Publicado por or Alex Pack el 5 de febrero de 2026 en Meteorological Technology International.
Los pronósticos basados en probabilidades pueden brindar mejor información para la toma de decisiones relacionadas con el clima, según una nueva investigación de la Oficina Meteorológica del Reino Unido. El estudio reúne 25 años de investigación para explicar por qué la predicción probabilística se está convirtiendo en un elemento central de la predicción meteorológica. Financiado por el Servicio Meteorológico Público y publicado en la revista Weather de la Royal Meteorological Society , examina cómo las predicciones basadas en la probabilidad, que tienen en cuenta la incertidumbre en los patrones meteorológicos previstos, pueden contribuir a la toma de decisiones más informadas.
La investigación revisada por pares también sugiere que la comprensión pública de los pronósticos probabilísticos no debería ser una barrera para su uso más amplio, desafiando suposiciones anteriores.
Los pronósticos de probabilidad se basan en la predicción por conjuntos, un enfoque diferente a los pronósticos deterministas tradicionales que suelen presentarse en televisión. En lugar de basarse en una única proyección del tiempo futuro, los pronósticos por conjuntos ejecutan múltiples simulaciones con condiciones iniciales ligeramente diferentes. Este enfoque, que suele generar entre 20 y 50 ejecuciones del modelo, ofrece una visión más amplia de los posibles resultados y la incertidumbre que los rodea.
El Servicio Meteorológico ha estado realizando predicciones por conjuntos, inicialmente para pronósticos con un mes de antelación, utilizando investigaciones que datan de 1986, y ha ejecutado modelos en múltiples ocasiones para comprender mejor los posibles escenarios atmosféricos. Incluso pequeños cambios en las condiciones iniciales pueden generar diferencias significativas en los pronósticos, especialmente con plazos más largos, y la predicción por conjuntos está diseñada para captar esa incertidumbre.
Ken Mylne , investigador científico de la Oficina Meteorológica y autor de la investigación, dijo: “Los pronósticos conjuntos a menudo han funcionado como un sistema complementario para los meteorólogos, ejecutándose junto con ejecuciones de modelos deterministas individuales para proporcionar una medida de incertidumbre.
“Sin embargo, estudios realizados a lo largo de muchos años muestran cómo los conjuntos brindan una mejor capacidad predictiva que las ejecuciones deterministas individuales y podrían, con un mayor enfoque en los conjuntos, capturar el rango de incertidumbre para proporcionar al público la información que necesita para tomar mejores decisiones”.
La investigación también examinó si las personas comprenden la incertidumbre en los pronósticos. Muchas aplicaciones meteorológicas ya comunican la incertidumbre mediante medidas como el porcentaje de probabilidad de lluvia, que refleja los resultados de los modelos de conjunto.
Mylne comentó: “La mayoría de los debates anteriores sobre la expresión de probabilidades en los pronósticos comenzaron con el supuesto de que pueden ser difíciles de entender para las personas y que expresar incertidumbre podría socavar la confianza de las personas en el pronóstico y, por lo tanto, socavar su capacidad para tomar decisiones.
Sin embargo, esta investigación sugiere que esta suposición es errónea. Las personas pueden comprender los pronósticos probabilísticos y, de hecho, podrían encontrarlos más útiles para fundamentar decisiones basadas en el clima.
El Servicio Meteorológico Nacional (MET) afirma que su Estrategia de Investigación e Innovación busca expandir el uso de la predicción por conjuntos en la investigación, las predicciones operativas y las alertas . Los datos de predicción probabilística combinada ya se han implementado en el sitio web y la aplicación del MET.
Charles Ewen, director de información y datos de la Oficina Meteorológica, dijo: “Estos documentos cierran la brecha entre la investigación de vanguardia y el desarrollo de un entendimiento con los clientes y usuarios sobre lo que significa para ellos.
Es crucial educar e informar a la gente sobre que cualquier predicción conlleva incertidumbres inherentes, pero nuestro uso de conjuntos es un método para calcular y comunicar las incertidumbres de forma útil. Esto permite a nuestros usuarios (público, industria y gobierno) tomar mejores decisiones basadas en esa incertidumbre.
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