Este artículo abarcará diversos aspectos de los modelos meteorológicos, incluyendo:

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 este 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 puede resultar confuso.

Este artículo analizará en detalle cómo se diseñan y funcionan los modelos meteorológicos. Al comprender estos conceptos, el marino 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 distintos para un mismo lugar, lo que puede resultar confuso para los navegantes. Por ejemplo, mañana a las 14:00, el modelo meteorológico europeo ( ECMWF ) podría predecir vientos de 15 nudos 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 analiza cómo se diseñan y funcionan los modelos numéricos meteorológicos. Al comprender estos conceptos, los marineros pueden interpretar mejor los pronósticos, comparar diferentes modelos y tomar decisiones más seguras y mejor fundamentadas en el mar.

Los modelos meteorológicos son un tema complejo, así que comencemos con una comparación sencilla. La predicción numérica del tiempo es como " hornear un pastel ".

Analicemos ahora en detalle esos cuatro pasos:

Para pronosticar el tiempo en el futuro, primero hay que conocer el tiempo actual.
Este es su punto de partida, y el modelo meteorológico calculará el cambio a partir de 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 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 todo el 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 inferior.

La imagen superior es impresionante, pero la realidad es que el estado de la atmósfera en un momento dado no se puede conocer con exactitud, ya sea por la falta de datos o por la imprecisión de los instrumentos meteorológicos. En definitiva, la inexactitud de las condiciones iniciales es una de las razones por las que la predicción numérica del tiempo no puede ser totalmente precisa, y los pronósticos no pueden ser correctos al 100%.

En resumen, al no tener las condiciones iniciales perfectas, es decir, los ingredientes perfectos, no se puede hacer una predicción perfecta, es decir, un pastel perfecto.

La elaboración de las condiciones iniciales también es un proceso complejo, y diferentes agencias meteorológicas crean diferentes condiciones iniciales para representar la misma atmósfera al mismo tiempo .
​
Por ejemplo, los dos modelos meteorológicos, GFS y ECMWF , aunque utilizan muchos de los mismos datos instrumentales para establecer las condiciones iniciales, generan condiciones iniciales diferentes. Esta es una de las razones por las que el GFS y ECMWF pueden diferir. Además, cabe mencionar que PredictWind utiliza esas dos condiciones iniciales diferentes para generar dos modelos propios distintos.

Finalmente, las condiciones iniciales se generan diariamente a horas específicas utilizando la hora UTC. Normalmente, se las denomina 0 UTC o 12 UTC .

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

Esta ecuación comienza en el instante t = 0, que ahora es UTC = 0. El pronóstico meteorológico, digamos un 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, multiplicado por el intervalo de tiempo (por ejemplo, 1 minuto) para igualar el cambio meteorológico durante ese minuto. Luego, continuamos así minuto a minuto hasta obtener un pronóstico a 10 días.

El siguiente párrafo tratará sobre la función F , que es la ecuación física que constituye el núcleo de un modelo meteorológico.

La atmósfera es demasiado grande y compleja para simularla por completo, así que los científicos la dividen en una cuadrícula tridimensional. Imagina cortar la atmósfera en pequeños cubos, como un cubo de Rubik gigante. Cada cubo representa una pequeña porción de la atmósfera, y el modelo calcula lo que ocurre dentro de cada uno.

El cubo tiene una longitud definida, que corresponde a 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 pueden resultar intimidantes, pero son esenciales, ya que las utilizan todos los modelos meteorológicos. No es necesario comprenderlas al detalle, pero un conocimiento básico 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 siéntase libre de pasar a la sección 1c.

El ordenador ejecuta la simulación para cada punto de la cuadrícula y en cada intervalo de tiempo, calculando así la evolución de la atmósfera a lo largo del tiempo en todo el planeta. Este proceso se repite continuamente, actualizando la predicción para el siguiente intervalo de tiempo hasta alcanzar la duración total de la predicción (por ejemplo, 10 días para ECMWF ). Los resultados del modelo se suelen simplificar y distribuir cada hora (incluso si el intervalo de tiempo del modelo es mucho más corto, del orden de unos minutos). Se necesitan ordenadores de gran potencia para ejecutar estos modelos; véase la imagen inferior.

Calcular una previsión meteorológica a 10 días lleva varias horas, y esta es una de las razones por las que la previsión con condiciones iniciales a las 0 GMT no está disponible a esa hora. Generalmente, se requieren varias horas, y la previsión GFS a las 0 GMT está disponible a las 4:40 GMT, mientras que la de ECMWF , que tiene mayor resolución, está disponible más tarde, a las 7 GMT. Este retraso se debe también al tiempo necesario para generar los archivos de condiciones iniciales, procesar los resultados y distribuir la previsión a PredictWind u otras empresas meteorológicas.

PredictWind ha desarrollado una herramienta para identificar fácilmente el momento de la actualización actual y la siguiente del modelo, de modo que el cliente sepa cuánto tiempo tiene que esperar para obtener el último pronóstico.
​

Para obtener más información sobre los horarios de actualización del modelo, consulte Horarios de actualización del modelo (GMT).

Los resultados de la previsión se distribuyen en un formato denominado GRIB (Gridded Binary), que se organiza en función de:

A continuación se muestra una tabla que resume esto para algunos modelos :

PredictWind descarga los datos meteorológicos de GFS y ECMWF dos veces al día (ejecuciones 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 tiempo para todo el mundo. Estos modelos son excelentes para pronosticar grandes fenómenos meteorológicos, como una gran baja presión que cruza el océano Atlántico y los vientos asociados.

Sin embargo, debido a su gran escala, estos modelos no pueden captar patrones meteorológicos locales, como una brisa marina o la aceleración del viento entre dos colinas. Para solucionar este problema, 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 mayor que les permite captar los efectos locales.

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

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

El mapa de viento que se muestra a continuación corresponde a la ubicación de Newport, EE. UU. El mapa utiliza la función de pantalla dividida (botón resaltado en rojo) que permite colocar un modelo ( GFS 25 km ) a la izquierda y otro modelo ( PWG 1 km ) a la derecha.
​

PWG muestra claramente cómo interactúa el viento del norte con la tierra y los canales de agua, mientras que GFS no puede proporcionar esta información debido a su baja resolución.

Aquí tienes un excelente vídeo para saber más sobre la resolución del modelo:

Hasta ahora, hemos hablado de modelos meteorológicos deterministas. Estos modelos parten de un conjunto de condiciones iniciales y ofrecen una única predicción. Este método es el más preciso y funciona bien a corto y medio plazo, es decir, en unos pocos días. Sin embargo, la precisión de la predicción disminuye con el tiempo, por lo que se puede utilizar otro tipo de modelo meteorológico llamado «modelo de conjunto».

Un modelo meteorológico de conjunto adopta un enfoque diferente. En lugar de un único pronóstico, ejecuta numerosas simulaciones ligeramente distintas (denominadas miembros del conjunto), cada una con pequeñas variaciones en las condiciones iniciales y la física (por ejemplo, ECMWF ENS). Esto ayuda a revelar el abanico de posibles escenarios meteorológicos, lo que hace que las predicciones sean más fiables, especialmente para pronósticos a largo plazo y fenómenos meteorológicos extremos.
​

Los conjuntos de modelos se utilizan para rastrear huracanes muy difíciles de pronosticar. Cada línea amarilla a continuación representa la trayectoria del centro del huracán para un miembro del conjunto. Este tipo de gráfico a veces se denomina gráfico de "espagueti". Si las trayectorias amarillas están agrupadas y juntas, hay una alta probabilidad de que el huracán siga esta zona. Si las trayectorias amarillas no están agrupadas y divergen, existe mucha incertidumbre sobre la trayectoria del huracán.
​

PredictWind utiliza Ensemble para el enrutamiento meteorológico a más de 10 días, lo que va más allá del modelo determinista ECMWF .

Si su ruta meteorológica se extiende por más de 10 días, el cálculo de la ruta después de ese plazo se realizará utilizando un solo miembro del pronóstico de conjunto. Esto resulta útil, por ejemplo, para una travesía del Atlántico que dure más de 10 días. La ruta le llevará a su destino final en el Caribe, en lugar de terminar en medio del océano.

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

Ofrecemos varios modelos porque no existe uno solo que sea siempre el más preciso. El rendimiento puede variar según la ubicación y las condiciones; a veces un modelo funciona mejor, y luego otro toma la delantera. Si todos los modelos muestran patrones similares, puede tener mayor confianza en el pronóstico. Si difieren mucho, es señal de que hay mayor incertidumbre en la situación.

Siempre es mejor consultar los mapas de mayor resolución disponibles, ya que una mayor resolución suele significar un pronóstico más preciso. Comparar el pronóstico con las estaciones de observación locales y con tus propios datos visuales o instrumentales también puede ser útil. Por ejemplo, si PWG pronostica vientos de 25 nudos del sur con lluvia, y eso es precisamente lo que estás experimentando, entonces es probable que su pronóstico sea acertado y, por lo tanto, más fiable a corto plazo.

Puedes consultar las clasificaciones de precisión del modelo en 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 tiempo real de su zona para ver qué modelo se ajusta mejor a las condiciones actuales.

Deberías consultar el pronóstico al menos dos veces al día. Los modelos globales de PredictWind se actualizan cada 12 horas, y algunos de los modelos regionales se actualizan con mayor frecuencia. Para ver 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 a 10 días. Si las condiciones marítimas son una preocupación principal, los modelos de oleaje y océanos como WW3 (WaveWatch III) o RTOFS ofrecen pronósticos detallados sobre la altura de las olas, las corrientes oceánicas y la temperatura de la superficie del mar.
​

Al planificar una travesía marítima, es fundamental controlar varios parámetros meteorológicos clave. La velocidad y la dirección del viento son cruciales, ya que afectan a la eficiencia de la navegación, el consumo de combustible y la estabilidad de la embarcación. La altura y el período de las olas determinan el estado del mar, mientras que las corrientes oceánicas y las mareas influyen en la navegación y la eficiencia del combustible. Las tormentas y el mal tiempo, incluidos los ciclones y las ráfagas de viento, pueden suponer graves riesgos, por lo que es esencial seguir su evolución. La visibilidad y la niebla también son factores importantes, sobre todo al navegar por vías navegables estrechas o congestionadas.
​​

Al aplicar datos de pronóstico, conviene comparar varios modelos para identificar tendencias e inconsistencias. Los pronósticos de conjunto deben utilizarse para evaluar la incertidumbre, sobre todo en travesías de larga distancia. Dado que las condiciones marítimas pueden cambiar rápidamente, es necesario actualizarlas con frecuencia para garantizar una navegación segura. Ajustar las rutas y los horarios en función del viento, las olas y las tormentas pronosticadas ayuda a optimizar tanto la seguridad como la eficiencia.
​

Mediante el uso de los modelos meteorológicos adecuados y la monitorización de parámetros clave, los marineros pueden tomar decisiones informadas, minimizar riesgos y garantizar travesías más tranquilas 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.
​

En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el mundo y tiene repercusiones en numerosos ámbitos, como la predicción meteorológica. La predicción meteorológica mediante inteligencia artificial utiliza un enfoque completamente distinto al de la predicción meteorológica numérica.
​
En un modelo de IA, no existen ecuaciones físicas ni reglas meteorológicas. En cambio, se le proporciona primero una gran cantidad de datos meteorológicos históricos, lo que le permite aprender a pronosticar el tiempo. Esto puede resultar un poco confuso, así que veamos una analogía sencilla para comprender el concepto básico del modelo meteorológico de IA.

Consideremos el ejemplo de un viejo pescador que sale del muelle cada día a las 5 de la mañana para pescar. Con toda la experiencia que le han brindado durante los últimos 40 años en el mar, si uno se lo encuentra en el muelle una mañana y le pregunta si hará viento, probablemente responda: «Calculo que unos 10 nudos del noreste a las 10, cuando regrese al muelle». Sin necesidad de calcular mentalmente ningún modelo meteorológico, simplemente compara intuitivamente el tiempo actual con el de días similares que ha experimentado en el pasado. En resumen, su experiencia le permite hacer un pronóstico basado únicamente en los datos históricos que ha vivido.

La predicción meteorológica mediante IA es algo similar, pero con diferencias notables en la escala. Los datos meteorológicos históricos constan de billones de puntos de datos, mientras que 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 Medio Plazo ( ECMWF ). Proporciona datos meteorológicos y climáticos por hora desde 1950 hasta la actualidad, cubriendo 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 del pasado. Incluye variables clave como la temperatura, la velocidad del viento, la presión atmosférica, las precipitaciones y la temperatura de la superficie del mar.

Es importante tener en cuenta la magnitud de los datos de ERA5. Estamos hablando de 20 millones de gigabytes . Ahora, veamos cómo se puede utilizar este gran conjunto de datos para entrenar el modelo meteorológico de IA y que pueda pronosticar el futuro.

Los datos meteorológicos se suelen representar en un mapa del tiempo, que no es más que una imagen. Por ello, el tipo de IA que se utiliza para la predicción meteorológica es el mismo que el de procesamiento de imágenes.

Un Vision Transformer (ViT) funciona dividiendo el mapa meteorológico en pequeñas regiones, como si se tratara de un rompecabezas. Cada región se convierte en números y se procesa como una palabra en una oración. Un modelo Transformer analiza entonces todas las regiones en conjunto, utilizando la autoatención para encontrar relaciones entre áreas distantes, como la detección de una tormenta que se forma en varias regiones. Esto ayuda a los modelos de IA a comprender los patrones en los datos meteorológicos con mayor precisión y rapidez. Los ViT analizan la imagen completa simultáneamente, lo que los hace ideales para pronosticar sistemas meteorológicos complejos.

A continuación se muestra cómo Vision Transformer toma una imagen, la divide en 9 elementos y utiliza métodos de IA denominados atención para encontrar patrones. De forma similar, un mapa meteorológico podría usarse para detectar patrones como un frente frío, una convergencia ciclónica en sistemas de baja presión profunda, etc.

El concepto clave es que necesitamos entrenar el modelo utilizando datos meteorológicos históricos. Solo cuando el modelo esté entrenado podremos usarlo para pronosticar nuevos datos meteorológicos y predecir el tiempo de mañana.

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

Utilizando únicamente image4am, el modelo de IA realizará un buen pronóstico si puede generar la temperatura del aire seis horas después, a las 10:00. Dado que la base de datos ERA5 también incluye el mapa de las 10:00, el modelo de IA podrá comparar su pronóstico con la imagen almacenada y, potencialmente, aprender de sus errores para mejorar.

Al inicio del entrenamiento del modelo, se le proporcionará la imagen image4am y este creará su primera imagen, imageForecast10am, cuyo pronóstico será, de hecho, muy deficiente . 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 aproxima al mapa real image10am almacenado en la base de datos ERA5.

Aunque la primera predicción realizada por el modelo de IA entre las 4:00 y las 10:00 sea deficiente, el modelo puede compararla con la imagen almacenada en ERA5. Así, el modelo sabrá dónde se equivocó en la predicción y en qué medida; por ejemplo, un error de temperatura de +2 °C sobre Londres. Conociendo todos estos errores en el mapa, el modelo ajustará sus parámetros para minimizar los errores de temperatura.
​
Luego, se introducirá la misma imagen (Image4am) en el modelo nuevamente, y el pronóstico mejorará ligeramente, aunque seguirá siendo bastante malo en general. Se recalcularán los errores y se ajustarán nuevamente los millones de parámetros. Al repetir este proceso numerosas veces, el modelo refinará sus parámetros y mejorará progresivamente. Finalmente, obtendremos un modelo entrenado, listo para pronosticar la temperatura del aire con nuevos datos, como un mapa de temperatura actual, lo que permitirá generar un pronóstico preciso.

Aquí hay algunos puntos adicionales relevantes sobre los modelos meteorológicos de IA:

En conclusión, un modelo meteorológico de IA puede concebirse como un panel de control con millones de parámetros que se ajustan durante el entrenamiento, lo que le permite pronosticar con precisión los datos históricos. Este panel se ilustra en la imagen inferior.

Ahora que hemos presentado los conceptos básicos de los modelos meteorológicos de IA, echemos un vistazo a los modelos disponibles actualmente a principios de 2025.

Aquí tenéis una tabla comparativa de los modelos de predicción meteorológica basados ​​en IA más populares, incluidos Fengwu, GraphCast, FourCastNet y Pangu-Weather.

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

Esta es una pregunta difícil de responder, así que a continuación presentamos la respuesta proporcionada por Chat-GPT, que probablemente esté sesgada hacia los modelos meteorológicos de IA. ¡Que el lector juzgue!

Los modelos meteorológicos basados ​​en IA están mejorando rápidamente, pero los modelos tradicionales de Predicción Numérica del Tiempo (PNT) aún presentan ventajas clave en algunas áreas:

En conclusión, PredictWind siempre busca la innovación y las nuevas tecnologías para brindar a nuestros usuarios la mejor tecnología meteorológica del mundo.

PW AI : PW AI es nuestro modelo propio de IA PredictWind, entrenado con nuestros conjuntos de datos marinos patentados. Combina las ventajas de ECMWF , AIFS, Fengwu y GraphCast para generar un pronóstico único y optimizado que cubre todo el mundo. Proporciona intervalos de tiempo de 1 hora durante los primeros 3 días, ofreciendo una mayor precisión temporal que otros modelos de IA. PW AI obtiene excelentes resultados en estudios de validación a corto y medio plazo en áreas de gran extensión.

Para saber más, ¡sigue leyendo! En el próximo artículo, Meteorología Marina 2: El viento , exploraremos cómo el viento influye en cada decisión en el agua, aprenderemos a dominar sus fuerzas, a interpretar los mapas meteorológicos y a aprovechar su poder para una navegación segura y confiable.