Este artículo cubrirá varios aspectos de los modelos meteorológicos, incluidos:

Comencemos con un ejemplo: mañana a las 14:00, el modelo meteorológico europeo ECMWF podría pronosticar vientos de 15 nudos del este en la isla de Wight. Cabe preguntarse cómo se calcula dicho pronóstico de viento y, en general, cómo funciona un modelo meteorológico numérico. Además, otro modelo, como el estadounidense GFS, podría pronosticar algo diferente, lo que podría resultar confuso.

Este artículo profundizará en el diseño y funcionamiento de los modelos meteorológicos. Al comprender estos conceptos, el navegante podrá interpretar mejor los pronósticos meteorológicos numéricos y comparar los diferentes modelos, con el fin de tomar decisiones más acertadas y seguras en el mar.

Los modelos meteorológicos suelen generar pronósticos diferentes para la misma ubicación, lo que puede resultar confuso para los navegantes. Por ejemplo, mañana a las 14:00, el modelo meteorológico europeo ( ECMWF ) podría predecir 15 nudos de viento del este en la Isla de Wight, mientras que el modelo estadounidense (GFS) pronostica algo diferente. Pero ¿cómo se generan estos pronósticos y por qué a veces los modelos discrepan?

Este artículo explora el diseño y el funcionamiento de los modelos meteorológicos numéricos. Al comprender estos conceptos, los navegantes pueden interpretar mejor los pronósticos, comparar diferentes modelos y tomar decisiones más seguras e informadas en el mar.

Los modelos meteorológicos son un tema complejo, así que comencemos con una comparación sencilla. El pronóstico meteorológico numérico es como " hacer un pastel ".

Ahora vamos a desglosar en detalle esos cuatro pasos:

Para pronosticar el tiempo en el futuro, primero necesitas saber el clima actual.
Este es su punto de partida, y el modelo meteorológico calculará el cambio desde este estado inicial. En meteorología, este punto de partida se denomina Condiciones Iniciales y puede resumirse como una instantánea de la atmósfera actual .

Conocer el estado de la atmósfera ahora implica medir todos los parámetros meteorológicos, como la velocidad y la dirección del viento, la presión, la temperatura y la humedad. Esto debe hacerse en todas partes del mundo, no solo en la superficie, sino también en altitud. Para esta compleja tarea se utilizan numerosos instrumentos, como estaciones terrestres, boyas, barcos, aeronaves, satélites y muchos más, como se muestra en la imagen a continuación.

La imagen de arriba es impresionante, pero la realidad es que el estado de la atmósfera en un momento dado no puede conocerse con exactitud, ya sea por la falta de datos o por la imprecisión de los instrumentos meteorológicos. En resumen, la inexactitud de las condiciones iniciales es una de las razones por las que la predicción meteorológica numérica no puede ser completamente precisa, ni los pronósticos pueden ser correctos el 100 % del tiempo.

Así que, resumiendo, al no tener unas condiciones iniciales perfectas, es decir, los ingredientes perfectos, no se puede hacer un pronóstico perfecto, es decir, un pastel perfecto.

La creación de condiciones iniciales también es un proceso complejo y diferentes agencias meteorológicas crean diferentes condiciones iniciales para representar la misma atmósfera al mismo tiempo .
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Por ejemplo, los dos modelos meteorológicos, GFS y ECMWF , aunque utilizan muchos de los mismos datos de instrumentos para generar las condiciones iniciales, generan condiciones iniciales diferentes. Esta es una de las razones por las que GFS y ECMWF pueden diferir. Además, como nota al margen, PredictWind utiliza estas dos condiciones iniciales diferentes para generar dos modelos propios distintos:

Finalmente, las Condiciones Iniciales se generan diariamente a horas específicas según la hora UTC. Normalmente, se denominan 0 UTC o 12 UTC .

Las condiciones iniciales se utilizan luego para pronosticar el clima un poco más tarde, lo que se conoce como el paso de tiempo del modelo , y esto se puede resumir en una sola ecuación:

Esta ecuación comienza en el tiempo 0, que es ahora , es decir, las 0 UTC. El pronóstico del tiempo, digamos 1 minuto después, es el tiempo de las Condiciones Iniciales más un término F(A), que representa la combinación de todos los tipos de forzamiento que pueden ocurrir multiplicada por el intervalo de tiempo (por ejemplo, 1 minuto) para igualar el cambio de tiempo durante ese minuto. Luego, continuamos durante el siguiente minuto y el siguiente hasta obtener un pronóstico de 10 días.

El siguiente párrafo discutirá la función F , que es la ecuación física que constituye el corazón de un modelo meteorológico.

La atmósfera es demasiado grande y compleja para simularla de una sola vez, por lo que los científicos la dividen en una cuadrícula 3D. Imaginen dividir la atmósfera en pequeños cubos, como un cubo de Rubik gigante. Cada cubo representa una pequeña parte de la atmósfera, y el modelo calcula lo que sucede dentro de cada uno.

El cubo tiene una longitud definida y representa la resolución del modelo meteorológico. Puede expresarse en grados o kilómetros. Por ejemplo, el modelo ECMWF tiene una resolución de 0,1° o 9 kilómetros.

El modelo meteorológico utiliza ecuaciones matemáticas para predecir cómo cambiará cada cubo con el tiempo. Estas ecuaciones se basan en las leyes de la física, como las leyes del movimiento de Newton y las leyes de la termodinámica. Dichas ecuaciones se presentan en la imagen a continuación.

Estas ecuaciones son intimidantes, pero esenciales, ya que se utilizan en todos los modelos meteorológicos. No es necesario comprenderlas en detalle, pero una comprensión básica de algunos términos puede ayudar al lector a no considerar un modelo meteorológico como una caja negra.

Hemos incluido a continuación dos vídeos y un artículo para el lector interesado, pero siéntete libre de saltar a la sección 1c.

El ordenador ejecuta la simulación para cada punto de la cuadrícula y cada intervalo de tiempo, calculando así la evolución de la atmósfera a lo largo del tiempo en todo el planeta. Este proceso se repite una y otra vez, actualizando el pronóstico para el siguiente intervalo de tiempo hasta alcanzar la duración total del pronóstico (p. ej., 10 días para ECMWF ). La salida del modelo suele simplificarse y distribuirse cada hora (aunque el intervalo de tiempo del modelo sea mucho más corto, de unos pocos minutos). Se requieren ordenadores de gran capacidad para ejecutar estos modelos; véase la imagen a continuación.

Calcular un pronóstico meteorológico de 10 días tarda varias horas, y esta es una de las razones por las que el pronóstico con las condiciones iniciales a las 0 GMT no está disponible a las 0 GMT. Generalmente, se requieren algunas horas, y el pronóstico GFS a las 0 GMT está disponible a las 4:40 GMT, mientras que para ECMWF , que tiene una resolución más alta, está disponible más tarde, a las 7 GMT. Este retraso también se debe al tiempo que se tarda en generar los archivos de condiciones iniciales, procesar los resultados y distribuir el pronóstico a PredictWind u otras empresas meteorológicas.

PredictWind ha desarrollado una herramienta para identificar fácilmente el tiempo de actualización del modelo actual y del próximo para que el cliente sepa cuánto tiempo debe esperar para obtener el pronóstico más reciente.
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Para obtener más información sobre los tiempos de actualización del modelo, consulte Tiempos de actualización del modelo (GMT)

La salida del pronóstico se distribuye en un formato llamado GRIB (binario en cuadrícula), que está organizado en términos de:

Vea a continuación una tabla que resume esto para algunos modelos :

PredictWind descarga estos datos meteorológicos de GFS y ECMWF dos veces al día (ejecución a las 0 UTC y a las 12 GMT). Los modelos también se ejecutan a las 6 UTC y a las 18 UTC, pero las condiciones iniciales utilizadas en esos momentos tienen una resolución menor y PredictWind no las distribuye.

En la primera sección, presentamos modelos globales que pronostican el clima mundial. Estos modelos son excelentes para pronosticar grandes patrones meteorológicos, como una gran depresión que cruza el océano Atlántico y sus vientos asociados.

Sin embargo, debido a su gran escala, estos modelos no pueden capturar patrones meteorológicos localizados, como la brisa marina local o la aceleración del viento entre dos colinas. Para solucionar esto, se han desarrollado modelos regionales. Estos modelos regionales se centran en un área específica, generalmente un país, y pronostican esta área más pequeña con una resolución más alta que les permite capturar los efectos locales.

Modelos regionales/mesoescalares (mayor resolución, pronósticos a corto plazo)

PredictWind ha desarrollado dos modelos regionales llamados PWG y PWE de 1 km . Haga clic aquí para obtener más información sobre estos modelos.
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Estos modelos no se limitan a un país específico, sino que se centran en las costas más populares para la navegación a nivel mundial. Las zonas cubiertas incluyen las costas de EE. UU., Europa, Australia, Nueva Zelanda y mucho más.
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Para obtener más detalles, consulte el Mapa de cobertura mundial de PredictWind por modelo de pronóstico .

El mapa de viento a continuación corresponde a la ubicación: Newport, EE. UU. El mapa utiliza la función de pantalla dividida (botón de alternancia resaltado en rojo), que permite colocar un modelo ( GFS 25 km ) a la izquierda y otro ( PWG 1 km ) a la derecha.
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PWG muestra claramente cómo el viento del norte interactúa con los canales de tierra y agua, mientras que GFS no puede brindar esta información debido a la baja resolución.

Aquí hay un gran video para saber más sobre la resolución del modelo:

Hasta ahora, hemos analizado los modelos meteorológicos deterministas. Estos modelos toman un conjunto de condiciones iniciales y ofrecen una solución de pronóstico. Este método es el más preciso y funciona bien a corto y medio plazo, es decir, unos pocos días. Sin embargo, la precisión del pronóstico disminuye con el tiempo, por lo que se puede utilizar otro tipo de modelo meteorológico llamado "conjuntos".

Un modelo meteorológico de conjunto adopta un enfoque diferente. En lugar de un solo pronóstico, ejecuta varias simulaciones ligeramente diferentes (denominadas miembros del conjunto), cada una con pequeños cambios en las condiciones iniciales y la física (p. ej., ECMWF ENS). Esto ayuda a revelar la gama de posibles resultados meteorológicos, lo que aumenta la fiabilidad de las predicciones, especialmente para pronósticos a largo plazo y condiciones meteorológicas extremas.
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Los conjuntos se utilizan para rastrear huracanes muy difíciles de pronosticar. Cada línea amarilla a continuación representa la trayectoria del centro del huracán de un miembro del conjunto. Este tipo de gráfico se conoce a veces como gráfico "espagueti". Si las trayectorias amarillas están agrupadas y son estrechas, existe una alta probabilidad de que el huracán siga esta zona. Si las trayectorias amarillas no están agrupadas y divergen, existe una gran incertidumbre sobre la trayectoria del huracán.
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PredictWind utiliza Ensemble para el enrutamiento meteorológico de más de 10 días, lo que se extiende más allá del modelo determinista ECMWF .

Si su ruta meteorológica se extiende más de 10 días, el cálculo de la ruta después de 10 días se realizará utilizando un componente del pronóstico de Ensemble. Esto es útil, por ejemplo, para una travesía del Atlántico que dure más de 10 días. La ruta lo llevará a su punto de referencia final en el Caribe en lugar de terminar en medio del océano.

Para pronósticos a corto plazo (hasta 36 horas), modelos de alta resolución como PWG y PWE de 1 km de PredictWind, o modelos locales como AROME, HRRR y NAM, junto con modelos globales como ECMWF y GFS, proporcionan información detallada sobre viento y olas. Para la planificación a largo plazo (hasta 7-10 días), modelos globales como ECMWF , SPIRE, UKMO y los propios modelos de PredictWind ayudan a identificar tendencias en desarrollo y a evaluar la fiabilidad del pronóstico.

Ofrecemos múltiples modelos porque ningún modelo es siempre el más preciso. El rendimiento puede variar según la ubicación y las condiciones: a veces un modelo funciona mejor, mientras que otro se impone. Si todos los modelos muestran patrones similares, puede tener mayor confianza en el pronóstico. Si difieren considerablemente, es señal de mayor incertidumbre.

Siempre es mejor revisar los mapas de mayor resolución disponibles; una mayor resolución suele significar un pronóstico más preciso. Comparar el pronóstico con las estaciones de observación locales y sus propios datos visuales/instrumentales también puede ser útil. Por ejemplo, si PWG predice 25 nudos del sur con lluvia, y eso es exactamente lo que está experimentando, es probable que esté funcionando bien y debería ser más confiable a corto plazo.

Puede consultar las clasificaciones de precisión del modelo de un centro meteorológico nacional aquí:
👉 Informe Técnico de Validación del Modelo

Con solo 1 o 2 modelos, puede ser difícil saber en cuál confiar, pero con acceso a hasta 9 modelos, es más fácil detectar el consenso y tomar decisiones más informadas.

Para comprender mejor qué representa cada modelo, consulte este artículo de ayuda:
👉 Terminología del modelo PredictWind

Durante la travesía, recomendamos actualizar su ruta meteorológica al menos dos veces al día. También puede consultar las observaciones en vivo en su zona para ver qué modelo se ajusta mejor a las condiciones reales.

Deberías consultar el pronóstico al menos dos veces al día. Los modelos globales de PredictWind se actualizan cada 12 horas, y algunos modelos regionales se actualizan con mayor frecuencia. Para consultar la lista completa de horarios de actualización, consulta este artículo:
👉 Horarios de actualización del pronóstico (GMT)

Modelos de conjunto, como ECMWF ENS, Ayudan a evaluar la incertidumbre e identificar posibles tendencias meteorológicas para la planificación a largo plazo, más allá de 7-10 días. Si las condiciones del mar son una preocupación principal, los modelos de olas y océanos como WW3 (WaveWatch III) o RTOFS ofrecen pronósticos detallados sobre la altura de las olas, las corrientes oceánicas y la temperatura superficial del mar.
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Al planificar una travesía marítima, es importante monitorear varios parámetros meteorológicos clave. La velocidad y la dirección del viento son cruciales, ya que afectan la eficiencia de la navegación, el consumo de combustible y la estabilidad de la embarcación. La altura y la duración de las olas determinan la agitación del mar, mientras que las corrientes oceánicas y las mareas influyen en la navegación y el consumo de combustible. Las tormentas y el mal tiempo, como los ciclones y las borrascas, pueden representar graves riesgos, por lo que es fundamental monitorear su evolución. La visibilidad y la niebla también son factores importantes, especialmente al navegar por vías fluviales congestionadas o estrechas.
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Al aplicar datos de pronóstico, es recomendable comparar varios modelos para identificar tendencias e inconsistencias. Se deben utilizar pronósticos conjuntos para evaluar la incertidumbre, especialmente en viajes de larga distancia. Dado que las condiciones marinas pueden cambiar rápidamente, es necesario realizar actualizaciones frecuentes para garantizar una navegación segura. Ajustar las rutas y los horarios en función del viento, las olas y las tormentas pronosticadas ayuda a optimizar la seguridad y la eficiencia.
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Al utilizar modelos meteorológicos adecuados y monitorear parámetros clave, los navegantes pueden tomar decisiones informadas, minimizar riesgos y garantizar viajes más fluidos y eficientes.

Como hemos visto desde el principio de este artículo, la predicción numérica del tiempo utiliza un conjunto fijo de reglas, es decir, las ecuaciones físicas de la meteorología, para calcular cómo cambia el tiempo.
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Hoy en día, la Inteligencia Artificial (IA) está arrasando en el mundo y afecta a muchos ámbitos, incluyendo la predicción meteorológica. La predicción meteorológica basada en inteligencia artificial utiliza un enfoque completamente diferente al de la predicción numérica del tiempo.
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En un modelo de IA, no existen ecuaciones físicas ni reglas meteorológicas. En su lugar, el modelo de IA se alimenta primero con una gran cantidad de datos meteorológicos históricos, lo que le permite aprender a pronosticar el tiempo. Esto puede resultar un poco confuso, así que utilicemos una analogía sencilla para comprender el concepto básico del modelo meteorológico de IA.

Tomemos el ejemplo de un viejo pescador que sale del muelle todos los días a las 5 de la mañana para salir a pescar. Con toda su experiencia en el mar durante los últimos 40 años, si lo encuentras en el muelle una mañana y le preguntas si hará viento hoy, podría decir: "Calculo que soplará 10 nudos del noreste a las 10 de la mañana cuando vuelva al muelle". Sin usar ningún modelo meteorológico numérico, compara intuitivamente el tiempo actual con el de días similares que ha vivido en el pasado. En resumen, su experiencia le permite hacer un pronóstico basado únicamente en datos históricos que ha vivido.

La predicción meteorológica con IA es similar, pero presenta diferencias de escala notables. Los datos meteorológicos históricos se componen de billones de puntos de datos, y el modelo de IA se compone de millones de parámetros. Además, el modelo de IA utiliza patrones espaciales en los datos observados para proyectar las condiciones meteorológicas futuras. A continuación, explicaremos esto con más detalle.

ERA5 es un conjunto de datos de reanálisis global producido por el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Plazo Medio ( ECMWF ). Proporciona datos meteorológicos y climáticos horarios desde 1950 hasta la actualidad, abarcando todo el planeta con una resolución espacial de aproximadamente 31 km. ERA5 combina observaciones de satélites, estaciones meteorológicas y boyas con modelos numéricos avanzados para reconstruir con precisión las condiciones meteorológicas pasadas. Incluye variables clave como la temperatura, la velocidad del viento, la presión atmosférica, las precipitaciones y la temperatura superficial del mar.

Es importante comprender el tamaño de los datos de ERA5. Hablamos de 20 millones de gigabytes . Veamos ahora cómo se puede usar este gran conjunto de datos para entrenar el modelo meteorológico de IA para que pueda pronosticar el futuro.

Los datos meteorológicos suelen representarse en un mapa meteorológico, que es nada menos que una imagen. Por ello, el tipo de IA que se utiliza para la predicción meteorológica es el mismo que el del procesamiento de imágenes.

Un Transformador de Visión (ViT) funciona dividiendo el mapa meteorológico en pequeñas secciones, como si se cortara una foto en piezas de rompecabezas. Cada sección se convierte en números y se trata como una palabra dentro de una oración. Un modelo de transformador examina entonces todas las secciones en conjunto, utilizando la autoatención para encontrar relaciones entre áreas distantes, como detectar una tormenta formándose en diferentes regiones. Esto ayuda a los modelos de IA a comprender patrones en los datos meteorológicos con mayor precisión y rapidez. Los ViT analizan el panorama completo simultáneamente, lo que los hace ideales para pronosticar sistemas meteorológicos complejos.

A continuación se muestra cómo un Transformador de Visión toma una imagen, la descompone en 9 tokens y utiliza métodos de IA llamados atención para encontrar patrones en ella. De forma similar, un mapa meteorológico podría utilizarse para encontrar patrones como un frente frío, una convergencia ciclónica para sistemas de bajas presiones, etc.

El concepto clave es que necesitamos entrenar el modelo con datos meteorológicos históricos. Solo cuando esté entrenado, podremos usarlo para pronosticar nuevos datos meteorológicos y predecir el tiempo del día siguiente.

Para explicar el mecanismo de entrenamiento, tomemos un solo mapa meteorológico, que es la temperatura del aire el 1 de enero de 2000, a las 4 a.m., proporcionado por el conjunto de datos ERA5, vea la imagen a continuación: no representa los datos reales, pero se proporciona como una ayuda visual.

Usando únicamente la imagen de la mañana, el modelo de IA generará un buen pronóstico si puede generar la temperatura del aire 6 horas después, a las 10 a. m. Dado que la base de datos ERA5 también incluye el mapa de las 10 a. m., el modelo de IA podrá comparar su pronóstico con la imagen de la base de datos y, potencialmente, aprender de sus errores para mejorar y aprender.

Al inicio del entrenamiento del modelo, se le asignará la imagen de las 4 de la mañana y creará su primera imagen, el pronóstico de las 10 de la mañana. El pronóstico será realmente desfavorable . La imagen del pronóstico podría ser un mapa uniforme de 20 °C en todo el mundo o quizás un mapa como el que se muestra a continuación, que es ligeramente mejor, pero ni siquiera se acerca al mapa real de las 10 de la mañana almacenado en la base de datos de ERA5.

Incluso si el primer pronóstico realizado para el modelo de IA entre las 4:00 y las 10:00 es pésimo, el modelo puede comparar ImageForecast10am con la imagen 10am almacenada en ERA5. El modelo sabrá dónde se equivocó el pronóstico y en qué medida (por ejemplo, un error de temperatura de +2° sobre Londres). Al conocer todos esos errores en el mapa, el modelo ajustará sus parámetros para minimizar los errores de temperatura.
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Luego, se introducirá la misma imagen Image4am en el modelo otra vez, y el pronóstico será ligeramente mejor, aunque en general seguirá siendo bastante malo. Se calcularán nuevos errores y se ajustarán ligeramente los millones de parámetros. Al repetir esto varias veces, el modelo refinará sus parámetros y mejorará cada vez más. Terminaremos con un modelo entrenado, listo para pronosticar la temperatura del aire con nuevos datos, que consisten en un mapa de la temperatura del aire actual, lo que permite generar un pronóstico preciso.

A continuación se presentan algunos puntos relevantes adicionales sobre los modelos meteorológicos de IA:

En conclusión, un modelo meteorológico de IA puede imaginarse como un panel de control con millones de botones que se pueden ajustar durante el entrenamiento, lo que permite predecir eficazmente los conjuntos de datos históricos. Este panel se puede visualizar en la imagen a continuación.

Ahora que hemos presentado los conceptos centrales del modelo meteorológico de IA, hagamos un recorrido por los modelos que están disponibles actualmente a principios de 2025.

A continuación se muestra una tabla comparativa de los modelos de pronóstico meteorológico basados ​​en IA más populares, incluidos Fengwu, GraphCast, FourCastNet y Pangu-Weather.

Una pregunta que quizás te hagas es: ¿Son los modelos meteorológicos de IA mejores que los modelos meteorológicos numéricos?

Esta es una pregunta difícil de responder, por lo que a continuación presentamos la respuesta de Chat-GPT, que probablemente se inclina hacia los modelos meteorológicos de IA. ¡Así que, dejemos que el lector juzgue!

Los modelos meteorológicos de IA están mejorando rápidamente, pero los modelos tradicionales de predicción numérica del tiempo (NWP) aún tienen ventajas clave en algunas áreas:

En resumen, PredictWind busca constantemente la innovación y las nuevas tecnologías para ofrecer a sus usuarios la mejor tecnología meteorológica del mundo. En 2025, PredictWind incorporará modelos meteorológicos de IA a su oferta de modelos meteorológicos numéricos globales y regionales. ¡Estén atentos para más información!