27/02/2024
Las previsiones meteorológicas son de vital importancia para los agricultores. Les ayudan a tomar decisiones informadas a diario, a planificar sus operaciones, a optimizarlas y a minimizar los riesgos. Hoy en día, existen varios modelos meteorológicos que les orientan a diario. Pero, ¿en cuál confiar? ¿Son realmente fiables las previsiones meteorológicas, aunque difieran de un modelo a otro?
¿Podemos fiarnos de las previsiones meteorológicas?
Los avances tecnológicos recientes han elevado la confianza en las previsiones a 24 horas al 90-95%. No obstante, alcanzar una fiabilidad del 100% sigue siendo un desafío, ya que se requeriría una precisión absoluta en las condiciones meteorológicas globales y a todas las altitudes.
La fiabilidad de las previsiones también está vinculada a la resolución geográfica de los modelos. Una malla más fina resulta en mayor precisión. Sin embargo, el periodo de previsión juega un papel crucial: a medida que este se alarga, aumenta el margen de error y disminuye la fiabilidad.
Los modelos de previsión meteorológica mejoran constantemente para ofrecerte datos cada vez más fiables.
¿En qué modelo meteorológico debe confiar?
No hay un modelo único superior en todo el país. La fiabilidad depende del lugar, la medición (lluvia, temperatura, etc.), el horizonte temporal (corto o largo plazo) y la estación (invierno frente a verano). Cada servicio de previsión meteorológica tiene características específicas derivadas de los métodos de cálculo empleados para cada modelo.
En Future Climate Lab, utilizamos modelos meteorológicos que abarcan pronósticos cortos (hasta 10 días) y medianos (hasta 35 días). Utilizamos modelos globales (GCM) de alta resolución de hasta 13 km y regionales (RCM) de hasta 4 km. Esto nos permite ofrecer soluciones diferenciadas, considerando incluso las peculiaridades de los microclimas. El modelo regional más utilizado es el WRF (Weather Research and Forecasting Model), configurado para proporcionar pronósticos numéricos con un alto grado de precisión en las regiones de interés.
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