Este artículo abarcará varios aspectos de los modelos meteorológicos, entre ellos:

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

Este artículo analizará en detalle cómo se diseñan y funcionan los modelos meteorológicos. Al comprender estos conceptos, el marinero podrá interpretar mejor los pronósticos meteorológicos numéricos y comparar los diferentes modelos, con el objetivo 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 vientos de 15 nudos del este en la Isla de Wight, mientras que el modelo estadounidense (GFS) pronostica algo distinto. Pero, ¿cómo se generan estos pronósticos y por qué a veces los modelos discrepan?

Este artículo explora cómo se diseñan y funcionan los modelos numéricos de predicción meteorológica. Al comprender estos conceptos, los marineros 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. La predicción numérica del tiempo es como " hornear un pastel ".

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

La imagen anterior es impresionante, pero la realidad es que el estado de la atmósfera en un momento dado no se puede conocer con total precisión, 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 perfectamente precisa, y las predicciones no pueden ser correctas el 100% de las veces.

En resumen, si no se tienen las condiciones iniciales perfectas, es decir, los ingredientes perfectos, no se puede hacer una previsión perfecta, es decir, un pastel perfecto.

La creación de las condiciones iniciales también es un proceso complejo, y las 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, dan como resultado condiciones iniciales diferentes. Esta es una de las razones por las que GFS y ECMWF pueden diferir. Además, cabe mencionar que PredictWind utiliza esas dos condiciones iniciales diferentes para generar dos modelos propietarios 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, 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 es ahora , es decir, 0 UTC. El pronóstico del tiempo, digamos 1 minuto después, es el clima 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 climático durante ese minuto. Luego, continuamos durante el siguiente minuto y el siguiente hasta obtener un pronóstico de 10 días.

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

La atmósfera es demasiado grande y compleja para simularla por completo, por lo que los científicos la dividen en una cuadrícula 3D. 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 sucede dentro de cada uno.

El cubo tiene una longitud definida, que corresponde a la resolución del modelo meteorológico. Esta resolución 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 parecer intimidantes, pero son esenciales, ya que las utilizan todos los modelos meteorológicos. No es necesario comprenderlas en detalle, pero un conocimiento básico de algunos términos puede ayudar al lector a no considerar un modelo meteorológico como una caja negra.

A continuación, hemos incluido dos vídeos y un artículo para el lector interesado, pero si lo prefiere, puede pasar directamente a la sección 1c.

El ordenador ejecuta la simulación para cada punto de la cuadrícula y en cada paso 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 la previsión para el siguiente paso de tiempo hasta alcanzar la duración total de la previsión (por ejemplo, 10 días para ECMWF ). La salida del modelo suele simplificarse y distribuirse cada hora (aunque el paso de tiempo del modelo sea mucho más corto, de unos pocos minutos). Se necesitan ordenadores muy potentes para ejecutar estos modelos; véase la imagen a continuación.

Calcular un pronóstico meteorológico a 10 días lleva varias horas, y esta es una de las razones por las que el pronóstico con condiciones iniciales a las 0 GMT no está disponible a esa hora. Generalmente, se requieren varias horas, y el pronóstico GFS a las 0 GMT está disponible a las 4:40 GMT, mientras que ECMWF , que tiene mayor resolución, 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 la hora de actualización actual y la próxima del modelo, de modo 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).

El resultado de la previsión se distribuye en un formato llamado GRIB (Gridded Binary), que se organiza en términos de:

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

PredictWind descarga los datos meteorológicos de GFS y ECMWF dos veces al día (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 fenómenos meteorológicos a gran escala, como una gran borrasca que cruza el océano Atlántico y el viento asociado.

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

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

PredictWind ha desarrollado dos modelos regionales llamados PWG y PWE 1 km . Haz 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 vela en todo el mundo. Las zonas cubiertas incluyen todas las costas de Estados Unidos, Europa, Australia, Nueva Zelanda y muchas más.
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Para obtener más detalles, consulte el mapa de cobertura mundial de PredictWind por modelo de pronóstico .

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

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

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

Un modelo meteorológico de conjunto adopta un enfoque diferente. En lugar de una sola predicción, 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 la gama de posibles resultados meteorológicos, lo que hace que las predicciones sean más fiables, especialmente para pronósticos a largo plazo y fenómenos meteorológicos extremos.
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Los conjuntos de modelos se utilizan para rastrear huracanes difíciles de pronosticar. Cada línea amarilla a continuación representa la trayectoria del centro del huracán para un miembro del conjunto. Este tipo de gráfico se conoce a veces como gráfico de "espagueti". Si las trayectorias amarillas están agrupadas y compactas, hay una alta probabilidad de que el huracán siga esa zona. Si las trayectorias amarillas no están agrupadas y divergen, existe mucha incertidumbre sobre la trayectoria del huracán.
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PredictWind utiliza Ensemble para la predicción meteorológica de 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 período se realizará utilizando un miembro del pronóstico de conjunto. Esto resulta útil, por ejemplo, para una travesía del Atlántico que dure más de 10 días. La ruta lo llevará a su punto de destino 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 los 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 único que sea consistentemente 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 recomendable consultar los mapas de mayor resolución disponibles, ya que una mayor resolución suele indicar 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 predice vientos de 25 nudos del sur con lluvia, y eso es exactamente lo que estás experimentando, entonces es probable que el pronóstico sea acertado y deberías confiar más en él a corto plazo.

Aquí puede consultar la precisión de los modelos meteorológicos nacionales:
👉 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 mejor fundamentadas.

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 modelos regionales se actualizan con mayor frecuencia. Para ver la lista completa de horarios de actualización, consulta este artículo:
👉 Horarios de actualización de la previsión (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 los 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 de la superficie del mar.
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Al planificar una travesía marítima, es fundamental controlar 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 el periodo de las olas determinan el oleaje, 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, pueden suponer graves riesgos, por lo que es esencial seguir su desarrollo. 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. Los pronósticos combinados deben utilizarse para evaluar la incertidumbre, especialmente en viajes 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.
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Mediante el uso de los modelos meteorológicos adecuados y la monitorización de los parámetros clave, los marineros pueden tomar decisiones informadas, minimizar los riesgos y garantizar viajes más tranquilos 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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En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el mundo y afecta a numerosos ámbitos, incluido el pronóstico del tiempo. La predicción meteorológica mediante inteligencia artificial utiliza un enfoque completamente diferente al de los métodos numéricos.
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En un modelo de IA, no existen ecuaciones físicas ni reglas meteorológicas. En cambio, el modelo 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 usemos 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 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, probablemente te dirá: "Calculo que a las 10 de la mañana, cuando regrese al muelle, habrá viento de 10 nudos del noreste". Sin recurrir a ningún modelo numérico de predicción meteorológica, compara intuitivamente el tiempo actual con el de días similares que ha vivido. En resumen, su experiencia le permite hacer un pronóstico basado únicamente en datos históricos.

La predicción meteorológica mediante IA es similar, pero con diferencias notables en cuanto a 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. Expliquemos esto con más detalle a continuación.

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, la precipitación y la temperatura de la superficie del mar.

Es importante tener en cuenta la enorme cantidad de datos de ERA5. Estamos hablando de 20 millones de gigabytes . Ahora bien, 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 suelen representarse en un mapa meteorológico, 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 del procesamiento de imágenes.

Un Vision Transformer (ViT) funciona dividiendo el mapa meteorológico en pequeños fragmentos, como si se cortara una foto en piezas de un rompecabezas. Cada fragmento se convierte en números y se trata como una palabra en una oración. Un modelo Transformer analiza todos los fragmentos en conjunto, utilizando la autoatención para encontrar relaciones entre áreas distantes, como detectar la formación de una tormenta 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 un Vision Transformer toma una imagen, la divide en 9 tokens y utiliza métodos de IA, como la detección de atención, para encontrar patrones. De manera similar, un mapa meteorológico podría usarse para encontrar patrones como un frente frío, una convergencia ciclónica para sistemas de baja presión, 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 de la mañana, 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 la imagen image4am, el modelo de IA realizará un buen pronóstico si puede generar la temperatura del aire 6 horas después, a las 10 de la mañana. Dado que la base de datos ERA5 también contiene el mapa de las 10 de la mañana, el modelo de IA podrá comparar su pronóstico con la imagen de la base de datos y, potencialmente, aprender de sus errores para mejorar.

Al inicio del entrenamiento del modelo, se le proporcionará la imagen 4am y creará su primera imagen, el pronóstico 10am, que de hecho será muy malo . La imagen de pronóstico puede ser un mapa uniforme de 20 °C en todo el mundo o tal vez un mapa como el que se muestra a continuación, que es ligeramente mejor, pero ni siquiera se acerca al mapa real 10am almacenado en la base de datos ERA5.

Aunque la primera previsión del modelo de IA entre las 4 y las 10 de la mañana sea desastrosa, el modelo puede comparar ImageForecast10am con la imagen almacenada en ERA5. De esta forma, sabrá dónde falló la previsión y en qué medida, por ejemplo, un error de temperatura de +2° sobre Londres. Conociendo todos estos errores en el mapa, el modelo ajustará sus parámetros para minimizar las variaciones de temperatura.
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Luego, se introducirá la misma imagen Image4am en el modelo, y la predicción mejorará ligeramente, aunque seguirá siendo bastante deficiente en general. Se calcularán nuevos errores y se ajustarán 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 predecir la temperatura del aire con nuevos datos, como un mapa de temperatura del aire actual, lo que permitirá generar una predicción precisa.

A continuación, se presentan algunos puntos adicionales relevantes sobre los modelos meteorológicos basados ​​en IA:

En conclusión, un modelo meteorológico basado en IA puede imaginarse como un panel de control con millones de parámetros que se pueden ajustar durante el entrenamiento, lo que le permite realizar pronósticos precisos a partir de datos históricos. Dicho panel puede visualizarse en la imagen a continuación.

Ahora que hemos presentado los conceptos básicos de los modelos meteorológicos basados ​​en IA, veamos qué modelos están disponibles actualmente a principios de 2025.

Aquí tenéis una tabla comparativa de los modelos de predicción meteorológica basados ​​en IA más populares, entre los que se incluyen 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, por lo que a continuación presentamos la respuesta proporcionada por Chat-GPT, que probablemente se inclina hacia los modelos meteorológicos de IA. ¡Que el lector saque sus propias conclusiones!

Los modelos meteorológicos basados ​​en IA están mejorando rápidamente, pero los modelos tradicionales de predicción numérica del tiempo (NWP, por sus siglas en inglés) todavía presentan ventajas clave en algunas áreas:

En conclusión, PredictWind busca constantemente la innovación y las nuevas tecnologías para ofrecer a sus usuarios la mejor tecnología meteorológica del mundo.

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

Para saber más, ¡sigue leyendo! En el siguiente artículo, Meteorología Marina 2: Viento , exploraremos cómo el viento influye en cada decisión que se tome en el agua, aprenderemos a dominar su fuerza, a interpretar los mapas meteorológicos y a aprovechar su poder para una navegación segura y confiada.