Limitaciones técnicas

Resolución espacial

Nuestros estudios de verificación (Sección Verificación de NEMS) mostró que la precisión de la simulación de precipitaciones desde el model de resolución más alto (4 km en Europa) es, por término medio, inferior a la de los modelos de menor resolución (12 km y 30 km), debido a la aparición a pequeña escala de fenómenos de precipitación. Esto puede entenderse imaginando una pequeña tormenta que avanza. Con una celda de cuadrícula de 4 km, es probable que la trayectoria real de la tormenta atraviese celdas de cuadrículas distintas de la simulada.

Como resultado, la simulación producirá dos trayectorias erróneas en las celdas de la cuadrícula: una, en la que la tormenta se simuló pero no pasó, y otra, en la que no se simuló ninguna tormenta pero realmente pasó. Pasar a un modelo de menor resolución reduce este problema, ya que el desplazamiento entre la trayectoria simulada y la real tendría que ser mucho mayor para tener la misma probabilidad de predecir dos trayectorias de celda de cuadrícula erróneas simultáneamente. Los resultados más precisos del modelo bruto se obtienen con una resolución espacial de 6-12 km. La simulación de 12 km resultó ser más precisa que la de 30 km de resolución. Las excepciones a estos resultados se encuentran en regiones de montañas, donde los modelos de mayor resolución producen una mayor precisión de las precipitaciones que los modelos de menor resolución, porque los primeros tienen una mejor comprensión de la topografía.

Disponibilidad de datos de baja y alta resolución en meteoblue

Datos meteorológicos históricos: Nuestra interfaz history+ permite elegir entre modelos de alta y baja resolución. La disponibilidad de los modelos depende de la ubicación seleccionada. En la interfaz history+, puede seleccionar entre diferentes modelos meteorológicos (modelo de reanálisis ERA5 con 30 km de resolución, NEMS de baja resolución con 30 km y un modelo NEMS regional). Recuerde que los datos de alta resolución sólo están disponibles para un intervalo de tiempo limitado, en función del modelo elegido. La disponibilidad de los datos también se documenta en el menú desplegable de selección de modelo.

Datos de previsión: Nuestra Forecast API no distingue entre diferentes modelos brutos, ya que los datos entregados son una composición multimodelo basada en múltiples modelos meteorológicos con diferentes resoluciones espaciales. Además, el nowcasting se aplica cuando los datos están disponibles. En consecuencia, la previsión se calcula específicamente para la coordenada seleccionada.

Rendimiento general de los modelos meteorológicos

Los modelos meteorológicos se basan en ecuaciones que calculan las condiciones atmosféricas para captar la realidad con la mayor exactitud posible. Dentro de estas aproximaciones, cada modelo conlleva sus propias incertidumbres, que dan lugar a ciertos errores de previsión inevitables. Para algunas variables meteorológicas, estos errores de previsión aparecen con más frecuencia que para otras. Especialmente en el caso de las precipitaciones, queremos que nuestros usuarios comprendan las razones de los posibles errores de previsión, sobre los que no tenemos ninguna influencia en algunos casos.

Además de nuestros propios modelos, meteoblue recoge y distribuye una amplia gama de diferentes conjuntos de datos de precipitación de terceros operadores. Junto a un gran número de modelos propios globales (2 modelos) y regionales (14 modelos), la base de datos de meteoblue también contiene modelos de previsión como GFS (NOAA) e ICON (DWD), modelos de reanálisis como ERA5 (ECMWF), conjuntos de datos de observación por satélite como CHIRPS2 y CMORPH que se mejoran mediante correcciones con mediciones de precipitación, así como datos de radar para algunas regiones (debido a diversas razones, no se pueden ofrecer datos radar exhaustivos para todo el mundo). Todos estos conjuntos de datos presentan distintas ventajas e imprecisiones, por lo que pueden producirse notables diferencias de precisión en función de la hora y el lugar de la consulta. Encontrará más información en nuestras páginas de verificación.

En conclusión, no es posible definir fácilmente un conjunto de datos que tenga la mejor precisión para todos los usos y ubicaciones. Además, es difícil estimar qué conjunto de datos tiene la mejor calidad en esta situación, sin mediciones de alta calidad a una distancia razonable.

Errores en las observaciones por radar

Como ocurre con casi todos los datos de medición y adquisición, las imágenes de radar pueden contener errores significativos. La frecuencia de los errores depende de la calidad y el mantenimiento del dispositivo de radar, así como de las medidas de control de calidad adoptadas por los operadores.

Por lo general, los países operan sus propias redes de radar. meteoblue hace uso de una selección de los conjuntos de datos así proporcionados para mostrarlos como una capa de mapa meteorológico. Eso significa que siempre que un dispositivo de radar tiene errores técnicos, estos errores se pueden ver en nuestros mapas también. Es importante que nuestros clientes y usuarios entiendan que no tenemos acceso directo a los dispositivos y por lo tanto tenemos que confiar en los trabajadores locales de mantenimiento para resolver cualquier problema - lo que significa que no siempre podemos garantizar una visualización impecable del radar en los mapas.

Atenuación de los haces de radar

Si se produce una lluvia intensa, como una granizada, en las proximidades del aparato de radar, mientras se está produciendo una lluvia intensa en la misma dirección pero a mayor distancia, la lluvia puede atenuar el haz del radar hasta tal punto que el aparato ya no detecte la precipitación intensa original. Del mismo modo, una lluvia intensa también puede interferir en la detección de una tormenta de granizo.

En general, este fenómeno puede sesgar las previsiones de fenómenos de precipitaciones extremas. Cuando se utiliza una red de radares, es decir, un sistema compuesto por varios radares, este problema puede eliminarse en gran medida. Sin embargo, en el caso de radares locales e independientes, como los radares meteorológicos aerotransportados, hay que tener en cuenta este error de predicción.

Del mismo modo, otros obstáculos como las torres de televisión, las antenas de radio y los aerogeneradores pueden inhibir los ecos de precipitación, creando lagunas en el radar.

"Ecos fantasma"

Otro fenómeno que puede afectar a la calidad del radar son los llamados "ecos fantasma", que suelen producirse en condiciones meteorológicas de inversión. Se forman cuando los haces de radar se refractan en los límites de la inversión y se reflejan hacia la superficie terrestre. El radar identifica entonces este llamado "blanco terrestre", que es alcanzado por el haz reflejado, como precipitación.

A veces vemos un eco fantasma circular, que indica un radar mal ajustado. La figura siguiente muestra una imagen de radar muy extraña, causada claramente por un mal funcionamiento.

También es posible que los haces del radar se reflejen en la superficie del agua. En tales casos, en la imagen de radar se crean muchas pequeñas nubes de precipitación que, sin embargo, no son realmente lluvia indicativa.

En general, en el caso de patrones extraños, la comparación con los datos METAR y de satélite puede servir para una mejor interpretación de la imagen de radar.

Rayas en la imagen del radar

En ocasiones, pueden aparecer franjas como las que se muestran en la imagen inferior, que son un ejemplo de las interferencias que pueden provocar las torres de telefonía móvil. Con la constante expansión de nuevas y múltiples torres de telefonía móvil, este fenómeno puede producirse con mayor frecuencia y afectar así a la predicción de precipitaciones mediante datos de radar.