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

Situación actual y prevista de Gabrielle

A día 25/09/2025 a las 6 am en horario GMT, el Centro Nacional de Huracanes de la NOAA ha emitido una actualización oficial sobre la situación actual de Gabrielle. Este sistema ciclónico tropical se encuentra en estos momentos en aguas abiertas del Atlántico, a 36.1 º latitud norte y 40.6 º oeste. Los vientos máximos superan las 85 millas por hora y se mueve en dirección este a 31 millas por hora (1 milla = 1.609 km).

Está previsto que Gabrielle afecte a las islas Azores mañana viernes 26 de septiembre con la fuerza de un huracán. Sin embargo, tras cruzar el archipiélago y dejar efectos muy notables: mareas ciclónicas muy intensas, vientos sostenidos de hasta 150 km/h y precipitaciones torrenciales, este sistema tropical irá perdiendo intensidad, además de perder sus características de huracán (círculos blancos en la Figura 2). Es decir, Gabrielle se convertirá en un ciclón post-tropical una vez haya cruzado las Azores.

A medida que siga su trayecto en aguas del Atlántico, este ciclón subirá de latitud, acercándose a la Península Ibérica con vientos que rozarán el umbral de una tormenta tropical (39 millas por hora), aunque en su acercamiento a nuestra región perderá todas sus características tropicales y su memoria como huracán. Esto significa que los efectos en superficie serán menos intensos una vez este ciclón haya cruzado las islas Azores. A la vez que se debilita, el mínimo de presión del sistema ciclónico se incrementará, es decir, la presión mínima de su centro irá en aumento (a menor presión atmosférica, más intensos son los vientos de alrededor).

En la Figura 3 se muestran las trayectorias previstas del mínimo de presión de Gabrielle. Se puede ver que a medida que se vaya acercando a la Península Ibérica, su mínimo de presión irá aumentando, con lo que su intensidad será de cada vez menor y mucho menos impactará como huracán en España.

Efectos de Gabrielle en España

¿Qué tiempo se espera a la llegada de Gabrielle como ciclón post-tropical? Sabiendo que este sistema de bajas presiones NO va a impactar como huracán en España, es más lógico centrarse en el cambio de tiempo que provocará en nuestras latitudes. Aunque en estos momentos existe elevada incertidumbre en la previsión de su mínimo de presión (ver Figura 2, con muchas líneas separadas entre sí alrededor de la Península), es esperable un aumento de la nubosidad, del viento y de la intensidad de las precipitaciones. Debido a la transformación de sus características, este ciclón no tendrá mayores efectos que una borrasca.

Aunque impacte como borrasca, esto no quiere decir que Gabrielle no pueda producir efectos adversos sobre el territorio peninsular. De hecho, muchos modelos numéricos de predicción están indicando que se podrán producir precipitaciones intensas y persistentes a su llegada a la Península. Eso sí, la localización de los acumulados más intensos todavía estará por ver. Por este motivo, es muy recomendable seguir de cerca las actualizaciones de las previsiones oficiales (AEMET).

De momento, parece muy probable que las regiones más afectadas por Gabrielle serán el oeste y suroeste peninsular durante el fin de semana, con precipitaciones que serán persistentes, intensas e incluso acompañadas de tormenta. Los efectos posteriores de esta borrasca todavía están por ver, aunque algunos escenarios de previsión están indicando que las lluvias intensas podrían extenderse hacia la fachada mediterránea entre finales de esta semana y principios de la semana que viene.

En resumen

Gabrielle es, a día de hoy, 25 de septiembre de 2025 un huracán de categoría 1 que impactará sobre las islas Azores. Su evolución indica que impactará la Península Ibérica como ciclón post-tropical y ya convertida en borrasca (no como huracán), con lo que sus efectos serán mucho menores que los de un huracán. Sin embargo, afectará a la Península Ibérica con precipitaciones de carácter intenso y persistente, e incluso acompañadas de tormenta.

La Vuelta recorre algunos de los paisajes más espectaculares y diversos de la geografía española, desde altas montañas hasta llanuras costeras, un entorno tan bello como exigente para ciclistas y organización. Este año, además, reforzamos nuestro alcance con la provisión de información meteorológica a nivel internacional, consolidando nuestro papel en la predicción y el seguimiento de grandes eventos deportivos.

Boletines diarios para la toma de decisiones

Cada jornada, nuestro equipo de meteorólogos y desarrollo elabora y envía boletines meteorológicos diarios de forma automática que se convierten en una herramienta clave para la organización. Estos informes ayudan a anticipar escenarios, planificar estrategias y garantizar que la carrera se desarrolle en las mejores condiciones posibles.

Seguimiento en tiempo real

Además de los boletines, contamos con un equipo dedicado y siempre disponible para el seguimiento de la evolución atmosférica. Esto nos permite detectar cambios imprevistos en tiempo real y trasladar la información de forma inmediata a los responsables de la carrera, facilitando la toma rápida de decisiones frente a situaciones que puedan comprometer la seguridad o el desarrollo deportivo.

Compromiso con la excelencia

Formar parte de La Vuelta es, para Meteoclim, un reconocimiento a nuestra vocación de ofrecer servicios meteorológicos de alta calidad, fiables y personalizados. Un reto que afrontamos con entusiasmo y que refuerza nuestra misión: poner la ciencia y la innovación al servicio de las personas y los grandes eventos.

Tecnología de vanguardia para tu negocio

En Meteoclim disponemos de las técnicas de predicción y observación más punteras para ofrecerte un servicio ágil, automatizado y profesional. Nuestros modelos de predicción numérica del tiempo y algoritmos de predicción a corto plazo son, sin duda, garantía de protección para tu negocio o actividad. ¿Te preocupa el estado del tiempo o el impacto que pueda tener en tu actividad económica? ¡No dudes en contactar con nosotros para más información sobre nuestros productos y servicios!

¿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.

Resumen semana 14 abril-20 abril

Semana de altibajos meteorológicos. Desde hoy lunes hasta el jueves, inestabilidad generalizada de la mano de una amplísima vaguada polar con bastante aire frío en altura que se extiende desde Groenlandia hasta Algeria. En superficie, una ciclogénesis con mínimo de presión al noroeste peninsular se encargará de poner la guinda al pastel para regalar lluvias y tormentas a muchos puntos de la Península y Baleares, una bajada muy notable de temperaturas y de la cota de nieve y vientos moderados a fuertes.

Lunes 14-miércoles 16

En concreto, hoy lunes la cota de nieve bajará de manera notable, sobre todo en el centro y noroeste, hasta 1600 m a última hora del día, aunque pueden producirse chubascos en forma de nieve a partir de 800 m hasta el miércoles inclusive (las cotas más bajas en áreas de montaña del noroeste, también en el Pirineo). La nieve no será el único fenómeno significativo. Las lluvias serán persistentes, extensas, localmente generosas y con tormenta en la mitad oeste peninsular, sin descartar alguna tormenta con granizo pequeño. 

En la mitad este tendremos tiempo más contrastado: más ratos de sol por la mañana, pero con nubosidad de evolución a mediodía que por la tarde favorecerá chubascos localmente intensos y con tormenta, más probables en el noreste peninsular. En Baleares esperamos mayor probabilidad de tormentas localmente intensas y con granizo hoy lunes, pero de cara al martes y miércoles los chubascos serían más aislados. Donde menos lluvia se espera será en el cuadrante sureste, pero el fenómeno más destacable será el viento, que podrá soplar del noroeste con fuerza durante la jornada del miércoles.

Jueves Santo

Tregua generalizada. Las precipitaciones remitirán en toda la Península y Baleares, brindando más ratos de sol en el territorio. Tan sólo esperamos alguna nube de evolución puntual, preferentemente en el interior peninsular. Sin embargo, esta tregua durará poco en el extremo noroeste peninsular. De cara al final del Jueves Santo se espera la llegada de una nueva borrasca atlántica que, aunque poco profunda, será suficiente para regar de nuevo la costa gallega con lluvias de carácter moderado que persistirán durante toda la jornada. En el resto, esperamos tiempo tranquilo, con muchos ratos de sol en el centro y este pero con más nubosidad en el sur peninsular.

Viernes Santo

Fin de la tregua. La borrasca atlántica que afectaría el jueves al noroeste acabará por diluirse a medida que avance por el interior y sur peninsular, pero ya como DANA (no peligrosa). El pronóstico con respecto a su movimiento y posición es algo más incierto, aunque a día de hoy los modelos apuntan a que avanzará por la península de noroeste a sureste, con su núcleo sobre el cuadrante suroeste. La mayor inestabilidad la encontraremos en el oeste peninsular, abrazando puntos de Castilla y León, Extremadura y noroeste de Andalucía, aunque las zonas más afectadas por las lluvias podrían variar con las actualizaciones de los pronósticos. Las precipitaciones serían de carácter moderado o intenso, incluso acompañadas de tormenta y granizo pequeño sobre todo a partir del mediodía del viernes. En el resto esperamos bastante sol por la mañana, sobre todo en el interior y norte peninsular, pero a medida que avance la jornada las nubes irían cubriendo de cada vez más el cielo, indicativo de un cambio de tiempo de cara al sábado…

Sábado Santo

Crece la incertidumbre con respecto al pronóstico. Sin embargo, a día de hoy, los modelos apuntan a que la DANA que avanzó hacia el sureste peninsular seguiría la misma dirección durante el sábado. Esto significa que tendremos precipitaciones en su periferia, afectando principalmente al litoral norte peninsular, puntos del centro y extremo sur, así como en áreas locales del interior peninsular. Sin embargo, en el cuadrante noreste, levante y sureste nos levantaríamos con tiempo aparentemente apacible, pero a medida que avance la mañana, la nubosidad de evolución crecerá con fuerza de manera que, durante la tarde, tendremos chubascos y tormentas localmente muy fuertes, sobre todo en el este peninsular, sin descartar granizo grande (pronóstico más incierto). En Baleares esperamos cielo nuboso pero sin precipitaciones por el momento.

Las zonas más afectadas por las lluvias y tormentas dependerán mucho de la posición final de la DANA, que según están reflejando los modelos a día de hoy, será pequeña. Algunos escenarios indican que esta DANA incluso quedaría unida a la circulación general, por lo que las precipitaciones podrían ser más generalizadas de lo inicialmente previsto.

Domingo de Pascua

La incertidumbre en el pronóstico es muy elevada, pero los principales escenarios meteorológicos indican que tanto en Península y Baleares tendremos inestabilidad generalizada. Los escenarios más optimistas indican que las precipitaciones remitirían de manera amplia en muchos puntos de la Península, tan sólo algunos chubascos puntuales en el extremo noroeste y norte y sólo tendríamos lluvias en Baleares, mientras que los escenarios más pesimistas están tendiendo a formar una borrasca mediterránea, con mucha mayor extensión del aire frío en altura y precipitaciones más generalizadas en esta área (incluso en forma de nieve en zonas de montaña de la mitad norte). Será necesario seguir las actualizaciones de los pronósticos de cerca para ver qué zonas serán finalmente las más afectadas por las lluvias y tormentas.

Resumen semana 21-27/04

Dado que la incertidumbre en el pronóstico a más de una semana es muy elevada, resulta imposible decir con exactitud dónde y cuándo va a llover. Conviene tener en cuenta que estamos en primavera, una estación que meteorológicamente y climatológicamente es de transición: la cantidad de energía que recibimos del sol va en aumento y esto provoca una transición o cambio en la circulación atmosférica general, lo que hace que tengamos mucha más variabilidad en el tiempo observado. Es decir, que en esta época del año los pronósticos suelen ser muy variables con lo que sólo podemos describir de manera general qué tiempo va a hacer. La tendencia general para esta semana será de tiempo ligeramente más frío de lo normal en amplias zonas de la Península, sobre todo en el interior y oeste.

En el resto, se esperan temperaturas normales para la época. En cuanto a las precipitaciones, las últimas actualizaciones de las tendencias indican que tendremos tiempo algo más seco de lo normal en la mitad sur peninsular, con algunas excepciones en el cuadrante sureste, donde la tendencia sería normal, y además tendremos lluvias normales para la época en el resto, siendo ligeramente superiores a lo normal en el litoral norte peninsular. Sin embargo, como he mencionado anteriormente, esta época del año es de gran variabilidad, con lo que las zonas con tendencia de lluvias superiores a lo normal podría variar con las actualizaciones de los modelos.

Esperamos que esta previsión os sea de utilidad. ¡Feliz Semana Santa!

Referencias

• Blog Meteoclim: ¿Qué tiempo hará en Semana Santa de 2023 en España?

Un servicio de precisión en un evento de alto nivel

El objetivo principal de esta misión fue proporcionar un servicio especializado de monitoreo meteorológico, esencial para la correcta planificación y ejecución del torneo. Gracias a la precisión y el compromiso del equipo, se logró ofrecer datos actualizados que permitieron a los organizadores estar correctamente informados para tomar decisiones acertadas en cada jornada del evento.

Gracias a la capacidad de análisis y gestión del equipo de Meteoclim, se pudieron llevar con éxito las diferentes fases de creación y comunicación de las previsiones meteorológicas. En eventos tan grandes como éste, la alerta temprana y la supervisión presencial de las condiciones del tiempo con cruciales para una comunicación efectiva. Eventos meteorológicos tales como tormentas, descargas eléctricas, precipitaciones intensas o vientos fuertes son altamente disruptivos y pueden perturbar gravemente el desarrollo y seguridad de eventos al aire libre.

Agradecimientos y colaboraciones que marcan la diferencia

El viaje fue posible gracias a la colaboración y el apoyo de diversas entidades. Meteoclim agradece la oportunidad de haber vivido esta experiencia y de haber ampliado horizontes en un entorno tan exigente. La amabilidad y hospitalidad de Technical Development Solutions fueron fundamentales, ya que cada detalle estuvo cuidadosamente atendido, creando un ambiente laboral ideal para el éxito del proyecto.

Además, el equipo de seguridad del evento jugó un papel decisivo. Este grupo de profesionales se encargó de gestionar de manera efectiva cualquier imprevisto, asegurando que el evento se desarrollara sin contratiempos y proporcionando tranquilidad a todos los involucrados.

Reflexiones finales

La experiencia en Riad dejó una huella imborrable en todo el equipo. La conjunción de tecnología, experiencia y trabajo colaborativo demostró ser la clave para superar cualquier desafío en entornos internacionales. Esta aventura no solo ha fortalecido la reputación de Meteoclim en el sector, sino que también destacó el valor del compromiso y la profesionalidad de cada uno de sus integrantes.

Con la mirada puesta en futuras oportunidades, el equipo continúa reafirmando su compromiso con la excelencia y la innovación, consolidando su posición como referente en el seguimiento de condiciones meteorológicas para eventos de alto nivel.