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

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