En algunas regiones, las previsiones meteorológicas son más fáciles que en otras. Por ejemplo, las previsiones meteorológicas para las regiones montañosas, como los Alpes, suelen ser más difíciles, debido principalmente al relieve, que influye mucho en las condiciones atmosféricas locales. El tiempo en un valle al sur de una montaña puede parecer muy diferente del que hace al norte del mismo valle. Esto está relacionado, por ejemplo, con la radiación, el viento y la turbulencia.
En algunas regiones, las previsiones meteorológicas son más fáciles que en otras. Por ejemplo, las previsiones meteorológicas para las regiones montañosas, como los Alpes, suelen ser más difíciles, debido principalmente al relieve, que influye mucho en las condiciones atmosféricas locales. El tiempo en un valle al sur de una montaña puede parecer muy diferente del que hace al norte de la misma montaña. Esto está relacionado, por ejemplo, con la radiación, el viento y la turbulencia.
Los modelos numéricos de predicción meteorológica suelen tener problemas para reconocer los fenómenos meteorológicos a pequeña escala y que cambian rápidamente debido a su baja resolución, ya que la topografía puede variar drásticamente, incluso dentro de una pequeña cuadrícula de pocos kilómetros. En consecuencia, las temperaturas en la cima de una montaña se sobreestiman, sobre todo en las zonas más cálidas, porque también hay lugares de baja altitud en la misma cuadrícula. Para superar los problemas descritos, meteoblue utiliza el llamado meteoblue Learning MultiModel (mLM). El mLM utiliza métodos de post-procesamiento en el que la salida de los modelos en bruto se combina con los datos de observación local actual. Así pues, el mLM se alimenta de mediciones de estaciones meteorológicas locales y de datos de observación por satélite y radar, y busca la mejor combinación de modelos basada en estos datos, que luego se refina aplicando directamente datos de previsión meteorológica y un modelo topográfico.
En el siguiente artículo queremos presentar concretamente un ejemplo que muestra cómo la instalación de una estación meteorológica en una montaña ha mejorado la previsión meteorológica:
Uno de nuestros entusiastas usuarios meteorológicos instaló una estación meteorológica en Punta Telegrafo, una montaña situada al norte de Verona, en la orilla oriental del lago de Garda (Italia). Partiendo de la base de que nuestras previsiones de temperatura para este lugar eran constantemente demasiado altas, la esperanza era que las mediciones locales pudieran reducir el error de previsión. Tras introducir los datos de las mediciones en nuestro MLM, éste necesita primero unas dos semanas para "entrenarse" con estos datos. Utilizamos los datos de medición en la primera fase para validar la previsión anterior. A continuación, la previsión pasa por la etapa de mayor mejora tras el periodo de ajuste. Nuestra verificiación a corto plazo (tercera imagen) muestra exactamente el punto en el que se hace evidente un efecto importante en la previsión: desde el 7 de julio de 2023, el error de previsión para este lugar ha disminuido significativamente, ya que antes teníamos un error de previsión de hasta 6 °C.
Tras la primera mejora importante, el entrenamiento del modelo continúa cada vez que el mLM recibe nuevos datos de medición, lo que conduce a mejoras continuas. El segundo gráfico muestra la comprobación a corto plazo unos días después, y es visible que el error ha disminuido aún más.
Este ejemplo demuestra lo valiosos que son los datos de observación y que nuestro proceso de previsión es lo suficientemente inteligente como para aprender de estas mediciones. Sin embargo, tenemos que asegurarnos de que los datos de las mediciones sean de buena calidad para que el modelo aprenda a partir de los datos correctos, lo que se garantiza mediante diversas barreras de control de calidad que filtran los datos de medición erróneos. Así se garantiza que la previsión siga siendo exacta, aunque una estación meteorológica proporcione datos erróneos. Como no se trata de un caso extremo, y las mediciones suelen tener lagunas, estar incompletas o ser erróneas, el control de calidad es esencial. Además, también garantizamos la calidad de la previsión cuando no hay estaciones meteorológicas disponibles aplicando otras tecnologías.
