Los datos demuestran el extremo

Durante el día 30 de septiembre, la isla de Ibiza se vio envuelta en una situación de precipitaciones muy intensas y persistentes. Desde la madrugada, las lluvias afectaron a la Pitiusa grande de manera generalizada, con tormentas estáticas localmente muy intensas. A lo largo de la jornada hubo diversas pausas en las precipitaciones, haciendo que los acumulados entre zonas fueran dispares. Sin embargo, ya desde la mañana, la ciudad de Ibiza se vio afectada por un tren conectivo (sistema de tormentas) que se fue regenerando continuamente sobre la ciudad.

Como resultado de las precipitaciones torrenciales en la capital, los acumulados de lluvia fueron extraordinarios. Sólo en el centro histórico de Ibiza se acumularon, en un sólo día, ¡más de 300 mm de lluvia!

En la Figura 1 se muestra en un mapa y en tabla las precipitaciones acumuladas por estaciones meteorológicas de diferentes redes. Cabe destacar la variabilidad extrema en los acumulados. Mientras que la cara norte de la isla acumuló «sólo» 40 mm de lluvia diaria, en el sur se acumularon más de 300 mm. ¡260 mm de diferencia en muy poco espacio! Por otro lado, la isla de Formentera también se vio afectada por las intensas lluvias. En esta misma jornada, en la Pitiusa pequeña se acumularon más de 100 mm en un día.

En conjunto, ha resultado ser un día histórico en lluvias acumuladas en esta parte del archipiélago balear. De hecho, se batieron varios récords de precipitación en 24 horas, tal y como muestra la Figura 2:

Además, como curiosidad, en algunas estaciones meteorológicas se acumuló más lluvia en un día que lluvia acumulada hasta la fecha. En Eivissa Vila, estación de AEMET, hasta la fecha de este evento, se habían acumulado tan sólo 176 mm. Pues bien, en tan sólo 1 día, se acumularon 252.6 mm. Por otro lado, en el Aeropuerto de Ibiza nunca había llovido tanto en un día, al menos desde que se tienen registros. El día 30 se acumularon 174.1 mm, mientras que hasta el momento sólo habían caído 118.2 mm. En esta estación se ha batido el récord de precipitación diaria, siendo el anterior en septiembre de 2005. Esto supone más de la mitad de la precipitación normal anual en tan sólo 1 día. Este caso se extiende a otras estaciones de las islas Pitiusas. Sin duda, una jornada histórica.

¿Por qué llovió tanto en Ibiza?

Es bien sabido que el Mediterráneo es un motor de lluvias intensas, sobre todo en la época otoñal. La combinación de un Mar Mediterráneo que ha acumulado calor durante todo el verano y la irrupción de aire más frío en las capas altas de la troposfera suelen ser los principales factores causantes de las fuertes lluvias otoñales en esta región climática. Otros factores como, por ejemplo, una DANA, podrían ser causantes de lluvias torrenciales. Sin embargo, no siempre es necesaria una DANA para que se produzcan inundaciones. Veámoslo más en detalle con ayuda de mapas sinópticos.

En la Figura 4 se representa una animación de la temperatura a 5500 de altura y el geopotencial a este mismo nivel:

En la Figura 4 se puede ver que, durante la jornada en la que se observaron estas precipitaciones torrenciales, existía una masa de aire frío en altura en retirada. Además, a esta altura, no se aprecia ningún tipo de circulación cerrada, del tipo DANA, con lo cual se puede concluir que en altura las condiciones de inestabilidad no eran muy acusadas. Si no existió una circulación cerrada marcada (DANA) y tampoco existía mucho aire frío en altura, ¿cómo se pudieron producir estas lluvias tan intensas? La respuesta la encontraremos en las Figuras 5 y 6.

En la Figura 5 podemos ver que los vientos en superficie durante la jornada procedían principalmente de componente este-noreste. Estos vientos se caracterizan por ser templados y muy húmedos y, al interaccionar con el relieve de las Pitiusas, el aire se ve forzado a ascender de manera violenta. Además, cabe destacar que estos vientos fueron muy persistentes durante la jornada de los 300 mm, con lo que las condiciones para observar lluvias torrenciales eran bastante favorables.

Otro aspecto clave para entender la persistencia e intensidad de estas lluvias la encontramos en la Figura 6:

En la Figura 6 se representan las características térmicas de las masas de aire. Podemos ver que, alrededor de las Pitiusas, circulaba una masa de aire muy cálida y húmeda. Podemos saber esto ya que en la animación del mapa predominan los colores rojizos en el entorno del Mar Balear y también en Pitiusas.

En resumen, los principales factores que tuvieron una gran influencia a la hora de que se produjeran estas lluvias tan intensas en Ibiza fueron 3:

• La presencia de una región de aire inestable en altura, con núcleo frío en retirada.
• Un chorro de aire cálido y húmedo en superficie, incidiendo sobre el relieve de la isla.

Aunque esta combinación de factores no sea la típica que uno esperaría para ver lluvias intensas, en este caso sí ha sido suficiente para observar acumulados de lluvia históricos.

¿Se podían prever con antelación las inundaciones?

Para responder a estar pregunta, debemos tener en consideración varios factores. En primer lugar, y tal y como hemos visto anteriormente y como menciona el ex-meteorólogo Ángel Rivera, no es necesaria la presencia de una DANA para poder observar lluvias torrenciales. Esto nos lleva a mencionar que, en este tipo de situaciones en las que no predomina una marcada circulación atmosférica cerrada, no resulta nada sencillo prever dónde y cuándo se producirán los sistemas de tormentas más intensos.

En estos casos, ¿dónde se encuentra la génesis de las lluvias intensas cuando no hay DANA? La respuesta hay que ir a buscarla en los niveles más bajos de la atmósfera. Si existe inestabilidad causada por una inyección de aire cálido y húmedo en niveles bajos y un mecanismo de ascenso de este aire suficientemente efectivo, entonces existen condiciones favorables a la formación de potentes nubes de desarrollo vertical o convectivas que pueden descargar una gran cantidad de agua en poco tiempo.

Los modelos numéricos de predicción atmosférica mesoescalar (pueden predecir tormentas) son realmente eficaces actualmente a la hora de pronosticar la génesis, propagación y disipación de los núcleos tormentosos. Sin embargo, al tener los procesos físicos simplificados en sus cálculos computacionales, hay diversas fuentes de error, a parte de la incertidumbre que conlleva pronosticar la evolución atmosférica. Por este motivo, las herramientas computacionales no son suficientes para el monitoreo y predicción de los fenómenos tormentosos. Un ojo humano bien entrenado es realmente valioso en situaciones delicadas, sobre todo cuando las condiciones previstas no concuerdan con las observadas.

El paradigma de la predicción meteorológica está migrando actualmente hacia los sistemas de alerta temprana. La creciente demanda de predicciones más detalladas y locales, junto con un aumento del número de eventos extremos, está forzando a la comunidad de la meteorología a implementar sistemas de predicciones por conjuntos a alta resolución, para poder captar mejor este tipo de eventos tan complejos de predecir. Ahora bien, ¿sabemos interpretar las predicciones probabilísticas? ¿Sabemos comunicar la probabilidad hacia el público general?

Una predicción meteorológica, por muy bien analizadas las condiciones y evaluados los riesgos, no resulta efectiva si no se comunica bien. Por ello, una buena predicción debe centrarse en los principales riesgos y lo que pueden suponer. La evaluación del riesgo ha estado ampliamente estudiada e implementada por diferentes organismos de predicción oficiales, como la NOAA o MetOffice, que evalúan el riesgo a partir de la combinación entre el impacto del fenómeno y la probabilidad de ocurrencia, en consenso con los servicios de Protección Civil y Emergencias.

¿Qué tiene que ver el cambio climático?

Es inequívoco que el ser humano está calentando el planeta, pero ¿qué impacto tiene el aumento de las temperaturas en este tipo de fenómenos extremos? ¿Cuál es la relación entre este evento extremo observado en Pitiusas, así como otros lugares del Mediterráneo y los cambios en la dinámica y física atmosféricas? ¿Se está tropicalizando la atmósfera en el Mediterráneo? Entre estas y otras preguntas, al tratarse de fenómenos a tan pequeña escala, la atribución del cambio climático no resulta tan sencilla, ya que los modelos climáticos operan a una escala mucho más grande, siendo el análisis más complejo de lo que parece.

La teoría especifica que, a mayor temperatura, mayor capacidad tiene el aire de absorber humedad, con lo que esto resultaría en una atmósfera con mayor capacidad de producir precipitaciones más intensas y persistentes y, por tanto, fenómenos de precipitación más violentos. Sin embargo, surge una gran paradoja cuando se analizan los cambios en el régimen de precipitaciones a nivel peninsular y en el Mediterráneo: llueve menos, pero de cada vez más fuerte y en menos tiempo.

En cualquier caso, estamos experimentando una atmósfera de cada vez más violenta, con cambios de cada vez más súbitos y extremos que conllevan un gran impacto. ¿Estamos preparados para ello?

Conclusiones

Para finalizar, resumamos lo discutido anteriormente en varios puntos:

• No es necesaria una DANA para que se produzcan precipitaciones torrenciales. Basta la presencia de aire cálido y húmedo acompañado de un mecanismo en los niveles bajos y medios de la troposfera que dispare bien las tormentas.
• La predicción probabilística a alta resolución, acompañada de una comunicación adecuada, mejora los avisos de cara a la población.
• El cambio climático está provocando ya cambios en los patrones de precipitación y debemos adaptarnos a ellos para mitigar el impacto que puedan provocar.

Referencias

• Blog Meteoclim: el clima pasado y futuro
• Wikipedia: Ecuación de Clausius-Clapeyron
• El blog de Ángel Rivera
• MetOffice: Early warnings fit for today and the future

¿Como podemos medir la lluvia utilizando antenas de telecomunicaciones? 

La lluvia forma parte de nuestra vida cotidiana, pero también es un elemento clave para la agricultura, la gestión del agua, la prevención de inundaciones y el estudio del cambio climático. Saber cuánto llueve, dónde y cuándo, es fundamental para tomar decisiones informadas en muchas áreas. Para medir la precipitación lo más habitual es el uso de estaciones meteorológicas o de radares meteorológicos.

Sin embargo, la distribución de los pluviómetros puede ser limitada o inexistente en algunas zonas del mundo, al igual que el área cubierta por los radares meteorológicos. Por ello es interesante obtener otras fuentes de medición de la precipitación alternativas. De cara a solucionar estas limitaciones de los métodos tradicionales, en Meteoclim hemos desarrollado y aplicado algoritmos para estimar la precipitación a partir de las señales de torres de telecomunicaciones para crear una red de pluviómetros virtuales que permite tener datos de lluvia en tiempo real y a una resolución a nivel de calle.   

Cuando llueve, las gotas de agua interfieren con las señales de microondas que se transmiten entre antenas de telefonía móvil y la señal se atenúa al atravesar la lluvia. Cuanto más intensa es la lluvia, mayor es la atenuación. Aprovechando este principio físico, es posible estimar cuánta lluvia cae analizando cuánto se ha debilitado la señal entre dos torres. Este método convierte una infraestructura ya existente (la red móvil) en una herramienta útil para observar la lluvia de forma continua y en tiempo real. 

El cálculo de la precipitación utilizando las señales de los radioenlaces no es un proceso trivial. Aunque la atenuación de la señal suele estar relacionada con la intensidad de la lluvia, no toda atenuación es debida a la lluvia. Existen otros fenómenos atmosféricos que también afectan a la señal y pueden llevar a falsas detecciones de lluvia. 

Uno de los principales problemas es la condensación de agua sobre las antenas, especialmente durante las primeras horas del día, cuando el rocío se acumula en las superficies frías. Otro fenómeno común es la presencia de niebla densa entre las dos antenas del radioenlace. Ambos casos provocan que la señal se debilite, y los algoritmos pueden detectar una lluvia que no es real. 

Este tipo de interferencias representan un desafío importante para los métodos tradicionales de estimación de lluvia, que no son capaces de distinguir entre una atenuación causada por precipitación real y otra provocada por humedad ambiental. La consecuencia es que se sobreestima la cantidad de lluvia, lo que puede afectar negativamente a estudios meteorológicos, modelos hidrológicos y sistemas de alerta temprana. 

Nuestra solución basada en inteligencia artificial

La clave para distinguir entre lluvia real y rocío o niebla es la forma de la atenuación de la señal: cuando llueve, generalmente se observa una caída súbita de potencia de la señal, mientras que cuando aparece niebla o condensación la caída es mucho más suave porque estos fenómenos se forman de manera más progresiva que la lluvia.  

A continuación se muestra un ejemplo de serie temporal de potencias de un radioenlace entre los días 3 y 6 de diciembre de 2024. Se muestran las potencias máxima, media y mínima (gráfico superior) y nuestro cálculo de la lluvia a partir de la señal (PV acc) comparado con los datos de la estación meteorológica más cercana al radioenlace (Station acc) y datos de radar meteorológico (Radar acc).

Se ha marcado en rojo una lluvia falsa (Dew, rocío en inglés) causada por una atenuación de la señal debido a rocío o niebla. A su derecha muestran lluvias reales durante el día 5, y se puede ver como nuestro algoritmo de cálculo de precipitación es muy parecido a los datos de radar y estación meteorológica.

La clave para detectar y clasificar la lluvia falsa, provocada por fenómenos como la condensación o la niebla, está en analizar con detalle la forma en que cae la potencia de la señal y cómo se calcula la lluvia a partir de ella. Estas falsas precipitaciones tienen patrones diferentes a la lluvia real, pero pueden ser difíciles de distinguir con métodos tradicionales, por ello se ha recurrido a técnicas de inteligencia artificial.

Los algoritmos de inteligencia artificial de redes neuronales son especialmente útiles para detectar patrones. De manera resumida, una red neuronal es un sistema inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, formado por muchas “neuronas” artificiales interconectadas. Estas redes pueden aprender a partir de ejemplos, identificando patrones complejos que serían muy difíciles de reconocer con métodos tradicionales. Durante un proceso llamado entrenamiento, la red ajusta sus conexiones internas para mejorar sus predicciones o clasificaciones, lo que le permite tomar decisiones cada vez más acertadas. 

Para que nuestra red neuronal aprenda a detectar lluvias falsas, se le introdujeron una gran cantidad de series temporales con los errores previamente marcados. De esta manera, la IA ha sido capaz de aprender de los ejemplos reales, reconociendo los patrones específicos que indican falsas precipitaciones causadas por condensación o niebla. Actualmente somos capaces de detectar aproximadamente el 95% de lluvias falsas, y esperamos aumentar la precisión en el futuro con la incorporación de nuevos datos en el futuro para que la IA mejore. 

A medida que se le presentan más datos, la red mejora continuamente su capacidad para distinguir entre lluvia verdadera y falsas señales, aumentando la precisión y reduciendo los errores en las estimaciones de precipitación. Este proceso de aprendizaje supervisado es fundamental para que la inteligencia artificial pueda adaptarse a las variaciones y particularidades de los diferentes escenarios atmosféricos. 

A continuación se muestra un ejemplo del funcionamiento de la red neuronal aplicado a la serie temporal de un mes de un radioenlace. Al modelo se le introducen los datos de la señal del radioenlace y detecta automáticamente los errores. En el gráfico se han marcado en rojo, y coinciden perfectamente con la precipitación errónea. A parte del patrón característico, se ve que es lluvia falsa porque tanto la estación meteorológica como el radar no han detectado lluvia.  

Conclusiones

El desarrollo y aplicación de nuestros modelos de inteligencia artificial representan una mejora significativa respecto a los algoritmos tradicionales utilizados para la estimación de lluvia a partir de las potencias de los radioenlaces. Además, estos modelos no solo permiten una estimación más precisa de la lluvia, sino que también habilitan la detección y clasificación de otros fenómenos meteorológicos relevantes, como el rocío o la niebla. 

Con el objetivo de llevar estos avances al ámbito operativo, se ha desarrollado una versión del modelo capaz de funcionar en tiempo real. Para ello, se ha adaptado el modelo para que sea capaz de procesar ventanas de datos de 24 horas, permitiendo que el modelo reciba y procese los datos de manera secuencial a medida que se generan. Esta adaptación permite integrar el sistema en infraestructuras de monitorización continua, abriendo la puerta a aplicaciones prácticas como alertas tempranas o seguimiento meteorológico en directo. 

Referencias

• Blog Meteoclim: Programa de investigación ENTROPY WEATHER para transformar las redes de telecomunicaciones en redes de observación meteorológica
• Zhang, Peng & Liu, Xichuan & Pu, Kang. (2023). Precipitation Monitoring Using Commercial Microwave Links: Current Status, Challenges and Prospectives. Remote Sensing. 15. 4821. 10.3390/rs15194821.

Herramientas para la evaluación del riesgo meteorológico

¿Cómo se evalúa el riesgo meteorológico relacionado con las altas temperaturas? En primer lugar debemos tener en cuenta que dicha evaluación debe hacerse mediante datos meteorológicos adecuados. Para altas temperaturas, analizaremos dos fuentes de datos posibles para el análisis del riesgo: mediante estaciones meteorológicas oficiales o mediante el reanálisis meteorológico, aunque existen otras fuentes de información indirecta que permiten evaluar este riesgo, como los datos satelitales. En este sentido, Open Cosmos está trabajando en el diseño, implementación y puesta en órbita de satélites de última generación que ayudarán a la resiliencia climática.

El reanálisis meteorológico consiste en una técnica de modelización numérica del tiempo a partir de la cual se generan datos en rejilla de una determinada área para un tiempo pasado. Esta técnica es muy ampliamente usada dentro de la comunidad científica y se usa sobre todo para estudiar, por ejemplo, los cambios durante las últimas décadas de las condiciones climáticas de una determinada región del planeta (cambios en las temperaturas medias, en las precipitaciones, etc.).

Esta método tiene la principal ventaja de describir las condiciones de temperatura, precipitación, etc. en aquellos lugares donde no hay instaladas estaciones meteorológicas que permitan la observación directa. Por este motivo se ha adoptado este enfoque para responder a la pregunta que nos hemos hecho al principio de este artículo. Existen multitud de reanálisis meteorológicos desarrollados por diferentes centros de predicción. El más comúnmente usado es el desarrollado por el ECMWF, ERA5, que actualmente cuenta con un tamaño de rejilla (resolución horizontal) de 31 km. Un ejemplo de representación de los datos de temperatura de este dataset se muestra en la izquierda de la Figura 1a:

En la Figura 2 se representa, para un punto de malla (o de rejilla), la probabilidad acumulada CDF de la temperatura a 2 metros para todos los otoños comprendidos en el período 2014-2023. La función de probabilidad acumulada es una manera de representar la climatología de una serie de datos. Es una manera directa de representar los percentiles de los valores de temperatura. Por ejemplo, en la Figura 2, el valor de temperatura correspondiente a 13.8 indica que está en el percentil 0 de la climatología, es decir, es el valor mínimo absoluto encontrado dentro del período de análisis, mientras que el valor 40.9 corresponde al percentil 100 de la climatología, indicando el máximo absoluto registrado en el período.

Para todos los puntos de rejilla, se ha realizado una interpolación espacial a alta resolución de los datos de las estaciones oficiales de AEMET para todo el período de estudio. Dicha interpolación permite comparar ambas CDF para poder evaluar las diferencias entre los valores calculados por el modelo y los derivados de las estaciones oficiales. Como puede verse, ambas curvas no coinciden, indicando que hay diferencias a la hora de comparar la climatología de un mismo punto de rejilla. Estas diferencias pueden ser debidas a limitaciones del propio modelo meteorológico.

Sin embargo, dichas limitaciones o diferencias pueden abordarse mediante técnicas de ajuste estadístico. Mediante estas técnicas se puede reducir el error cometido por el modelo para que la climatología de cada punto de malla se ajuste más a la climatología observada. Para cada punto de malla y para cada estación climatológica, nuestro equipo de Atmosphere ha realizado un ajuste estadístico o calibración basado en el método de Probability Matching. Este método, adaptado de Cardell et al., consiste en igualar el valor correspondiente a la misma probabilidad para las curvas CDF de entrenamiento (WRF en nuestro caso) y objetivo (interpolación espacial de las estaciones de AEMET), cuyo resultado se muestra en la Figura 3:

En la Figura 3 se muestra de manera similar a la Figura 2, las curvas CDF de probabilidad acumulada para un determinado punto de malla para el otoño climatológico. Se puede apreciar que tras la calibración mediante Probability Matching, ambas curvas son idénticas, indicando que dicho punto se ajusta correctamente a la climatología observada, dada por los datos de estaciones de AEMET interpolados espacialmente.

Este método conlleva toda una serie de ventajas. La primera de ellas es que gracias a su aplicación se puede reducir los errores sistemáticos cometidos por el modelo WRF y que de otra forma no sería posible reducir. La segunda es que gracias a su aplicación se pueden desarrollar productos que pueden tener un alto impacto en la implementación de Sistemas de Alerta Temprana o Early Warning System, ya que una reducción del error en las predicciones conlleva a un aviso más certero. Tras la calibración de los datos para el período de entrenamiento (2014-2023) se ha utilizado un período de validación de un año (2024) para ver la reducción del error tras la aplicación de este método de calibración. En la Figura 4 se muestra un mapa con la reducción del error de la temperatura a 2 m para el año 2024:

En la Figura 4 se puede ver que tras la calibración de los datos de temperatura para el período de validación en 2024 se ha producido una reducción del error cometido por el modelo WRF para todos los puntos de malla correspondientes a Baleares. En particular, dicha reducción es muy significativa sobre todo en aquellos puntos de rejilla correspondientes al litoral, con una reducción de hasta más de 5 ºC en el error cometido. Por otro lado, los puntos de malla correspondientes a zonas del interior de las islas son los que tienen menor reducción del error.

Impacto en los avisos por altas temperaturas

Una de las consecuencias de haber aplicado este método de calibración es que también ayuda a describir mejor el clima de Baleares. Mientras se tenga un número suficiente de estaciones meteorológicas repartidas de manera homogénea por el territorio, se podrá describir bien el clima de una determinada zona, pero de no ser así, el clima de dicha zona podría no quedar bien descrito.

Para evaluar el impacto en los avisos por altas temperaturas, se ha realizado una comparación de la climatología de la temperatura máxima diaria en verano por Zonas Isoclimáticas (ZI), definidas por AEMET. En Baleares existen 7 ZI a partir de las cuales el Ministerio de Sanidad tiene implementada la metodología del cálculo de avisos por temperaturas máximas, basada en Linares et al. En Baleares, el valor de temperatura umbral a partir del cual se calcula el aviso corresponde a la media espacial del percentil 95 de la temperatura máxima diaria para cada ZI. Esta temperatura umbral es clave en la generación de avisos por altas temperaturas, de manera que nos basaremos en este valor para la evaluación y posterior adecuación de los avisos. Un ejemplo de esto se puede ver reflejado en la Figura 5.

En la Figura 5 se puede apreciar que las curvas de probabilidad de temperatura máxima diaria en verano (período 2014-2023) no son iguales, indicando que existe una discrepancia en las características climáticas de la temperatura máxima para esta ZI. Una representación espacial de esta ZI puede verse en la Figura 6, junto con los valores de temperatura umbral calculados. Se puede ver que la curva derivada de las observaciones de las estaciones meteorológicas está desplazada con respecto a la calculada mediante el modelo meteorológico.

El modelo meteorológico de alta resolución permite representar el clima en todo el territorio, incluso en zonas donde no hay estaciones meteorológicas. Como todos los puntos del modelo han sido calibrados, tiene sentido pensar que su descripción del clima es más precisa en este caso. Esto cobra especial importancia en la zona de Tramuntana, donde hay pocas estaciones debido a lo difícil que es instalar y mantener equipos de medición en un terreno tan montañoso.

Para todas las ZI de Baleares se ha calculado, por un lado, el valor de la temperatura umbral calculado como la media espacial del percentil 95 de todas las estaciones meteorológicas contenidas en cada ZI. El resultado de este cálculo se muestra en la Figura 6. Por otro lado, se ha calculado, utilizando la misma metodología, el valor de temperatura umbral pero para los datos derivados del reanálisis meteorológico a alta resolución. El resultado se muestra en la Figura 7.

En las Figura 6 y 7, los valores umbrales más elevados se encuentran en el interior de Mallorca. En cambio, los valores umbrales más bajos se encuentran, según el análisis realizado con estaciones meteorológicas de AEMET, en la Sierra de Tramuntana y Menorca, mientras que los valores umbrales más bajos calculados a partir del modelo meteorológico se encuentran en el Levante Mallorquín y Tramuntana, igualando a Ibiza y Formentera.

En la Tabla 1 se muestran, junto a los valores oficiales que proporciona el Ministerio de Sanidad, los valores de temperatura umbral calculados tanto a partir de estaciones meteorológicas oficiales como a partir de los puntos de malla del reanálisis meteorológico.

De acuerdo con los resultados, existen importantes diferencias con respecto al valor de la temperatura umbral obtenido. En este estudio se han utilizado más estaciones meteorológicas que en la metodología del Ministerio, lo que permite captar mejor la variabilidad dentro de cada Zona de Influencia (ZI) y eleva el valor de la temperatura umbral calculada. Además, se ha empleado un período de referencia más reciente (con años especialmente cálidos), lo que refleja mejor el calentamiento actual. Por otro lado, los umbrales calculados con datos de reanálisis ofrecen una descripción más completa en el espacio y el tiempo, especialmente útil en zonas con pocas estaciones o con orografía compleja, como la Tramuntana o el Levante mallorquín.

Conclusiones

En resumen, el uso del reanálisis calibrado para el cálculo de la temperatura umbral resulta especialmente adecuado, tanto por sus ventajas metodológicas como por su utilidad en aplicaciones posteriores, sobre todo en aquellas relacionadas con los Sistemas de Alerta Temprana, ya que, además de las ventajas mencionadas:

• Proporciona una representación espacial continua y homogénea, especialmente útil en zonas con baja densidad de observaciones.
• Ofrece una serie temporal homogénea, sin discontinuidades asociadas a cambios en estaciones, instrumentación o metodologías.
• Elimina la necesidad de seleccionar manualmente estaciones representativas, reduciendo el sesgo subjetivo en el análisis.
• Se basa en la climatología local de cada punto de malla de 2 km, mejorando la estimación del umbral (aplicación del método Probability Matching).
• Permite el cálculo del umbral a distintos niveles de especificidad geográfica: por ZI, por municipio o para todo el conjunto de Baleares).
• Una vez calibrado, el reanálisis favorece la generación de productos derivados, como índices climáticos o entradas para modelos de impacto (salud, agricultura, emergencias), sin necesidad de realizar interpolaciones adicionales.
• Ofrece datos con alta resolución temporal y espacial, lo que mejora su aplicabilidad en sistemas de monitoreo y alerta temprana.

Por tanto, en vista de los puntos mencionados, la metodología adoptada aquí puede resultar muy eficiente a la hora de lograr una mayor adecuación de los avisos por altas temperaturas, sobre todo en aquellas zonas donde no exista cobertura suficiente de estaciones meteorológicas.

Referencias

• Blog Meteoclim: Meteorología para principiantes IV
• ECMWF
• Cardell, M. F., R. Romero, A. Amengual, V. Homar, and C. Ramis, 2019: A quantile-quantile adjustment of the EURO-CORDEX projections for temperatures and precipitation. Int. J. Climatol., 39, 2901-2918.
• Linares Gil, Cristina; López-Bueno, José Antonio; Navas-Martín, Miguel Ángel, Díaz Jiménez, Julio, Determinación de umbrales de mortalidad por ola de calor según regiones isoclimáticas en España, Madrid, Instituto de Salud Carlos III: 2024.
• Rodríguez Marcos, F. J., & Montero Garrido, J. M. (s.f.). Sistema de avisos meteorológicos [Presentación de PowerPoint]. Agencia Estatal de Meteorología (AEMET). Jornada “La gestión del riesgo de inundación fluvial en el contexto del cambio climático”. https://www.miteco.gob.es/content/dam/miteco/es/agua/formacion/08-sistema-de-avisos-meteorologicos-aemet_tcm30-485272.pdf

El fenómeno de Isla de Calor Urbana

La presencia de grandes ciudades y la actividad humana que en ellas se desarrolla tiene un alto impacto en las condiciones meteorológicas. Más allá de la contaminación que se genera en las ciudades, que tiene consecuencias en la salud de la población, las ciudades tienen la capacidad de alterar el clima local. Una de estas alteraciones (y muy problemática para la población) es el fenómeno de la Isla de Calor Urbana o ICU. Las ICU se caracterizan por diferencias de temperatura entre la ciudad y sus alrededores. 

Este aumento de temperatura en las ciudades se debe a la acumulación de calor en materiales de construcción como el concreto y el asfalto o actividades humanas como conducir coches o los sistemas de calefacción y refrigeración en los edificios. Además, la falta de vegetación y superficies permeables reduce la capacidad de enfriamiento natural, amplificando el efecto de la ICU. Las ciudades con menos áreas verdes tienen un efecto de ICU más intenso.

Este fenómeno es especialmente problemático en verano y sobre todo en episodios de olas de calor. Desgraciadamente las olas de calor son y serán cada vez más comunes, por lo que cobra especial importancia entender qué son las ICU y cuáles son sus consecuencias para intentar mitigar sus efectos. El efecto de la ICU es más intenso durante la noche y las primeras horas de la mañana. Esto se debe a que las áreas rurales y boscosas se enfrían más rápido, mientras que las ciudades retienen el calor acumulado durante el día y lo liberan lentamente durante la noche.

Además, las actividades humanas contribuyen a mantener temperaturas elevadas en entornos urbanos, retrasando aún más el enfriamiento en comparación con sus alrededores. Dado que las noches cálidas en las ciudades están asociadas con la ICU, éstas pueden causar trastornos del sueño y aumentar el riesgo de enfermedades relacionadas con el calor, afectando especialmente a los grupos vulnerables como la población anciana o enferma.  

Estudios de isla de calor en Meteoclim 

En Meteoclim hemos realizado estudios de islas de calor en diferentes ciudades y pueblos de las Islas Baleares. Para ello, se han analizado las temperaturas registradas durante años por diferentes estaciones meteorológicas en diferentes ubicaciones, con el objetivo de comparar las temperaturas en los centros urbanos con las afueras de las ciudades o pueblos. Como la isla de calor en general es mayor durante la noche, nuestro estudio se enfoca en el análisis de temperaturas mínimas, alcanzadas generalmente de noche. El enfriamiento nocturno del ambiente es clave para la salud, porque permite al cuerpo humano recuperarse del estrés térmico acumulado durante el día. Si no se produce esta recuperación, esto puede agravar el estado de enfermedades crónicas, sobre todo en poblaciones especialmente vulnerables. 

Los resultados son muy claros: en todos los municipios analizados las temperaturas en los centros urbanos son superiores a zonas más externas. El efecto ICU más intenso lo encontramos en Palma, al ser la ciudad más grande de Baleares. En promedio, la ciudad de Palma se encuentra aproximadamente 1.6 ºC más cálido que sus alrededores y de noche se alcanza una diferencia de temperatura mínima de 4.6 ºC de media con el extrarradio, evidenciando la capacidad de la ciudad de almacenar calor durante la noche. Aunque no sean tan marcado, el efecto de ICU también se nota en otras ciudades y pueblos de Baleares. Por ejemplo, en Inca, Maó o Ibiza se encuentran diferencias medias de entre 1 y 1.5 ºC. Nuevamente, la diferencia observando temperaturas mínimas es también superior: entre 1.5 y 2.3 ºC.  

¿Como combatir las altas temperaturas en las ciudades? 

Dado que las ciudades son puntos especialmente sensibles a las olas de calor, es fundamental implementar estrategias para mitigar sus efectos sobre la población. La planificación urbana y el desarrollo de planes de adaptación y sistemas de alerta pueden ayudar a reducir el impacto del calor extremo. Sin embargo, las ciudades son muy diversas y presentan una gran variabilidad entre zonas en términos de población, urbanismo, nivel socioeconómico y demografía.

Qué tan vulnerable es la población al calor depende de muchos factores, como la edad, situación socioeconómica o si vive en zonas más cálidas de la ciudad. Por este motivo, cobra importancia estudiar qué áreas de la ciudad son especialmente vulnerables al calor, ya sea para para mejorar los sistemas de alertas por temperaturas o futuras mejoras urbanísticas. 

Una metodología para identificar qué zonas de la ciudad son más vulnerables es mediante mapas de índice vulnerabilidad por calor (HVI, Heat Vulnerability Index). En Meteoclim hemos desarrollado un HVI basándonos en una gran cantidad de datos de diferentes fuentes, incluyendo tanto datos ambientales obtenidos mediante satélite como datos socio ecónomos y demográficos obtenidos del Instituto Nacional de Estadística.  

Por ejemplo, en cuanto datos satelitales hemos incluido variables como la temperatura superficial terrestre (LST), índices de vegetación (NDVI) o índices de edificación (NDBI). Zonas con elevado LST o NDBI nos indican regiones más vulnerables, en cambio áreas verdes de la ciudad se podrán adaptar mejor al calor debido al efecto termorregulador de la vegetación. Por otra parte, la población anciana o con menores ingresos se verá más afecta al calor que población con una renta elevada.

Combinando todas estas variables y teniendo en cuenta cómo afectan a la vulnerabilidad por calor, hemos construido mapas de HVI para diferentes ciudades y pueblos de las Islas Baleares y España: 

El HVI se encuentra normalizado entre 0 y 1. Valores cercanos a 1 nos indican las zonas más vulnerables de la ciudad, mientras que las áreas con valores cercanos a 0 son las menos afectadas por el calor. Se trata de zonas especialmente cálidas, y con normalidad con mayor densidad de población y edificación y/o con población envejecida. En cambio áreas de color azul son más frías y verdes, y probablemente con población de rentas elevadas.

El Índice de Vulnerabilidad al Calor (HVI) se presenta como una herramienta clave para mejorar la planificación urbanística y la gestión de riesgos asociados a las olas de calor en entornos urbanos. Su utilidad abarca múltiples ámbitos, desde la planificación urbanística, optimización de los recursos sanitarios hasta la mejora de los sistemas de alerta temprana. 

Referencias

• Blog Meteoclim: ¿Conoces la calidad del aire que respiras?
• Blog Meteoclim: 5 preguntas sobre el cambio climático

Previsión estacional para verano de 2025

¿Qué nos espera este verano de 2025 en cuanto a temperaturas? Dentro de un clima de cada vez más cálido, mayor es la preocupación de que este año suframos de nuevo temperaturas extremadamente altas. En la Figura 1 se muestra la previsión de la probabilidad categórica de temperatura a 2 m para verano de 2025 en forma de mapa para el conjunto de Europa:

Figura 1: Previsión de la probabilidad categórica de temperatura a 2 m para verano de 2025 para el conjunto de Europa

La información expuesta en forma de mapa se encuentra disponible en Copernicus Climate Change y en la web del Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio (ECMWF). En la Figura 1 se puede apreciar de forma resumida la previsión de la probabilidad de que la temperatura a 2 metros quede por encima del tercio superior al carácter normal (colores amarillo, naranja y rojo) o por debajo del tercio inferior al carácter normal (colores azulados). En el conjunto de Europa occidental y las regiones del Mediterráneo, se puede apreciar de manera general que abundan los colores naranja y rojo, indicando que la probabilidad de que verano de 2025 tenga un carácter cálido es elevada (60-70%) o muy elevada (>70%), incluyendo la mayor parte de la Península Ibérica y del Mediterráneo, exceptuando el extremo suroeste peninsular, donde esta probabilidad es más baja (40-60%).

En la Figura 2 se muestra, en forma de mapa, la probabilidad de que el carácter de la temperatura media prevista para verano de 2025 exceda el 20% de las temperaturas más elevadas para esta estación del año:

Figura 2: Probabilidad de que la temperatura a 2 m exceda el 20% de las temperaturas más elevadas para el verano de 2025.

El objetivo de la Figura 2 es proporcionar información con respecto a la previsión de la probabilidad de que el carácter térmico medio, concretamente para el verano de 2025, sea muy cálido o extremadamente cálido. Se puede apreciar que en la gran mayoría del conjunto de Europa occidental y regiones mediterráneas esta probabilidad es elevada (50-70%).

En resumen, se espera que en todo el conjunto de la España, la probabilidad de que la temperatura media del verano de 2025 sea superior al tercio más alto de las temperaturas para esta estación es muy elevada (>70%) y que el carácter térmico del verano de 2025 sea muy cálido o extremadamente cálido es elevada (50-70%), exceptuando de nuevo el extremo suroeste peninsular, donde esta probabilidad es más baja (40-60%)..

Nota técnica: los mapas mostrados se elaboran a partir de los datos del Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio. La visualización final en forma de mapas se ha elaborado mediante el cálculo de la media de la distribución de probabilidad a partir de los 51 escenarios de predicción utilizados utilizando una distribución climatológica de 24 años (1993-2016).

La importancia de vigilar las temperaturas extremas

En un clima de cada vez más cálido, es de vital importancia prepararnos para eventos meteorológicos de cada vez más extremos y afectando a regiones del espacio de cada vez más pequeñas. En Meteoclim hemos desarrollado, en colaboración con la Conselleria de Salut de la Generalitat Valenciana, un Sistema de Alerta Temprana que permite anticipar el riesgo de temperaturas extremadamente altas a nivel municipal en la Comunidad Valenciana. Esta iniciativa, pionera en España, es uno de los elementos clave para mitigar los riesgos para la salud derivados de las altas temperaturas.

Durante este verano de 2025, Meteoclim continuará su colaboración con la Conselleria de Salud, ofreciendo de nuevo la tecnología meteorológica de última generación al servicio de la población.

DANA y lluvias extremas

En meteorología 1+1 casi nunca es igual a 2. El sistema atmósfera-tierra es tan complejo que el más mínimo cambio en las condiciones actuales provoca que las previsiones del tiempo cambien drásticamente. El origen de este caos se debe principalmente en la imposibilidad de resolver de manera exacta las ecuaciones que gobiernan los procesos de transporte de masa y energía en la atmósfera. Mediante aproximaciones numéricas, los modelos de predicción del tiempo simulan una posible realidad futura que no tiene por qué corresponderse siempre con lo observado. Este caos nos obliga a afirmar que DANA no siempre equivale a lluvias extremas. Para ello, deben ocurrir simultáneamente toda una serie de factores.

En una entrada anterior hablamos del origen de las DANAs y los posibles efectos en superficie que pueden provocar. Es importante remarcar que en días posteriores a la tragedia acontecida el día 29 se siguieron produciendo precipitaciones torrenciales en el norte de la Comunitat, con acumulados diarios que localmente superaron los 200 mm (fuente: AVAMET). Centrando la atención en el día 29, analicemos qué factores meteorológicos se dieron para que se produjeran estas precipitaciones torrenciales.

En la Figura 1 podemos ver un mapa de la situación sinóptica en toda Europa. Las variables atmosféricas representadas son la topografía a 500 hPa (5500 m. de altura) y la presión media a nivel del mar. Se puede ver la presencia de unos contornos con forma circular (DANA) con un mínimo topográfico centrado en áreas del Estrecho. Las líneas de igual presión (isóbaras) delatan la presencia de una baja en superficie de 1010 hPa aproximadamente.

Sabemos que alrededor de las bajas presiones el viento tiende a circular en sentido antihorario en el hemisferio norte, con lo que si en el mapa ponemos el ojo en el este peninsular, se adivina que los vientos que circulaban en superficie procedían del este principalmente. Estos vientos tienen la característica de ser muy cálidos porque al entrar en contacto con el Mar Mediterráneo se cargan mucho de humedad. Estos vientos, al chocar con una superficie terrestre o una barrera orográfica como las que existen en el este peninsular, tienden a frenarse y a ascender, favoreciendo la formación de nubes bien cargadas de humedad.

Si centramos nuestra visión en la atmósfera a unos 5500 m. de altura vemos que las líneas que rodean la DANA tienen orientación sureste-noroeste, indicando que el flujo en altura procedió del sureste. Al contrario de lo que uno podría pensar de manera intuitiva, la mayor inestabilidad atmosférica en este tipo de circulaciones no se sitúa en su centro, si no en la periferia situada al este, ya que ahí es donde se producen los vientos en altura más intensos.

La combinación de los factores en superficie y en altura son los que principalmente favorecieron la formación de sistemas de tormentas muy potentes con un potencial de impacto muy alto debido a las precipitaciones tan intensas asociadas, aunque también hay que tener en cuenta que el movimiento de la DANA, muy lento, también favoreció la persistencia de las precipitaciones torrenciales.

La combinación de todos estos factores tuvo como consecuencia inundaciones de carácter catastrófico, debido a las extraordinarias acumulaciones de lluvia. Gracias a la asociación meteorológica privada AVAMET, se ha podido reconstruir el episodio meteorológico con muchos detalles. En la Figura 3 se puede apreciar la exagerada cantidad de lluvia en sólo 24 horas en las comarcas del interior de la Comunitat. En la estación de Xiva se acumularon 641 mm pero se observa un área de acumulados de más de 300 mm muy grande, que abarca la mayoría del interior de Valencia.

Tal y como se puede vislumbrar en la Figura 2, estas precipitaciones ocurrieron en cuencas hidrográficas por las cuales cruzan los ríos Magro y Júcar, que confluyen en los pueblos del sur de València. Tal cantidad de agua recogida en tan poco tiempo es completamente inasumible por las cuencas, con lo que el volumen de agua que viajó desde el interior hacia el litoral provocó desbordamientos e inundaciones catastróficas en los pueblos del sur cercanos a Valencia, a pesar de que en dichos pueblos no lloviera de manera torrencial.

La variación de los acumulados fue extrema. En Paiporta sólo se acumularon 6 mm en toda la jornada de día 29 mientras que en Turís, a tan sólo 20 km del pueblo, cayeron 772 mm, un dato completamente fuera de escala que proporcionó la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET). En esta estación ¡se recogieron casi 772 mm de lluvia en tan sólo 14 horas! En tan sólo una hora se recogieron casi 185 mm, una cantidad fuera de escala que supone incluso un récord nacional.

¿Tiene el cambio climático algo que ver?

El clima mediterráneo es un clima de extremos de manera natural. A lo largo de la historia han quedado registradas tanto olas de calor como episodios de lluvias torrenciales extremos. Ahora bien, estos episodios históricos quedaban anteriormente muy espaciados en el tiempo pero actualmente se está observando un aumento del número de episodios de tiempo extremo (olas de calor, lluvias torrenciales, temporales destructivos…).

Basta recordar algunos de los últimos episodios de tiempo extremo como la borrasca Gloria en 2020, las tormentas destructivas en Baleares a finales de agosto del mismo año, la borrasca Filomena en 2021, la ola de calor extrema de agosto de 2022, el granizo gigante observado en La Bisbal (Cataluña) a finales de agosto de 2022, con una víctima mortal, las inundaciones provocadas por precipitaciones torrenciales durante el otoño de 2023 en zonas del centro peninsular.

Toda una sucesión de eventos extremos que sin duda son inquietantes y que necesariamente se deben estudiar en profundidad para ver qué relación tiene el cambio climático con estos eventos extremos. En el caso de granizo gigante acontecido en La Bisbal, Cataluña, existe un estudio de atribución que demuestra que el tamaño del granizo observado (12 cm de diámetro) no se puede explicar sin el cambio climático antropogénico.

Año a año vemos cómo los eventos meteorológicos extremos se van acumulando. En el caso de las inundaciones catastróficas en el interior de Valencia, ¿qué tiene que ver el cambio climático? De momento, y siendo estrictos, poco se puede decir hasta que se realicen los correspondientes estudios científicos de atribución del cambio climático de la mano del hombre. La magnitud del desastre acontecido no se debe únicamente a un solo factor (las lluvias torrenciales en este caso), si no que hay otros factores geográficos que son clave para entender el por qué de la magnitud del desastre (urbanismo, gestión del territorio,…).

Minimizando el desastre

Los eventos meteorológicos extremos tales como lluvias torrenciales, inundaciones catastróficas, olas de calor extremas, así como temporales y tormentas destructivas han ocurrido de manera natural a lo largo de la historia, pero debido al cambio climático antropogénico se espera que este tipo de eventos extremos aumente tanto en número como en intensidad.

Es por ello que es necesario contar con herramientas que ayuden a tomar decisiones lo más rápido posible con tal de mitigar el impacto que puedan provocar estos fenómenos extremos. Actualmente, herramientas como el nowcasting o predicción a corto plazo pueden ayudar a la gestión de recursos para minimizar el daño provocado por tormentas intensas. En Meteoclim, contamos con un sistema de predicción a corto plazo que categoriza la intensidad y movimiento de las tormentas, además de su impacto esperado en la población. Además, contamos actualmente con un sistema de alerta por temperaturas extremas en la Comunitat Valenciana.

Referencias

• Blog Meteoclim: DANAs y gotas frías: ¿qué son exactamente?
• Blog Meteoclim: La incertidumbre meteorológica
• Wetterzentrale
• Cuenta de X de AEMET
• AVAMET Associació Valenciana de Meteorologia

En los últimos años, hemos sido testigos de un preocupante aumento en la frecuencia de los incendios forestales. Las campañas de prevención de incendios forestales siguen siendo cruciales, y especialmente cuando se pronostica un verano seco. Estas condiciones atmosféricas aumentan considerablemente el riesgo de incendios, haciendo que la preparación y la prevención sean más importantes que nunca.

En esta entrada, abordaremos un fenómeno que puede desencadenar incendios forestales, a menudo incontrolables y de difícil acceso para su extinción: los rayos latentes. Descargas eléctricas que pueden permanecer «dormidas» durante días o incluso semanas, antes de que las condiciones sean adecuadas para que el fuego se desate. Este fenómeno hace que los rayos latentes sean una causa invisible y traicionera de incendios forestales.

¿Cómo se genera un rayo latente?

El hold-over lightning o rayo latente es un fenómeno en el que un rayo llega a tierra, pero no produce un incendio forestal inmediato. En cambio, la energía del rayo puede permanecer almacenada en el suelo y raices durante varios días o semanas. Si las condiciones son favorables, como un clima seco y cálido, puede reactivarse y producir un incendio forestal.

Existen varios factores que contribuyen a la ocurrencia del hold-over lightning. En primer lugar, se necesita una tormenta eléctrica con suficiente intensidad para generar rayos latentes. Además, el impacto del rayo debe ser lo suficientemente fuerte para crear una descarga eléctrica que penetre en el suelo y genere una carga eléctrica residual. La topografía y la composición del suelo también pueden influir en la duración y la intensidad de las cargas eléctricas residuales.

Incendios asociados a los rayos latentes

Cuando un rayo impacta en un árbol, la descarga eléctrica puede penetrar en su interior, llegando hasta las raíces. Aunque no se produce la ignición del árbol de inmediato, ya que no dispone de suficiente oxígeno, comienza a producirse una combustión interna lenta que puede persistir durante 24 a 48 horas, e incluso en algunos casos hasta varios días después del impacto del rayo. Sin embargo, cuando las condiciones meteorológicas cambian, como un aumento del viento o una disminución de la humedad, el árbol puede incendiarse de forma repentina, dando lugar a un incendio forestal.

Este proceso subraya la importancia de la vigilancia continua y la preparación incluso cuando las condiciones parecen estar bajo control. La combinación de rayos latentes y un entorno seco puede transformar rápidamente un área tranquila en un escenario de emergencia.

¿Podrían los Rayos Latentes Provocar Incendios en España?

Sí, es posible que se produzcan incendios provocados por rayos latentes en España. Durante el verano, cuando las tormentas eléctricas son más frecuentes, las condiciones son propicias para este fenómeno. Aunque el porcentaje de incendios provocados por rayos en España es de alrededor del 5%, su detección tardía. El difícil acceso y la cantidad de combustible hacen que estos incendios sean especialmente peligrosos para nuestros bosques.

Un estudio realizado en España sobre los bosques mediterráneos entre 2009 y 2015 recopiló datos de 2702 incendios forestales iniciados por rayos. Estos datos fueron utilizados para analizar la frecuencia y la duración de los tiempos de retención de estos incendios, también conocidos como LIWs (Lightning-Ignited Wildfires). La información contribuyó a una base de datos global que registra los tiempos de retención de incendios causados por rayos, ayudando a entender mejor este fenómeno.

Además, el bioma es un factor importante en la relación entre los incendios forestales y el tiempo de retención de los LIWs. Por ejemplo, los bosques mediterráneos, conocidos por su clima cálido y seco, tienen una alta frecuencia de incendios forestales. Estudios en España, Portugal y Francia encontraron que los tiempos de retención de los LIWs varían desde 1.6 hasta 15.9 horas, con una mediana de 5.7 horas. En contraste, los bosques boreales, con su clima frío y húmedo, tienen una menor frecuencia de incendios.

En los útlimos años, se han documentado incendios forestales provocados por rayos latentes en España. Son destacables el incendio en el Parque Natural de Sierra Nevada en 2005 y en el Parque Nacional de las Tablas de Daimiel en 2012.

Innovación en la Detección de Rayos Latentes

Desde Meteoclim, estamos comprometidos con la prevención y detección temprana de este fenómeno. Hemos desarrollado un producto para la detección de rayos que permite categorizar aquellos que son potencialmente latentes. Utilizando el índice de Ångström, que estima la probabilidad de ocurrencia de incendios forestales causados por rayos a partir de la humedad relativa y la temperatura, podemos identificar áreas de alto riesgo.

El índice de Ångström se calcula a partir de la humedad relativa y la temperatura, y se presenta en cinco categorías que indican la probabilidad de ignición. Valores más bajos del índice de Ångström se correlacionan con una mayor probabilidad de ignición.

Conclusiones

La detección de los rayos latentes es fundamental para mejorar las estrategias de prevención y respuesta ante incendios forestales. Con la innovación en productos de monitoreo y la investigación continua, podemos proteger mejor nuestros bosques. En Meteoclim, desarrollamos herramientas avanzadas para la detección de rayos que ayuden en la toma de decisiones. La combinación de tecnología, investigación y conciencia pública es clave para enfrentar los desafíos que presentan los incendios forestales en un clima cada vez más impredecible.

Referencias

• J.V. Moris et al.: A global databas on holdover time of lightning-ignited wildfires.
• Copernicus Climate Change Service
• Pineda, N., & Rigo, G. (2017). Characterising the holdover phase of lightning-ignited wildfires in the Mediterranean region. Science of the Total Environment, 586, 951-961.
• MedForest. (2023). Lightning-ignited wildfires and holdover time.

La atmósfera es un sistema dinámico. Desde la formación de la Tierra, hace más de 4600 millones de años, ha sufrido transformaciones radicales. Ha pasado de ser una capa tóxica para la vida a convertirse en un equilibrado escudo gaseoso que la portege y sustenta.

En esta nueva entrada recorreremos los cambios clave en la atmósfera desde sus inicios a la actualidad. Discutiremos ha impactado en el desarrollo de la vida en nuestro planeta y cómo los cambios en su composición podrían influir en nuestro futuro.

Inicio: Creación de los planetas

La Tierra comenzó a formarse hace más de 4600 millones de años. La teoría de la acreción o agregación se ha establecido como explicación para la formación del planeta. Esta teoría consiste en concentraciones difusas de gases muy ligeros, H₂, He y otros gases más pesados como el C₂, N₂ o el NH₂. El hierro y los silicatos suponían un 0.5 %, pero al llegar a una concentración determinada se comienza un proceso de gravitación. Además se produce un aumento de temperatura debido a la formación del Sol.

Con el tiempo, las temperaturas alrededor del Sol se enfrían y se produce la agregación de cuerpos pequeños condicionando su composición a la distancia con el Sol. Estos cuerpos, al chocar producen una elevación de temperaturas. Se estima que la superficie de la Tierra en esos momentos tendría una temperatura superficial de 1000 ºK provocando fusión de Fe que pasaría a la zona central del planeta. Tras su formación, la Tierra no tenía atmósfera, ya que el proceso de formación impidió la presencia de gases. La composición actual de la atmósfera se ha generado según varias etapas en el tiempo que describiremos a continuación.

Atmósfera primigenia

Hace unos 3800 millones de años, la Tierra estaba formada por polvo y gases con un núcleo de hierro. La actividad volcánica y el bombardeo de meteoritos contribuyeron a la formación de una protoamósfera por la desgasificación del magma.

Esta protoatmósfera estaba formada por metano, amoniaco, vapor de agua y muy poco hidrógeno y Helio. Al quedar atrapados por las altas temperaturas se creó una densa capa rica en gases invernadero, lo cual mantenía el planeta extremadamente caliente. Sin oxígeno molecular libre y las altas concentraciones de CO2 y otros gases hubieran sido letales para los organismos.

El bombardeo de asteroides trajo consigo agua y gases adicionales, sentando las bases para futuras transformaciones en la atmósfera.

Atmósfera de segunda generación

Con el tiempo, la superficie de la Tierra comenzó a enfriarse debido a cantidad de óxidos de azufre (SO, SO₂ y SO₃) y otros aerosoles emitidos por los volcanes. Esto marcó el inicio de una atmósfera de segunda generación perdiendo sus componentes más ligero como el H₂ y He. Aún así continuaba siendo rica en dióxido de carbono (CO₂).

Debido al enfriamiento, solo una mínima fracción de H₂O pudo permanecer en fase gaseosa en el aire. El resto formó nubes y se produjeron precipitaciones tan abundantes que se formaron las primeras masas de agua.

Además, la formación de océanos permitió la captura y almacenamiento de CO₂ en forma de carbonatos, lo cual gradualmente redujo la cantidad de este gas en la atmósfera. Sin embargo, el oxígeno libre aún no estaba presente. La atmósfera consistía en una mezcla de dióxido de carbono, nitrógeno y vapor de agua. Con temperaturas todavía demasiado altas para la mayoría de las formas de vida actuales, pero bajas respecto al periodo anterior.

La temperatura en la superficie se estabilizó entre los 0-60 ºC debido a que el Sol estaba emitiendo menor radiación y por la presencia del CO₂ como mecanismo de regulación de la temperatura ya que el efecto invernadero era más importante que en nuestro tiempo.

Formación de oxígeno

La evolución de la vida en la Tierra, en particular la aparición de las cianobacterias hace aproximadamente 2,500 millones de años, marcó uno de los cambios más revolucionarios en la historia del planeta: la introducción de la fotosíntesis oxigénica. Los organismos autótrofos utilizaban la luz solar para convertir dióxido de carbono y agua en glucosa y oxígeno. Este proceso comenzó a transformar profundamente la atmósfera terrestre. Originalmente, el oxígeno producido por estas cianobacterias se disolvía en los océanos. Sin embargo, a medida que estos sumideros de oxígeno se saturaron, el oxígeno empezó a acumularse en la atmósfera.

Inicialmente, la fotodisociación del agua líquida jugó un papel importante en el aporte de oxígeno, pero fue eclipsado por la fotosíntesis. La acumulación de oxígeno en la atmósfera fue un proceso gradual. Al alcanzar un umbral crítico, permitió que su concentración aumentara, alterando la química de la atmósfera y los mares. Este cambio propició un ambiente más oxidante, muy diferente de las condiciones anaeróbicas anteriores.

La disponibilidad de oxígeno libre en la atmósfera fomentó formas de vida más complejas, capaces de utilizar el oxígeno para la respiración aeróbica. Este proceso es mucho más eficiente energéticamente que las reacciones anaeróbicas utilizadas por los organismos preexistentes. Además, aproximadamente el 20% del nitrógeno volcánico fue fijado al suelo por microorganismos, mientras que el resto se acumuló en el aire debido a su débil reactividad química y baja solubilidad en agua.

La transformación provocada por la fotosíntesis oxigénica no solo sustentaba el crecimiento de las cianobacterias, sino que también estableció las bases para la diversificación de la vida en la Tierra, introduciendo gradualmente el oxígeno en un mundo que había subsistido sin él.

La Gran Oxidación

Este lento proceso de acumulación de oxígeno culminó en la Gran Oxidación. Este evento transformó radicalmente el entorno terrestre hace aproximadamente 2,400 millones de años. La concentración de oxígeno en la atmósfera alcanzó niveles que permitieron la oxidación masiva de gases de efecto invernadero y otros compuestos químicos. Esto cambió la química de la atmósfera y del planeta, eliminando muchos gases de efecto invernadero y enfriando significativamente la Tierra.

El aumento en el nivel de oxígeno también permitió que formas de vida más complejas y eficientes energéticamente se desarrollaran. Estos organismos, que dependían del oxígeno para la respiración, comenzaron a proliferar, diversificando la vida en la Tierra. Además, la acumulación de oxígeno en la atmósfera alta llevó a la formación de la capa de ozono, un escudo crucial que protegió a las formas de vida emergentes de la radiación ultravioleta del sol.

Cambios en el Fanerozoico

Desde hace unos 540 millones de años hasta el presente ha habido un aumento significativo en los niveles de oxígeno. Esto se debe en gran medida por la proliferación de plantas terrestres desde hace unos 470 millones de años aproximadamente. A través de la fotosíntesis, han transformado la atmósfera, aumentando los niveles de oxígeno y reduciendo los niveles de dióxido de carbono.

La acumulación de oxígeno ha permitido una mayor diversificación y complejidad de la vida. A su vez, que la reducción del dióxido de carbono ha contribuido a estabilizar el clima global. Esto ha permitido la expansión de los ecosistemas terrestres y marinos, creando las condiciones para la evolución de los organismos pluricelulares y, eventualmente, para la aparición de los humanos.

Atmósfera actual y conclusiones

Las modificaciones en la composición de la atmósfera ha propiciado la aparición de nuevas formas de vida aeróbicas. Al aumentar el consumo de oxígeno y disminuido el de dióxido de carbono, se alcanza un equilibrio. Este equilibrioha dado lugar a lo que conocemos como la atmósfera actual.

La formación de la capa de ozono ha hecho posible la proliferación de vida en tierra firme. Sin embargo, este equilibrio se ha visto perturbado desde el inicio de la revolución industrial, incrementado la concentración de CO2 en la atmósfera. El aumento de dióxido de carbono y otros gases de efecto invernadero plantea desafíos para la estabilidad climática.

La actividad humana, como el uso masivo de combustibles fósiles, incrementan los niveles de gases de efecto invernadero a ritmos alarmantes. Esta acumulación está desestabilizando el clima global, alterando los patrones meteorológicos y elevando los niveles del mar. Las decisiones que se tomen serán cruciales para el futuro de la atmósfera y la estabilidad de nuestro planeta.

Comprender los cambios en nuestra atmósfera es esencial para fundamentar las decisiones y estrategias futuras. Estas tendrán que estar destinadas a mitigar el impacto del cambio climático acelerado provocado por nuestras actividades industriales y energéticas.

Referencias

• «Oxygen: The molecule that made the world» por Nick Lane

• Biografía de la Tierra. Historia de un planeta singular. Anguita Virella, F. (2002). Aguilar.

• «The rise of oxygen in Earth’s early ocean and atmosphere» por Timothy W. Lyons, Christopher T. Reinhard, y Noah J. Planavsky.

Desde el año 2021, Meteoclim ha trabajado conjuntamente con personal de la Generalitat Valenciana para implementar un sistema de alertas por temperaturas extremadamente altas a nivel municipal en esta comunidad. En esta nueva entrada del blog os invitamos a conocer más este sistema y los resultados de la validación de dicho sistema para el verano de 2023.

Un verano de cada vez más caluroso

En la Figura 1 se puede apreciar la tendencia al alza de la temperatura media en superficie en Europa, sobre todo durante los últimos 20 años. En concreto, el verano de 2023 tuvo una temperatura media de 19.63 °C, 0.83 °C por encima de la media del período de referencia 1991-2020, un valor muy por encima de los valores habituales para la época del año, pero sin tener el carácter extremadamente cálido del año 2022, con lo que el año 2023 no ha roto récords de temperatura media en superficie.

Atendiendo a los datos proporcionados por Copernicus, Europa ha experimentado el 5° verano más cálido desde que existen registros de temperatura. Además, a lo largo del continente europeo se han producido múltiples fenómenos extremos, entre ellos olas de calor extremas, incendios y eventos de inundaciones súbitas. Otros aspectos importantes para destacar son los siguientes: 

• Junio fue un mes más frío de lo habitual en el sur de Europa. Sin embargo, en Julio se registró una temperatura media de 25.6 °C, 0.3 °C por encima de los dos valores más altos registrados (julio de 2015 y de 2022) y 5 °C por encima de la media europea. 
• En agosto se produjeron olas de calor que se extendieron desde Portugal hasta Francia, así como en Italia y Magreb. Estas olas de calor generaron condiciones de sequedad persistente, registrándose también múltiples incendios forestales.  
• En regiones como el sur de España, se registraron más de 60 días con temperaturas de sensación entre 38 y 46 °C, condiciones de estrés térmico muy alto para el cuerpo. 
• El mar Mediterráneo ha experimentado anomalías de temperatura superficial del agua del mar muy significativas. En Julio, las anomalías oscilaron entre 3 °C y 5.5 °C. Estos valores, que son récord, están muy probablemente relacionados con las olas de calor extremas que han afectado al sur de Europa. En agosto se produjo una ola de calor marina muy intensa que persistió hasta mitad del mes. 

Verano de 2023 en la Comunidad Valenciana

El calor extremo no sólo ha afectado a gran parte de Europa, sino que también ha tenido un alto impacto en la Comunidad Valenciana, rompiendo por un gran margen algunos récords. Durante el verano de 2023 se han batido récords de temperatura máxima absoluta en dos estaciones de la Comunitat Valenciana. Los datos se adjuntan en la Tabla 1:

Es muy destacable el hecho de que el nuevo récord de temperatura máxima absoluta se haya batido por márgenes tan elevados. En el caso de València Viveros, el récord nuevo ha superado el anterior por un margen de 1.5 ºC, mientras que en la estación de València Manises ha aplastado su anterior récord por un margen de nada menos que 3.4 ºC.

Evolución de las temperaturas en varias estaciones meteorológicas

A continuación, se muestra la evolución diaria de las temperaturas máximas y mínimas durante el año 2023 con su comparativa climatológica representada por los percentiles 95 (parte superior sombreada) y 5 (parte inferior sombreada) de las temperaturas máximas y mínimas para una selección de estaciones representativas de cada provincia de la CV. En la Figura 2 se muestra la evolución de las temperaturas máximas y mínimas diarias y su comparación estadística para la estación de València Aeropuerto. Valores por encima del percentil 95 se consideran extremadamente altos y valores por debajo del percentil 5 se consideran extremadamente bajos.

En la estación de València Aeropuerto se puede observar que durante los meses de verano las temperaturas máximas y mínimas han sido superiores a los valores habituales para la época (línea punteada). En particular, las temperaturas mínimas han sido extremadamente altas durante el mes de julio y días puntuales de junio y agosto. Las temperaturas máximas han sido superiores a la climatología normal, destacando una punta extremadamente cálida el día 10 de agosto, día en que la temperatura máxima alcanzó los 46.8 °C, superando el récord de temperatura máxima absoluta anterior por 3.4 °C.

El comportamiento de las temperaturas máximas diarias en Alacant indica que, en general, han sido muy superiores a la climatología normal durante los meses de junio, julio y agosto, superándose el percentil 95 de la temperatura máxima durante varios días de los meses de verano. Durante el mes de agosto, ha habido días puntuales en que las temperaturas han sido muy superiores a los valores climatológicos normales y no ha sido hasta septiembre que las temperaturas máximas se normalizaron. En cuanto a las temperaturas mínimas, fueron extremadamente elevadas, superando el percentil 95 durante gran parte del mes de junio, todo el mes de julio y algunos días puntuales de agosto y septiembre. No ha sido hasta mediados de septiembre en que las temperaturas mínimas se normalizaron hasta alcanzar valores dentro de la climatología normal de la estación.

De manera similar a las estaciones de València y Alacant, la estación de Castelló también se suma a la tendencia descrita anteriormente para las 2 estaciones anteriormente mencionadas. Las temperaturas máximas en Castelló-Almassora fueron superiores a la climatología normal de la estación durante los meses de junio, julio y agosto, con un cambio de tendencia durante el mes de septiembre, cuando las temperaturas máximas estuvieron incluso por debajo de la climatología normal. A diferencia de València y Alacant, en Castelló la mayoría de los días de verano la temperatura máxima fue superior a lo que es habitual, pero sin estar por encima del percentil 95 (extremadamente cálido). Sin embargo, conviene destacar una punta extremadamente cálida durante la segunda mitad de agosto, en que se alcanzaron los 38 °C. En cuanto a las temperaturas mínimas, estuvieron por encima del percentil 95 durante gran parte de junio, julio y algunos días puntuales de agosto y septiembre, superándose de manera puntual los 25 °C durante algunos días de julio y agosto.

Como comentario adicional, cabe destacar que en las 3 estaciones analizadas se ha producido una persistencia muy marcada de las noches tropicales. Esto se puede apreciar en la evolución de las temperaturas mínimas, sobre todo durante los meses de julio, agosto y septiembre, en los que la temperatura mínima no bajó de los 20°C. De manera puntual también se han superado los 25 °C de temperatura mínima (noche ecuatorial) durante múltiples jornadas consecutivas en las 3 estaciones seleccionadas.

Modelo meteorológico de alta resolución

Llevar a cabo un sistema de avisos municipales requiere realizar los cálculos necesarios de las variables meteorológicas con el mayor grado de detalle posible. Por ello, en Meteoclim hemos implementado un modelo meteorológico de alta resolución espacial (1 km) para la Comunitat Valenciana con su propia configuración. Algunos de los resultados de las previsiones del modelo se muestran en las siguientes gráficas.

Otra característica importante de WRF es que consiste en un modelo mesoescalar, es decir, es capaz de resolver una amplia gama de circulaciones atmosféricas que suceden en escalas espaciales que van desde unos cientos de metros hasta los 2000 km y en escalas temporales que abarcan desde unos pocos minutos hasta varias horas. Dentro de la gama de circulaciones atmosféricas, el WRF es capaz de predecir patrones de circulación a nivel local. Entre estos patrones, los más interesantes son la brisa (mecanismo de regulación térmico) o las tormentas. En Meteoclim, generamos nuestras predicciones en la Comunitat Valenciana con el modelo WRF a 1 km de resolución. Esto nos permite detectar a escala local, pequeños cambios en la circulación atmosférica que otros modelos de más baja resolución no son capaces de simular. El más relevante de ellos en vista a esta validación es la longitud de penetración de mar a tierra de la brisa marina, crucial en la época veraniega cuando se registran las temperaturas más elevadas.

Dado que en Meteoclim trabajamos con diferentes configuraciones del WRF, ajustándolas a los procesos meteorológicos que determinan la simulación en cuestión (en este caso las olas de calor), es posible obtener predicciones meteorológicas aún más fiables. Una muestra de ello se puede apreciar en las diversas comparaciones entre las temperaturas máximas previstas por el modelo y las temperaturas máximas observadas:

Avisos a nivel municipal

A partir de los datos previstos de temperatura máxima del modelo de alta resolución con configuración propia de la Comunidad Valenciana, se generan avisos a nivel municipal extrayendo el valor de temperatura máxima prevista por el modelo para cada municipio de la Comunidad Valenciana. Estos valores de temperatura son ponderados diariamente para los próximos 3 días mediante un factor específico para cada día, a partir del cual se calcula el nivel de riesgo para cada municipio, con ayuda del modelo de alta resolución descrito anteriormente. El resultado de este proceso genera un mapa de avisos como el que se representa en la Figura 10:

Una descripción del significado de los avisos municipales se puede encontrar aquí. Una vez calculados dichos niveles de riesgo, distintos para cada municipio, los datos se almacenan para ser posteriormente representados mediante un mapa diferenciado por colores y por municipios. Estos dos pasos conforman la parte cuantitativa de la generación del mapa de alertas por temperaturas extremas. Sin embargo, en ocasiones existe una parte cualitativa de la generación de los mapas. En función del criterio del meteorólogo y tras un análisis profundo de la situación meteorológica si ésta lo requiere, existe un proceso de modificación manual del sistema de avisos sólo para aquellos municipios en los que sea necesario realizar cambios.

Validación de las previsiones

Con la finalidad de evaluar la concordancia entre los avisos emitidos por Meteoclim y los observados a partir de los datos de AEMET, se han llevado a cabo pruebas numéricas de validación de los avisos por temperaturas máximas y mínimas desde la segunda mitad de mayo hasta final de septiembre del año 2023. Para este análisis, se han obtenido datos horarios de AEMET y la salida del modelo WRF operativo de Meteoclim para la Comunitat Valenciana. Se utiliza la tasa de acierto como método de validación para evaluar las predicciones.

Los resultados de la validación indican que la capacidad del modelo para predecir los avisos agrupados (niveles de riesgo naranja y rojo) con dos días de antelación es muy alta, registrando un 92% de tasa de acierto. Al examinar la tasa de acierto para la predicción del día siguiente, se observa un aumento, alcanzando un 94%. Este resultado señala que el modelo predice con una alta fiabilidad las alarmas (riesgo elevado) y en consecuencia pronostica con precisión las alertas sanitarias resultantes de su combinación y persistencia. A continuación se muestra la validación de los avisos emitidos por noches tropicales, ecuatoriales y tórridas:

Según los resultados mostrados en la Figura 45, el modelo presenta una alta capacidad para predecir los avisos por temperaturas mínimas tanto para el día de predicción D+2 como para D+1, registrando tasas de acierto bastante similares del 80% y 84%, respectivamente. Estos resultados indican que el modelo tiene una alta fiabilidad para anticipar los avisos por temperaturas mínimas tanto con un día como con dos días de antelación.

Conclusiones

• Las evaluaciones de las predicciones de temperaturas máximas, clasificadas por niveles de riesgo, destacan la gran capacidad del modelo para predecir las alarmas (riesgo elevado) y, por ende, las alertas sanitarias resultantes de su combinación y persistencia.
• Las validaciones de las predicciones de temperaturas mínimas evidencian la alta capacidad del modelo para anticipar avisos en situaciones de noches tropicales, ecuatoriales o tórridas. El modelo predice con alta fiabilidad las alarmas por temperaturas mínimas (noches tórridas) y, en consecuencia, las alertas sanitarias derivadas.
• Los análisis estadísticos del presente informe indican que el modelo WRF es un sistema de alta fiabilidad para predecir las temperaturas elevadas y los niveles de riesgo. Sin embargo, hay diversos factores que pueden estar afectando las tasas de acierto: posibles errores derivados de la distancia entre los puntos de comparación, incertidumbre en el cálculo de la temperatura máxima observada a partir de registros horarios, la falta de inclusiones de modificaciones por parte de los meteorólogos para el servicio y la inherente incertidumbre derivada de la predicción meteorológica, que involucra factores intrínsecos al modelo y características deterministas de la predicción.

Referencias

• Blog Meteoclim: consejos meteorológicos para el verano
• Programa de prevención salud altas temperaturas en la Comunidad Valenciana. Año 2023
• Copernicus Climate Change Service
• AEMET
• Blog Meteoclim: aumentan las noches tropicales debido al cambio climático

Temperaturas muy por encima de lo normal

Para comenzar con el análisis climático, analizaremos primero el carácter térmico del último mes del año de 2023 y el carácter térmico global del año 2023. En la Figura 1, se muestra en forma de mapa la anomalía de temperatura a 2 metros para la Península y Baleares:

Durante el último mes de 2023 han predominado las anomalías de temperaturas muy elevadas, sobre todo en la vertiente mediterránea. En particular, las mayores anomalías térmicas durante el mes de diciembre las encontramos en todo el litoral valenciano, sureste peninsular, zonas de montaña del Pirineo y gran parte del litoral cantábrico, con anomalías que localmente han superado los 2.5 ºC, un valor tremendamente alto teniendo en cuenta que se trata de una desviación con respecto a un período de referencia de 30 años de datos.

La excepción a estas anomalías tan cálidas la podemos encontrar en puntos del suroeste peninsular e interior de la Meseta Norte. En estas zonas las anomalías han sido ligeramente negativas, con valores que han rondado 3 décimas por debajo de lo normal. En el conjunto de Península y Baleares han predominado claramente las anomalías positivas de temperatura frente a las negativas.

La causa de estas anomalías térmicas la debemos encontrar en un patrón de tiempo estable en el que han gobernado las altas presiones y los vientos flojos, favoreciendo la formación de inversiones térmicas muy notables que explican las anomalías negativas ligeras en puntos de la Meseta Norte por acumulación de aire frío cerca del suelo, y que explican las anomalías de temperatura tan elevadas en puntos del Pirineo.

En la Figura 2, se muestra el mapa con la anomalía de temperatura anual para el año 2023 en el entorno de la Península y Baleares:

El mapa de anomalía de temperatura anual para el año 2023 en el entorno de la Península y Baleares habla por sí solo. En el año 2023 las anomalías de temperatura han sido muy elevadas o extremadamente elevadas, destacando el sur peninsular, donde se han registrado las anomalías más altas de todo el territorio seleccionado, donde localmente se han llegado a prácticamente +3 ºC de anomalía. Las anomalías menos elevadas se han registrado en el oeste peninsular y en zonas de montaña muy locales del centro peninsular y Pirineo.

Si tomamos la media espacial de temperatura anual (de todo el conjunto de la Península, Baleares y zonas circundantes) se obtiene una gráfica que se muestra en la Figura 3:

En la Figura 3, se puede apreciar la evolución temporal de la temperatura media a 2 m. en el entorno de la Península y Baleares (azul) en comparación con la temperatura media del período de referencia climático 1991-2020 (rojo). Se puede ver que para el período de referencia escogido (1991-2023) la temperatura media mantiene oscilaciones interanuales, con múltiples períodos cálidos y fríos con respecto a la media 1991-2020, pero cabe destacar la presencia de anomalías cálidas a partir del año 2015, volviéndose persistentes en los sucesivos años. A partir del 2020 se aprecia un incremento muy alarmante de la temperatura media.

En el siguiente vídeo se puede visualizar la evolución de la temperatura media anual en el entorno de la Península y Baleares:

En el Vídeo 1, se observa la animación de la anomalía de temperatura media en el entorno de la Península y Baleares. De manera parecida a como se muestra en la Figura 3, se puede observar cómo en los años más recientes predominan las fuertes anomalías positivas de temperatura.

El Mediterráneo, un punto caliente, sobre todo durante la noche

Anteriormente hemos comentado el carácter térmico del año 2023 en todo el conjunto de la Península y Baleares, pero lo cierto es que uno de los focos de calor se ha centrado en el Mediterráneo. En particular, centramos la atención en la Comunidad Valenciana, donde en Meteoclim tenemos implementado un sistema de avisos por temperaturas extremas basado en un modelo de predicción meteorológica mesoescalar a 1 km de resolución.

Cuando pensamos en calor, es muy probable que pensemos en el calor que hace durante el día, pero lo cierto es que el calor nocturno es tan importante o más si cabe que el calor diurno. Durante el año 2023 se han producido múltiples olas de calor que también han provocado que la temperatura durante la noche sea muy elevada, afectando al descanso de las personas y exacerbando diversos problemas de salud relacionados con el confort térmico y el descanso durante la noche.

Mediante nuestro modelo meteorológico implementado en la Comunidad Valenciana a alta resolución, durante el verano de 2023 se han detectado un total de 66201 noches en la que la temperatura mínima prevista en las próximas 24 y 48 horas no ha bajado de 20 ºC, 3446 noches en que la temperatura mínima prevista en las próximas 24 y 48 horas no ha bajado de 25 ºC y 103 noches en que la temperatura mínima prevista en las próximas 24 y 48 horas no ha bajado de 28 ºC. Estos avisos se han generado a nivel municipal para los 542 municipios existentes en la Comunidad Valenciana.

La validación de las previsiones de temperatura mínima previstas por el modelo de alta resolución en la Comunidad Valenciana se ha realizado teniendo en cuenta la temperatura mínima observada por las diferentes estaciones meteorológicas de la red de AEMET. Los resultados indican que las previsiones de las noches extremadamente cálidas, en que la temperatura mínima no baja de los 28 ºC han sido certeras un 98% de las veces a 24 horas de previsión.

Un año muy seco

Otra variable fundamental para el análisis climático es la precipitación. A continuación, analizamos el carácter de las precipitaciones durante el último mes del año 2023. En la Figura 8, se muestra la anomalía de precipitación diaria en mm/día para el entorno de la Península y Baleares:

Según se muestra en la Figura 8, diciembre de 2023 fue un mes muy seco en todo el conjunto de Península y Baleares. El dominio de las altas presiones y la ausencia de borrascas ha provocado que se mantuviera un ambiente en general muy seco. En la Figura 5 observamos el comportamiento pluviométrico del año 2023 en todo el conjunto de la Península y Baleares:

En la Figura 9, se puede observar que en todo el entorno de la Península Ibérica y Baleares han predominado las anomalías secas en el año 2023. El déficit de precipitaciones ha sido especialmente notable en puntos del extremo sur, Pirineo y cuadrante noreste. En el resto del territorio también han predominado las anomalías secas tanto en mayor como en menor medida.

En el Vídeo 2, se puede apreciar la evolución de la anomalía de precipitación diaria en mm/día anual para el entorno de la Península y Baleares. Durante el período 1991 a 2023 se han observado años húmedos seguidos de años más secos, pero al final de la secuencia se puede apreciar el carácter tan seco que tuvo el año 2023, con anomalías de precipitación dominando toda la Península y Baleares.

Enero de 2024, un mes extremadamente cálido

Si bien diciembre de 2023 y en conjunto el año 2023 ha sido muy cálido, el año 2024 parece que quiere continuar con el legado. En la Figura 10, se muestra el mapa de anomalía de temperatura para enero de 2024:

Se puede apreciar que la totalidad de la Península y Baleares ha estado cubierta por anomalías térmicas positivas o muy positivas (Figura 10). En concreto, las anomalías de temperatura han sido extremadamente altas en todo el cuadrante sureste peninsular, con valores que han superado de manera local los 4 ºC de anomalía positiva, valores que climáticamente son extremadamente altos. Otras anomalías muy destacables se localizan en áreas de montaña del centro peninsular y Pirineos. Las áreas con menor anomalía de temperatura positiva han sido la Meseta Norte y valle del Ebro.

Previsión de la temperatura y precipitación para los próximos meses

El análisis anterior, nos ofrece una idea clara del estado del clima en cuanto a temperaturas y precipitaciones actualmente en la Península y Baleares. En vista de que parece que se haya establecido una tendencia de calentamiento alarmante con una disminución de precipitaciones generalizada y muy notable, es lógico preguntarse: ¿va a continuar esta situación? Para responder a esta pregunta haremos uso de las previsiones trimestrales. En la Figura 11, se muestra la previsión del carácter térmico para el trimestre marzo-abril-mayo de 2024:

En la Figura 11, se muestra un mapa con la previsión de la probabilidad de que el carácter térmico en Europa se sitúe entre las temperaturas más altas registradas en la climatología, actualizado a febrero de 2024. Si nos centramos en el entorno de la Península y Baleares, se puede ver que esta probabilidad es muy elevada en el Mediterráneo (>70 % en rojo oscuro) y elevada en el resto de la Península (50-70 % en naranja oscuro), excepto en áreas del interior peninsular, donde la probabilidad es algo más baja (40-50 % en naranja claro). Es decir, que es muy esperable que los próximos meses se observen temperaturas extremadamente altas para la época.

¿Cuál va a ser la tendencia en cuanto a precipitaciones? La respuesta la encontraremos en siguiente figura:

En la Figura 12, se representa en forma de mapa la probabilidad del carácter de las precipitaciones en toda la región europea. Se puede observar que en la mitad este de la Península y Baleares no existe una categoría clara (color blanco), con lo que no se aprecia una señal clara con respecto al carácter de las precipitaciones en esta área. Sin embargo, en la mitad oeste de la Península sí se detecta señal. La previsión trimestral indica que el trimestre marzo-abril-mayo de 2024 tiene una probabilidad del 40-50% de que se sitúe por encima del tercil superior en cuanto a precipitaciones. En otras palabras, es probable que en esta región se produzcan más precipitaciones de lo que suele ser habitual.

Conclusiones

• Durante el año 2023 se han producido anomalías de temperatura muy elevadas en todo el conjunto de la Península y Baleares. El carácter pluviométrico ha sido muy seco según datos de Copernicus.
• La temperatura media anual en el entorno de la Península y Baleares ha aumentado de manera muy significativa en los últimos 3 años.
• Enero de 2024 también ha sido extremadamente cálido en todo el conjunto de la Península y Baleares.
• Las previsiones para los próximos 3 meses indican que es muy probable que se registren temperaturas extremadamente elevadas para la época, sobre todo en el Mediterráneo. El carácter pluviométrico será ligeramente más húmedo en la mitad oeste de la Península, mientras que en la mitad este y Baleares no se aprecia señal.

Referencias

• Copernicus Climate Data Store
• Blog Meteoclim: ¿Qué tiempo hará en Semana Santa de 2023 en España?
• Copernicus Climate Change Service