Un pronóstico del tiempo es una cadena de cinco eslabones: observar, transmitir, modelar, corregir y decidir. Los primeros tres los hacen bien las grandes agencias y los modelos globales, cada vez más con inteligencia artificial. El cuarto, la corrección para el lugar exacto donde se toman las decisiones, es el que casi siempre falta, y es donde se gana o se pierde la utilidad del pronóstico.
El problema de la cuadrícula
Los modelos globales resuelven la atmósfera en celdas de varios kilómetros de lado. Una operación, en cambio, es un punto: un tajo, una subestación, un frente de trabajo. Entre la celda y el punto caben un valle, una ladera o una quebrada, y en la montaña eso cambia todo. El modelo puede acertar en que habrá tormenta en la región y equivocarse en si caerán rayos a 16 km de ese punto, que es lo que importa para la seguridad.
Lluvia no es rayo
La primera tentación es usar la probabilidad de lluvia como aviso de tormenta. No funciona: muchas tardes llueve sin un solo rayo cerca. La segunda tentación es usar la energía convectiva disponible (CAPE), el indicador clásico de tormentas. En los Andes tampoco: en un sitio de altura del norte del Perú, en las horas con rayos a menos de 16 km, la CAPE mediana fue de 65 J/kg, y solo 2 de 156 horas superaron los 1.000 J/kg que buscan los umbrales clásicos. Un aviso basado en ese umbral habría dejado pasar casi todas las tormentas.
Corregir con la historia del sitio
La técnica tiene medio siglo y un nombre poco glamoroso: estadística de la salida del modelo (MOS, por sus siglas en inglés). Se toman las variables que entregan los modelos globales en su corrida del día anterior y se entrena una corrección contra lo que de verdad pasó en el sitio, en este caso los rayos observados desde el espacio. El resultado no es un «va a llover», sino una probabilidad calibrada de rayos a menos de 16 km en la tarde.
Qué tan bien funciona
Lo probamos como se debe: con un día de anticipación y siempre en meses que el modelo no había visto. La corrección detectó 9 de cada 10 tardes con rayos a menos de 16 km del sitio, y 3 de cada 4 avisos fueron correctos. En temporada seca, cuando las tormentas son pocas y toman por sorpresa, anticipó 9 de 15 tardes.
Ayuda que la tormenta de montaña sea puntual como un reloj. En noventa días de temporada húmeda, la actividad arrancó cerca del mediodía, tuvo su máximo entre las dos y las cuatro de la tarde y a las seis ya se había apagado. Eso convierte el riesgo en algo planificable: una voladura, un izaje o un turno a la intemperie se pueden mover de hora con un día de anticipación.
Un aviso no es una alarma
Hay una línea que no conviene cruzar. Un pronóstico calibrado es una herramienta de planificación; la alarma de seguridad se activa con los rayos observados, no con el pronóstico. En Pulse, el pronóstico puede adelantar un nivel de alerta, pero nunca bajarlo ni acortar el tiempo de despeje que fija la norma IEC 62793. Así, un pronóstico equivocado jamás deja a nadie sin protección.
Límites
Estos resultados son de un sitio y de una muestra que todavía crece cada temporada. La corrección hay que entrenarla para cada lugar, porque la gracia está justamente en lo local. Y en años de El Niño, cuando la historia deja de servir de guía, conviene vigilar si la calibración sigue siendo válida.
Referencias
Glahn, H. R. y Lowry, D. A. (1972). The use of Model Output Statistics (MOS) in objective weather forecasting. Journal of Applied Meteorology 11, 1203–1211. · Wilks, D. S. (2019). Statistical Methods in the Atmospheric Sciences, 4.ª ed. Elsevier. · IEC 62793:2020. Thunderstorm warning systems.