de Datos Climatológicos y, mediante procesos de asimilación, se interpolan tridimensionalmente para generar una fotografía inicial de la atmósfera.
Esta imagen alimenta modelos numéricos globales como el GFS estadounidense o el ECMWF europeo, y en México, modelos regionales como el WRF, que aumentan la resolución y adaptan la simulación a la topografía y microclimas locales.
La predicción resultante se expresa en mapas de temperatura mínima y máxima, probabilidad de lluvia, intensidad de viento o trayectorias probables de ciclones.
“Un pronóstico es útil mientras sea mejor que el valor climatológico, es decir, el promedio histórico; cuando ya no superamos ese valor, deja de tener sentido operativo”, dijo Zavala. Actualmente, los pronósticos generales son muy confiables a cinco días, y algunos fenómenos, como frentes fríos, pueden anticiparse con aún mayor certeza.
La experiencia humana
Aunque los modelos numéricos son esenciales, la interpretación final recae en meteorólogos formados en ciencias atmosféricas, física, ingeniería o geografía. Estos especialistas comparan salidas de distintos modelos, las cruzan con patrones históricos y discuten en equipo antes de emitir boletines y alertas.
El resultado es una síntesis técnico-operativa que llega al público a través de comunicados, aplicaciones móviles y redes sociales, pero también a Protección Civil, agricultura, energía, transporte y turismo.
La irrupción de la inteligencia artificial promete acelerar y, en algunos casos, simplificar el pronóstico. En lugar de resolver ecuaciones diferenciales, los modelos de IA se entrenan con millones de registros históricos para reconocer patrones atmosféricos y predecir su evolución de forma estadística. La Organización Meteorológica Mundial prepara estándares para su uso operativo, mientras el SMN y la UNAM ya realizan pruebas internas.
A corto plazo, esta tecnología podría aumentar la rapidez y resolución de los pronósticos; a mediano, transformar la forma en que se interpreta y comunica la información meteorológica.
Retos del pronóstico meteorológico
La infraestructura mexicana ha mejorado, pero aún enfrenta retos: cobertura limitada de radares, equipos costosos de mantener y la necesidad de realizar más radiosondeos en zonas estratégicas, como el Pacífico. También hay un déficit de personal capacitado en nuevas tecnologías de modelado e inteligencia artificial (IA)
En paralelo, fenómenos extremos vinculados al cambio climático aumentan la demanda de pronósticos más precisos y rápidos.
“Hay que formar más gente, en licenciatura, maestría y doctorado, tanto para la investigación como para la operación”, dijo Zavala.
La capacidad de anticipar el tiempo meteorológico se ha incrementado gracias a la convergencia de mediciones más densas, modelos más potentes y la experiencia humana. El desafío será mantener esa curva ascendente en el contexto del cambio climático.
