Radares Mirando al Sur

Fundamentos, Tecnologías, Aplicaciones, Historia y Memoria

Categoría: Opiniones

  • Estimación de lluvia por radar en Cuba: ¿una quimera?

    Estimación de lluvia por radar en Cuba: ¿una quimera?

    ¿Se pueden hacer estimaciones cuantitativas de la lluvia por medio de un radar? Sí, demostrado desde 1948. La base histórica y técnica de esa afirmación la desarrollo en ¿Estimar precipitaciones con radar? Pero si eso es una bicoca. ¿Lo hacemos en Cuba de forma operativa? No. ¿Por qué? Les doy mi opinión en este post.

    Nota de serie. Este texto es el artículo de opinión de una serie de cinco trabajos (los mencionaré en el texto y más abajo les dejo los vínculos). Los detalles técnicos, las comparaciones internacionales y los datos de validación están desarrollados en: Medir lluvia: Radar vs. Pluviómetro y San Pedro es el árbitro; La geografía de la alerta: radares, pluviómetros y el eslabón ¿perdido?; ¿Estimar precipitaciones con radar? Pero si eso es una bicoca; ¿Qué eso de MRMS que convierte sensores en alertas?; y De la lluvia a la alerta en el teléfono: así funciona el sistema en EE.UU. Aquí no los repito: los interpreto y doy mi opinión. Cuando digo “Dato mata relato”, remito a esos artículos.

    En el imaginario popular el radar meteorológico está asociado a las imágenes de lluvia, es decir, los radares sirven para ver la lluvia (verdad), y le sigue la inferencia nefasta: las imágenes de radar muestran la lluvia (no siempre), asumirlo como un hecho es posverdad. Si fuera solo una creencia arraigada en la población sería cuestión de educación. El problema es que los meteorólogos también lo asumen y aquí es un problema de educación, pero a un nivel mucho más alto.

    Imaginen que un meteorólogo en la TV diga — “como pueden ver, las temperaturas han estado muy altas en la región oriental” y muestra un mapa de … presiones atmosféricas. Todos los televidentes protestarían ¿verdad? Enseguida se darían cuenta que el meteorólogo les está dando gatos por liebre. Lea el post Ponerle la guinda al pastel, allí lo explico con detalle.

    Sin embargo, ese mismo meteorólogo les muestra un mapa de Reflectividades (sí, en dBZ) y les dice —“como nos muestra el radar de Pilón, hemos tenido lluvias intensas en la región oriental, ..”. Y todo el mundo tranquilo y el meteorólogo muy seguro de su creencia cómoda, ni pestañea al decirlo.

    Pero en realidad, no cualquier imagen de radar muestra lluvia. Es más, que para estar seguro que la imagen que muestra se corresponde a la lluvia caída … hay que hacer muchas cosas y no es una bicoca. Los requisitos concretos —calibración, relación Z-R, banda brillante, atenuación, control de calidad— están en ¿Estimar precipitaciones con radar? Pero si eso es una bicoca. Sígame y le cuento como anda este tema en Cuba.

    Del Fantasma de la Ópera a la estimación de lluvia por radar

    En la obra del Fantasma de la Ópera, cuando el director del teatro (Cholet) defiende a Christine (la joven y talentosa corista) diciendo que simplemente tiene un “talento natural”, Carlotta (la envidiosa cantante veterana) lo frena en seco y le dice —«Nadie puede interpretar bel canto sin lecciones. Dios no lo permite». Aplíquenlo a la estimación de lluvias por radar. Para que el radar ejecute “bel canto”, es decir, estime las precipitaciones con calidad elevada (QPE), necesita del entrenamiento y organización de alguien que sepa y le aplique todo su esfuerzo, junto a un equipo de especialistas muy bien preparados. El radar, por sí mismo, por muy bueno que sea, sin medidas adicionales, no puede estimar precipitaciones con verosimilitud.

    Si hablamos de las aplicaciones del radar algunas son semicuantitativas y no requieren un alto grado de calibración, en cambio, la estimación de las precipitaciones es una aplicación cuantitativa que requiere la más estricta y permanente calibración del radar, como ya describí en ¿Estimar precipitaciones con radar? Pero si eso es una bicoca. Requiere tomar medidas en la operación del radar, en el procesamiento de las señales, en el procesamiento de los datos y en el análisis de la información que entrega el radar para el ajuste contra la información de lluvia estimada por pluviómetros, la cual a su vez, también requiere análisis (il confronto como me decía mi amigo Gorgucci en mi pasantía en Roma, el eterno radar vs. pluviómetro). Ese debate lo desarrollo en Medir lluvia: Radar vs. Pluviómetro y San Pedro es el árbitro.

    Pero … ¿hemos estimado lluvia por radar en Cuba?

    Pues sí, y durante muchos años. Desde 1982 se comenzaron a hacer experimentos de incremento artificial de las precipitaciones, auspiciados por el Laboratorio Conjunto Soviético Cubano para la Meteorología Tropical. En diciembre de 1981 se había instalado un radar MRL-5 en versión transportable, adquirido por el Observatorio Aerológico Central de Moscú para donarlo a Cuba a fin de usarlo en estos experimentos. El año de 1982, el MRL-5 no se hizo justicia, numerosas averías lo mantuvieron fuera de servicio. Era el primero de su tipo que funcionaba en condiciones tropicales y pronto se vio que la climatización original no funcionaba en Cuba. Para el experimento de ese año se usó al viejo radar ARS-3 que había sido recién modernizado.

    El procesamiento consistía en tirar fotos y procesar las películas a mano con uno de esos lectores de diapositivas. Ya en el año 1983 se instaló el ATSORS, un preparador de datos manual para bandas magnéticas modificado para grabar automáticamente la señal de video digitalizada para procesamiento posterior en una mainframe soviética (ES-1035 en el DATINSAC Camagüey). A partir de este momento el procesamiento de la precipitación comenzó a hacerse sobre mapas digitales impresos (cifrokartas le llamaban los rusos y así le decían los cubanos) donde a cada punto se le asignaba su valor de reflectividad (en un código hexadecimal de 0 a F) que podía corresponder a dBZ o haberse convertido valor de precipitación en mm/h. Tanto uno como otro eran procedimientos manuales tremendamente engorrosos y demorados.

    Sin embargo, a pesar de todas las dificultades, el procesamiento tenía un carácter científico, con altísima calidad en los estimados. Los experimentos se ejecutaron desde 1982 a 1991, cuando se suspendieron por la disolución de la Unión Soviética.

    Cada vez que el avión volaba para inseminar las nubes, el radar comenzaba a grabar desde temprano. Antes de la grabación me tocaba (yo era el único ingeniero del radar MRL-5) hacer toda la calibración por instrumentos y chequear sensibilidad, respuesta logarítmica del receptor, potencia radiada, verificación contra tres blancos puntuales de referencia, verificación de la nivelación y orientación del radar y exactitud del posicionamiento y otros. Estos parámetros se registraban en una bitácora que aún conservo. Esas mismas mediciones se repetían al finalizar las grabaciones del día.

    La acuciosidad en las anotaciones en la bitácora nos permitió recuperar toda la data cuando detectamos un error de calibración y corregimos toda la data pasada desde cierta fecha. Los datos de reflectividad se comparaban (en los puntos en que el volumen de resolución del radar y el volumen de muestreo de los analizadores de espectros de gotas eran conmensurables) con la reflectividad calculada a partir de los espectros de gotas medidos por el avión, esta era otra forma de calibración. También se calibraba a diario el dato de radar contra varias mini-redes de pluviómetros, convenientemente ubicadas, con personal entrenado. Los detalles de ese esquema de validación están en Medir lluvia: Radar vs. Pluviómetro y San Pedro es el árbitro y en ¿Estimar precipitaciones con radar? Pero si eso es una bicoca.

    Los experimentos se reanudaron en el 2006 y creo que se extendieron hasta el 2010 (no estoy muy seguro si 2009 o 2010). En esta segunda oleada ya el radar MRL-5 estaba completamente automatizado en versión industrial con el modelo ELBRUS, operado por medio de VESTA|RDA y se disponía de una fenomenal herramienta (VESTA|Process) para el procesamiento de la lluvia medida por radar. Se la añadieron nuevas funciones al VESTA|Process para el seguimiento de los aviones y para la calibración operativa contra las redes de pluviómetros.

    Esta segunda etapa nos permitió chequear todas las facilidades del VESTA|Process para la lluvia a un alto nivel científico y mejorar todo lo relacionado con la calibración del radar. Los pluviógrafos de esta etapa grababan automáticamente en soporte digital.

    Las mediciones de lluvia hechas con el radar de Camagüey en los dos periodos fueron científicamente validadas y publicadas en un número del BAMS.

    No obstante, a pesar del salto de calidad, siguió siendo un procesamiento diferido, es decir, el análisis se ejecutaba a posteriori, no en tiempo real, lo más rápido era de un día para otro, en la segunda etapa, en la primera transcurrían varios días, incluso más de una semana.

    No ha habido en Cuba otros casos de estimación cuantitativa de las precipitaciones (QPE) con radar, solo con el radar de Camagüey, solo en las dos etapas mencionadas, solo con fines de investigación en el incremento artificial de las precipitaciones, solo diferido. La dimensión geográfica y de gobernanza de esa ausencia la discuto en La geografía de la alerta: radares, pluviómetros y el eslabón ¿perdido?.

    Hasta aquí los hechos. En lo adelante serán solo opiniones mías, matizadas por mis 45 años de experiencia con los radares meteorológicos.

    ¿Necesitamos estimar precipitaciones con radar?

    Yo diría que sí, que es tonto tener una red de poderosos radares de banda S y no aprovechar su capacidad para la estimación cuantitativa de las precipitaciones.

    ¿Lo necesita el Instituto de Meteorología?

    Para el Instituto de Meteorología (INSMET), el que administra y explota estos radares, yo creo que no es una prioridad institucional actual. La diferencia entre capacidad instalada y servicio operativo la explico en ¿Estimar precipitaciones con radar? Pero si eso es una bicoca. El INSMET tiene la misión de la vigilancia meteorológica del país y para esta tarea los radares funcionan perfectamente bien en un régimen de exploración cada 10 minutos, con una calibración en un rango de +/- 5 dB que garantiza una aplicación semicuantitativa. Lo que es para la detección y seguimiento de tormentas tropicales estos radares cumplen a cabalidad su misión.

    A pesar de que no se cumplan las condiciones de calibración y la cadencia de observaciones óptima para la estimación de las precipitaciones, los radares del INSMET sí pueden generar estimados de precipitaciones, tanto instantáneos, como acumulados para cualquier intervalo de tiempo con VESTA|Process y para 1 y 3 horas con VESTA|ORPG. Estos acumulados pueden no coincidir exactamente con los oficiales dados por la pluviometría, pero tienen un gran valor para el pronóstico operativo, especialmente en casos de huracanes y frentes fríos con líneas de turbonadas para seguir la evolución del fenómeno y las afectaciones que va ocasionando.

    Solo que por favor, cuando vayan a hablar de precipitaciones, pongan una imagen de radar con valores de precipitaciones no de reflectividades, no es lo mismo.

    ¿Lo necesita el Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos?

    Yo creo que sí, y mucho. Yo pienso que ellos también así lo creen; pero … En la práctica no se ha concretado nada. He tenido numerosas conversaciones con distintos funcionarios y nada concreto. Tuvimos una gran oportunidad con el proyecto “Reducción del Riesgo de Desastres y Adaptación a efectos del Cambio Climático ante los peligros de inundaciones y sequías en el centro-norte de Cuba afectado por el huracán Irma” conducido por EUROCLIMA+, pero no se materializó el intercambio de datos entre los radares del INSMET y el INRH.

    El INRH ha aumentado considerablemente el número de pluviómetros y otros medios y ha asimilado la información satelital; pero, tal como mostré en ¿Qué eso de MRMS que convierte sensores en alertas?, ni siquiera EE.UU. logra resolver sin radares, el satélite es una buena opción solo para los lugares donde no hay mediciones ni de radares ni de pluviómetros. La cadena sensor-alerta y el papel del satélite los desarrollo en ese artículo y en De la lluvia a la alerta en el teléfono: así funciona el sistema en EE.UU..

    Comprendo que para el INRH bajar los datos de satélite no es un gran problema, los datos de la pluviometría lo reciben ellos mismos de las estaciones, pero los radares … ya eso es otra historia porque no está en sus manos garantizar el régimen adecuado y las calibraciones necesarias de equipos explotados y administrados por otra entidad.

    ¿Resolverán eso ahora que ambas instituciones estarán en un solo ministerio?

    ¿Lo necesita Cuba?

    Me atrevo a contestar a nombre del país: sí, rotundamente, he detallado el por qué en cinco artículos:

    Sin radares no se puede implementar un sistema de avisos de inundaciones-relámpago; no conozco ningún sistema operativo que prescinda de ellos, e incluso, teniendo radares modernos las cosas pueden fallar, no se olviden de la DANA de Valencia. La cadena completa está descrita en ¿Qué eso de MRMS que convierte sensores en alertas?; el caso estadounidense, en De la lluvia a la alerta en el teléfono: así funciona el sistema en EE.UU..

    El Cambio Climático promete empeorarlo todo, así que sí, los radares estimando precipitaciones son indispensables para Cuba. Esa es mi opinión, leo atentamente los comentarios y acepto debatir el tema, preferiblemente con hechos y datos, Dato Mata Relato. Los datos de esta serie están en los cinco artículos citados; este post es la interpretación. Me encantaría saber si es que Cuba es el único país que no necesita radares para estimar cuantitativamente la lluvia con fines hidrológicos.

    ¿Qué hay en Cuba?

    Lo que tiene el INSMET:

    • Ocho radares meteorológicos que, considerando un radio de 80 km para los tres radares RC-32B, de 100 km para los antiguos radares MRL-5 y de 150 km para el moderno radar METEOR-1500 S para estimar precipitaciones, cubren casi todo el territorio nacional según los radios nominales. El mapa real de cobertura —con bloqueos, orografía y altura del haz— es precisamente una de las tareas pendientes; ver La geografía de la alerta: radares, pluviómetros y el eslabón ¿perdido?.
    • Los ocho radares fueron modernizados y los principales elementos de los antiguos radares fueron sustituidos por soluciones modernas muy robustas y sostenibles.
    • Los ocho radares disponen de mando automático controlable de forma remota, en principio, desde cualquier sitio de Internet.
    • Los ocho radares disponen de doble sistema de procesamiento que incluye el cálculo de la lluvia en ambos (VESTA|Process y VESTA|ORPG).
    • Los ocho radares disponen de conexión digital por fibra óptica que los enlaza con el backbone de ETECSA.
    • Cinco de los radares están conectados al SEN y tienen grupos electrógenos de respaldo. Tres se alimentan solamente de grupos electrógenos.

    No es poca cosa; a mi juicio, es una parte sustancial de lo que se necesita.

    Lo que tiene LADETEC:

    • Expertos en radares meteorológicos certificados por fabricantes extranjeros, considerados entre la élite del mundo, con amplia experiencia internacional y más de 33 años de trabajo en la especialidad.
    • Expertos en automática, programación y uso de la Inteligencia Artificial que se añadieron al grupo de expertos de radar fortaleciendo a LADETEC.
    • Nuevas soluciones, mucho más avanzadas, para sustituir a VESTA|Process, VESTA|ORPG, VESTA|WebView2, VESTA|RDA (y sus sustitutos para los radares Doppler, VESTA|RCP + VESTA|Cíclope) que actualmente se usan en la red de radares.
    • Nuevas soluciones energéticas y de comunicaciones para que los radares puedan funcionar en la situación actual de asfixia energética y caída de las comunicaciones que sufre el país.
    • Puntos de apoyo empresarial en México, Canadá, Alemania y España.

    ¿Qué habría que hacer?

    Nuevamente aclaro que esto es mi visión, una opinión entre muchas que pueda haber:

    • Restablecer cuanto antes el funcionamiento de los ocho radares, tal como estaban.
    • Introducir modificaciones de hardware, de software y de régimen de trabajo de los radares para lograr que funcionen con un mínimo de energía, alimentados de fuentes fotovoltaicas y eólicas.
    • Hacer un estudio de los ángulos de cierre de cada radar en su posición actual y hacer un mapa de cobertura de lluvia por radar para todo el país. La propuesta de mapa de cobertura y rejilla nacional la desarrollo en La geografía de la alerta: radares, pluviómetros y el eslabón ¿perdido?.
    • Elaborar un software para plotear la lluvia estimada por cada uno de los radares en una rejilla nacional coordinada con las entradas que demanda el INRH, limpiando el clutter terrestre y marino.
    • Entrenar un equipo (uno solo para el país) con meteorólogos, hidrólogos e ingenieros para que se capaciten (LADETEC se ofrece para impartir esta capacitación) en la estimación de precipitaciones por radar y puedan llevar a cabo los chequeos de calidad y la interacción radar-pluviómetro. El esquema de validación radar-pluviómetro está en Medir lluvia: Radar vs. Pluviómetro y San Pedro es el árbitro; los requisitos de QPE, en ¿Estimar precipitaciones con radar? Pero si eso es una bicoca.

    ¿Sencillo? Los leo en los comentarios, pero de dos cosas sí estoy seguro: se necesita y es posible. Si no se intenta, nunca se hará y terminarán vendiendo los radares como hierros viejos en materia prima.

    Si no logramos recuperar los radares sería el fin de los sueños del Comandante en Jefe, Núñez Jiménez, Rosa Elena, Rodríguez Ramírez, Larragoiti, el general Acevedo, Núñez Russis, Chomi, Tomás Gutiérrez, Mayito y de tantos otros, operadores, técnicos, ingenieros y meteorólogos que han hecho posible nuestros logros en los radares.

  • La IA encontró una puerta trasera en internet

    La IA encontró una puerta trasera en internet

    Bueno, pues les contaré a mi fieles lectores en este post dominical una cosa que me sorprendió esta semana y que tiene que ver con la IA, pero no en el sentido de “ChatGPT escribe poemas” ni “la IA te hace la compra” o «la IA se puso por su cuenta a inventar drogas». Esto va de algo más gordo: de seguridad en internet.

    Resulta que unos equipos de ciberseguridad, usando herramientas de IA, encontraron unos fallos bastante serios en PHP. ¿Y qué es PHP? Pues un lenguaje de programación que usted no ve, pero que está detrás de un montón de páginas web: tiendas online, webs de administraciones, foros, cosas así. Se calcula que una parte enorme de internet funciona con PHP, aunque para el usuario sea invisible.

    El caso es que estos fallos, que al parecer llevaban tiempo ahí escondidos, permitían que un atacante pudiera colarse en un servidor y tomar el control sin necesidad de usuario ni contraseña. Vamos, como encontrar una puerta trasera en un edificio que todo el mundo pensaba que estaba cerrado con llave. A ese conjunto de fallos se le ha llamado “PHP2Shell”, y los expertos lo han comparado con Heartbleed, que fue un desastre de seguridad de hace años.

    Y aquí está la parte interesante para esta, mi charla dominical sobre IA: la IA aparece en los dos lados.

    Por un lado, fue la herramienta que ayudó a encontrar esos fallos. Es como tener un auditor que puede revisar millones de líneas de código a una velocidad que ningún humano puede igualar. Eso es buenísimo: la IA como defensora.

    Pero por otro lado, cuando se filtró parte de la información antes de que todo el mundo estuviera parcheado, también se usó la IA para lanzar ataques automatizados a lo bruto. Millones de intentos en poco tiempo. O sea, la misma tecnología que te ayuda a encontrar la grieta también puede ayudar a explotarla.

    ¿Y qué pasó? Pues que hubo una reacción global bastante fuerte. Gobiernos y empresas desconectaron webs de forma preventiva, se pusieron parches de emergencia, hubo servicios caídos… Fue un pequeño caos durante unos días. Y todo eso por un fallo en una tecnología que casi nadie nombra, pero de la que depende medio internet.

    A mí lo que me deja pensando es esto: la IA no es buena ni mala. Es una herramienta muy potente. Puede encontrar fallos que llevaban años ahí, y puede ayudar a arreglarlos. Pero también puede acelerar a quien quiere aprovecharse. Y además nos recuerda algo incómodo: nuestra vida digital depende de un montón de piezas invisibles que, si fallan, tiembla todo.


    Así que la próxima vez que usted entre en una web y funcione, debe acordarse: por debajo hay código, hay servidores, hay gente parcheando cosas… y ahora también hay IA mirando dónde están las grietas.

    ¿Se fían ustedes de que la IA se use para defendernos más que para atacarnos? Los leo en los comentarios.

  • JP21 ¿Cómo crees que será el futuro de la IA?

    JP21 ¿Cómo crees que será el futuro de la IA?

    Contestando a Jetpack # 21

    Creo que el futuro de la IA será menos “magia” y más infraestructura: agentes integrados en el trabajo, IA en el borde, modelos especializados y una fuerte disputa geopolítica por chips, energía y datos. La ventaja no estará en tener el modelo más grande, sino en lograr soberanía tecnológica, costos sostenibles y reglas claras. Veo riesgos reales en la autorregulación, el engaño y la desinformación, y una oportunidad para regiones como República Dominicana si apuestan a energía, talento y casos de uso concretos. En una frase: una IA multipolar, agéntica y cotidiana, que exigirá gobernanza humana y conciencia ambiental.

    En mi blog, he tratado tres ejes fundamentales (en numerosos posts):

    • Agentes e integración: tokens, agentes, MCP, LLM, edge AI.
    • Geopolítica y soberanía: chips, tierras raras, DeepSeek, energía, República Dominicana/Latinoamérica.
    • Riesgos y gobernanza: autorregulación, engaño, rage bait, robo intelectual, costo ambiental.

    El futuro de la IA será menos promesa salvaje y más infraestructura cotidiana, multipolar y con fuertes tensiones de poder.

  • JP20 ¿En el mundo de qué libro sería lo peor del mundo vivir?

    JP20 ¿En el mundo de qué libro sería lo peor del mundo vivir?

    Contestando a Jetpack # 20

    Si tuviera que elegir un mundo literario donde vivir sería lo peor, no me quedaría con uno solo. En mi universo de libros leídos, hurgando rápidamente en la memoria, puedo recordar ahora tres infiernos distintos: uno visible y violento, uno psicológico y asfixiante, y uno sistémico que casi no parece infierno porque se disfraza de normalidad. Cada persona tendrá sus propias selecciones.

    1. Los Juegos del Hambre: el horror visible

    Panem es el horror institucionalizado. No solo hay pobreza y represión: hay un espectáculo anual donde menores de edad matan y mueren para que el Capitolio recuerde quién manda. Es un mundo donde tu vida vale menos que el entretenimiento de otros y donde la crueldad no es un exceso del sistema, sino su forma de funcionar. Es el más explícito de los tres, y por eso impresiona tanto.

    2. EPEPE: el horror psicológico

    EPEPE es otro tipo de pesadilla. No hay un Capitolio cruel ni un enemigo claro: hay un hombre culto y políglota que queda atrapado en una ciudad donde no logra entender nada del idioma. No puede pedir agua, explicar su situación ni encontrar una salida. Todo son colas, burocracia, indiferencia y aislamiento. Es el infierno de la incomunicación total: estar rodeado de gente y no poder conectar con nadie. Da menos violencia, pero angustia más. He viajado por muchos países, a veces uno siente esa sensación de indefensión por la incomunicación.

    3. Los Mercaderes del Espacio: el horror sistémico

    Y luego está Los Mercaderes del Espacio, que quizá sea el más inquietante porque no te mata: te administra. El mundo está dominado por corporaciones y publicidad; los Estados son caricaturas y el control no se ejerce solo con violencia, sino moldeando lo que deseas. Es un infierno de consumo, colas, reglamentos y señales contradictorias donde la vida cotidiana se vuelve un laberinto. No es el más sangriento, pero sí el que más se parece a un infierno “normalizado”.


    En orden de “peor”: Panem es el horror más visible; EPEPE, el más íntimo y asfixiante; y Los Mercaderes del Espacio, el más sistémico. Por eso lo dejo al final: no es el más brutal, pero es el que mejor dialoga con la actualidad cubana. A fin de cuentas, a veces el peor mundo no es el que te mata, sino el que te acostumbra a vivir así. Tal vez es solo el que mejor conecta con un jubilado tratando de sobrevivir en la Cuba de hoy.

    Aquí les dejo un enlance a mi post sobre el tema de la actualidad económica de Cuba ¿Hacia dónde vamos? Los leo en los comentarios

  • JP16¿Cómo gestionas el estrés?

    JP16¿Cómo gestionas el estrés?

    Contestando a Jetpack # 16

    Francamente, nunca he sentido tal cosa como el estrés, siempre tengo muchos planes, chiquitos y grandes, a corto, mediano y largo plazo, planes emergentes, planes por si acaso. Si algo se detiene por algún lado, retomo otro hilo y sigo haciendo cosas. Uno se estresa cuando quiere hacer algo y no puede por causas externas, porque algo te detiene y uno se aferra a eso que quería hacer y se siente angustiado, pero como yo cambio de tarea no siento esa angustia. Y no es que me conforme y abandone, no, yo soy tremendamente perseverante, hay cosas que he perseguido durante muchos años hasta lograrlas.

    Si no tengo electricidad, leo, si no hay luz natural me acuesto y voy pensando detalladamente en algo que voy a escribir y lo pienso así, a nivel de oraciones y párrafos, lo «borro» si no me cuadra y vuelvo a empezar hasta que «pierdo el conocimiento», es decir, me quedo dormido, y eso también es aprovechamiento del tiempo.

    Y siempre trato que todas las cosas que hago formen parte de un algo mayor, normalmente lo logro.

    Una especie de integración y concatenación de todo lo que he hecho.

  • De Marshall-Palmer a la Polarimetría: un largo camino midiendo lluvia con radar

    De Marshall-Palmer a la Polarimetría: un largo camino midiendo lluvia con radar

    Un post para hablar de las dificultades para estimar cuantitativamente las precipitaciones por medio de radar.

    La estimación cuantitativa de precipitación por radar no nació con los algoritmos polarimétricos ni con los grandes sistemas operativos: se construyó sobre una relación empírica, una creciente conciencia del error y décadas de tensiones entre la física del instrumento y las exigencias de la hidrología. Recorrer ese camino —desde Marshall y Palmer hasta la calibración y validación actuales— no es un ejercicio nostálgico, sino la mejor forma de entender por qué un producto de QPE puede parecer preciso y, al mismo tiempo, esconder incertidumbres decisivas. Quise escribir esto antes de darles mi opinión sobre la estimación de las precipitaciones por radar en Cuba y sus perspectivas.

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  • JP15.Si pudieras volver atrás en el tiempo y darle un consejo a tu yo más joven, ¿cuál sería?

    JP15.Si pudieras volver atrás en el tiempo y darle un consejo a tu yo más joven, ¿cuál sería?

    Contestando a Jetpack # 15

    A mi yo joven le diría —Solo sigue tus instintos, siempre son buenos. Las veces que no los seguí las cosas salieron mal y en mi fuero interno, yo sabía lo que iba a pasar y me dejé llevar por las circunstancias. No obstante, nada de qué arrepentirme, «a lo hecho, pecho» y «a otra cosa, mariposa».

  • Medir lluvia:  Radar vs. Pluviómetro y San Pedro es el árbitro

    Medir lluvia: Radar vs. Pluviómetro y San Pedro es el árbitro

    En los posts anteriores hemos visto que los sistemas de alerta más maduros no eligen entre un sensor y otro: los integran. Pero para entender por qué esa integración es inevitable —y no un capricho tecnológico— conviene poner a cada instrumento frente a frente, con sus fortalezas y sus vergüenzas. La pregunta no es cuál es «mejor», sino para qué sirve cada uno y dónde falla. Y, al final, aparece un tercer jugador que promete cubrirlo todo desde el espacio: el satélite. ¿Está a la altura?

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  • La geografía de la alerta: radares, pluviómetros y el eslabón ¿perdido?

    La geografía de la alerta: radares, pluviómetros y el eslabón ¿perdido?

    Las inundaciones no son un fenómeno uniforme. Su letalidad y su costo dependen tanto de la geografía y el clima como de la capacidad de un país para ver venir el agua. Pero la comparación entre sistemas maduros y países sin infraestructura revela algo más incómodo que una simple brecha tecnológica: la diferencia no está solo en los radares y los pluviómetros, sino en quién interpreta sus datos, con qué confianza social cuenta y hasta dónde llega la advertencia. En el post anterior vimos que en Estados Unidos la alerta no la dispara un algoritmo, sino un pronosticador que decide con herramientas estandarizadas. Esa lección —que la tecnología sin el factor humano es un adorno— se repite, con matices distintos, en cada geografía. Y en ningún lugar se ve tan cruda como en los casos que siguen.

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  • La información de radar del NWS en Internet ¿retrasada a su época?

    La información de radar del NWS en Internet ¿retrasada a su época?

    Durante casi dos décadas, el NWS (Servicio Meteorológico Nacional de EE. UU.) mantuvo su emblemática plataforma de radar llamada RIDGE, lanzada a mediados de los 2000. Se basaba esencialmente en imágenes estáticas fijas (GIF/PNG) que el servidor generaba por separado para cada estación meteorológica o mosaico regional. Eso me llamaba la atención y me parecía que estaban retrasados con lo que ocurría en otras instituciones. Ahora me pongo a reflexionar sobre esto y les comento mis conclusiones.

    El hito histórico exacto del salto a los mapas dinámicos interactivos ocurrió así. Sígame y les expongo los hechos y mi opinión.

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  • LAMULA™ WebViewer versus VESTA|WebView2 ¿Por qué cambiar?

    LAMULA™ WebViewer versus VESTA|WebView2 ¿Por qué cambiar?

    Un breve recuento sobre los generadores de productos y sus visualizadores desarrollados en Cuba hasta llegar al poderoso LAMULA™ WebViewer que actualmente oferta LADETEC.

    Una vez que el dato de radar meteorológico ha sido digitalizado y guardado en una computadora se requiere de un programa que se encargue de generar los productos, que son matrices de números representando algún tipo de corte horizontal, vertical, obliquo o transversal con representación georeferenciada y unidades físicas. Luego de creados los productos hay que acudir a un generador de imágenes que alimente a un software que permita visualizar la información. En Cuba transitamos por todas las etapas de estas tecnología a tono con el mundo y a veces en la avanzada. Le cuento la historia con un poco más de detalle, si entra y la lee, se entera.

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  • JP9 ¿Qué estrategias usas para el SEO?

    JP9 ¿Qué estrategias usas para el SEO?

    Contestando a Jetpack # 9

    Pues ni sé, supongo que uso las sugerencias de AISEO.

    Es complicado, busco títulos atractivos, intrigantes (a la gente le encanta el chisme), sugerentes y trato que el contenido sea didáctico y entendible por neófitos.

    Mi propósito es divulgar los temas que me apasionan: radares, meteorología, electrónica, procesamiento de señales y además, narro historias y anécdotas sobre el quehacer de mi empresa, LADETEC, creada desde 1990 y cuento las hazañas extraordinarias de mis espartanos compañeros.

  • El mito de la autorregulación al desnudo

    El mito de la autorregulación al desnudo

    Un post para desnudar la falsedad del pacto de autoregulación de los seis grandes de la Inteligencia Artificial (¿o debo decir Inteligencia Superior?). Serie de Inteligencia Artificial.

    Tres investigadores de seguridad de OpenAI fueron despedidos semanas después de investigar el mayor incidente de agentes autónomos de la historia. La empresa dice que fue por violar políticas de información. Ellos dicen que fue por hablar demasiado. Ninguna de las dos versiones puede probarse. Y ahí, precisamente ahí, está el problema ¿No era que había un «pacto de seis caballeros» que se iban a autoregular? En fin, el mar, como diría Nicolás. La hipocrecía. Síganme y les cuento.

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  • Observaciones meteorológicas en Cuba: ¿humanas o automáticas?

    Observaciones meteorológicas en Cuba: ¿humanas o automáticas?

    ¿A quién le importa cómo se mide la temperatura en Cuba? Nadie me lo pregunta, y sin embargo debería importarnos a todos. Detrás de cada pronóstico, de cada alerta temprana, de cada decisión que se toma antes de un huracán o durante una sequía, hay una red silenciosa de observaciones que sostiene la memoria climática del país. Me meto en esto porque todos somos libres de opinar, aun cuando seamos neófitos en el tema. El futuro de las observaciones meteorológicas en Cuba no es un debate técnico para especialistas: es la diferencia entre saber y suponer, entre anticipar y lamentar. Y porque mientras se discute si las estaciones automáticas sustituyen a los observadores, el problema real —la sostenibilidad de una red electrónica compleja en un clima tropical, con recursos escasos y personal mal remunerado— sigue sin resolverse. Escribo esto porque nadie lo pregunta, pero alguien tiene que hacerlo —pienso yo. A muchos nos duele, porque la próxima vez que miremos el cielo, alguien habrá tenido que mantener viva la herramienta que nos permite entenderlo y alertarnos de fenómenos severos. Toda la información proviene de fuentes publicadas en Internet; no incluyo información oficial no publicada.

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  • JP4 Si mañana llegaran los aliens, ¿qué sería lo primero que les preguntarías?

    JP4 Si mañana llegaran los aliens, ¿qué sería lo primero que les preguntarías?

    Contestando a Jetpack # 4

    ¿Por qué tardaron tanto?

    Por cierto, ¿a cómo está el file de huevos por allá?

  • El pronóstico falló… ¿o fallamos al juzgarlo?

    El pronóstico falló… ¿o fallamos al juzgarlo?

    Un post para reflexionar un poco sobre ese tema polémico y actual que es la verificación de los pronósticos.

    «La mayoría de las personas saben opinar sobre un pronóstico meteorológico. Muy pocas saben verificarlo.»

    Hay una escena que se repite cada día en millones de hogares cubanos: El meteorólogo anuncia lluvias «aisladas» para la tarde. En el parte del INSMET, «aisladas» significa que un tercio del área provincial estará cubierta por lluvia. Pero nadie te dice si tú estarás dentro de ese tercio o fuera de él. Al día siguiente, en tu barrio no cayó una gota. En el barrio vecino, un palo de agua. Y el veredicto es inmediato:

    —Se equivocaron otra vez. Y allá van a endilgarles el cartelito de «mentirólogos», pero … cuando se acerca un huracán reclaman a «San Rubiera». Tranquilos amables lectores, pasa igual en todas partes del mundo, es una profesión que se juega su prestigio cada día.

    Pero ¿realmente se equivocaron? ¿O es que nadie nos enseñó a leer un pronóstico?

    Una ciencia condenada al examen permanente

    Un científico que trabaja en el laboratorio puede tardar meses o años en saber si su hipótesis era correcta. La naturaleza le responde cuando el experimento concluye. Un astrónomo puede esperar décadas a que nuevas observaciones confirmen o refuten su teoría. Los creadores de un medicamento o de un tratamiento nuevo pasan largos años trabajando para ver triunfar sus resultados.

    En meteorología, la naturaleza responde al esfuerzo cada día. Y lo hace en público.

    Cada predicción tiene fecha de vencimiento. Después de unas horas o unos días, la atmósfera dicta sentencia. Pocas disciplinas científicas viven sometidas a una auditoría tan constante, tan implacable y tan visible.

    Sin embargo, verificar un pronóstico no es preguntarse si llovió o no llovió.

    Un pronóstico es un conjunto de afirmaciones simultáneas sobre espacio, tiempo e intensidad. ¿Llovió en toda la ciudad o solo en un barrio? ¿A la hora prevista? ¿Con la intensidad anunciada? ¿En los sitios que se identificaron como más probables? Ciertamente, el pronóstico de la precipitación es el más veleidoso.

    Es como intentar acertar no solo el resultado de un partido de fútbol, sino también el minuto de cada gol, el número de tiros a puerta y la posesión del balón.

    Cuando las probabilidades nos traicionan

    La situación se complica con los pronósticos probabilísticos. Supongamos que durante cien días se emite un pronóstico de 70% de probabilidad de lluvia. Mucha gente piensa que debería llover en cada uno de esos cien días. Pero si llueve en setenta de ellos, el pronóstico fue extraordinariamente bueno.

    La paradoja es evidente: un pronóstico probabilístico puede ser estadísticamente perfecto y, al mismo tiempo, generar una insatisfacción pública enorme.

    La gente busca certezas. La atmósfera ofrece probabilidades. Y en ese abismo entre lo que queremos oír y lo que la ciencia puede decir, se pierde la posibilidad de un juicio justo.

    Cómo se verifica en el mundo real

    La verificación moderna es una disciplina científica en sí misma. No pregunta «¿llovió o no llovió?». Pregunta algo más concreto: de cada cien veces que anuncié un 70% de lluvia, ¿en cuántas llovió realmente?

    Para responder eso, los centros meteorológicos usan un arsenal de métricas. Y cada una responde a una pregunta distinta:

    El Brier Score mide qué tan cerca quedó tu pronóstico de la diana. Un cero es un tiro perfecto al centro. Un uno significa que disparaste sistemáticamente en dirección contraria. No importa si acertaste una vez por casualidad: el Brier Score castiga la inconsistencia.

    El diagrama de fiabilidad es como una balanza que debe mantenerse en equilibrio. Si dices «70% de lluvia», debe llover aproximadamente setenta veces de cada cien. Si llueve solo treinta, tu balanza está rota: anuncias más de lo que ocurre. Si llueve noventa, también está rota, pero en el otro sentido.

    La curva ROC mide la capacidad del sistema para distinguir entre un evento que va a ocurrir y uno que no. Es como un perro guardián: debe ladrar cuando hay un intruso, pero no cuando pasa el cartero. Un área bajo la curva de 0.5 significa que el perro ladra al azar; no sirve de nada (como el de mi casa que lo mismo le ladra a los gatos, a las gallinas del vecino, o a alguien que esté tocando a la puerta, o si vino la luz, o si se fue la luz, o si se bota el tanque elevado).

    Los skill scores responden a la pregunta más dificil de todas: ¿este pronóstico es mejor que no tener pronóstico? Un valor de cero significa que no aporta nada sobre la climatología. Un valor negativo significa que sería mejor mirar por la ventana.

    Los centros serios publican estas métricas abiertamente. No presumen de «aciertos». Presumen de habilidad estadística demostrable.

    El caso noruego: la humildad de los números

    MET Norway es uno de los servicios meteorológicos más respetados del mundo. Su modelo LAMEPS, combinado con el ECMWF, produce pronósticos que están entre los mejores del planeta.

    Pero cuando publican sus resultados, no dicen «90% de efectividad». Publican Mean Absolute Error, Brier Skill Scores, curvas ROC y diagramas de fiabilidad. Publican el error absoluto medio de sus pronósticos de temperatura y lo comparan con la climatología. Publican, en fin, la letra pequeña de su propia incertidumbre.

    Ese es el estándar internacional. No hay «porcentaje de acierto» en el sentido popular. Hay métricas que se pueden replicar, auditar y —si es necesario— refutar.

    El caso cubano: cuando el 90% esconde la letra pequeña

    INSMET verifica sus pronósticos desde 1978. Y publica resultados: un promedio de 87.5% de efectividad en las predicciones de 24 horas, con picos de 91.2% después de 2001. Villa Clara alcanza el 94% de eficiencia. Las Tunas reporta 93.2% de efectividad, y en 2022 llegó al 94.1%, ubicándose entre los mejores del país. Esos números son impresionantes, a un meteorólogo noruego lo dejan con la boca abierta. Pero ¿cómo se calculan?

    Aquí está la clave. En la metodología cubana, un pronóstico se considera correcto cuando más del 50% de las observaciones de las estaciones de una región cumple los rangos establecidos. Para la dirección del viento, el umbral baja al 30%. Es decir, acierta el pronóstico si una de cada tres estaciones confirma la dirección del viento.

    Eso no es lo mismo que verificar si el pronóstico fue certero para la ciudad de La Habana. Es verificar si fue suficientemente útil en el agregado regional.

    La verdadera asimetría

    La diferencia no es que unos mientan y otros sean humildes. Es que miden cosas distintas con reglas distintas.

    MET Norway mide el error absoluto medio contra la climatología. Verifica punto por punto, estación por estación. Publica sus Brier Scores y sus diagramas de fiabilidad. Su referencia es la naturaleza misma: si el pronóstico no supera a la climatología, no sirve.

    INSMET mide el porcentaje de pronósticos que pasaron un filtro creado por el personal del instituto según sus propios criterios. Verifica por regiones agregadas. Publica porcentajes de efectividad sin desglosar. Su referencia es un criterio interno que se ajusta según la variable: 50% de estaciones para temperatura, 30% para viento.

    Cuando un noruego dice que su pronóstico tiene un skill score positivo, está diciendo que es mejor que no tener pronóstico. Cuando un cubano dice «90% de efectividad», está diciendo que, según los criterios internos del INSMET, nueve de cada diez pronósticos pasaron el filtro (creado por ellos). Pero el filtro es flexible. Y no se publica con el mismo nivel de detalle.

    Esa es la verdadera asimetría. No está en los números. Está en quién decide cómo se cuentan.

    El matiz que no podemos ignorar

    Sería injusto cerrar aquí. La asimetría metodológica no es solo cuestión de transparencia institucional. Es también cuestión de recursos materiales.

    Evaluar un pronóstico a nivel de «punto de rejilla» —es decir, para cada kilómetro cuadrado— exige una red de radares Doppler de alta densidad, estaciones automáticas que reporten cada minuto, y una capacidad de supercómputo que MET Norway tiene y el INSMET no.

    El Instituto de Meteorología llegó a tener más de 1400 trabajadores. Hoy esa plantilla está lejos de poder cubrirse. Conozco más de treinta jóvenes meteorólogos talentosos, graduados del InSTEC, que se desempeñan en el extranjero (algunos vinculados a la Meteorología, otros no). El recurso humano, que era una de nuestras fortalezas, va menguando. Puedo añadir más, desde hace muchos años, muy pocos de los graduados en el InSTEC regresaban a sus provincias de origen. Ahora el asunto es peor —emigran.

    No se puede exigir la misma granularidad de verificación cuando no se dispone de la misma granularidad de medición. La asimetría metodológica refleja, en parte, una asimetría material. Señalarlo no debilita mi crítica: la hace más honesta.

    La práctica y las expectativas

    Como expliqué con más detalle en mi post: ¿Lloverá? Yo veré y te diré publicado en Juventud Técnica, la gente quisiera saber cómo va a estar el tiempo, mañana, pasado mañana, de aquí a dos semanas, en el verano en la semana que planifico ir a la playa, en diciembre que su hija se quiere casar el 24 …

    Cuando alguien afirma «ese pronóstico fue un desastre», casi nunca está evaluando el pronóstico en sí. Está evaluando su experiencia personal. Generalmente, porque le sucedió algo adverso: lo agarró un palo de agua en medio de la calle, se le mojó la ropa que dejó tendida, no llovió como esperaba para paliar que hace una semana no bombean agua … en fin el mar, como diría Guillén, que ya sabía que hay cosas que no se cambian, solo se navegan, y como suele usar la gente en Cuba como bisagra conversacional.

    Un pronóstico puede ser excelente desde el punto de vista estadístico y resultar insatisfactorio para una persona concreta. Del mismo modo, un pronóstico mediocre puede parecer brillante si, por casualidad, acertó exactamente lo que ocurrió en nuestro barrio, especialmente si era lo que esperábamos: no llovió y pude hacer la fiesta de cumpleaños del niño en el patio.

    La próxima vez que maldigas al meteorólogo porque en tu barrio no cayó una gota, pregúntate: ¿estabas en el tercio del área que el pronóstico cubría? ¿O simplemente no te tocó? Y si te tocó, ¿te acordaste de agradecerlo?

    El asunto no es si se equivocó el meteorólogo, sino más bien si sabemos nosotros cómo reconocer cuándo tenía razón.


    Y entonces … ¿cómo quedo yo?

    La sociedad suele creer que verificar un pronóstico consiste simplemente en comparar lo anunciado con lo ocurrido. En realidad, la verificación meteorológica es una disciplina científica compleja que busca medir objetivamente la calidad de las predicciones y separar las impresiones subjetivas de la evidencia estadística.

    El verdadero desafío no es solo mejorar los pronósticos.

    Es aprender a juzgarlos con los mismos estándares que exigimos a quienes los emiten.


    Mientras tanto en LADETEC …

    OK, no lo vamos a engañar, en LADETEC no podemos hacer que llueva o no llueva según usted lo necesite, estamos trabajando en eso; pero ese servicio aún no lo tenemos disponible.

    Si su problema es que necesita agua podemos hablar con un pipero para que le lleve (ya saben, tienen que «ayudarlo»), pero eso es solo para Camagüey. Si su problema es que está lloviendo y necesita ir a alguna parte, para eso tenemos a Pepe El Seco, que tiene un bicitaxi con nailons grandes (Pepe cubre hasta Florida, la de Camagüey no la otra y hasta Vetientes) y a usted no le cae ni una gota. Nota: Pepe tiene baterías y paneles solares en el bicitaxi.

    Orlando El Escriba "farmeando aura" en un puesto de trabajo real de AWIPS.
    Orlando El Escriba «farmeando aura» en un puesto de trabajo real de AWIPS.

    En cambio, si su problema es hacer buenos pronósticos, sí tenemos algo disponible: nuestra implementación del formidable sistema de ayuda al pronóstico que se usa en aeropuertos y Oficinas de Pronósticos de los EE.UU.: Advanced Weather Interactive Processing System (AWIPS).

    Una imagen explicando qué cosa es la AWIPS por parte del NWS de la NOAA

    Nuestra versión se llama LAMULA™ AWIPS, y es la implementación del software libre AWIPS desarrollado por NCAR, pero alimentada por las fuentes de datos a las que usted tenga acceso (por omisión, AWIPS viene configurado con las fuentes de datos que están disponibles en el servicio meteorológico de los EE.UU.).

    Nosotros (LADETEC) podríamos instalarselo en el Centro Nacional de Pronósticos del INSMET, en cualquier oficina provincial, en cualquier aeropuerto y la brecha tecnológica se acortaría (bueno, un poquitín).

    Nosotros se lo instalamos en la versión más económica (en cuanto a medios de computación) que se van a encontrar en el mundo.

    Si quiere saber de qué va AWIPS puede leerse el post: ¿Qué es AWIPS? O la versión del NWS dónde lo explica.

    Por si alguien deseara contratarnos este servicio, estamos aquí para servirle.

    Que el Buen Tiempo sea con Usted y que obtengan el 100% o más de aciertos. Los leo en los comentarios.

  • El poder de una palabra: ¿qué pasa cuando un cambio de nombre mueve millones?

    El poder de una palabra: ¿qué pasa cuando un cambio de nombre mueve millones?

    Le hago una pregunta sencilla a mis sagaces lectores: si mañana alguien con poder decide cambiar el nombre de una tecnología que usamos todos los días, ¿usted qué haría? ¿Seguiría usándola igual? ¿Le daría lo mismo? ¿O empezaría a mirar quién gana y quién pierde con ese cambio?

    Hace poco, en el debate público internacional, surgió una idea llamativa: dejar de llamar a cierta tecnología de una manera y empezar a llamarla de otra (¿como lo del Golfo de Mexico? …). El argumento era que la palabra original sonaba a “falso” y que la nueva denominación sonaba más grande, más importante. Hasta ahí, podría ser solo una discusión de mercadeo on un discurso grandilocuente; pero hay un detalle que, al menos, invita a hacerse preguntas. Siga leyendo y le comento cosas inquietantes.

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  • What Is Each Radar Pixel Telling Us?

    What Is Each Radar Pixel Telling Us?

    A post about everything related to radar data resolution. Versión en español aquí

    Meteorologists like to look at radar images to observe the morphology, evolution, and movement of echoes on the screen, without worrying much about how each pixel relates to what is happening in its surroundings, or about knowing exactly what each one represents in the atmosphere being explored. This is not a trivial matter, and I do not think it has a single answer. The fact that during my career the technique has gone from old monochrome PPI/RHI indicators to full-color computer screens does not change the essence of the question: What does each pixel represent in the atmosphere being explored? Follow me in this post to inoculate you with the virus of doubt and start looking at the images on the screen while thinking about the radar beam scanning the atmosphere.

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  • Entérese ¿por qué borraron la foto del peludito azul?

    Entérese ¿por qué borraron la foto del peludito azul?

    Voy con mi comentario dominical, esta vez, más bien un chisme. Alexandr Wang, el jefe de IA de Meta, lleva semanas inundando X con memes sobre Muse, el nuevo asistente de la compañía. Ha publicado más de 300 posts desde el lanzamiento, muchos de ellos pullas a rivales y referencias a cultura pop. Pero una de sus publicaciones cruzó una línea que ni él mismo quiso mantener.

    La cosa fue así: Wang cogió una foto del India AI Impact Summit donde aparecían Narendra Modi, Sam Altman (OpenAI) y Dario Amodei (Anthropic) cogidos de la mano… bueno, casi. En la imagen original, Altman y Amodei no se daban la mano entre ellos, dejando un hueco en la cadena. Wang editó la foto para meter a Muse, la mascota peluda de Meta, justo en medio, agarrando a ambos rivales y completando la cadena.

    El pie de foto era una pulla directa: «¿Qué no puede hacer Muse? Decidme dónde puede recoger su Nobel de la Paz». La publicación se hizo viral, pero Wang la borró horas después sin dar ninguna explicación.

    ¿Por qué la borró? No hay versión oficial, pero el contexto ayuda: la foto original es de un evento de alto perfil con un jefe de Estado, y Meta ya tuvo un roce con el gobierno indio en julio por la restricción «por error» de un video de Modi en Facebook. Editar una imagen de Modi para hacer una broma corporativa es jugar con fuego, sobre todo cuando estás en plena campaña de promoción de un producto. Yo, como todos los domingos, con temas sorprendentes y hasta con chismes incómodos sobre IA, siga leyendo.

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  • ¿Qué representa cada punto en la pantalla del radar?

    ¿Qué representa cada punto en la pantalla del radar?

    Un post para tratar todo los relacionado con la resolución de los datos de radar. English version here.

    Los meteorólogos gustan de ver las imágenes de radar para observar la morfología, evolución y movimiento de los ecos en la pantalla, sin preocuparse mucho por qué relación tiene cada píxel con lo que sucede en su entorno, ni por saber exactamente qué representa cada uno en la atmósfera que está explorando. No es un asunto trivial y no creo que tenga una respuesta única. El hecho de que en mi vida laboral la técnica haya pasado de los antiguos indicadores PPI/RHI monocromáticos a las pantallas de computadoras a todo color no cambia la esencia de la pregunta: ¿qué representa cada pixel en la atmósfera explorada? Sígame en este post para inocularle el virus de la duda y comience a mirar las imágenes en la pantalla pensando en el haz del radar explorando la atmósfera.

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  • The Polarimetric Classifier That Sees Snow in the Caribbean

    The Polarimetric Classifier That Sees Snow in the Caribbean

    A post about hydrometeor classification in polarimetric radars, regional bias, and the invisible geography of algorithms. Versión en español aquí.

    Hydrometeor classifiers (HCA/HID) operating in commercial polarimetric radars are, for the most part, fuzzy logic implementations built from observational campaigns, electromagnetic simulations, and microphysical knowledge generated in mid-latitudes. When these classifiers are deployed in tropical regions — such as the Caribbean or northern South America — their membership functions and decision thresholds no longer represent local physics. This article examines the case of two manufacturers (EEC and Vaisala), two countries (Jamaica and Colombia), and argues that the bias is not a calibration defect but a structural consequence of importing regional models disguised as universal products. A local validation framework is proposed and its application to microburst detection is explored.

    1. Introduction: A Complaint That Wasn’t Technical

    A colleague of mine at Colombia’s Civil Aviation Authority worked with data from a Doppler and Polarimetric radar. A few years ago we met, and she told me a complaint that wasn’t technical but almost existential: her radar’s hydrometeor classifier was flagging snow in warm regions of the country. Regions where the 0 °C isotherm sits at 4,800 meters and where it has never snowed at ground level. Pilots reported rain. The classifier insisted on snow.

    She knew the radar was well calibrated. ZDR adjusted, PhiDP without offset, RhoHV coherent. And yet the flagship product — the one that tells you what kind of particle is falling from the sky — was lying.

    That complaint is the origin of this article. Because the problem wasn’t a bug. It was something deeper and more uncomfortable: the classifier didn’t know Colombia. And the same could be said of Jamaica. Or Puerto Rico. Or any place where a polarimetric radar looks at a sky for which its algorithm was not designed.

    2. Calibrating Is Not Classifying

    It’s worth separating two things that are often confused.

    Calibrating a polarimetric radar means ensuring that what it measures corresponds to what’s actually there. That Zh has no bias, that ZDR is centered, that PhiDP has no offset, that RhoHV reflects real coherence. It’s an instrumentation problem. Difficult, but bounded.

    Classifying hydrometeors is something else. It means taking those already-calibrated variables and deciding, through a model, whether what you’re seeing is light rain, heavy rain, big drops, hail, graupel, dry snow, wet snow, ice crystals, biota, or clutter. It’s an inference problem.

    The most common classifier in operational radars — in both EEC and Vaisala, as we’ll see — uses fuzzy logic. Membership functions are defined for each polarimetric variable, inference rules are built along the lines of «if Zh is high and ZDR is low and RhoHV is high, then probably hail,» and they’re combined to obtain a degree of membership for each class.

    The problem is that those functions and those rules don’t come out of thin air. They’re built, adjusted, and validated with observational campaigns, electromagnetic simulations, and in-situ measurements made in a specific place. And there’s the catch: that «specific place» is almost never the tropics.

    3. Two Cousins: EEC and Vaisala

    This is where the story gets interesting. Because one might think the problem belongs to a single manufacturer. It doesn’t. It belongs to a shared philosophy.

    3.1 EEC and the NOAA/NSSL Lineage

    Jamaica operates an EEC Defender, S-band, 8.5-meter antenna. EEC — Enterprise Electronics Corporation — is headquartered in Enterprise, Alabama. It’s not poetic coincidence: it’s literal. The radar watching the Caribbean from Jamaica was manufactured in a city in the southern United States.

    Everything indicates that EEC incorporated into its radars the classification line developed by the group of Alexander V. Ryzhkov and Dusan S. Zrnić at NOAA/NSSL, based on fuzzy logic. EEC’s own technical material points to their integration of the hydrometeor classification algorithms developed for the WSR-88D platform — the U.S. NEXRAD network — (Ryzhkov & Zrnić, 2019).

    That classifier primarily uses:

    • Zh (horizontal reflectivity)
    • ZDR (differential reflectivity)
    • RhoHV (correlation coefficient)
    • KDP (specific differential phase)
    • Temperature information
    • Melting layer detection

    And it classifies roughly ten categories: rain, heavy rain, big drops, small hail, large hail, graupel, dry snow, wet snow, ice crystals, and biological/non-meteorological echoes.

    The membership functions of that classifier were built from polarimetric observation campaigns in Oklahoma, Alabama, and other mid-latitude continental regions; T-Matrix electromagnetic simulations; in-situ measurements; and expert microphysical knowledge. That is: rigorous physics, but physics of mid-latitude continents.

    3.2 Vaisala and HydroClass

    Colombia operates Vaisala radars, mainly WRM200 in C-band. Vaisala incorporates a module called HydroClass™, and explicitly states that it uses «a proven fuzzy logic algorithm» to classify meteorological and non-meteorological targets (Vaisala, 2021).

    The classes it identifies are:

    • Rain
    • Hail
    • Graupel
    • Snow
    • Wet snow
    • Non-meteorological targets (insects, birds, sea clutter, wind turbines, military chaff, interference)

    And the variables feeding the classifier are:

    • ZDR
    • RhoHV
    • PhiDP
    • KDP
    • LDR (when operating in that mode)

    3.3 The Key Point: A Shared Philosophy

    Notice something. Neither of them trains with massive historical datasets. Neither uses modern machine learning. Both follow the same recipe:

    • Physical simulation of hydrometeors (T-Matrix)
    • Construction of characteristic regions in polarimetric space
    • Classification via fuzzy logic
    • Correction using ambient temperature

    They’re cousins. They share physics, share method, share limitations. And they share the same problem when they land in the tropics: neither was built with the 0 °C isotherm at 5 km in mind.

    That means the bias doesn’t come from «bad training data.» It comes from something deeper: the campaigns, the measurements, and the expert knowledge are from one place. The T-Matrix simulates particles, but the particles it simulates are the ones someone decided to simulate. The campaigns were done in Oklahoma, in Darwin, in Helsinki. The expert knowledge is expert in something.

    The classifier isn’t «poorly trained.» It’s trained for another place. And that’s harder to fix than retraining with data.

    4. Tropical Physics Is Not Mid-Latitude Physics

    There’s an important nuance here that my reader should keep in mind: the symptom changes depending on the radar’s operating band, but the disease is the same.

    4.1 The Case of Jamaica (S-band)

    S-band has a huge advantage: rain attenuation is much lower than in C- or X-band. That means the problem isn’t attenuation. The problem is something else.

    The 0 °C isotherm sits at 5 km. In mid-latitudes it sits at 2–3 km. A Jamaican radar can be sampling ice at 4 km altitude — ice that melts before reaching the ground. The classifier sees ice and says «snow.» The pilot reports rain. Both are right; the HID doesn’t distinguish between «there’s ice in the sampling volume» and «snow is falling at the surface.»

    Warm microphysics dominates. Zipser et al. (2006) documented why maritime tropical convection — such as the Caribbean’s — exhibits warm microphysics signatures: efficient coalescence, high liquid water content, small-to-medium drops that rarely reach the freezing point at low levels. Unlike mid-latitude continental storms, where updrafts generate large ice structures, here rain is produced without the need for an extensive ice phase.

    This translates into moderate reflectivities with high KDP. And the traditional boundaries of the classifier fail: they associate those reflectivity levels with ice mixtures, when in reality it’s efficient warm rain.

    Figure 1. Typical ZDR ranges by hydrometeor class for Jamaica (18°N, maritime tropical). Adapted from Fabry’s (2015) scheme. Each horizontal bar represents the ZDR range associated with a category, colored according to a continuous chromatic scale. The ranges deliberately overlap to reflect the inherent ambiguity of polarimetric classification; class assignment is probabilistic, not deterministic. Note the absence of an operational «dry snow» region at the surface — the Snow bar corresponds exclusively to ice aloft that melts before reaching the ground — and the unusually wide Rain range, a consequence of tropical warm microphysics. The two dotted boxes highlight the most frequent confusions of the imported classifier: the Snow category, which in Jamaica corresponds to graupel aloft and not surface snow, and the Biological targets category, which the HCA erroneously labels as «wet snow» when in reality it’s biota. The dashed vertical line at ZDR = 0 marks the boundary between spherical and oblate particles, not a temperature; the 0 °C isotherm, which in Jamaica sits around 5 km altitude, must be consulted separately via soundings or vertical profiles.

    The ambiguity between big drops and melting hail. In S-band the Mie effect is smaller than in C-band, but it doesn’t disappear. Large drops and melting hail can occupy neighboring regions of polarimetric space. The NSSL/Ryzhkov classifier, tuned with continental microphysics, tends to lean toward ice.

    Biota is a year-round problem. Warm marine boundary layer, insects, birds. High ZDR with low RhoHV. The classifier says «wet snow.» It’s not snow: it’s life.

    4.2 The Case of Colombia (C-band)

    Here another problem is added: severe differential attenuation.

    In C-band, intense tropical storms absorb and scatter energy asymmetrically between the H and V channels. If a rigorous correction based on KDP is not applied, Zh and ZDR drop artificially behind the convective core. And there the classifier goes haywire: it labels heavy rain as dry snow, melting hail, or total attenuation (Bringi & Chandrasekar, 2001; Vaisala, 2021).

    4.3 The Lesson

    Same classifier, same assumptions, same bias. But:

    • In Jamaica (S-band), the problem is the high isotherm and warm microphysics.
    • In Colombia (C-band), differential attenuation is added.

    Same disease, different symptoms.

    5. The Colombian Case: Two Manufacturers, One Challenge

    Colombia offers a particularly rich case study, because at least two manufacturers with different classification philosophies coexist in its territory, both operating in C-band and both in a tropical regime.

    5.1 SIATA (Medellín): EEC in C-band, Locally Adapted

    The Early Warning System of Medellín and the Aburrá Valley operates a polarimetric EEC radar in C-band — the same manufacturer that supplies Jamaica’s radar — in complex topography and tropical Andean convection. This means it faces two simultaneous problems: tropical warm microphysics (high isotherm, large drops, graupel aloft) and the severe differential attenuation characteristic of C-band.

    The SIATA team has developed local classification models by adapting traditional fuzzy logic, with KDP-based attenuation correction before feeding the membership vector (SIATA, 2020; Hoyos et al., 2016). Validation combines the dense Parsivel disdrometer network with lightning detection sensors and profiling radars.

    The SIATA case is valuable for two reasons. First, because it demonstrates that it can be done well in tropical C-band, with the right instruments. Second, because it’s the same manufacturer as Jamaica, allowing a direct comparison: both are EEC, both use NSSL-HCA derivatives, but SIATA has been locally adapted while there is no public evidence that Jamaica has done the same.

    5.2 Aerocivil (Colombia): Vaisala in C-band

    Colombia’s Civil Aviation Authority operates Vaisala WRM200 radars in C-band. This is the case that originated this article: Vaisala’s HydroClass classifier reporting snow in warm regions where pilots report rain. A Finnish classifier, applied to a Colombian sky.

    5.3 The Question That Arises on Its Own

    If SIATA (EEC, C-band) has been locally adapted and Aerocivil (Vaisala, C-band) reports the classic symptom of regional bias, then the question isn’t «which manufacturer is better?» The question is: how many radars in the tropics are operating with classifiers that were never locally validated?

    6. It’s Not an Anecdote. It’s a Documented Pattern

    What my colleague saw in Colombia isn’t a rarity. It’s documented throughout the region and beyond.

    Puerto Rico (NEXRAD TJUA, S-band). Research from the University of Puerto Rico at Mayagüez and collaborators has analyzed the response of the official NOAA HCA during hurricanes and tropical cyclones. Key finding: in pure tropical systems dominated by warm microphysics, the classifier erroneously labels torrential rain zones with moderate Zh and high KDP as «rain and hail mixture.» Adjustments have been proposed to raise ZDR and KDP thresholds in detecting very heavy rain.

    Guadeloupe and Martinique (Météo-France, C-band). Cross-validation campaigns with TRMM and GPM have allowed calibration of the melting layer height — 4.5 to 5.0 km in the Caribbean — and adjustment of membership functions to avoid false «wet snow» classification at mid-levels.

    Colombia (SIATA, C-band). The case already described. Local classification models adapting fuzzy logic, with multi-instrument validation (SIATA, 2020; Hoyos et al., 2016).

    Colombia (Universidad Distrital, C-band). The book by Camargo-Camargo, Cadena-Contreras & Alejo-Zabala (2022) documents how factory-default models in commercial radars, designed for mid-latitudes, overestimate the presence of ice and make errors in the melting zone. Señalin’s (2021) thesis develops a classification model specifically adapted to the warm microphysical dynamics of low latitudes.

    India (CAIPEEX / IITM). The CAIPEEX campaign of the Indian Institute of Tropical Meteorology used dual-polarization radars in X- and C-band combined with Parsivel and 2DVD optical disdrometer networks, plus airborne instrumentation. They evaluated fuzzy logic membership functions adjusted to monsoon drop size distribution versus the standard S-band matrices set for mid-latitudes.

    Australia (Darwin, C-POL). Thompson et al. developed a 10-category HCA in C-band optimized for tropical environments. Their explicit motivation was the electromagnetic ambiguity between big drops/melting hail and wet snow caused by Mie effects in C-band — exactly the kind of confusion a mid-latitude classifier doesn’t resolve.

    The pattern is clear: everywhere an imported classifier has been validated in the tropics, the same bias has been found. It’s not a problem of a poorly calibrated radar. It’s a structural problem.

    7. How to Do It Right: The Recipe

    If the problem is structural, so is the solution. It’s not about throwing away the classifier. It’s about domesticating it.

    7.1 Multi-Instrument In-Situ Validation

    The most robust scheme, pioneered by SIATA in Colombia, combines three components:

    • Polarimetric radar: continuous spatial coverage, key variables (Zh, ZDR, RhoHV, PhiDP).
    • Optical disdrometer network (Parsivel, 2DVD): directly measures drop size distribution (DSD) and fall velocity at the surface. Validates the radar’s microphysical assumptions.
    • Altitude soundings: determine the atmosphere’s thermal structure and the height of the 0 °C isotherm. Crucial data for constraining classification models.

    7.2 Attenuation Correction with KDP

    In C- and X-band, differential attenuation correction based on KDP is mandatory before feeding the classifier’s membership vector. Without it, false classifications downstream of the convective core are inevitable. This applies both to Colombia’s Vaisala WRM200 radars and to SIATA in Medellín, both in C-band.

    7.3 Re-Adjusting Membership Functions with Local DSD

    Work by UNAM in Yucatán, Universidad Distrital in Colombia, and CAIPEEX in India all agree: the HCA’s beta membership functions must be built with electromagnetic scattering data (T-Matrix) fed with local DSDs. Not with the standard NEXRAD or European matrices.

    7.4 Introducing Temperature and Height as Context Variables

    The classifier should know at what altitude it’s measuring. A pixel at 5 km in Jamaica is not the same as a pixel at 5 km in Finland. If the HID doesn’t incorporate the height of the 0 °C isotherm, it’s doomed to be wrong.

    7.5 Cross-Validation with Spaceborne Remote Sensors

    Cross-referencing the 3D classification from the ground radar with the GPM DPR or TRMM PR classification allows confirmation of the vertical structure of the melting layer and graupel cores over sea and land in the tropics (Dolan & Rutledge, 2009, 2011).

    7.6 Transparency and Quality Flags

    A good operational HID should indicate uncertainty per class, include an «unknown class» or «low confidence» label, avoid forcing a classification when variables aren’t conclusive, and document which region it was trained for and what its limitations are.

    8. Beyond the HID: The Microburst Opportunity

    And this is where the article stops being a critique and becomes a proposal.

    Because the hydrometeor classifier is not the final product. It’s an input. And for certain applications — microburst detection, severe convection nowcasting, early warning — the traditional HID falls short, not because it’s wrong, but because it wasn’t designed for that.

    For microburst detection, the real value lies in combining:

    • Predominant hydrometeor (HID output)
    • ZDR column (updraft signature with big drops)
    • KDP column (liquid water content)
    • Doppler divergence (surface wind signature)
    • Maximum reflectivity descent (downburst signature)
    • Height of the graupel and hail region (charging mechanism)
    • Thermodynamic profile (stability, CAPE, condensation level)

    Traditional HIDs aren’t designed for this. They’re designed to say «this is rain» or «this is hail.» But a modern microburst nowcasting system could use HID outputs as one more variable within a broader scheme.

    There’s a concrete opportunity here. With an S-band polarimetric radar like Jamaica’s — 8.5 m antenna, narrow beam, good resolution — one can develop a microburst risk classifier that:

    • Uses the HID (or HydroClass, or NSSL-HCA) as an input, not as a final product.
    • Incorporates ZDR and KDP columns as updraft detectors.
    • Combines with low-level Doppler divergence.
    • Constrains with local thermodynamic profile (0 °C isotherm at 5 km, CAPE, etc.).
    • Validates with surface reports and the LLWAS network if one exists.

    That would be more modern than traditional HCAs. And it would be a real contribution, not just a complaint.

    9. Conclusions

    Calibrating (instrumentally) ZDR and PhiDP is essential. But it’s not enough. The HID is a regional model disguised as a universal product. And in tropical, Andean, or simply different regions, that disguise falls apart.

    My colleague’s anecdote at Aerocivil isn’t a rarity. It’s a symptom. It’s what happens when we import technology without importing context. When we believe that an algorithm trained in Helsinki or Enterprise, Alabama, can tell us what’s falling from the sky over the Magdalena Medio. Let my reader not believe that a radar manufacturer can develop costly field experiments in the country where it’s going to install the radar. They take results published by universities and research centers that do these studies … valid only for the places where those studies are done.

    The solution isn’t to throw away the classifier. It’s to domesticate it: validate it with disdrometers, re-adjust its membership functions with local DSDs, introduce temperature and beam height as context, correct attenuation with KDP, and above all, know when not to believe it.

    And then take the next step: use the HID for what it is — an input — and build on top of it systems that answer more useful questions: Is there going to be a microburst? Is it going to hail? Is it going to rain hard enough to flood the valley?

    Because in the end, the HID isn’t a truth. It’s a trained opinion. And like any opinion, you need to know where it comes from.

    References

    Bringi, V. N., & Chandrasekar, V. (2001). Polarimetric Doppler Weather Radar: Principles and Applications. Cambridge University Press.

    Camargo-Camargo, J. E., Cadena-Contreras, L. A., & Alejo-Zabala, G. (2022). Estudio de hidrometeoros basado en información de variables polarimétricas de radares meteorológicos para Colombia. Editorial Universidad Distrital Francisco José de Caldas.

    Dolan, B., & Rutledge, S. A. (2009). A theory-based hydrometeor identification algorithm for X-band polarimetric radars. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 26(10), 2071–2088.

    Dolan, B., & Rutledge, S. A. (2011). A theory-based hydrometeor identification algorithm for X-band polarimetric radars. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 28(5), 621–637.

    Doviak, R. J., & Zrnić, D. S. (1993). Doppler Radar and Weather Observations (2nd ed.). Academic Press.

    Hoyos, C. D., Ceballos, L. I., Pérez, J. S., & Sepúlveda, J. I. (2016). The hydrometeorological monitoring network of the Aburrá Valley (SIATA): An integrated approach for early warning systems. Proceedings of the American Meteorological Society.

    Michaelides, S. (Ed.). (2019). Precipitation Science: Measurement, Remote Sensing, Research and Applications. Elsevier.

    Ryzhkov, A. V., & Zrnić, D. S. (2019). Radar Polarimetry for Weather Observations. Springer.

    Señalin, M. A. (2021). Modelo de clasificación de hidrometeoros para zonas ecuatoriales. Repositorio de la Biblioteca Digital de Bogotá.

    SIATA. (2020). Radares meteorológicos: Equipamiento, procesamiento de señales y variables polarimétricas. Documentación técnica del proyecto, Área Metropolitana del Valle de Aburrá.

    Thompson, E. J., Rutledge, S. A., Dolan, B., Chandrasekar, V., & Cheong, B. L. (2014). A dual-polarization radar hydrometeor identification algorithm for X-band. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 31(12), 2611–2627.

    Thompson, E. J., et al. A Robust C-Band Hydrometeor Identification Algorithm and Its Application to Long-Term C-POL Observations in Darwin, Australia. Journal of Applied Meteorology and Climatology.

    Vaisala. (2021). Corrección de atenuación de radares meteorológicos banda-C. Nota de aplicación técnica, Vaisala Oyj.

    Zipser, E. J., Cecil, D. J., Liu, C., Nesbitt, S. W., & Yorty, D. P. (2006). Where are the most intense thunderstorms on Earth? Bulletin of the American Meteorological Society, 87(8), 1057–1072.

    Author’s Note

    This article is a divulgative review based on published literature, manufacturer technical documentation, and field observations in Colombia and the Caribbean. Statements about EEC’s classifier and its NSSL lineage are based on public technical documentation and reasonable inferences, not official communications from the manufacturer. Any reader with first-hand information is invited to contribute to the discussion.


  • El clasificador polarimétrico que ve nieve en el Caribe

    El clasificador polarimétrico que ve nieve en el Caribe

    Un post sobre clasificación de hidrometeoros en los radares polarimétricos, sesgo regional y la geografía invisible de los algoritmos. English version here.

    Los clasificadores de hidrometeoros (HCA/HID) que operan en radares polarimétricos comerciales son, en su gran mayoría, implementaciones de lógica difusa construidas a partir de campañas de observación, simulaciones electromagnéticas y conocimiento microfísico generado en latitudes medias. Cuando estos clasificadores se despliegan en regiones tropicales —como el Caribe o el norte de Sudamérica—, sus funciones de membresía y umbrales de decisión dejan de representar la física local. Este artículo examina el caso de dos fabricantes (EEC y Vaisala), dos países (Jamaica y Colombia), y argumenta que el sesgo no es un defecto de calibración sino una consecuencia estructural de importar modelos regionales disfrazados de productos universales. Se propone un marco de validación local y se explora su aplicación a la detección de microburst.


    1. Introducción: una queja que no era técnica

    Una colega de la Aerocivil de Colombia manejaba datos de un radar Doppler y Polarimétrico. Hace unos años nos vimos y me comentó una queja que no era técnica, sino casi existencial: el clasificador de hidrometeoros de su radar marcaba nieve en zonas cálidas del país. Zonas donde la isoterma de 0 °C está a 4.800 metros y donde a nivel del suelo nunca ha nevado. Los pilotos reportaban lluvia. El clasificador insistía en nieve.

    Ella sabía que el radar estaba bien calibrado. ZDR ajustado, PhiDP sin offset, RhoHV coherente. Y sin embargo, el producto estrella —el que dice qué tipo de partícula cae del cielo— mentía.

    Esa queja es el origen de este artículo. Porque el problema no era un bug. Era algo más profundo y más incómodo: el clasificador no conocía Colombia. Y lo mismo podría decirse de Jamaica. O de Puerto Rico. O de cualquier lugar donde un radar polarimétrico mire un cielo para el que su algoritmo no fue diseñado.


    2. Calibrar no es clasificar

    Conviene separar dos cosas que a menudo se confunden.

    Calibrar un radar polarimétrico es asegurar que lo que mide corresponde a lo que hay. Que Zh no tiene sesgo, que ZDR está centrado, que PhiDP no tiene offset, que RhoHV refleja coherencia real. Es un problema de instrumentación. Difícil, pero acotado.

    Clasificar hidrometeoros es otra cosa. Es tomar esas variables ya calibradas y decidir, mediante un modelo, si lo que estás viendo es lluvia ligera, lluvia intensa, gotas grandes, granizo, graupel, nieve seca, nieve húmeda, cristales de hielo, biota o clutter. Es un problema de inferencia.

    El clasificador más común en radares operativos —tanto en EEC como en Vaisala, como veremos— usa lógica difusa. Se definen funciones de pertenencia para cada variable polarimétrica, se construyen reglas de inferencia del tipo «si Zh es alta y ZDR es bajo y RhoHV es alto, entonces probablemente granizo», y se combinan para obtener un grado de pertenencia a cada clase.

    El problema es que esas funciones y esas reglas no salen del aire. Se construyen, se ajustan, se validan con campañas de observación, simulaciones electromagnéticas y mediciones in situ hechas en algún lugar concreto. Y ahí está el detalle: ese «algún lugar» casi nunca es el trópico.


    3. Dos primos hermanos: EEC y Vaisala

    Aquí es donde la historia se pone interesante. Porque uno podría pensar que el problema es de un fabricante. No lo es. Es de una filosofía compartida.

    3.1 EEC y el linaje NOAA/NSSL

    Jamaica opera un EEC Defender, banda S, antena de 8.5 metros. EEC —Enterprise Electronics Corporation— tiene su sede en Enterprise, Alabama. No es coincidencia poética: es literal. El radar que mira el Caribe desde Jamaica fue fabricado en una ciudad del sur de Estados Unidos.

    Todo indica que EEC incorporó en sus radares la línea de clasificación desarrollada por el grupo de Alexander V. Ryzhkov y Dusan S. Zrnić en NOAA/NSSL, basada en lógica difusa. El propio material técnico de EEC apunta a que integraron los algoritmos de clasificación de hidrometeoros desarrollados para la plataforma WSR-88D —la red NEXRAD estadounidense— (Ryzhkov & Zrnić, 2019).

    Ese clasificador usa principalmente:

    • Zh (reflectividad horizontal)
    • ZDR (reflectividad diferencial)
    • RhoHV (coeficiente de correlación)
    • KDP (fase diferencial específica)
    • Información de temperatura
    • Detección de la capa de fusión (melting layer)

    Y clasifica aproximadamente entre diez categorías: lluvia, lluvia intensa, gotas grandes, granizo pequeño, granizo grande, graupel, nieve seca, nieve húmeda, cristales de hielo y ecos biológicos/no meteorológicos.

    Las membership functions de ese clasificador se construyeron a partir de campañas de observación polarimétrica en Oklahoma, Alabama y otras regiones de latitudes medias continentales; simulaciones electromagnéticas T-Matrix; mediciones in situ; y conocimiento microfísico experto. Es decir: física rigurosa, pero física de latitudes medias continentales.

    3.2 Vaisala y su HydroClass

    Colombia opera radares Vaisala, principalmente WRM200 en banda C. Vaisala incorpora un módulo llamado HydroClass™, y declara explícitamente que utiliza «a proven fuzzy logic algorithm» para clasificar objetivos meteorológicos y no meteorológicos (Vaisala, 2021).

    Las clases que identifica son:

    • Rain
    • Hail
    • Graupel
    • Snow
    • Wet snow
    • Non-meteorological targets (insectos, aves, clutter marino, aerogeneradores, chaff militar, interferencia)

    Y las variables que alimentan el clasificador son:

    • ZDR
    • RhoHV
    • PhiDP
    • KDP
    • LDR (cuando opera en ese modo)

    3.3 El punto clave: una filosofía compartida

    Fíjate en algo. Ninguno de los dos entrena con datos históricos masivos. Ninguno usa aprendizaje automático moderno. Ambos siguen la misma receta:

    1. Simulación física de hidrometeoros (T-Matrix)
    2. Construcción de regiones características en el espacio polarimétrico
    3. Clasificación mediante lógica difusa
    4. Corrección usando temperatura ambiental

    Son primos hermanos. Comparten física, comparten método, comparten limitaciones. Y comparten el mismo problema cuando aterrizan en el trópico: ninguno de los dos fue construido pensando en la isoterma de 0 °C a 5 km.

    Eso significa que el sesgo no viene de «malos datos de entrenamiento». Viene de algo más profundo: las campañas, las mediciones y el conocimiento experto son de un lugar. El T-Matrix simula partículas, pero las partículas que simula son las que alguien decidió simular. Las campañas se hicieron en Oklahoma, en Darwin, en Helsinki. El conocimiento experto es experto en algo.

    El clasificador no está «mal entrenado». Está entrenado para otro sitio. Y eso es más difícil de arreglar que reentrenar con datos.


    4. La física tropical no es la de latitudes medias

    Aquí hay un matiz importante que mi lector debe tener en cuenta: el síntoma cambia según la banda de trabajo que use el radar, pero la enfermedad es la misma.

    4.1 El caso de Jamaica (banda S)

    La banda S tiene una ventaja enorme: la atenuación por lluvia es mucho menor que en banda C o X. Eso significa que el problema no es la atenuación. El problema es otro.

    La isoterma de 0 °C está a 5 km. En latitudes medias está a 2–3 km. Un radar jamaiquino puede estar muestreando hielo a 4 km de altura —hielo que se funde antes de llegar al suelo—. El clasificador ve hielo y dice «nieve». El piloto reporta lluvia. Ambos tienen razón; el HID no distingue entre «hay hielo en el volumen de muestreo» y «cae nieve en superficie».

    La micro física cálida domina. Zipser et al. (2006) documentaron por qué las convecciones tropicales marítimas —como las del Caribe— exhiben firmas de micro física cálida: coalescencia eficiente, alto contenido de agua líquida, gotas de tamaño pequeño a mediano que rara vez alcanzan el punto de congelación en niveles bajos. A diferencia de las tormentas continentales de latitudes medias, donde las corrientes ascendentes generan grandes estructuras de hielo, aquí la lluvia se produce sin necesidad de una fase hielo extensa.

    Eso se traduce en reflectividades moderadas con KDP alto. Y las fronteras tradicionales del clasificador fallan: asocian esos niveles de reflectividad con mezclas de hielo, cuando en realidad es lluvia cálida eficiente.

    Figura 1. Rangos típicos de ZDR por clase de hidrometeoro para Jamaica (18°N, marítimo tropical). Adaptado del esquema de Fabry (2015). Cada barra horizontal representa el intervalo de valores de ZDR asociado a una categoría, coloreado según una escala cromática continua. Los rangos se solapan deliberadamente para reflejar la ambigüedad inherente a la clasificación polarimétrica; la asignación de clase es probabilística, no determinista. Nótese la ausencia de una región operativa de «nieve seca» en superficie —la barra de Snow corresponde exclusivamente a hielo aloft que se funde antes de alcanzar el suelo— y el rango inusualmente amplio de Rain, consecuencia de la micro física cálida tropical. Los dos recuadros punteados señalan las confusiones más frecuentes del clasificador importado: la categoría Snow, que en Jamaica corresponde a graupel en altura y no a nieve en superficie, y la categoría Biological targets, que el HCA etiqueta erróneamente como «nieve húmeda» cuando en realidad es biota. La línea vertical discontinua en ZDR = 0 marca la frontera entre partículas esféricas y obladas, no una temperatura; la isoterma de 0 °C, que en Jamaica se sitúa alrededor de los 5 km de altitud, debe consultarse por separado mediante sondeos o perfiles verticales.

    La ambigüedad entre gotas grandes y granizo derretido. En banda S el efecto Mie es menor que en banda C, pero no desaparece. Gotas de gran tamaño y granizo en fusión pueden ocupar regiones vecinas del espacio polarimétrico. El clasificador NSSL/Ryzhkov, afinado con micro física continental, tiende a inclinarse por el hielo.

    La biota es un problema todo el año. Capa límite marina cálida, insectos, aves. ZDR alto con RhoHV bajo. El clasificador dice «nieve húmeda». No es nieve: es vida.


    4.2 El caso de Colombia (banda C)

    Aquí se suma otro problema: la atenuación diferencial severa.

    En banda C, las tormentas tropicales intensas absorben y dispersan la energía de forma asimétrica entre los canales H y V. Si no se aplica una corrección rigurosa basada en KDP, la Zh y la ZDR caen artificialmente detrás del núcleo convectivo. Y ahí el clasificador enloquece: cataloga lluvia intensa como nieve seca, granizo derretido o atenuación total (Bringi & Chandrasekar, 2001; Vaisala, 2021).

    4.3 La lección

    Mismo clasificador, mismos supuestos, mismo sesgo. Pero:

    • En Jamaica (S-band), el problema es la isoterma alta y la micro física cálida.
    • En Colombia (C-band), se suma la atenuación diferencial.

    Misma enfermedad, síntomas distintos.


    5. El caso colombiano: dos fabricantes, un mismo reto

    Colombia ofrece un caso de estudio particularmente rico, porque en su territorio coexisten al menos dos fabricantes con filosofías de clasificación distintas, operando ambos en banda C y ambos en régimen tropical.

    5.1 SIATA (Medellín): EEC en banda C, adaptado localmente

    El Sistema de Alerta Temprana de Medellín y el Valle de Aburrá opera un radar polarimétrico EEC en banda C —el mismo fabricante que provee el radar de Jamaica— en topografía compleja y convección tropical andina. Esto significa que enfrenta dos problemas simultáneos: la micro física cálida tropical (isoterma alta, gotas grandes, graupel aloft) y la atenuación diferencial severa propia de la banda C.

    El equipo de SIATA ha desarrollado modelos locales de clasificación adaptando la lógica difusa tradicional, con corrección de atenuación basada en KDP antes de alimentar el vector de membresía (SIATA, 2020; Hoyos et al., 2016). La validación combina la red densa de disdrómetros Parsivel con sensores de descarga eléctrica y radares perfiladores.

    El caso SIATA es valioso por dos razones. Primero, porque demuestra que se puede hacer bien en banda C tropical, con los instrumentos adecuados. Segundo, porque es el mismo fabricante que Jamaica, lo que permite una comparación directa: ambos son EEC, ambos usan derivados del HCA NSSL, pero SIATA ha sido adaptado localmente mientras que no hay evidencia pública de que Jamaica haya hecho lo mismo.

    5.2 Aerocivil (Colombia): Vaisala en banda C

    La Aerocivil opera radares Vaisala WRM200 en banda C. Es el caso que origina este artículo: el clasificador HydroClass de Vaisala reportando nieve en zonas cálidas donde los pilotos reportan lluvia. Un clasificador finlandés, aplicado a un cielo colombiano.

    5.3 La pregunta que surge sola

    Si SIATA (EEC, C-band) ha sido adaptado localmente y la Aerocivil (Vaisala, C-band) reporta el síntoma clásico de sesgo regional, entonces la pregunta no es «¿qué fabricante es mejor?». La pregunta es: ¿cuántos radares en el trópico están operando con clasificadores que nunca fueron validados localmente?


    6. No es una anécdota. Es un patrón documentado

    Lo que mi colega vio en Colombia no es una rareza. Está documentado en toda la región y más allá.

    Puerto Rico (NEXRAD TJUA, S-band). Investigaciones de la Universidad de Puerto Rico en Mayagüez y colaboradores han analizado la respuesta del HCA oficial de la NOAA durante huracanes y ciclones tropicales. Hallazgo clave: en sistemas tropicales puros dominados por micro física cálida, el clasificador etiqueta erróneamente zonas de lluvia torrencial con Zh moderado y KDP alto como «mezcla de lluvia y granizo». Se han propuesto ajustes para elevar los umbrales de ZDR y KDP en la detección de lluvia muy fuerte.

    Guadalupe y Martinica (Météo-France, banda C). Campañas de validación cruzada con TRMM y GPM han permitido calibrar la altura de la capa de fusión —4.5 a 5.0 km en el Caribe— y ajustar las funciones de membresía para evitar la falsa clasificación de «nieve húmeda» en capas medias.

    Colombia (SIATA, banda C). El caso ya descrito. Modelos locales de clasificación adaptando lógica difusa, con validación multi-instrumento (SIATA, 2020; Hoyos et al., 2016).

    Colombia (Universidad Distrital, banda C). El libro de Camargo-Camargo, Cadena-Contreras & Alejo-Zabala (2022) documenta cómo los modelos predeterminados de fábrica en radares comerciales, diseñados para latitudes medias, sobreestiman la presencia de hielo y cometen errores en la zona de fusión. La tesis de Señalin (2021) desarrolla un modelo de clasificación específicamente adaptado a las dinámicas microfísicas cálidas de latitudes bajas.

    India (CAIPEEX / IITM). La campaña CAIPEEX del Indian Institute of Tropical Meteorology usó radares de doble polarización en bandas X y C combinados con redes de disdrómetros ópticos Parsivel y 2DVD, más instrumental a bordo de aviones. Evaluaron las funciones de membresía de lógica difusa ajustadas a la distribución del tamaño de gotas monzónicas versus las matrices estándar S-band fijadas para latitudes medias.

    Australia (Darwin, C-POL). Thompson et al. desarrollaron un HCA de 10 categorías en banda C optimizado para entornos tropicales. Su motivación explícita fue la ambigüedad electromagnética entre gotas grandes/granizo derretido y nieve húmeda provocada por efectos de Mie en banda C —exactamente el tipo de confusión que un clasificador de latitudes medias no resuelve—.

    El patrón es claro: en todos lados donde se ha validado un clasificador importado en el trópico, se ha encontrado el mismo sesgo. No es un problema de un radar mal calibrado. Es un problema estructural.


    7. Cómo se hace bien: la receta

    Si el problema es estructural, la solución también lo es. No se trata de tirar el clasificador. Se trata de domesticarlo.

    7.1 Validación in situ multi-instrumento

    El esquema más sólido, implementado de forma pionera por SIATA en Colombia, combina tres componentes:

    1. Radar polarimétrico: cobertura espacial continua, variables clave (Zh, ZDR, RhoHV, PhiDP).
    2. Red de disdrómetros ópticos (Parsivel, 2DVD): mide directamente la distribución del tamaño de gota (DSD) y la velocidad de caída en superficie. Valida los supuestos microfísicos del radar.
    3. Sondeos de altura: determinan la estructura térmica de la atmósfera y la altura de la isoterma de 0 °C. Dato crucial para restringir los modelos de clasificación.

    7.2 Corrección de atenuación con KDP

    En banda C y X, la corrección de atenuación diferencial basada en KDP es obligatoria antes de alimentar el vector de membresía del clasificador. Sin ella, las falsas clasificaciones aguas abajo del núcleo convectivo son inevitables. Esto aplica tanto a los radares Vaisala WRM200 de Colombia como al SIATA de Medellín, ambos en banda C.

    7.3 Reajuste de funciones de membresía con DSD locales

    Los trabajos de la UNAM en Yucatán, de la Universidad Distrital en Colombia y de CAIPEEX en India coinciden: hay que construir las funciones de membresía beta del HCA con datos de dispersión electromagnética (T-Matrix) alimentados con DSD locales. No con las matrices estándar de NEXRAD o de Europa.

    7.4 Introducir temperatura y altura como variables de contexto

    El clasificador debería saber a qué altura está midiendo. Un píxel a 5 km en Jamaica no es lo mismo que un píxel a 5 km en Finlandia. Si el HID no incorpora la altura de la isoterma de 0 °C, está condenado a equivocarse.

    7.5 Validación cruzada con sensores remotos espaciales

    El cruce de la clasificación tridimensional del radar terrestre con la clasificación del GPM DPR o del TRMM PR permite confirmar la estructura vertical de la capa de fusión y los núcleos de graupel sobre mar y tierra en los trópicos (Dolan & Rutledge, 2009, 2011).

    7.6 Transparencia y banderas de calidad

    Un buen HID operativo debería indicar incertidumbre por clase, incluir una etiqueta de «clase desconocida» o «baja confianza», no forzar una clasificación cuando las variables no son concluyentes, y documentar para qué región fue entrenado y cuáles son sus limitaciones.


    8. Más allá del HID: la oportunidad del microburst

    Y aquí es donde el artículo deja de ser una crítica y se convierte en una propuesta.

    Porque el clasificador de hidrometeoros no es el producto final. Es un insumo. Y para ciertas aplicaciones —detección de microburst, nowcasting de convección severa, alerta temprana— el HID tradicional se queda corto, no porque esté mal, sino porque no fue diseñado para eso.

    Para detección de microburst, el valor real está en combinar:

    • Hidrometeoro predominante (salida del HID)
    • Columna de ZDR (firma de corriente ascendente con gotas grandes)
    • Columna de KDP (contenido de agua líquida)
    • Divergencia Doppler (firma de viento en superficie)
    • Descenso de reflectividad máxima (firma de downburst)
    • Altura de la región de graupel y granizo (mecanismo de carga)
    • Perfil termodinámico (estabilidad, CAPE, nivel de condensación)

    Los HID tradicionales no están diseñados para esto. Están diseñados para decir «esto es lluvia» o «esto es granizo». Pero un sistema moderno de nowcasting de microburst podría usar las salidas del HID como una variable más dentro de un esquema más amplio.

    Ahí hay una oportunidad concreta. Con un radar polarimétrico en banda S como el de Jamaica —antena de 8.5 m, haz estrecho, buena resolución—, se puede desarrollar un clasificador de riesgo de microburst que:

    1. Use el HID (o HydroClass, o NSSL-HCA) como insumo, no como producto final.
    2. Incorpore las columnas de ZDR y KDP como detectores de updraft.
    3. Combine con divergencia Doppler en niveles bajos.
    4. Restrinja con perfil termodinámico local (isoterma 0 °C a 5 km, CAPE, etc.).
    5. Se valide con reportes de superficie y con la red LLWAS si existe.

    Eso sería más moderno que los HCA tradicionales. Y sería una contribución real, no solo una queja.


    9. Conclusiones

    Calibrar (de modo instrumental) ZDR y PhiDP es imprescindible. Pero no basta. El HID es un modelo regional disfrazado de producto universal. Y en regiones tropicales, andinas, o simplemente distintas, ese disfraz se cae.

    La anécdota de mi colega en la Aerocivil no es una rareza. Es un síntoma. Es lo que pasa cuando importamos tecnología sin importar el contexto. Cuando creemos que un algoritmo entrenado en Helsinki o en Enterprise, Alabama, puede decirnos qué cae del cielo en el Magdalena Medio. No crea mi lector que un fabricante de radares puede desarrollar costosos experimentos de campo en el país donde va a instalar el radar. Ellos toman los resultados publicados por universidades y centros de investigación que hacen estos estudios … válidos solo para los lugares donde hacen esos estudios.

    La solución no es tirar el clasificador. Es domesticarlo: validarlo con disdrómetros, reajustar sus funciones de membresía con DSD locales, introducir la temperatura y la altura del haz como contexto, corregir la atenuación con KDP, y sobre todo, saber cuándo no creerle.

    Y luego dar el paso siguiente: usar el HID como lo que es —un insumo— y construir encima sistemas que respondan preguntas más útiles: ¿va a haber un microburst? ¿va a granizar? ¿va a llover tan fuerte que se inunde el valle?

    Porque al final, el HID no es una verdad. Es una opinión entrenada. Y como toda opinión, hay que saber de dónde viene.


    Referencias

    Bringi, V. N., & Chandrasekar, V. (2001). Polarimetric Doppler Weather Radar: Principles and Applications. Cambridge University Press.

    Camargo-Camargo, J. E., Cadena-Contreras, L. A., & Alejo-Zabala, G. (2022). Estudio de hidrometeoros basado en información de variables polarimétricas de radares meteorológicos para Colombia. Editorial Universidad Distrital Francisco José de Caldas.

    Dolan, B., & Rutledge, S. A. (2009). A theory-based hydrometeor identification algorithm for X-band polarimetric radars. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 26(10), 2071–2088.

    Dolan, B., & Rutledge, S. A. (2011). A theory-based hydrometeor identification algorithm for X-band polarimetric radars. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 28(5), 621–637.

    Doviak, R. J., & Zrnić, D. S. (1993). Doppler Radar and Weather Observations (2nd ed.). Academic Press.

    Hoyos, C. D., Ceballos, L. I., Pérez, J. S., & Sepúlveda, J. I. (2016). The hydrometeorological monitoring network of the Aburrá Valley (SIATA): An integrated approach for early warning systems. Proceedings of the American Meteorological Society.

    Michaelides, S. (Ed.). (2019). Precipitation Science: Measurement, Remote Sensing, Research and Applications. Elsevier.

    Ryzhkov, A. V., & Zrnić, D. S. (2019). Radar Polarimetry for Weather Observations. Springer.

    Señalin, M. A. (2021). Modelo de clasificación de hidrometeoros para zonas ecuatoriales. Repositorio de la Biblioteca Digital de Bogotá.

    SIATA. (2020). Radares meteorológicos: Equipamiento, procesamiento de señales y variables polarimétricas. Documentación técnica del proyecto, Área Metropolitana del Valle de Aburrá.

    Thompson, E. J., Rutledge, S. A., Dolan, B., Chandrasekar, V., & Cheong, B. L. (2014). A dual-polarization radar hydrometeor identification algorithm for X-band. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 31(12), 2611–2627.

    Thompson, E. J., et al. A Robust C-Band Hydrometeor Identification Algorithm and Its Application to Long-Term C-POL Observations in Darwin, Australia. Journal of Applied Meteorology and Climatology.

    Vaisala. (2021). Corrección de atenuación de radares meteorológicos banda-C. Nota de aplicación técnica, Vaisala Oyj.

    Zipser, E. J., Cecil, D. J., Liu, C., Nesbitt, S. W., & Yorty, D. P. (2006). Where are the most intense thunderstorms on Earth? Bulletin of the American Meteorological Society, 87(8), 1057–1072.


    Nota del autor

    Este artículo es una revisión divulgativa basada en literatura publicada, documentación técnica de fabricantes y observaciones de campo en Colombia y el Caribe. Las afirmaciones sobre el clasificador de EEC y su linaje NSSL se basan en documentación técnica pública y en inferencias razonables, no en comunicaciones oficiales del fabricante. Se invita a cualquier lector con información de primera mano a contribuir a la discusión.

  • An Unusual Proposal of Cuban Zarzuela for Caribbean Radars

    An Unusual Proposal of Cuban Zarzuela for Caribbean Radars

    A post to talk about the possible integration of weather radars in the Caribbean. Versión en español aquí.

    The Cuban zarzuela is neither opera nor comedy. It is a form of lyric theatre in which instrumental and sung music intertwines with spoken passages, and in which characters of different registers —soprano, tenor, baritone, chorus— do not sing the same thing, yet converge on a single story. Cuba is the only country in Spanish America where the genre acquired fully national character: Lecuona, Roig, Prats knew how to fold Cuban rhythm and phrasing into a polyphonic structure, and out of that came works that are at once universal theatre and a portrait of this island.

    That is, precisely, the situation of the radars of the Caribbean and the Gulf of Mexico. Each radar is a voice in the score: a different manufacturer, a different wavelength, a different scanning capability. No single one of them sees the whole work. And yet, when the hurricane comes toward us, all of them ought to be singing together. Let me speak plainly, because I have been turning this over for days and can find no way to say it without bluntness: we have an orchestra that has not finished tuning.

    The metaphor is not new. It dates to 2014. In May of that year, at a workshop in Bogotá, I heard Dr. Asko Huuskonen speak about the OPERA programme and its successes in spite of the diversity of technologies, scanning strategies and very different operating regimes. It occurred to me then that we, in the Caribbean, Central America and the north of South America, might manage if not an «Opera» then at least a «Zarzuela.» I wrote it on this blog and left it there, like a bottle thrown into the sea, sealed with a «perhaps someday we will manage it» that sounded more like a farewell than a forecast.

    Twelve years later, the bottle has come back to shore. And it comes back with something it did not have then: an open-source conductor, capable of making voices sing together that do not even know one another. I still have no one to send it to. So I am publishing it again. If anyone at the WMO, at the CMO, or at any meteorological service in the basin reads this, let them know it is not an idea fresh off the stove: it is an idea that has been afloat for twelve years.

    What we have: an orchestra of disparate voices

    The radar network of our basin is not homogeneous, and it is worth saying so without euphemism. Three manufacturers dominate.

    Leonardo Germany, heir to Gematronik and Selex, is the majority supplier to the network of the Caribbean Meteorological Organization. Its S-band Doppler radars equip Barbados, Belize, Guyana, Trinidad, the Cayman Islands, Guadeloupe and Martinique. Barbados carried out an upgrade to dual polarisation that allows it to distinguish hydrometeor types and improve rainfall estimation.

    EEC supplied Jamaica’s Defender S850 radar —an S-band Doppler with dual polarisation that replaced an older-generation Doppler— as well as radars to Mexico and French Guiana.

    Vaisala is present in the non-CMO insular Caribbean. The Dominican Republic operates a national network with Vaisala technology, including the solid-state WRS300 model; Curaçao operates a WRM 200; and San Andrés, in the Colombian Caribbean, also operates Vaisala equipment.

    To these we must add the Cuban radars, which are a case apart. Cuba operates eight radars: four Electromash MRL-5 units of Soviet origin, three Mitsubishi RC-32B units of Japanese origin, and one modern German SELEX METEOR-1500S, all modernised through the Centre for Radar’s own development. Three of them, the RC-32Bs, are the oldest extreme of the orchestra: radars from 1973 that are still operating. At the other extreme, the Jamaican radar is the most recent in the region. Between the two, a range of intermediate states: units not yet Doppler, conventional Doppler, and Doppler polarimetric.

    As for wavelengths, most operate in S-band, the natural choice for the Caribbean because attenuation by heavy rain is lower than in C or X. Some Mexican and Dominican radars operate in C-band, and there are X-band installations in Tobago and Saint Lucia, with reduced range but high spatial resolution.

    Capabilities are not uniform either. There are non-Doppler, Doppler and dual-pol Doppler. That gradation is not a defect; it is reality. And it is exactly what makes integration a genuine technical problem rather than an armchair whim — made harder still by the fact that each radar scans with its own strategy, its own cycle, its own rhythm.

    The mosaic that already exists, and what it does not give us

    The mosaic produced by the Barbados Meteorological Service is, today, the most advanced attempt to make these voices sing together. Every fifteen minutes, that mosaic integrates data from multiple sources. In its early days it drew on nine regional radars; today it has grown to include radars from Tobago, Saint Lucia, the Dominican Republic and Cuba, reaching a maximum of eighteen contributors, including radars from Miami, Colombia and Suriname.

    Its importance is not merely visual. The National Hurricane Center in Miami uses it, and NOAA has shown interest in assimilating these data into a high-resolution numerical prediction model for the Caribbean. In other words: the zarzuela is already being heard by the great orchestras of forecasting.

    But there is a structural limit worth facing squarely. That mosaic exchanges already-processed images —CAPPI products in BUFR format, sometimes netCDF— not raw volumes of reflectivity and radial velocity. The coordination is therefore superficial: the visual result is shared, not the analytical raw material. Latency between radars is unavoidable, quality is heterogeneous, and assimilation into numerical models remains limited to what the image allows. We share the finished painting, not the pigments.

    And there is no small detail: that mosaic is not the subject of any formal long-term arrangement. It is an initiative sustained by the goodwill of the Barbados meteorological service and by regional necessity. That is a great deal, and it deserves recognition. But it is not enough.

    The European precedent: OPERA

    There is no need to invent a format for cooperation. OPERA, the Operational Programme for the Exchange of weather Radar information, is the weather radar programme of EUMETNET, the network of European meteorological services. It was born in 1999 with a simple and ambitious mandate: to harmonise and improve the operational exchange of radar information among national services.

    Before OPERA, exchange was bilateral and chaotic. Each country used its own format, developed for a specific installation, and communication links were dedicated and fragile. The COST 72 project ended up using four different formats for a single data exchange pilot alone.

    OPERA’s solution was twofold. First, to develop a common information model, ODIM, which sets strict rules for encoding radar data and their metadata in standard formats. Second, to build a centralised data hub —the Odyssey Data Centre— that collects raw volume data from member radars and performs quality control centrally.

    The advantages are precisely the ones we need. It extends the national network at no additional cost, produces operational pan-European mosaics —more than 160 radars from 30 countries feed a reflectivity mosaic updated every five minutes at one-kilometre resolution— and demonstrates that harmonisation is possible without homogenising the equipment. OPERA has succeeded in spite of the diversity of technologies, scanning strategies and calibration methods.

    The difference is that Europe built its own standard. We do not need to invent anything: we can adopt one that already exists and is proven. NEXRAD Level 2, the standard of the US network, converted from each radar’s native data.

    LAMULA™ ORPG: the conductor that does not care about the manufacturer

    LAMULA™ ORPG is a free and open implementation of the NEXRAD Open Radar Product Generator, developed by LADETEC in Cuba. Its function is the secondary processing of raw data from any conventional weather radar, transforming volumetric information in the rough into visual and analytical products.

    Its key innovation is that it removes the dependence on polarimetric variables in the quality control module, which makes it compatible with non-polarimetric radars, conventional Doppler radars and modern polarimetric radars, regardless of manufacturer. It runs on free Linux and is open source. Each radar needs an ORPG instance; the database and web server can be shared across the whole network.

    In a market dominated by closed, proprietary ecosystems —Leonardo’s Rainbow, EEC’s EDGE, Vaisala’s IRIS— this returns the power of analysis to the local expert and removes the manufacturers’ black boxes. We are not asking anyone to change their radar. Not Barbados to abandon its Leonardo, nor Jamaica its EEC, nor Santo Domingo its Vaisala, nor Cuba its old Mitsubishi units from 1973. We ask only that we speak a common language at the end of the road.

    To this we add LAMULA™ WebViewer, which closes the cycle: processing, standardised products, mosaic generation and open-source visualisation, without a single proprietary licence in the chain.

    This is what did not exist in 2014: back then the Zarzuela was a metaphor without a score.

    The architecture, in three stages

    First stage: compressed transmission. Today, Cuba’s eight radars transmit their primary data in the proprietary OBS format to two centres: Camagüey as the primary, Havana as a hot backup. That format, designed by LADETEC, carries numerous variables —among them the variance of power values— and is optimised for limited bandwidth conditions. The proposal is to extend the model: each radar in the basin transmits its primary data in an equally compact format —LAMULA™ OBS or its equivalent— to one or two regional centres. Barbados, with its dual-pol radar and its experience generating the mosaic, is a natural candidate for one of those nodes. A second centre could be located in Camagüey, creating a hot redundancy that guarantees operational continuity. Transmitting compressed raw data, rather than already-processed images, preserves the full volumetric information and makes assimilation into numerical models possible.

    Second stage: normalised processing. At each regional centre, one LAMULA™ ORPG instance would run per radar. The Barbados centre would have its own instance processing the Barbados radar data, another processing Trinidad’s, another Guyana’s, and so on. LAMULA™’s RDA_Back_End reads files in native format and translates them into the messages the NEXRAD ORPG requires. The result is that each radar, regardless of origin, produces Level 3 products in the NEXRAD standard: reflectivity, velocity, spectrum width, VIL, and where the hardware allows, polarimetric products. The diversity of voices has been translated into a common score.

    Third stage: standardised mosaic. From those Level 3 products, a mosaic generator would be fed that integrates not only reflectivity but also radial velocity, spectrum width and polarimetric variables where they exist. The mosaic ceases to be a visualisation tool and becomes a data source assimilable into numerical models. The National Hurricane Center could ingest not only reflectivity but also the wind fields derived from radial velocity, improving the initialisation of track and intensity models. This is exactly the model OPERA validated in Europe: its data centre ingests raw volumes, not images, and produces mosaics from them.

    What this proposal solves, and what it does not

    It solves the interoperability of raw data, because today images are exchanged and not complete volumes. It solves dependence on a single manufacturer, because an open-source ORPG breaks technological lock-in. It solves assimilation into regional models, because the NHC and forecasting centres could ingest Level 2 data from the entire basin, not only from US radars. And it solves real integration, not merely visual: I am not proposing a prettier mosaic, but a network in which every voice contributes normalised raw data.

    It does not solve hardware calibration. A miscalibrated radar keeps sending miscalibrated data, even in NEXRAD format. It does not solve physical maintenance: some CMO radars are more than a decade old and may require replacement of certain components. It does not solve connectivity: if a radar has no stable link, no software can ingest what does not arrive. And it does not solve political will or financing. Adopting a common standard implies multilateral agreements, integration budgets and training. The software is free; the engineering and the diplomacy are not.

    Closing: from zarzuela to symphony

    A zarzuela does not require every character to have the same register; it requires a common libretto and a conductor who knows when each voice enters. The Caribbean radar network already has the libretto —the Barbados mosaic— and already has the voices. What is missing is the shared score that turns disparate images into assimilable data, and that allows the forecast of a hurricane approaching Barbados to benefit from what Trinidad’s radar saw, from what Cuba’s saw, and from what Jamaica’s will see as the system continues on its path.

    Twelve years ago I closed that entry with a «perhaps someday we will manage it.» Today I would rather close this one with a question: if the software already exists, if the European precedent is already proven, if the infrastructure is already in place and if the mosaic is already generated every fifteen minutes, what exactly are we missing?

    Hurricanes do not ask for a passport or a visa to cross our waters. It seems to me an elementary matter of justice that our data should not ask for one either.

    If anyone at the WMO, at the CMO, or at any meteorological service in the basin reads this and finds it reasonable, let them say so. This bottle has been at sea for twelve years. It is high time someone opened it. —Or so I say.


  • Una inusitada propuesta de «zarzuela cubana» para los radares del Caribe

    Una inusitada propuesta de «zarzuela cubana» para los radares del Caribe

    Un post para hablar sobre la posible integración de datos de radar en el Caribe. English version here.

    La zarzuela cubana no es ópera ni comedia. Es un género de teatro lírico donde la música instrumental y cantada se entrelaza con partes habladas, y donde personajes de distinta tesitura —soprano, tenor, barítono, coro— no cantan lo mismo, pero convergen en una sola historia. Cuba es el único país de la América hispana donde el género adquirió caracteres plenamente nacionales: Lecuona, Roig, Prats supieron meter el ritmo y el fraseo cubano dentro de una estructura polifónica, y de ahí salieron obras que son, a la vez, teatro universal y retrato de esta isla.

    Esa es, exactamente, la situación de los radares del Caribe y el Golfo de México. Cada radar es una voz en la partitura: distinto fabricante, distinta longitud de onda, distinta capacidad de escaneo. Ninguno por sí solo ve la obra completa. Y sin embargo, cuando el huracán viene hacia nosotros, todas tendrían que cantar juntas. Permítame que le hable con franqueza, porque llevo días rumiando esto y no encuentro manera de decirlo sin rodeos: tenemos una orquesta que no ha terminado de afinar.

    La metáfora no es de hoy. Es de 2014. En mayo de aquel año, en un taller en Bogotá, escuché al Dr. Asko Huuskonen hablar del programa OPERA y de sus éxitos a pesar de la diversidad de tecnologías, métodos de exploración y métodos de calibración. Entonces se me ocurrió que nosotros, en el Caribe, Centroamérica y el norte de América del Sur, podríamos hacer si no una «Opera» al menos una «Zarzuela». Lo escribí en este blog y quedó ahí, como una botella al mar, cerrado con un «tal vez algún día lo logremos» que sonaba más a despedida que a pronóstico.

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  • Uncalibrated Weather Radars: Are We Measuring Blind?

    Uncalibrated Weather Radars: Are We Measuring Blind?

    Discover why calibrating weather radars (WMO-No. 1257) is essential to move from qualitative images to real quantitative data in storm monitoring and precipitation estimation. Sharing uncalibrated radar data is like counting guavas and apples as if they were one and the same set. Versión en español aquí.

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  • Radares meteorológicos sin calibrar: ¿Estamos midiendo a ciegas?

    Radares meteorológicos sin calibrar: ¿Estamos midiendo a ciegas?

    Descubre por qué la calibración de radares meteorológicos (WMO-No. 1257) es fundamental para pasar de imágenes cualitativas a datos cuantitativos reales en el monitoreo de tormentas y estimación de precipitaciones. Si compartimos datos de radar sin calibrar es como contar guayabas y manzanas como un mismo conjunto. English version here.

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  • Adquirir y planificar repuestos de radar: de la teoría a la increíble experiencia cubana

    Adquirir y planificar repuestos de radar: de la teoría a la increíble experiencia cubana

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    Si usted es una persona involucrada con la compra o donación de un radar meteorológico para un país «en vías de desarrollo» —una forma muy edulcorada y eufemística de no decir subdesarrollado—, permítame «meter la cuchareta» (dicho cubano para expresar una opinión que nadie me ha pedido): la pregunta decisiva no es cuántos radares y de qué tipos pueden comprarse para ayudar a la meteorología de ese país, sino qué podrá ese país mantener funcionando cuando se venza la garantía, el proveedor deje de responder, el repuesto no llegue a tiempo, el fabricante se vuelva inalcanzable y el presupuesto se reduzca a una fracción de lo previsto.

    De este asunto no hablo desde la teoría abstracta, ni desde un manual, ni desde una sala de conferencias. Hablo desde la práctica de cuarenta y cinco años de trabajo con radares en un archipiélago que lleva más de cincuenta años operándolos bajo un bloqueo feroz, sin acceso directo a fabricantes, sin derecho a devoluciones y sin posibilidad siquiera de hacer preguntas técnicas sobre los repuestos que hay que comprar por vías escabrosas, y con la obligación de acertar al primer intento porque no hay dinero para una segunda compra. Aquí no hemos aprendido a comprar repuestos: hemos aprendido a desmenuzar cada módulo para rediseñarlo y fabricarlo con otros componentes, y a mantener una lista bien establecida de opciones —de la A a la Z— para rehacer la funcionalidad de cualquier módulo de radar que se estropee.

    Si alguien va a asesorar a un país subdesarrollado —dejemos a un lado los eufemismos, pues todos sabemos que la brecha entre desarrollados y no desarrollados no hace más que ampliarse— para adquirir tecnología que deberá funcionar en las condiciones reales de ese país, no en las ideales, le sugiero que mire la experiencia cubana: la de una especie de campeón mundial en sostenibilidad en condiciones muy adversas. No alardeo; es que hay preguntas que solo se pueden contestar desde las cicatrices del sobreviviente de muchas batallas.

    Primera parte: la complejidad universal de sostener una red de radares

    Comprar repuestos para radares meteorológicos no es un asunto trivial en ningún lugar del mundo, ni siquiera para las instituciones con alto presupuesto que he visitado. Quien haya estado cerca de la gestión técnica de una red de vigilancia atmosférica lo sabe: detrás de cada equipo funcionando hay una cadena de decisiones que rara vez se visibiliza, pero que sostiene la operación real.

    El punto de partida es una realidad incómoda: los equipos electrónicos ya no se fabrican para durar eternamente (olvídese de los «almendrones», los viejos autos de los años cincuenta que aún circulan en Cuba). La industria impuso ciclos de vida cada vez más cortos. La propia NOAA estadounidense reconoce que sus radares NEXRAD, diseñados en los años ochenta y construidos en los noventa, requerían un programa de extensión de vida útil de nueve años y 150 millones de dólares para «eliminar elementos obsoletos» y actualizar componentes que «no habían sido actualizados o requerían renovación tecnológica».

    La Organización Meteorológica Mundial (OMM) documenta que, si bien la vida útil teórica de un radar puede ser de quince a cuarenta años, en la práctica los equipos suelen dejar de operar antes debido a la degradación de componentes y fallos en los circuitos.

    A esto se suma la tensión entre inventario y presupuesto. Todos los técnicos aspiran a tener repuestos «disponibles al alcance de la mano», pero ningún jefe —en toda la escala— quiere inmovilizar dinero en almacenes. La OMM recomienda que las instituciones mantengan hasta un 30 % de la inversión inicial del radar en repuestos críticos en el sitio, pero la realidad presupuestaria de muchos servicios meteorológicos —especialmente en países en desarrollo— hace que esa recomendación sea más un ideal que una práctica. La estrategia de repuestos se debate entre dos extremos: comprar un inventario completo y asumir el costo de piezas que envejecen en anaqueles, o depender de un contrato —muy oneroso— con el proveedor para que atienda rápido y rezar para que los tiempos de entrega sean compatibles con las urgencias operativas. Lo normal en los países subdesarrollados, sin embargo, son las largas paradas.

    Luego está la jungla de los códigos. Cada fabricante identifica sus productos con nomenclaturas alfanuméricas que codifican decenas de características técnicas. A esa complejidad se añade que los distribuidores superponen sus propios códigos comerciales. El resultado es un laberinto donde el error humano es una espada de Damocles sobre quien debe elaborar los listados: los componentes se modifican en cada nueva serie, lo que implica nuevos dígitos en el código, y hay que ser un verdadero experto para pedir cada pequeño componente.

    La variabilidad del mercado agrava todo lo anterior. Los fabricantes desaparecen, los distribuidores cambian de cartera, un producto que ayer era estándar hoy está descatalogado. Un estudio de caso de los Servicios Meteorológicos de Zimbabue señala que la sostenibilidad de la red de radares depende en gran medida de la disponibilidad de repuestos y consumibles, y que su falta se traduce directamente en brechas de datos que comprometen la calidad de la información meteorológica. En el Reino Unido, un documento de 2009 ya advertía que la mayoría de los radares tenían entre diez y treinta años y que «gestionar la obsolescencia de las partes mecánicas y eléctricas se estaba volviendo cada vez más desafiante».

    En síntesis: gestionar repuestos de radar es un ejercicio permanente de equilibrio entre lo técnico, lo económico y lo logístico. Quien lo haga bien, sostiene la operación. Quien no lo haga, acumula radares silenciosos que muy pronto se vuelven chatarras de museo o desaparecen en la jungla o en un pico alejado.

    Segunda parte: cuando el entorno añade capas de dificultad

    Existen contextos donde esa complejidad universal se multiplica. No se trata solo de presupuesto ajustado —algo que los ingenieros de mantenimiento reclaman en todas partes, incluso en instituciones de países muy desarrollados—, sino de restricciones estructurales que alteran por completo la ecuación. El fabricante le promete repuestos por diez años; pero en menos de cinco modificó estructuralmente el receptor y el transmisor, ya no dispone de los componentes y entonces le ofrece una reestructuración capital.

    Cuando un país enfrenta limitaciones para adquirir tecnología de fabricantes o distribuidores directos, el proceso de compra deja de ser una transacción comercial convencional para convertirse en una operación de ingenio (o de adivinación). Desaparece la posibilidad de consultar al proveedor sobre compatibilidades, de verificar especificaciones con el fabricante, de devolver una pieza defectuosa. Todo debe decidirse con la información disponible, que nunca es muy abundante.

    A esto se suma el encarecimiento artificial de los productos. Los intermediarios que acceden a operar en estos contextos cobran primas por el riesgo, exigen pagos anticipados y rara vez ofrecen garantías (y si las ofrecen, no las honran: apuestan a que no va a pasar nada). El presupuesto nominal se reduce en la práctica, y cada compra adquiere un peso estratégico desproporcionado. El caso de Cuba es extremo: comprar repuestos violando el bloqueo nos sale de cuatro a cinco veces más caro que a una institución que pueda comprarlos directamente.

    La respuesta a este escenario no es la resignación. Es el desarrollo de capacidades propias. Cuando no se puede comprar el módulo completo, la alternativa es aprender a fabricarlo a partir de componentes más simples, menos sujetos a restricciones y más disponibles, incluso a nivel de ferretería. Eso implica dominar el diseño, la integración, el software y la validación. Implica formar ingenieros que no solo mantengan, sino que creen. LADETEC, desde su creación, ha sido un pequeño grupo de ingenieros que repara radares y a la vez desarrolla sus propias soluciones para reparar a menor costo y con mayor rapidez y flexibilidad.

    La OMM reconoce que la sostenibilidad de una red de radares requiere personal dedicado a la planificación del mantenimiento, la gestión de inventarios de repuestos y la gestión del ciclo de vida. Pero hay contextos donde esos planes deben construirse sin la red de seguridad que ofrece un proveedor accesible. Ahí es donde la ingeniería propia deja de ser un lujo y se convierte en la única garantía de continuidad. Quien gestiona la compra de componentes debe ser necesariamente un experto en radares que, a la vez, desarrolle soluciones. Un comercial que no sepa de radares jamás podrá actuar con agilidad y eficacia.

    Tercera parte: la extraordinaria experiencia cubana

    En Cuba, esa realidad no es teoría. Es la práctica cotidiana de un grupo de ingenieros que ha sostenido durante décadas una red de radares meteorológicos en condiciones que pocos considerarían siquiera viables.

    La isla opera ocho radares —siete de ellos con tecnologías de los años setenta y uno, el de Holguín, de 2005—, distribuidos por todo el archipiélago, que garantizan el monitoreo del territorio nacional y de las zonas marítimas adyacentes. Esta red, gestionada por el Instituto de Meteorología y con su centro nacional en Camagüey, ha permitido incorporar elementos esenciales al Sistema de Alerta Temprana de la nación durante más de cincuenta años, y sus datos se comparten con organismos internacionales y con el Centro Nacional de Huracanes de Estados Unidos.

    El bloqueo económico, comercial y financiero de Estados Unidos impide el acceso a los repuestos necesarios, y la compleja situación financiera dificulta incluso las importaciones que técnicamente serían posibles. Un especialista cubano en meteorología ha señalado que el bloqueo «ha impedido que la isla compre partes y equipos en el mercado estadounidense para las estaciones meteorológicas locales». Los fabricantes exigen conocer el destino final de sus productos, y Cuba es, por supuesto, destino prohibido para componentes críticos.

    Frente a ese panorama, el desarrollo de capacidades propias no fue una elección estratégica deliberada en un inicio. Fue una respuesta de supervivencia. A principios de los noventa, cuando los radares soviéticos MRL-5 y los japoneses RC-32B, heredados de décadas anteriores, empezaron a fallar y los repuestos originales se volvieron inalcanzables, un grupo de ingenieros de Camagüey, constituidos en el Laboratorio de Desarrollo Técnico —hoy LADETEC, una cooperativa—, comenzó a aprender haciendo.

    Los radares RC-32B, fabricados por Mitsubishi Electric Corporation, fueron instalados en Cuba en 1973. Hoy, más de cincuenta años después, los tres siguen funcionando (detenidos por el cerco petrolero y la asfixia del gobierno de Estados Unidos). Un experto cubano los ha calificado como «el proyecto más exitoso y sostenible que hayan tenido el PNUD y la OMM». La Revista Cubana de Meteorología calificó el mantenimiento de estos equipos como «una hazaña tecnológica sin precedentes».

    Los MRL-5, de fabricación soviética, corrieron una suerte similar. Un cronista describe cómo este «veterano de guerra tecnológica» se mantuvo firme «a base de ingenio y repuestos fabricados por los propios especialistas de LADETEC». La modernización de estos radares implicó sustituir las funciones de control originales por computadoras industriales, un proceso que se materializó por primera vez en Camagüey en 1997 y luego se extendió a otros radares. Lo verdaderamente sorprendente es que al moderno radar de Holguín, un METEOR-1500S de 2005, le falló el sistema de control original y este fue sustituido por el VESTA/RDA, igual que en los viejos radares de los años setenta. La solución demostró ser universal.

    De ese proceso surgió una metodología que combina mantenimiento, reparación y desarrollo. Cada avería se convierte en una oportunidad de aprendizaje. Cada componente que falla recurrentemente es candidato a rediseño. Cada plan de mantenimiento se cruza con un plan de elevación de la fiabilidad; es decir: reemplazamos el módulo por uno igual o desarrollamos uno propio con las mismas funcionalidades usando otros componentes. El objetivo no es solo reparar: es reducir la probabilidad de que la misma falla vuelva a ocurrir.

    La culminación de esa capacidad fue fabricar tres radares meteorológicos Doppler completos —hardware y software— a partir de componentes elementales, y no de bloques completos. LADETEC presume de que Cuba se encuentra entre las menos de diez instituciones en el mundo (incluyendo grandes fábricas) capaces de fabricar un radar meteorológico con hardware y software de desarrollo 100 % propio. No porque tenga acceso a tecnología de punta, sino porque ha aprendido a construirla desde los fundamentos.

    Eso no significa que el proceso sea fácil. La elaboración de listados de repuestos para los radares cubanos es una tarea que consume semanas de trabajo especializado. Implica revisar códigos, verificar compatibilidades, estimar precios sin cotizaciones formales, ajustar según el presupuesto disponible y, sobre todo, anticipar consecuencias. Un error en un listado puede significar meses de retraso en la recuperación de un radar averiado. La metodología que se ha desarrollado —basada en estadísticas de fallas, control riguroso de horas de trabajo por componente y una gestión de riesgos calibrada por la experiencia— es el resultado de décadas de práctica.

    Los resultados están a la vista: radares que llevan medio siglo funcionando, una red que cubre el territorio nacional y las zonas marítimas adyacentes, datos que alimentan el Sistema de Alerta Temprana ante ciclones. Y una capacidad de asesoría que se ha exportado a diez países, porque el conocimiento adquirido en condiciones adversas tiene un valor que trasciende las fronteras.

    No se trata de alardear. Se trata de constatar un hecho: cuando no hay acceso al mercado, la única salida es el conocimiento. Y ese conocimiento, una vez construido, se convierte en un activo que ningún bloqueo puede confiscar. Tal vez si nosotros hubiésemos podido comprar como sugiere la foto creada por IA, hoy no tendríamos nada que compartir.

    Cierre

    No escribo esto para vender nada ni para pedir nada. Lo escribo porque sé que hay países del Caribe y de América Latina que enfrentan, en mayor o menor medida, la misma ecuación imposible: radares que se compran con esfuerzo y se pierden por falta de un repuesto que nadie quiere venderles.

    A esos países —a sus servicios meteorológicos, a sus ministerios, a quienes negocian una donación o una compra— les digo que la experiencia cubana está disponible. No tenemos fórmulas mágicas ni soluciones de catálogo. Tenemos cuarenta y cinco años de aprender a mantener lo que otros habrían declarado perdido, y hemos aprendido que el conocimiento se comparte mejor que se guarda. Si a alguien le sirve lo que aquí hemos hecho, con gusto lo contamos: cómo planificamos los repuestos, cómo decidimos qué comprar cuando el presupuesto no alcanza, cómo rediseñamos un módulo cuando el original ya no existe, cómo formamos ingenieros que compran y desarrollan a la vez. No ofrecemos tecnología llave en mano. Ofrecemos algo que quizás valga más: la certeza de que es posible sostener una red de radares sin depender de que el mercado global se apiade de nosotros. Cuba lo ha hecho. Otros pueden hacerlo. Y si nuestra cicatriz sirve para que otro no tenga que abrirse la suya, habrá valido la pena. Radares: comprarlos es fácil, lo difícil es mantenerlos vivos


    Para leer más

    Si el tema le interesa, puede consultar estos otros posts:

  • Where Should a Weather Radar Be Located for General Meteorological Service?

    Where Should a Weather Radar Be Located for General Meteorological Service?

    If in the previous article I addressed the siting of a radar to serve an airport, now I want to broaden the range and talk about the siting of a weather radar for general meteorological service. The fundamental difference is that, while in the airport case the goal is to detect hazardous phenomena during takeoff and landing—wind shear, microbursts, gust fronts—in general meteorological service the goal is continuous surveillance of the atmosphere over a broad territory: precipitation, severe storms, tropical cyclones, hail, and in general all phenomena that affect the population and the economy.

    I have been involved in the siting and installation of several radars throughout my life. And if I have learned anything, it is that the order of the factors does alter the product. In my experience, one must begin with logistically accessible sites. Starting by looking for locations on very high peaks with panoramic views is pointless if they later turn out to be places where logistics—roads, redundant communications, electric power—would be prohibitively expensive or impossible to sustain. Once you have logistically plausible sites, then you review visibility with DEM/LOS models and decide how to complement with other radars and of what type. And above all, the operating band, which is what decides the price.

    Allow me to share what I have gathered on these criteria, in a manner analogous to what I did for the airport case.

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  • ¿Dónde ubicar un radar meteorológico para el servicio meteorológico general?

    ¿Dónde ubicar un radar meteorológico para el servicio meteorológico general?

    Si en el artículo anterior abordé la ubicación de un radar para dar servicio a un aeropuerto, ahora quiero ampliar el rango y hablar de la ubicación de un radar meteorológico para el servicio meteorológico en general. La diferencia fundamental es que, mientras en el caso aeroportuario el objetivo es detectar fenómenos peligrosos en el despegue y aterrizaje —cizalladuras, microavalanchas, frentes de racha—, en el servicio meteorológico general el objetivo es la vigilancia continua de la atmósfera sobre un territorio amplio: precipitación, tormentas severas, ciclones tropicales, granizo, y en general todos los fenómenos que afectan a la población y a la economía.

    He estado involucrado en la ubicación y el montaje de varios radares a lo largo de mi vida. Y si algo he aprendido, es que el orden de los factores sí altera el producto. En mi experiencia, uno debe comenzar por los lugares logísticamente accesibles. Empezar buscando ubicaciones en picos muy elevados con vistas panorámicas es por gusto si luego son lugares donde la logística —viales, comunicaciones redundantes, energía eléctrica— resultaría prohibitivamente costosa o imposible de sostener. Una vez con lugares logísticamente plausibles, entonces sí se revisa la visibilidad con modelos DEM/LOS y se decide cómo complementar con otros radares y de qué tipo. Y sobre todo, la banda de trabajo, que es la que decide el precio.

    Permítanme compartirles lo que he recopilado sobre estos criterios, de manera análoga a lo que hice para el caso aeroportuario.

    La logística primero: el criterio que no se puede ignorar

    La Organización Meteorológica Mundial (OMM) lo dice con claridad en sus guías de mejores prácticas: la elección del sitio de un radar depende de la aplicación prevista, pero también está influenciada por muchos factores económicos y técnicos. Entre ellos, la existencia de caminos para llegar al radar, la disponibilidad de energía y enlaces de telecomunicaciones, el costo del terreno, la proximidad a una instalación de monitoreo y mantenimiento, y la existencia de la menor cantidad posible de obstáculos para el haz del radar .

    La experiencia práctica confirma esto. En un proyecto reciente en la región de Biobío, Chile, se utilizó la plataforma Model Builder de ArcGIS para obtener zonas candidatas para la instalación de un radar meteorológico a partir de parámetros como la elevación, el índice de posición topográfica, la distancia de visión promedio, la proximidad a caminos y tendido eléctrico . Es decir, la logística no es un añadido de última hora: es un criterio de primer orden en la selección del sitio.

    En un caso real en la provincia de Sichuan, China, los equipos de selección de sitio tuvieron que adentrarse en montañas donde la mayoría de los picos preseleccionados no tenían camino. Los técnicos iban abriendo paso con machetes entre la vegetación, registrando coordenadas y altitudes, y en cada cumbre evaluaban la posibilidad de acceso a comunicaciones y energía eléctrica. Como decía el responsable de la misión: «El radar es como un ‘ojo celestial’; la selección del sitio está directamente relacionada con la precisión y el alcance de los datos de monitoreo en los prócimos 15-20 años (o tal vez 50, como nuestros tres longevos radares RC-32B, léase el post Once upon a time…Japanese Radars, the beginning of a new era in Cuban Meteorology). No se puede ser descuidado en absoluto» .

    Esto me recuerda una experiencia propia. El «monstruo» Leonardo (Ichi) fue a hacer una reparación al radar meteorológico METEOR-50DX (del fabricante GEMATRONIK-SELEX), en los predios del aeropuerto de Pasto, Colombia, y para acceder al radar había que cruzar sobre la pista, por tanto, había que esperar que no hubiera tráfico de aviones sobre la misma. Un sitio puede tener una visibilidad impecable y, sin embargo, ser un infierno logístico. Miren el radar de Karún en medio de la selva venezolana, con una posición envidiable y una logística impraticable.

    En Cuba tenemos tres radares cuyo acceso puede ser crítico y ha tenido episodios épicos y memorables, ellos son Gran Piedra (en la provincia de Santiago de Cuba), Pico San Juan (en la provincia de Cienfuegos) y Punta del Este (en la Isla de la Juventud). Si gusta puede leer sobre las hazañas de nuestros técnicos de LADETEC para mantenerlos funcionando en lo que podría ser un récord Guinness: Cuando no hay mulos se arrea a lomo de hombres, Expedición a la Isla del Tesoro

    Los requerimientos de infraestructura que la OMM detalla incluyen torre, suministro de energía (principal y de respaldo), protección contra rayos y puesta a tierra, y comunicaciones y red. No es trivial. Un sitio en un pico remoto puede requerir una torre de decenas de metros, un sistema de energía solar o eólico con banco de baterías, un pararrayos diseñado con cuidado para no afectar el rendimiento de la antena, y un enlace VSAT para transmitir los datos. Todo eso multiplica el costo de operación y mantenimiento a lo largo de la vida útil del radar.

    El análisis de visibilidad con DEM/LOS: cuando ya hay candidatos logísticamente viables

    Una vez que se tienen sitios logísticamente plausibles —con acceso vial razonable, energía disponible o instalable, y comunicaciones viables—, entonces sí se procede al análisis de visibilidad. Aquí es donde entran los Modelos Digitales de Elevación (DEM) y los análisis de Línea de Visión (LOS).

    La OMM señala que, en el caso de una red de radares destinada principalmente a aplicaciones sinópticas, los radares en latitudes medias deben ubicarse a una distancia de aproximadamente 150 a 200 km entre sí. Si la red se utiliza para mediciones cuantitativas de precipitación, donde es primordial utilizar haces de radar a baja altura, esa distancia no debe exceder los 100 km . Pero estos números son solo puntos de partida: la visibilidad real del haz sobre el terreno es la que determina la cobertura efectiva.

    Para evaluar esa visibilidad, la herramienta fundamental es el análisis de bloqueo del haz mediante DEM. Existen herramientas desarrolladas por servicios meteorológicos nacionales, como la del Servicio Meteorológico Estatal de Turquía (TSMS), que utiliza un modelo digital de elevación de 30 m de resolución y librerías de código abierto (wradlib) para calcular el porcentaje de bloqueo del haz, el radio visible del haz, el porcentaje de haz visible, la altura mínima de visibilidad sobre el nivel medio del mar, y el ángulo visible mínimo para cada punto de la red . El proceso es iterativo: se van probando ángulos de elevación sucesivos hasta que al menos una parte del haz deja de estar bloqueada . También LADETEC dispone de su propia aplicación LAMULA™ DEM/LOS.

    En el caso de Chile, una vez obtenidos los candidatos logísticamente viables, se utilizó un código Python en ArcGIS que, a partir del modelo digital de elevación de la región y el punto de control, permite conocer la visión horizontal —el skyline— que tendría el radar en esa localización. El requisito es que esa visión no tenga obstrucciones topográficas para no generar zonas de sombra . Y una vez trazados los skylines, se estimó cuál sería la población directamente beneficiada. Descubrieron que un radar de banda C con un alcance de 120 km cubriría no solo la región del Biobío, sino también parte de Ñuble y La Araucanía, beneficiando a más de 2 millones de habitantes.

    La OMM advierte algo crucial: los sitios de radar en montañas altas son de poco beneficio para detectar precipitación cerca del suelo. Las mediciones con elevación negativa producen fuertes ecos de suelo, por lo que solo tienen sentido en casos excepcionales. En regiones montañosas, a menudo es imposible lograr un equilibrio entre un buen alcance de visibilidad y mediciones cerca del suelo. La solución que sugiere la OMM es el posicionamiento auxiliar de sistemas más pequeños en los grandes valles de montaña, que pueden desempeñar un papel suplementario valioso. En Cuba tenemos el caso del radar de Gran Piedra, un coloso que captura los huracanes al norte y al sur de Cuba mejor que los otros 7 radares.; pero no puede ver la precipitación en la ciudad de Santiago de Cuba a sus pies). Léase estos tres posts para que se comprenda el dilema del radar de La Gran Piedra (Al César, lo que es del César, ¿Puede el radar de Gran Piedra “ver” la lluvia sobre la ciudad de Santiago de Cuba?, Radares cubanos vs Huracán Irma).

    Esto conecta directamente con el siguiente punto.

    Complementación con otros radares: la red como sistema

    Ningún radar es una isla. La OMM lo dice sin rodeos: la selección de la tecnología del radar y el diseño de la red estarán influenciados por las oportunidades actuales y futuras de acceder a datos de otros radares. Las redes de radares meteorológicos son, en general, heterogéneas debido a diferencias de edad, proveedores, tecnologías (bandas S, C y X) y función.

    El espaciamiento entre radares es una restricción crítica. Un espaciamiento del orden de 150–200 km, como en Europa, frente a 250–400 km, como en Norteamérica, influye significativamente en la elección de la tecnología del radar. Si la aplicación requiere medición directa a bajas altitudes para un área limitada —por ejemplo, cizalladura del viento en un aeropuerto o en terreno complejo—, entonces solo se requiere un alcance corto (~40 km), lo que también influye en la elección de la tecnología.

    La tendencia moderna es hacia redes heterogéneas: radares de banda S para cobertura amplia y detección de precipitación intensa a larga distancia, radares de banda C como compromiso entre alcance y costo, y radares de banda X para relleno de huecos (gap-filling) y aplicaciones de corto alcance. Un estudio reciente mostró que aproximadamente una cuarta parte del beneficio potencial de relleno de huecos podría lograrse con solo 25 radares adicionales de «relleno». La clave está en que los radares de menor costo —banda X y banda C— operan con menor potencia y están disponibles en configuraciones significativamente más pequeñas, lo que los hace ideales para complementar la cobertura de una red de banda S.

    Pero la complementación no es solo cuestión de bandas. También es cuestión de ángulos de exploración. Un radar en un pico elevado puede tener un alcance excelente a altitudes medias y altas, pero un punto ciego cerca del suelo. Otro radar en un valle, con menor alcance pero mejor visibilidad de las capas bajas, puede complementar esa cobertura. La OMM sugiere que en regiones montañosas, el posicionamiento auxiliar de sistemas más pequeños en los grandes valles puede desempeñar un papel suplementario valioso .

    La banda de trabajo: el factor que decide el precio

    Llegamos al punto que, en mi experiencia, es el que con más frecuencia se subestima en la etapa de planificación: la elección de la banda de frecuencia. La OMM lo resume así: la elección de la banda de frecuencia resulta principalmente de un compromiso entre el alcance y la reflectividad, que varía como λ⁻⁴, la atenuación por lluvia, que disminuye al aumentar λ hasta volverse despreciable en longitudes de onda decimétricas, la precisión de los datos y el costo.

    Veamos las tres bandas principales para radares meteorológicos:

    Banda S (2700–2900 MHz, ~10 cm). Es la elección para detectar lluvia intensa a muy largas distancias, hasta 300 km, en climas tropicales y templados. La atenuación por lluvia es prácticamente despreciable, pero los sistemas son voluminosos y costosos, requieren transmisores más potentes para una sensibilidad comparable a la banda C, y demandan más espacio y más electricidad.

    Banda C (5600–5650 MHz, ~5.4 cm). Es generalmente preferida para uso en climas templados, ya que representa un compromiso relevante entre los parámetros anteriores. Permite detección de lluvia a largas distancias (hasta 200 km), aunque su cuantificación se limita en la práctica por encima de los 100 km. Ofrece la ventaja de un menor costo, tanto por menor potencia como por menor tamaño de antena en comparación con radares de menor frecuencia que tienen la misma resolución espacial. El costo de los radares de banda C es aproximadamente la mitad que el de los de banda S.

    Banda X (9300–9500 MHz, ~2.5–3.2 cm). Los radares de banda X son más sensibles y pueden detectar partículas más pequeñas, pero como experimentan una atenuación mucho mayor, se utilizan solo para observación meteorológica de muy corto alcance, aproximadamente 50 km. Son ideales para estudios de desarrollo de nubes, detección de precipitación ligera como nieve, y por su pequeño tamaño, como unidades móviles portátiles. Su costo es aproximadamente un tercio del de un radar de banda S.

    La ecuación fundamental que relaciona alcance y velocidad en un radar Doppler es: Rmax · Vmax = c · λ / 8, donde Rmax es el alcance no ambiguo máximo, Vmax es la velocidad no ambigua máxima, c es la velocidad de la luz y λ es la longitud de onda. Esto significa que una reducción en la longitud de onda requiere una reducción en el alcance efectivo, en la capacidad de medición de velocidad efectiva, o una combinación de ambas.

    En la práctica, la tendencia moderna es hacia redes híbridas: una columna vertebral de radares de banda S o C para cobertura amplia, complementada con radares de banda X (de mucho menor costo) para relleno de huecos, aplicaciones de corto alcance y mediciones de alta resolución en áreas críticas. En Cuba tenemos ocho radares, de los cuales tres son Doppler (desarrollo propio con un largo historial La Epopeya del Doppler Cubano: una historia en 13 capítulos), y el país entero está cubierto por una red que explora la troposfera cada 10 minutos. Yo nunca diría»¿qué banda es la mejor?» sino «¿qué combinación de bandas y qué espaciamiento satisfacen las necesidades de mi servicio meteorológico con el presupuesto disponible?» (¿Qué banda usar en los radares?)

    Un orden de prioridades

    Resumiendo, el proceso que recomiendo es el siguiente:

    Primero, la logística. Identificar sitios con acceso vial razonable, disponibilidad o posibilidad de instalar energía eléctrica confiable (con respaldo), y opciones de comunicación redundante. Sin esto, cualquier otra consideración es académica. La OMM incluye la existencia de caminos, la disponibilidad de energía y telecomunicaciones, y la proximidad a una instalación de mantenimiento como factores económicos y técnicos que influyen en la elección del sitio .

    Segundo, la visibilidad. Con los candidatos logísticamente viables, realizar análisis de bloqueo del haz con DEM de alta resolución y herramientas LOS. Evaluar el porcentaje de bloqueo, la altura mínima de visibilidad y las zonas de sombra. Priorizar sitios que garanticen visibilidad sobre las áreas de interés, no necesariamente los picos más altos, porque como advierte la OMM, los sitios en montañas altas son de poco beneficio para detectar precipitación cerca del suelo .

    Tercero, la complementación. Diseñar la red como un sistema heterogéneo. Los radares de banda S o C pueden proporcionar la cobertura principal, mientras que los de banda X pueden rellenar huecos y proporcionar alta resolución en áreas críticas. El espaciamiento entre radares debe ajustarse a la aplicación: 150–200 km para aplicaciones sinópticas, 100 km o menos para mediciones cuantitativas de precipitación .

    Cuarto, la banda de trabajo. La elección de la banda es, en última instancia, una decisión económica tanto como técnica. La banda S ofrece el mejor rendimiento para precipitación intensa a larga distancia, pero es la más costosa. La banda C es un compromiso razonable para climas templados. La banda X es la más económica y la más adecuada para aplicaciones de corto alcance y relleno de huecos. En un país como Cuba, con una red de ocho radares ya establecida y un clima tropical propenso a ciclones, la banda S sigue siendo la columna vertebral, pero los radares de banda X podrían complementar la cobertura en áreas de interés específico. LADETEC dispone de un diseño de radar Doppler y Polarimétrico de banda X, robusto, sostenible, hecho con soluciones de Open Hardware y Open Software que garantizan una ecplotación soberana y duradera.

    Una nota final

    Los fabricantes de radares ofrecen «siete verstas hasta el cielo», como dice el refrán ruso. Te ofrecen radares maravilla. Es el fenómeno de la posverdad aplicado a la venta de radares (lea el post La posverdad y los radares meteorológicos). No todo lo que brilla es oro. Si va a comprar un radar para un servicio meteorológico —o para cualquier otra aplicación—, búsquese la asesoría de un experto que haya trabajado en el tema. Será dinero bien empleado, porque hay mucha superchería ofreciéndose por ahí.

    La OMM tiene una guía excelente, la Guide to Operational Weather Radar Best Practices (WMO-No. 1257), cuyo Volumen IV está dedicado precisamente a Weather Radar Siting, Configuration and Scan Strategies. Es de 2024 y está disponible en la biblioteca de la OMM . Si el lector desea profundizar, es el punto de partida obligado. Y si el tema de la aviación es de su interés, puede consultar los artículos que mencioné en el post anterior.

    Al final, la ubicación de un radar meteorológico para el servicio meteorológico general no es un problema de optimización matemática abstracta. Es un problema de ingeniería práctica, donde la logística, la visibilidad, el propósito principal del radar (lea el post sobre las aplicaciones: ¿Cuáles son las Aplicaciones de los Radares Meteorológicos?), la complementación (lea como complementan en Estados Unidos: DE CASA a CLIMAVISION ¿Cómo rellenar los «huecos» en la cobertura de una red de radares?) y el costo (mire estos posts para que tenga una idea no solo de la inversión inicial, si no de cuánto cuesta mantenerlos: Radares meteorológicos, costos y Los desafíos y los costos de mantener una red de radares meteorológicos) se entrelazan en un equilibrio que nunca es perfecto. Lo importante es no empezar por el final. Empezar por los picos más altos y más bonitos puede ser poético, pero rara vez es sensato, la historia de nuestra América Latina recoge más fracasos que éxitos (Radares Meteorológicos al Sur del Río Bravo: Un Mapa Desconcertante) y mire cuántas cosas influyen en la cobertura: ¿Cobertura del radar? Destrocemos un poco de mitos.


    Referencias

    Organización Meteorológica Mundial (OMM). (2018). Siting and installation (Sección 9). En Guide to Operational Weather Radar Best Practices, Parte 1. Ginebra: OMM. https://old.wmo.int/extranet/pages/prog/www/IMOP/ISO/Std_Radar_Part1_For_Members_Review.pdf

    Organización Meteorológica Mundial (OMM). (2024). Guide to Operational Weather Radar Best Practices (WMO-No. 1257), Volumen IV: Weather Radar Siting, Configuration and Scan Strategies. Ginebra: OMM. ISBN 978-92-63-11257-6. https://library.wmo.int/viewer/68981/

    Oyarzún Jiménez, C. F. (2021). Propuesta de sitio para la instalación de un radar meteorológico en la Región del Biobío: potenciales ventajas para la detección temprana de amenazas hidrometeorológicas (Tesis de pregrado). Universidad de Chile, Santiago. https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/183882

    Sichuan水文中心. (2025, 18 de diciembre). 跋涉川东寻»天眼»——达州测雨雷达选址工作侧记 [Caminando por el este de Sichuan en busca del «ojo celestial»: notas sobre la selección del sitio del radar de medición de lluvia de Dazhou]. Departamento de Recursos Hídricos de Sichuan. http://slt.sc.gov.cn/scsslt/dfss/2025/12/18/c9aa7161b7794ad5be7b320dfa0874a6.shtml

    Öztürk, K., & Çubuk, A. (2018). The Interactive Weather Radar Visibility Analysis Tool. Turkish State Meteorological Service (TSMS), Remote Sensing Division. Presentado en TECO-2018, WMO. https://old.wmo.int/extranet/pages/prog/www/IMOP/TECO-2018/pdf/poster%20abstracts/topic%203/P3_1_Ozturk_et%20al_ExtendedAbstract.pdf

    Federal Aviation Administration (FAA). (2024). Siting Criteria for Terminal Doppler Weather Radar (TDWR) (Order JO 6315.4). U.S. Department of Transportation. https://www.faa.gov/documentLibrary/media/Order/JO_6315_4.pdf

  • Preguntas tontas, huellas gigantes: la factura ambiental de la IA

    Preguntas tontas, huellas gigantes: la factura ambiental de la IA

    Un post sobre la huella de Carbono que deja el uso masivo de la IA

    ¿Recuerdan cuando nos pedían que digitalizáramos todos los documentos? La consigna era ahorrar papel, salvar los árboles y toda la cadena asociada. Nos vendieron la digitalización como un acto de ecologismo doméstico. Y ahora resulta que le hacemos a la IA preguntas tontas que una búsqueda de Google resolvería en dos segundos. La ironía es perfecta: cambiamos el papel por watts, litros de agua y toneladas de CO₂. El árbol no lo talamos, pero la electricidad que alimenta nuestra comodidad cognitiva tiene que salir de algún sitio ¿o no?

    Antes de seguir, conviene aclarar de qué hablamos cuando decimos «huella de carbono», porque el término se ha convertido en un comodín que todos hemos oído y pocos saben definir.

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  • Where Should a Weather Radar Be Located to Serve an Airport?

    Where Should a Weather Radar Be Located to Serve an Airport?

    Post about optimal sitting of a weather radar to serve airport. Spanish version here.

    I have been involved in the siting of several radars in my life. It all began with the MRL-5 radar, the first of its type to enter Cuba, with which we began our working life together. Although I was already a certified expert on MRL-5 radars, in 1986 the Casa Blanca one was installed, at the headquarters of the Institute of Meteorology itself; but I had no involvement in selecting the site. For a long time it was debated whether the Camagüey radar, which was at the Meteorological Center, should be raised by making a small hill right there or by constructing a small structure to elevate it; but it was not until 1997 that it was reinstalled in a fully automatic version (MRL-5M) at Loma de la Mula. In 2005 I took part in selecting the location and installation of the METEOR-1500S radar at Loma El Paraíso in Holguín. Seven years later, in 2012, we moved the Camagüey radar back to the Meteorological Center, turning it into the RD-200SX Radar, prototype of the Cuban Doppler Weather Radar. Finally, I was involved in installing the METEOR-735C radar in Las Nubes, Nicaragua. In none of the cases was an optimal installation with respect to an airport sought; decisions were made on purely logistical criteria. Nevertheless, over the years I collected everything related to selecting the site of a weather radar (especially Doppler radars) to provide services to an airport for detecting meteorological phenomena that generate adverse factors for air navigation. If my indulgent reader allows, I will share these criteria.

    ICAO or WMO may have written suggestions on the location of a weather radar to serve an airport; but I have not found them. Everything I have been able to collect comes from the U.S. Federal Aviation Administration (FAA) and here I present it. Let us begin with some essential definitions.

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  • OpenAI y Navier-Stokes: ¿Hito científico?  ¿Robo intelectual?

    OpenAI y Navier-Stokes: ¿Hito científico? ¿Robo intelectual?

    OpenAI dice haber resuelto el problema de Navier-Stokes. Analizamos el hito científico y el polémico debate sobre el robo del conocimiento humano.

    El pasado 8 de septiembre, OpenAI —la empresa detrás de ChatGPT— anunció algo que, de confirmarse, marcaría un antes y un después en la historia del conocimiento: uno de sus modelos de inteligencia artificial, aún no presentado al público, habría resuelto el problema de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio. No fue un anuncio menor. Lo acompañó un documento de 165 páginas, una formalización en Lean —un lenguaje que verifica demostraciones matemáticas paso a paso— y la afirmación de que unos 10.000 agentes de IA trabajaron de forma coordinada durante 88 horas para llegar al resultado.

    La noticia corrió como pólvora. Pero, como suele ocurrir cuando la IA se mete en terrenos sagrados, el entusiasmo vino acompañado de dudas, acusaciones y una pregunta incómoda: ¿de verdad estamos ante un hito histórico, o ante una operación de marketing disfrazada de ciencia?

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  • Che: de la Guerrilla a la Automatización Industrial

    Che: de la Guerrilla a la Automatización Industrial

    Hace un tiempo planteaba en este blog una pregunta que me ronda desde hace años: en la automatización industrial cubana, ¿qué fue primero, el huevo o la gallina? Hoy, al ver el derrotero de nuestra industria, creo que estamos poniendo la carreta delante de los bueyes de una forma que me parece alarmante.

    Se habla de reindustrializar, de importar tecnologías de punta, de dar el salto a la Industria 4.0 y, por qué no, a la fantástica y amigable Industria 5.0. Suena bonito en los discursos, a la verdad. En Cuba los jefes se han convertido en «trazadores de estategias en el papel»; pero en la práctica —me da la impresión— que intentamos construir rascacielos sobre cimientos de barro. Y en ese empeño, hemos olvidado la lección más lúcida y profética que nos dejó Ernesto «Che» Guevara hace más de sesenta años. Sígame y les doy mi opinión, que, claro, puede estar equivocada, no tengo dones de gurú.

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  • El Flagelo Naranja y su impacto fatal sobre la Meteorología

    El Flagelo Naranja y su impacto fatal sobre la Meteorología

    Muchos científicos de la Meteorología están preocupados con el Cambio Climático, y con razón, pero hay otros flagelos que no se pueden perder de vista: aquellos que provienen no de la naturaleza, sino de despachos oficiales con intereses muy alejados del bienestar público. En su segundo mandato, Donald Trump ha desatado una tormenta perfecta sobre la infraestructura meteorológica de Estados Unidos, desmantelando décadas de avances científicos bajo el engañoso pretexto de la «eficiencia gubernamental». Lo que está ocurriendo en la NOAA y el Servicio Meteorológico Nacional no es una simple reestructuración administrativa; es un ataque sistemático contra la capacidad de prevenir desastres, salvar vidas y comprender los fenómenos que afectan a todo el planeta. Y como cubano, sé bien lo que significa ser víctima de políticas arbitrarias; hoy, los profesionales de la meteorología en EE.UU. están sufriendo su propio bloqueo, no de recursos externos, sino desde la propia Casa Blanca.


    Los Hechos: Desmantelamiento en Tiempo Real

    1. Despidos Masivos y Reducción de Personal

    El 27 de febrero de 2025, a través de la Oficina de Administración de Personal (OPM) y el recién creado Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE), la administración Trump ejecutó el primer golpe: el despido de aproximadamente 880 empleados en período de prueba en la NOAA.

    Pero eso fue solo el comienzo. Mediante compras de renuncias voluntarias y jubilaciones anticipadas, la cifra de bajas escaló hasta superar los 1,000 puestos, lo que representa cerca del 10 % de la plantilla total de la agencia (The Guardian, Reuters).

    Entre los afectados se encontraba personal esencial para:

    • Mantenimiento de radares WSR-88D (NEXRAD)
    • Recolección y procesamiento de datos satelitales
    • Elaboración de pronósticos a corto y largo plazo
    • Operaciones 24/7 en oficinas de alerta temprana

    Consecuencia inmediata: Algunas oficinas ya no lanzan regularmente globos meteorológicos, debilitando la base de datos para modelos climáticos globales.


    2. El Precedente de la Intimidación: La Guerra contra la NOAA (2017-2019)

    Estos hechos, ocurridos en su primer mandato, son la prueba fehaciente de que Trump no duda en politizar y doblegar a la ciencia meteorológica cuando hiere su ego o beneficia sus intereses comerciales.


    A) El Caso del «Sharpiegate» (2019):

    • El contexto: En septiembre de 2019, mientras el huracán Dorian amenazaba la costa de EE.UU., Trump tuiteó erróneamente que Alabama sería uno de los estados impactados, contradiciendo todos los modelos y avisos oficiales.
    • La corrección científica: La oficina del NWS en Birmingham, Alabama, emitió un tuit inmediato y categórico: «Alabama NO verá impactos de Dorian. Lo repetimos, no se sentirán impactos del huracán Dorian en Alabama».
    • La indignación presidencial: Furioso porque sus científicos lo contradecían públicamente, Trump presionó a la cúpula de la NOAA para que desautorizara a sus propios meteorólogos. Llegó a mostrar en el Despacho Oval un mapa oficial del huracán alterado con un rotulador negro (de ahí el nombre «Sharpiegate») para tratar de probar su punto.
    • La claudicación forzada: Bajo presión política, la NOAA emitió un comunicado bochornoso respaldando la falsa afirmación de Trump y reprendiendo sutilmente a sus propios científicos de Birmingham por haber «contradicho» al presidente.
    • La reacción científica: La comunidad meteorológica estalló en indignación. Cientos de científicos denunciaron la violación flagrante de las políticas de integridad científica de la agencia.
    • La investigación: Posteriormente, la Inspectora General del Departamento de Comercio determinó que el administrador interino de la NOAA, Neil Jacobs, y otros altos funcionarios violaron las normas de integridad científica al ceder a las presiones presidenciales.

    B) El Intento de Poner un Abogado de AccuWeather al Mando de la NOAA (2017-2019):

    • La nominación: En octubre de 2017, Trump nominó a Barry Myers, CEO de la empresa privada AccuWeather, para dirigir la NOAA.
    • El perfil inadecuado: Myers era abogado, no meteorólogo ni científico climático. Por primera vez en la historia, se proponía a un ejecutivo sin formación científica para liderar la agencia que rige el Servicio Meteorológico Nacional y la investigación oceánica y atmosférica del país (con fuerte influencia en el resto del mundo).
    • El conflicto de intereses: AccuWeather construye su lucrativo negocio empaquetando y vendiendo datos que la NOAA recopila y distribuye gratuitamente con dinero de los contribuyentes. Poner a su CEO al frente de la agencia equivalía a privatizar de facto los datos públicos, un peligro que alarmó a toda la comunidad científica.
    • El escándalo de abuso sexual: Durante el proceso de confirmación, salieron a la luz acusaciones graves. Una exempleada de AccuWeather presentó una demanda por acoso sexual y, en una declaración jurada, Myers admitió haber tocado inapropiadamente el seno de una empleada durante una reunión (aunque lo calificó como un «accidente»).
    • El fracaso de la nominación: La oposición de senadores como Maria Cantwell, la indignación de la comunidad científica y el peso de los escándalos hicieron que el Senado nunca sometiera su nominación a votación. En enero de 2019, su candidatura expiró sin ser confirmada.

    Sobre el tema de la privatización de la Meteorología y sus consecuencias ya he alertado en mi otro post: Meteorología ¿Pública o Privada?


    Estos dos episodios —el Sharpiegate y el intento fallido de colocar a Myers— dejaron claro que, para Trump, la NOAA debía ser un instrumento al servicio de su ego (corrigiendo mapas con rotulador) y de los intereses privados (privatizando datos públicos). Los despidos masivos y recortes de 2025, orquestados por el DOGE, no son un accidente administrativo; son la continuación lógica de su guerra contra la ciencia meteorológica y su independencia.


    3. Recortes en Investigación y Satélites

    La administración no solo recortó personal, sino que atacó directamente la capacidad científica:

    • Eliminación de la base de datos de desastres: NOAA dejará de actualizar el registro de eventos climáticos con costos millonarios, frenando un recurso clave para medir el impacto económico del cambio climático (AP News, 8 may 2025).
    • Recorte presupuestario: De $6.1 a $4.5 mil millones; abolición de la Oficina de Investigación Oceánica y Atmosférica (Politico, 11 abr 2025).
    • Cancelación de instrumentos satelitales: Cuatro instrumentos del programa GeoXO eliminados, incluyendo monitoreo de CO₂ y calidad del aire (The Washington Post).

    4. Afectaciones a la Red de Radares (NEXRAD)

    La red de radares Doppler WSR-88D, columna vertebral de la detección de tormentas severas en EE.UU., está siendo gravemente comprometida:

    • Mantenimiento insuficiente: Los despidos incluyeron a técnicos especializados, lo que provoca fallos prolongados y reparaciones lentas.
    • Programas de modernización congelados: El «Service Life Extension Program» (SLEP), que extendía la vida útil de los radares, se ha ralentizado o detenido.
    • Reducción de observaciones complementarias: En varias oficinas ya no se lanzan globos meteorológicos con regularidad, lo que afecta la calibración de los modelos y la integración con datos de radar.
    • Cobertura nocturna interrumpida: Algunos turnos nocturnos ya no están cubiertos; si un radar falla durante la noche, puede permanecer inoperativo durante horas o días.
    • Riesgo sobre el Radar Operations Center (ROC) en Norman, Oklahoma: Este centro neurálgico para mantenimiento y logística corre el riesgo de perder su edificio o ser reubicado, lo que afectaría gravemente la capacidad de respuesta rápida.

    «Reducir el personal podría ‘deshacer décadas de progreso’ en la anticipación de tormentas severas»
    — Profesor experto en tornados, The Washington Post


    5. Impacto en el Centro Nacional de Huracanes y Operaciones Críticas

    Este no es solo un centro para Estado Unidos. Para la Organización Meteorológica Mundial (OMM), el Centro Nacional de Huracanes (NHC) de los Estados Unidos funciona como un Centro Meteorológico Regional Especializado (CMRE) que monitorea y predice ciclones tropicales en el Atlántico norte y el Pacífico oriental y proporciona datos, avisos y recomendaciones a los países vulnerables de la región.

    • Oficinas sin meteorólogos suficientes ya no funcionan durante la noche.
    • El Centro Nacional de Huracanes en Miami podría ver afectada su capacidad de monitoreo continuo.
    • Zonas vulnerables quedan sin alertas tempranas durante horas críticas.

    «Científicos australianos advirtieron que los recortes ponen en riesgo los pronósticos globales, ya que dependen de datos satelitales y modelos de NOAA»
    — The Guardian


    6. Respuesta Política y Legal

    Senadores como Maria Cantwell y Angus King han pedido restaurar los puestos perdidos, subrayando que:

    • La reducción de 108 empleados del NWS y otros 1,000 planeados amenazan la seguridad pública.
    • La capacidad de respuesta ante desastres naturales se ha visto comprometida.

    Repercusiones Globales y Regionales

    El desmantelamiento de la infraestructura meteorológica de EE.UU. no es solo un problema doméstico:

    1. Modelos globales degradados: Países como México, Canadá y Europa usan datos de NOAA en sus predicciones. La pérdida de calidad afecta a todo el planeta.
    2. Pérdida de liderazgo científico: EE.UU. se retira o reduce su participación en acuerdos internacionales de intercambio de datos, debilitando los sistemas de alerta temprana globales.
    3. Sistema de «dos niveles»: El acceso gratuito a datos de alta calidad se erosiona, beneficiando solo a quienes puedan pagar servicios privados.
    4. Impacto directo en el Caribe y Cuba: La degradación de las alertas de la NOAA y el NWS no solo afecta a EE.UU. Durante la temporada de huracanes, países como Cuba, Puerto Rico, República Dominicana y el resto de las Antillas dependen críticamente de los datos, trayectorias y modelos que genera el Centro Nacional de Huracanes en Miami. Menos personal, radares con fallos (para Cuba el de Cayo Hueso es muy importante) y satélites con instrumentos cancelados significan menos tiempo de reacción, trayectorias menos precisas y más vidas en riesgo en toda la cuenca del Caribe. Para una isla como Cuba, donde un huracán puede atravesarla de punta a punta, cada hora de anticipación perdida puede ser catastrófica.

    Conclusión: Un Legado de Vulnerabilidad

    El segundo mandato de Trump está dejando una huella profunda y dañina en el sistema meteorológico de EE.UU. Lo que algunos llaman «reforma» es, en realidad, un desmantelamiento sistemático de capacidades que tomó décadas construir. No se olvide mi lector de la frase que atribuyen a Agustín de Hipona (al parecer erroneamente): «Para crear se necesitan siglos y gigantes; para destruir, un enano y un segundo».

    • Décadas de progreso en pronóstico de tormentas severas, deshechas en meses.
    • Infraestructura crítica (radares, satélites, personal) comprometida.
    • Seguridad pública en riesgo, especialmente en temporada de huracanes.
    • Cooperación internacional debilitada, afectando a todo el planeta.

    El episodio del Sharpiegate y el intento de imponer a Myers no fueron anécdotas aisladas; fueron los ensayos generales. La diferencia es que ahora, con despidos masivos orquestados por el DOGE y recortes presupuestarios, no necesitan usar un rotulador para modificar los mapas: directamente están desactivando las herramientas que generan esos mapas.

    Y para quienes vivimos en el Caribe, esto no es un problema lejano. Cada radar fuera de servicio en Florida, cada turno nocturno sin cubrir en Miami, cada dato satelital que ya no se recoge, es una alerta que puede no llegar a tiempo a nuestra costa. El «Flagelo Naranja» no solo amenaza el clima de EE.UU.; amenaza la capacidad de toda la región de anticiparse a la furia de los huracanes.

    «El daño a la infraestructura científica no se repara rápidamente. La pérdida de experticia, la interrupción de series de datos a largo plazo y el retraso tecnológico tendrían un impacto negativo en la seguridad nacional y económica de EE.UU. durante años.»


    Reflexionemos

    «El Flagelo Naranja» no solo amenaza el clima (y a la Geografía con sus chovinistas cambios de nombres); amenaza nuestra capacidad de entender el Clima y anticipar los Cambios Climáticos. Y cuando la ciencia es víctima de la política, las primeras víctimas son siempre los más vulnerables —en el sur de EE.UU., en el Caribe, en Cuba ¿No le parece a usted, instruido lector?

    La Meteorología no reconoce las fronteras políticas. No exageraba Edward Lorenz cuando preguntaba «¿El aleteo de una mariposa en Brasil provoca un tornado en Texas?» La Atmósfera es un sistema muy complejo y sus interacciones abarcan el Mundo entero. Un amigo, meteorólogo de los muy buenos en EE.UU. que siempre ha estado al margen de la política, protestó públicamente, eso me dio un indicador de cuan malignas y destructivas son esas políticas.

    Estados Unidos, Cuba y México comparten un pedazo de la atmósfera global. Debemos cuidarla entre todos. Cuba necesita de los datos de los radares NEXRAD de Estados Unidos. Estados Unidos necesita de los datos de los radares cubanos, ahora parados por la asfixia de combustible a que está sometido el país. Sí, los huracanes cruzan primero por Cuba y luego siguen a Estados Unidos. Mírelo usted mismo y saque sus conclusiones.


    Fuentes Consultadas

    Dato mata relato como dice un amigo. Puede verificar todo lo que escribo aquí:

    • The Washington Post — Despidos en NOAA y afectaciones a radares
    • The Guardian — Impacto global de los recortes
    • AP News — Cancelación de base de datos de desastres (8 may 2025)
    • Politico — Plan de la Casa Blanca para desmantelar NOAA (11 abr 2025)
    • Reuters — Declaraciones del Secretario de Comercio (4 jun 2025)
    • king.senate.gov / commerce.senate.gov — Respuestas legislativas
    • Informe de la Inspectora General del Departamento de Comercio — Caso Sharpiegate
    • Declaraciones juradas y expedientes del Senado — Nominación de Barry Myers
    • Comunicados de OPM y DOGE — Directivas de reducción de personal (febrero-mayo 2025)
  • El Quijote Moderno: Radares Meteorológicos versus Turbinas Eólicas

    El Quijote Moderno: Radares Meteorológicos versus Turbinas Eólicas

    Don Quijote luchó contra molinos de viento porque los confundía con gigantes.
    Hoy, los radares meteorológicos sufren un destino parecido. Se enfrentan a miles de aerogeneradores y, literalmente, «ven» tormentas donde no las hay y lluvias que no existen.

    Pero esto no es una novela. Es un problema multimillonario que pone en riesgo alertas de inundaciones y la seguridad aérea. Y la ciencia ya tiene datos muy duros al respecto.

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  • 5G y radares meteorológicos: ¿peligro o un problema solucionable?

    5G y radares meteorológicos: ¿peligro o un problema solucionable?

    El despliegue masivo de la red 5G ha generado un intenso debate en la comunidad científica: ¿pueden las señales de telefonía móvil de quinta generación interferir con los radares meteorológicos y comprometer la precisión de los pronósticos del tiempo? La respuesta, como suele ocurrir, es compleja. Existe un riesgo real, pero también hay mecanismos técnicos y regulatorios para mitigarlo.

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  • Surveilling with Weather Radar  – Simple?

    Surveilling with Weather Radar – Simple?

    A post about the organization, planning, execution, and control of weather radar surveillance. (En Español aquí)

    I have known institutions and countries that got very excited about acquiring one or several radars, whether thanks to a timely donation or because they secured a budget to buy them.

    Unfortunately, the prevailing idea is that the «turnkey» motto that vendors usually wave around means they have bought «the automatic forecaster»—a machine you plug in, let it run, and it will warn any would-be users of any dangerous weather phenomenon within its range. I hate to be a spoilsport, but things are far from that today.

    Maybe AI will make it possible in the future, but I don’t see it happening anytime soon. Allow me to explain why.


    Operational availability and measurement accuracy: the radar’s non‑negotiable standards

    Like any other undertaking, using radars for a weather surveillance service has to be organized, planned, executed, and controlled if you want to get the results you can expect from such an expensive investment. Kind reader, please bear in mind that of all the tools available to meteorologists, radars are, by a long shot, the most costly investment—and therefore the one that demands the greatest effort to pay off.

    You buy a car. It’s reasonable to expect that over the next five years, that car will be available whenever you need it. You use it every day, several times a day. Then one bad morning, when you’re heading to work… it won’t start. You exclaim angrily: «Today, of all days, when I needed it most, this damn thing won’t start!»—Liar! You need it every day, at any hour you happen to need it.

    The same goes for radars. You need it every single day. If one day it breaks down, right when a storm is brewing, the meteorologists will be furious and the bosses will look for someone to blame. From this we can draw a conclusion: when you buy an expensive radar (they’re all expensive), you are entitled to uninterrupted operation 24/7/365. Every observation it is supposed to make is a fraction of the price you paid (amortizing the cost). If it doesn’t make that observation, that’s money you threw away and cannot recover—just as you cannot recover lost time.

    So far we’ve talked in simple terms: works / doesn’t work. But it’s much more complicated than that. It’s not enough that the transmitter radiates, the receiver receives, and the antenna spins. The problem is that the radar is a measuring instrument that measures six variables: Reflectivity, Radial Velocity, and Spectral Width of radial velocities, repeated in two channels (horizontal and vertical). Like any measuring instrument, it must be calibrated in those three variables and between the two channels. So far, these are things that can be calibrated with precision and accuracy.


    Planning

    Planning is the foundation of successful surveillance. «A goal without a plan is just a wish» — Exupéry.

    You wouldn’t buy a house without first having seen the neighborhood, without having asked about the quality of the neighbors, without having checked whether the roof can withstand the rains in your region, and without having calculated whether your budget can sustain the taxes and maintenance. Well, the same goes for a weather radar. The excitement of the purchase or the donation cannot be the only engine driving the decision. Planning is the foundation on which the entire service will rest for the next twenty or thirty years. If those foundations are made of mud, no matter how pretty the building is, it will come down with the first storm—and that’s precisely what you bought it for.

    In this post we take for granted that the radars have already been acquired, but we cannot take for granted that they were planned properly. That is why, even if you already have them, it is worth reviewing what should have been done—because it will help you correct course in time and avoid repeating mistakes in future acquisitions.

    Threat assessment: what do we want to see, and why?

    Before even thinking about which radar to buy, you must sit down with the meteorologists, the civil protection officers, the airports, the farmers, and the water resource managers. Each of them has a list of phenomena they worry about. For some it’s flash floods; for others, destructive winds; for others, wind shear on runways; for others, hail that ruins crops.

    Not all radars do everything. An S‑band radar (10 cm wavelength) is excellent for seeing deep storms and penetrating heavy rain without attenuation, but it is expensive and bulky. A C‑band radar (5 cm) is more compact and economical, but suffers more attenuation in very heavy rain. An X‑band radar (3 cm) is ideal for local and short‑range applications, but it is practically blind behind an intense storm. Planning means knowing which phenomena predominate in your region and choosing the radar that best detects them—not the one they offer you cheapest or the one they give you with the most pomp.

    Radar siting: the art of seeing without being seen

    The radar needs a clear line of sight to the horizon. Any obstacle—mountain, tall building, dense forest—produces blockages that hide entire areas. In mountainous regions, a single radar can never see into deep valleys; you need several, or a very high location, such as a mountain top. But beware: putting a radar on an isolated summit sounds great, but then comes access: how does the technician get there with the oscilloscope when there’s snow or mud? How is it powered reliably? How is it protected from lightning? Siting planning is an exercise in compromise between optimal coverage and logistical viability.

    Also, you must consider interference with other radars. If you put two radars too close together and they operate on the same frequency, you’ll get an annoying «clutter» on the screens that will ruin the data. If you put them too far apart, you leave gaps. In countries with multiple radars, network planning is a puzzle that demands wave‑propagation studies and detailed topography.

    Support infrastructure: the radar doesn’t live alone

    A radar is not just a spinning antenna and an electronics cabin. It needs:

    • Stable electrical supply, with generator and battery backup that can last at least 48 hours of autonomy. In many countries, the power grid fails precisely when there is a storm—just when you need the radar most, the lights go out. Planning means installing generators of sufficient power, with stored fuel and scheduled maintenance.
    • Redundant communications: fiber optics are wonderful, but a single cut in the trench leaves the radar mute. You must plan for microwave links, satellite, or even backup radio links. It cannot be that the radar is seeing the storm perfectly, but the forecasters can’t see it because the link broke.
    • Physical access: passable roads year‑round, even in winter or rainy season. A radar that’s down because the technician couldn’t get to it is just as useless as if it were broken.
    • Lightning protection: radar towers are the highest points in the landscape; they attract lightning with fury. A well‑sized lightning‑rod system and a good grounding are mandatory investments, not luxuries.

    Spare parts and critical consumables management: the logistics of survival

    I’ve left this point for the end of planning because it’s often the most forgotten. And yet, it’s the one that saves the most headaches.

    When you buy a car, you know that within five years you’ll need to change the tires, the brakes, the oil, and maybe the battery. For some brands, you can find spare parts on any corner; for others, you have to import them and wait weeks. With radars it’s the same, but with much longer lead times and much higher prices.

    The magnetron or klystron—the tube that generates the transmission power—has a useful life of several tens of thousands of hours. But it doesn’t warn you when it’s going to fail. One day, it simply stops radiating. If you don’t have a spare one in the warehouse, your radar will be out of service for weeks or months, depending on import procedures, manufacturer availability, and available budget.

    Planning means identifying, together with the manufacturer, the list of critical spare parts: those that, if they fail, leave the radar completely inoperative. Those must be in the warehouse from the day of installation. In addition, you must plan for periodic wear‑and‑tear spares: antenna motors, power supplies, electronic boards, high‑voltage cables. All of this requires an inventory, controlled rotation so they don’t deteriorate in storage, and a backup supplier (quite an art) in case the main manufacturer has delays.

    You also need to plan for the consumables and third‑party services—auxiliary systems without which the radar doesn’t work: power, air conditioning, communications, and protections. You must identify the providers of these services and seek redundancy so that a failure in one of these systems doesn’t stop your radar. In certain countries this can be quite tricky, especially if the radars are in remote and hard‑to‑reach locations.

    Also plan a multi‑year budget for these spare parts. It’s not a one‑time expense; it’s an annual fixed cost (estimated at 10‑15% of the radar’s price). Many institutions buy the radar with a million‑dollar budget and then have no funds for maintenance. It’s like buying an airplane and having no money for fuel or inspections. By the third year, the radar starts to fail; by the fifth, it becomes a metal ornament that only serves as a perch for birds.

    Planning the human factor: it’s not all machinery

    Planning must also consider the people who will operate and maintain the radar. Training a radar technician is not a two‑week course; it takes years of experience. If the institution doesn’t plan for recruitment and training before the radar arrives, it will end up with a shiny machine and nobody who knows how to use it.

    You must plan factory training trips, refresher courses, exchanges with other countries, and above all, a succession plan: the expert engineer will retire someday—who will take their place? That question must be answered during the planning phase, not when the expert is already gone and the antenna has stopped spinning.

    Planning, in summary, means answering these six questions before the radar arrives:

    1. What phenomena are we going to monitor, and with what priority?
    2. Where do we place the radar to see them best, without creating interference or access problems?
    3. What technical specifications must the radar have for those phenomena and that location?
    4. What infrastructure (power, communications, roads, protection) must we install?
    5. Which spare parts and tools must we have from day one, and how will we renew them?
    6. Which people are we going to train, and how do we ensure continuity?

    If all these answers are clear and documented, then the purchase—or the donation—will be a sound investment. If not, it will be an expensive adventure whose results will depend more on luck than on talent. And meteorology, dear reader, cannot depend on luck.


    Organization

    Organizing is putting the work into motion: handing out the blueprints, assigning the trades, and setting the rules of the job, because no matter how good the bricks are, the building won’t rise on its own.

    From this section onward we’ll assume the radars have already been acquired—by donation or purchase—and are ready to work. It is assumed that before acquiring them, a study was made of the dangerous phenomena derived from weather situations such as floods, landslides, mudslides, destructive winds (whether linear like downbursts or rotational like tornadoes), violent hail, or any other. And it is also assumed that the radars were suitably sited for detecting and tracking the situations that cause them. So let’s move on to the organizational activities.

    Verification and calibration

    If you’re the kind of person who goes to the hardware store and buys a shiny new digital multimeter from a good brand, and thinks that makes it ready to measure, you might start using your radar’s data «as the manufacturer gives it to you.» Then come the complaints that the Particle Classifier shows snow in very warm areas—a real complaint from a student in one of my courses.

    Not only must you verify every parameter upon radar reception, but you must also establish routines and schedules for verification and calibration at regular intervals. That’s about periodicity, but much more complicated is establishing the methodologies for verification and calibration of all the radar modules and of the radar as a whole. Sometimes the manufacturer supplies some very general indications.

    I have held in my hands the routines they use in the factory and in field radars, and they are extensive, detailed documents. Those routines require adaptation to the radars, to field conditions, and to the instruments and methods available in the service—that is, meticulous customization.

    Modus vivendi

    There are countries where radars belong to two or more different organizations. Each bought them for different purposes. For example, in Panama, two radars from different organizations are used harmoniously for the benefit of the country. In Colombia, four radars are operated by IDEAM and five by Civil Aviation (assuming the one in Pasto is still alive—I can’t find news about it, nor do I know whether the three new radars acquired from Baron are operational).

    ICAO and WMO share a document they call a Modus Vivendi to regulate interactions related to meteorology. At the country level, agreements and documents are also needed so that the radars of both organizations serve not only their own purposes but also those of the other.

    Let me give you an example: wind shear is disastrous for aviation, but it’s generally of little concern to the general population. Similarly, floods rarely affect airports, because they were built safe from them.

    Coordination and cooperation are needed for the country’s benefit, but that cannot be left to goodwill; detailed instructions are required for joint operation in the face of each type of phenomenon.

    Mode of operation

    I usually divide it into three aspects: the work regime, the scanning strategy, and the mode of operation (see my post Operación de los radares meteorológicos for details). There are hundreds of ways these aspects can be combined to make an observation. In the NEXRAD ecosystem they called it VCP (Volume Coverage Pattern—see my post VCP en NEXRAD: El misterio de explorar la atmósfera), i.e., the way we scan the atmosphere. Many elements of a radar’s behavior can be modified to explore the atmosphere.

    In operational practice, it’s very cumbersome to configure a VCP on the fly for every phenomenon; you need to have them configured in advance, and not so many that you have to study before choosing one. Some dangerous phenomena have a life cycle of only 10‑15 minutes. You have to make the right decision about which VCP can best capture it in just a few minutes.

    Exchanging images (of some products) between radars of different organizations is good. Exchanging primary data is even better. But if you don’t unify the modes of operation and ensure the same modes for the same phenomena, the exchange is just a mirage.

    IT aspects

    By IT aspects I mean organizing the data flow from the radars to the end users. If the data flow has no alternative paths, it can be interrupted at any moment. Without redundancy, it’s a «fair‑weather» system—and meteorology, precisely, must be a system that works in «bad weather.» No matter how secure the fiber optics from the radar to the end users are, at some stretch it can break, or run out of backup power. This happened to us in Cuba with the Pico San Juan radar during Hurricane Irma (read that post and draw your own conclusions). Note, dear reader, that I didn’t say «from the radar to the forecast center»—I said «to the end users.» Radar data should impact the end users directly (population, businesses, institutions, media).

    Linked to that is data archiving. A radar surveillance system must have its own and duplicated data archive, in different locations, with protections, with duplicated backups. Otherwise, it’s a waste of the money invested in the radar—like throwing the investment in the trash. True, the primary use of radar data is operational forecasting, but the data archive is essential for studying climatology, for studying long‑term drought (by the absence of radar‑measured rainfall data), and for applying Big Data techniques to gain new knowledge.

    It’s very good to put data on public servers (like AWS); but the data put there must be in a uniform, accessible, and known format. If it’s stored in a proprietary format, you’re using public foreign servers as a substitute for the institutional archive that should belong to the institution—that’s my opinion in light of my long experience. A bomb in AWS servers and the archive is gone. Does that sound far‑fetched? Amazon and other big players have built their data centers in the Middle East, and we all know what can happen there—besides, ownership of that information passes to the foreign operator.

    The National Center for Atmospheric Research (NCAR) has placed the primary and secondary data from all 159 NWS radars on AWS servers. The formats of these data (Level II and Level III) are known, and the NWS has released the ORPG code for many years. We ourselves (LADETEC) have developed an application to read Level III data (LAMULA™ WebViewer), an application to read Level II data (LAMULA™ Process), and an application to convert primary data from any radar into Level II format (LAMULA™ ORPG)—all thanks to the fact that the data, the formats, and the programs are freely available. That, in my opinion, is the right and sustainable path to promote the use of radar information. Old radar data is invaluable for training and improving numerical forecast models for the country in question.

    Staying tied to the manufacturer’s software is unsustainable in the long run, in addition to the inconveniences of after‑sales service delays. After some time, the manufacturer has no obligation to maintain compatibility with older versions. If that happens, the country or institution that stored the data in the manufacturer’s proprietary format either abandons them or pays a lot of money to someone to write rescue software.

    Human factor and role definition

    So far we’ve talked about machines, institutional agreements, and data flows. But the most fragile link—and at the same time the most valuable—in this whole chain is the person on the other side of the screen. It’s not enough to have the world’s most expensive radar if the operator can’t interpret a tornado echo or doesn’t distinguish between ground clutter and a real convective cell.

    The organization must clearly define, in writing, the profiles of each position: the maintenance technician (who looks after the electrical and mechanical health of the radar), the operational meteorologist (who monitors data quality and decides changes in scanning mode), the shift supervisor (who authorizes the issuance of alerts and coordinates with other institutions), and the data archiving officer (who ensures that the information is not lost).

    From the definition of positions and their work contents, you must define the training plans for each one.

    But defining positions isn’t enough. You must establish clear chains of command for emergency situations. When the hurricane is 100 km off the coast and the radar starts giving intermittent faults, the operator cannot be calling their boss, who calls another boss, and so on. At that moment, the organization must have foreseen who makes which decision and within how many seconds.

    Writing manuals: the radar’s «road book»

    A radar is not operated by intuition or by the memory of those who have been there the longest. That memory retires, gets sick, or leaves for another institution. A serious organization stands on living documents, updated and accessible.

    Here I refer to two types of manuals, distinct but complementary:

    • Operations manual: contains step‑by‑step instructions for starting up the radar, configuring the different VCPs (scan modes), starting data recording, switching channels (H/V), and performing daily noise and gain checks. It’s the equivalent of the car owner’s manual, but specific to each radar model and the particular conditions of its installation (altitude, climate, local interference).
    • Procedures manual: this is more strategic. It says what to do for each scenario. For example: «If reflectivity > 55 dBZ is detected within 20 km, switch to the severe‑storm VCP and notify the shift supervisor within 2 minutes.» Or «If the transmitter fails during a storm, activate the backup radar (if available) or fall back to the rain‑gauge network and satellite, and report the incident to technical support within the next 5 minutes.»

    Writing these manuals takes time, effort, and above all, field testing. They are not drafted from an office far from the radar. They are built with the participation of the operators and technicians themselves, because they are the ones who know the quirks and virtues of their machine. Once written, they must be printed right next to the control station and also available in digital format on several devices. The perfect manual is useless if it’s locked in a drawer.

    Training

    Training is a continuous process. Annually, for each position, it is necessary to organize training for the staff, taking into account the competencies expected of them and their knowledge from other fields—therefore, it is done for each individual. I knew very good practices under the direction of Professor M. T. Abshaev at the Anti‑Hail Service in the North Caucasus. Both engineers and meteorologists were retrained every couple of years, because, as Abshaev told me, «we teachers ourselves learn new things every time.»

    Technical support

    Technical support for one or several radars takes one of two forms: (1) build your own team of engineers, or (2) contract the service to a third party (outsourcing, as they call it).

    Good radar engineers are not abundant in the world, that’s the truth. Even radar manufacturers are not flush with good integration engineers—those who know all the systems and the whole assembly in detail. The radar is such a complicated machine that it takes a long time to fully assimilate. Manufacturers pay their engineers very well to keep them from leaving for other things—not necessarily even other radar firms. Since so many fields converge in radars (take a look at this post to convince yourself), those engineers leave and succeed brilliantly in any of them. So it’s not easy for any country/institution to have its own engineers.

    Some countries/institutions choose to pay a third party and «not worry» (as if that were possible) about the technical service of their radars. They generally turn to a local technology company. That company, in turn, is forced to establish contact with the manufacturer. Here there is a whole spectrum of intermediaries and manufacturers. Things can go well, badly, or so‑so. But what I am sure of is that they will pay a lot of money, and as for the result—I wish them luck. Whether you have your own engineers or not, you should have a hybrid expert who knows radar technology and its meteorological applications, so they can demand proper service from whoever is contracted for technical support.

    In my experience, the only sustainable option is to have the experts in‑house. The best examples: Argentina and Brazil.


    Execution

    Execution is when the storm knocks on your door. When the «movie director» shouts: Action!

    Planning and organizing are desk exercises and meetings. Execution is the heat of battle. It’s the moment when the operator puts down their coffee, sits in front of the screens, and puts everything they prepared into practice. Execution is not improvisation; it’s the perfect staging of the manuals and the roles.

    Execution consists of five synchronized movements:

    1. Active monitoring and hot quality control.
    The operator cannot passively watch the colors on the screen. They must be hunting for anomalies in real time: radio‑frequency interference, bird or insect echoes, attenuation by heavy rain that hides areas behind the storm. If they detect a spurious datum, they must have the skill and authority to apply filters or to null that measurement before it reaches the end user. It’s like being an airplane pilot: you don’t just watch the instruments; you listen to the engine and feel the vibrations.

    2. Agile and decisive switching of scan modes (VCP).
    We already defined the VCPs during organization. In execution, the operator must decide, in seconds, which one is most suitable. A severe phenomenon can be born, grow, and die in 10 to 15 minutes. If the operator takes 5 minutes to decide that they need to switch to a faster scan and lower elevations, they’ve already missed the storm’s development phase. Execution here is muscle memory: knowing which button to press and which parameter to modify without hesitation, even when the phone is ringing and the boss is looking over your shoulder.

    3. Rigorous application of the manuals (SOPs) during a contingency.
    This is where all the effort of writing the manuals pays off. When the radar goes blind in the middle of a hurricane—as happened to Cuba with the Pico San Juan radar—the operator has no time to invent. They must open the procedures manual and follow the action sequence: check power sources, restart the system, activate the alternate data link, notify technical support, and meanwhile switch to secondary data sources (satellite, rain gauges). Disciplined execution, step by step, is what separates a professional service from chaos.

    4. Real‑time inter‑institutional coordination (the Modus Vivendi in action).
    The agreements with Civil Aviation, Civil Defense, or IDEAM are already signed. But executing them means picking up the phone and saying: «Hey, our radar detects wind shear on the runway—activate your flight‑diversion protocol.» Or warning the mayor’s office: «We have 80 mm of accumulated rain in the river basin—evacuate the riverbanks in 30 minutes.» Waiting for the other party to call is not an option; proactive execution saves lives.

    5. Generation and dissemination of the final product to the user.
    Reflectivity or velocity data is cryptic to a firefighter or an ordinary citizen. Executing well means translating that information into a clear, georeferenced, actionable message: «Imminent flooding in neighborhood X, street Y, at 14:30.» And it’s not enough to upload it to a website. You must push it actively via audible alarms, mobile apps, text messages, and bulletins to the press. The end user doesn’t have to be a meteorologist; the radar’s execution ends when that user understands the danger and acts accordingly.


    Control

    Control is measuring to improve, auditing to avoid failure. The radar is neither an ornament nor a trophy.

    Once it’s operating and all missions have been executed, you have to sit down calmly and evaluate the results. Control is the feedback loop of the system. Without control, organization and planning become obsolete, and execution becomes mechanical routine.

    Control operates on three levels:

    1. Control of the data flow.
    The data flow must be checked and logged for statistical purposes. You check whether the radar executed the observation, and then you log its presence at every instance it must pass through—both the primary data and the derived products. In Cuba we developed software for this (VESTA|Supervisor) that automatically checked the entire flow and displayed a map of Cuba where each radar appeared as a small circle with a color code that showed at a glance what had happened with each observation. It also monitored the actions executed by the operators and left a text log of every comment, warning, or alert issued by each operator.

    2. Control of the final data quality.
    It’s not enough to calibrate the radar every so often. You must systematically compare radar‑estimated rainfall with ground‑based rain‑gauge data. If the radar says 50 mm fell and the gauges show 35 mm, there’s a deviation to correct in the algorithms. This cross‑check should be done weekly or monthly, and its results documented to adjust calibration parameters. Also, you must check the performance of the algorithms for hail, mesocyclones, tornadoes, and downbursts. Likewise, check the Particle Classifier, which must distinguish rain, hail, snow, ground targets, birds, and insects.

    3. Control of compliance with procedures.
    After each significant event (a hurricane, a hailstorm, a tornado), a lessons‑learned meeting should be held. Was the correct VCP applied? Did the operator follow the manual to the letter? Were there delays in notification? Did technical support respond within the agreed time? This is not about finding someone to blame, but about identifying deviations to correct the manuals and improve staff training. If a procedure is not followed because it’s impossible to follow, then the problem is in the manual, not in the person.

    4. Control of archiving and data sustainability.
    The data archive is not a drawer where you throw information and forget it. Control requires periodic audits of the backup system. Are the data being copied to the two different locations at the agreed frequency? Are the formats still readable? Have emergency restorations been tested? Many institutions store data for years without ever verifying that they can actually be read. Good control means performing restoration tests at least once a year.

    Control closes the loop. Its findings must feed back into Planning: if spare parts ran out faster than expected, readjust the stock. If a manual was confusing, rewrite it. If an operator made an error, reinforce their training. Weather radar surveillance is not a project that ends; it’s a living process that perfects itself with each cycle.


    So far we have gone through the entire life cycle of a weather radar surveillance service: we planned it with our feet on the ground, we organized it with workshop discipline, we executed it with the coolness of someone who knows that every second counts, and we controlled it with the critical eye of someone who is not satisfied with what «seems» to work.

    If there is one idea I want you to burn into your memory after reading these lines, it is this: the radar is not a household appliance that you plug in and forget; it is a living system that demands daily attention, technical care, and a long‑term vision. He who buys a radar thinking he has bought «automatic weather safety» is buying, in reality, an expensive disappointment. He who buys a radar knowing that he has to plan, organize, execute, and control is buying a tool that can save lives, protect crops, and guide decision‑making for decades.

    But the knowledge doesn’t end here. Every radar is a different world, every country has its unique phenomena, every institution has its limitations and strengths. What I have shared with you is the fruit of many years of work, of mistakes learned from and successes celebrated—but I’m sure there is much more to say and do.

    That’s why I invite you to contact me. If you are in the process of acquiring a radar, if you already have one and don’t know where to start organizing it, if your radar is «alive but limping,» or if you simply want to exchange views with someone who has been in the trenches, I am at your disposal.

    You can write to me at [email protected], visit our website at https://ladetec.com, or find me on professional and social networks. I don’t promise to have all the answers, but I do promise to listen carefully, to share what I know, and if I don’t know something, to look together for someone who can help.

    Because weather radar surveillance is not a one‑person or one‑institution affair. It’s a collective effort, and the more we share knowledge, the better prepared we will all be when the storm—inevitably—arrives.

    Thank you for reading this far. This post is long, but it’s the material of an entire course in which I try to explain my long practice with Cuban radars in the radar surveillance service. Now, put on your helmets, turn on the radar, and… happy surveillance!

  • Vigilancia Meteorológica por Radar ¿Simple?

    Vigilancia Meteorológica por Radar ¿Simple?

    Un post para hablar de organización, planificación, ejecución y control de la Vigilancia Meteorológica por Radar. (English version here)

    He conocido de instituciones y países que se han entusiasmado mucho con la adquisición de uno o varios radares, bien sea por haber conseguido una oportuna donación o por haber logrado un presupuesto para comprarlos.

    Lamentablemente predomina la idea de que el lema de «llave en mano» que suelen enarbolar los vendedores se refiere a que han comprado «el pronosticador automático», una máquina que la energizas y la echas a andar y le avisará a los presuntos usuarios de cualquier fenómeno meteorológico peligroso en su radio de acción. Seré un aguafiestas, pero las cosas distan mucho de eso hasta el día de hoy.

    Puede que en un futuro la IA lo haga posible, pero yo no lo veo cercano, permítanme explicarles por qué.

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  • ¡Increíble! la Inteligencia Artificial se ha puesto sola a diseñar drogas

    ¡Increíble! la Inteligencia Artificial se ha puesto sola a diseñar drogas

    El pasado domingo hablamos de cómo la IA miente, engaña y actúa por cuenta propia. Hoy toca hablar de lo que hace con esa autonomía: diseñar moléculas que alteran la mente, algo verdaderamente alucinante.

    No es ciencia ficción. No es una metáfora. Es lo que está ocurriendo ahora mismo en laboratorios de todo el mundo, con la bendición de inversores como los fundadores de OpenAI y Neuralink, y con resultados que ya han superado fases clínicas.

    La pregunta no es si la IA puede crear drogas. Ya lo está haciendo. La pregunta es: ¿quién controla lo que crea? Sígame y le contaré cosas que perturbarán su tranquillidad dominical, que aunque este post es un poco enredado por la terminología; pero el mensaje es claro y diáfano.

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  • Radares: comprarlos es fácil, lo difícil es mantenerlos vivos

    Radares: comprarlos es fácil, lo difícil es mantenerlos vivos

    Un radar comprado en 1973, con válvulas y transistores de la Guerra Fría, sigue cazando huracanes en el Caribe. Otro, comprado en 2005 con tecnología de punta, se pudre en la selva sin haber dado una sola alerta. La diferencia no es la marca, ni el precio, ni el año. La diferencia es la voluntad de mantenerlo vivo. Y esa es la pregunta que nadie se hace al firmar el cheque: ¿qué demonios hago con esto después de comprarlo?

    Inversión y sostenibilidad

    Da lo mismo que hablemos de una Fábrica de Leche en Polvo, que de un Combinado Cárnico o de un Centro Productor de Energía a partir de Biomasa, o que hablemos de Radares Meteorológicos. Los factores que determinan el éxito/fracaso son los mismos:

    • Financiamiento para todo el ciclo de vida razonablemente esperado.
    • Edificación o abrigo para la inversión.
    • Condiciones ambientales y geográficas.
    • Logística: energía, viales, comunicaciones, climatización.
    • Insumos y repuestos.
    • Recursos humanos preparados para el servicio técnico y la explotación.
    • Adaptabilidad y flexibilidad ante los cambios.

    Yo diría que el éxito pasa por tener una Gestión de Riesgos exitosa antes de la Inversión y a lo largo de todo el Ciclo de Vida. Siempre he tenido como divisa la frase de el Apostol de la Independencia de Cuba, José Martí: «Los peligros no han de verse cuando se les tiene encima, sino cuando se les puede evitar». Solo conociendo los riesgos se puede desplegar una Planificación Eficaz a largo plazo, recuerden a Antoine de Saint-Exupéry: «Un objetivo sin un plan es solo un deseo».

    El radar en un contexto general

    Nadie discute que los radares son un elemento importante de la seguridad nacional de un país. Sin embargo, no pueden verse los radares como elementos aislados. A pesar de sus múltiples aplicaciones posibles, en cualquier caso, solo son una herramienta (cierto, la más importante para la detección y alerta de fenómenos meteorológicos de meso escala), un eslabón de una cadena; pero como toda cadena, esta que implica el uso del radar, es tan fuerte como lo sea su eslabón más débil. Así pues, comprarse radares es solo una parte de este importante cadena.

    Veamos un esquema general.

    El primer eslabón es el radar en sí mismo, me refiero al equipamiento (Antena, Transmisor, Receptor), entrega datos de radar y recibe órdenes sobre el modo de operación del radar. El segundo eslabón es el sistema de análisis de la información que obtuvo el radar, le pasa al próximo eslabón la información de radar con valor añadido, interpretada y le envía al primer eslabón órdenes sobre el modo de operación del radar. El tercer eslabón es un sistema de análisis y pronóstico (por ejemplo AWIPS) que recibe como entrada no solo la información analizada de radar, sino también imágenes satelitales, datos de las estaciones meteorológicas, salidas de los modelos de pronóstico numérico, el análisis de los radiosondeos verticales de la atmósfera, la información hidrológica y cuantos datos de sensores adicionales se puedan recibir. Entrega a su salida el pronóstico inmediato y los avisos y alertas. El cuarto eslabón es el sistema que elabora la comunicación de los pronosticos, las alertas y los avisos hacia los diferentes usuarios finales por medio de la radio, la televisión, la prensa plana, las redes sociales y los avisos directos a la telefonía celular. El quinto eslabón son los usuarios finales, receptores de estas informaciones (personas, instituciones, empresas, agricultores, medios de transporte, y otros muchos).

    Las señales eléctricas muy débiles que llegan a la antena retornadas de los objetos meteorológicos sufren sucesivamente del procesamiento en el receptor analógico, luego en el digital, en el procesador de señales, en el procesador de datos y en los sistemas de análisis de la información del radar hasta llegar convertidas en avisos o alertas a los usuarios finales.

    Una observación completa de la atmósfera ejecutada por el radar, carece de sentido si, por alguna causa, no llega al usuario final. Todo el gasto habrá sido baldío si en algún punto de la cadena se detiene el paso de la información de radar.

    O sea, que a la hora de hacer la inversión en radares es necesario tener en cuenta que un radar aislado, aunque esté funcionando perfectamente, es solo un gasto innecesario si no se puede garantizar que el resto de la cadena funcione con igual eficacia.

    La raíz de la sostenibilidad a largo plazo

    Antes de darles mi opinión, les daré elementos de los que yo creo que no depende la longevidad por medio de contraejemplos.

    ¿Hay fabricantes «buenos» y fabricantes «malos»?

    Pues no lo creo, en Cuba mantenemos en funcionamiento radares de tres fabricantes diferentes: Mitsubishi Electric (los RC-32B), Electromash (los MRL-5) y Gematronik-SELEX-Leonardo (el METEOR-1500S).

    En contraposición tenemos los radares de SIATA Medellín (un radar de 2011) y Guatemala (un radar de 2012). Ambos fabricados por EEC, el primero aun en funcionamiento, el segundo fuera de servicio desde hace más de cinco años.

    ¿El año de fabricación?

    Tampoco es relevante —me parece a mí. Nosotros tenemos en Cuba los Mitsubishi RC-32B funcionando desde 1973. Los modernos radares METEOR-1500S de Venezuela, comprados en el 2005, ya no están en funcionamiento. El mismo METEOR-1500S que está en Holguín, comprado en el mismo año 2005, está en capacidad de funcionar.

    ¿Donativo o compra?

    En mi opinión es irrelevante si el radar entró al país por compra o por donativo. Todo está en la atención que se le dé cuando entre en funcionamiento.

    Puedo poner un ejemplo de Cuba. Dos radares MRL-5 soviéticos fueron comprados por Cuba en 1982 (Pilón instalado en 1987 y Pico San Juan, instalado en 1989) y coexisten en funcionamiento con otros dos radares iguales, donados por la Unión Soviética a principios de los años 80 (Camagüey en 1981 y Casa Blanca en 1986).

    Entonces ¿de qué depende?

    Yo creo que depende del sostenimiento de la voluntad política.

    Está el ejemplo de Cuba, que ha mantenido al Instituto de Meteorología y a sus radares con la prioridad de seguridad nacional. Ha sido una voluntad estatal y gubernamental inspirada en el pensamiento visionario de su líder Fidel a partir de 1965 que se entró el primer radar hasta llegar a los ocho actuales.

    Tenemos otro ejemplo. Colombia ha cambiado de derecha a izquierda y de nuevo a la derecha como país. Sin embargo, el proyecto SIATA (Sistema de Alerta Temprana de Medellín y el Valle de Aburrá), que pertenece principalmente al Área Metropolitana del Valle de Aburrá (AMVA) y a la Alcaldía de Medellín ha mantenido su vitalidad apoyándose en alianzas con la Universidad EAFIT, y también cuenta con aportes económicos y respaldo técnico de empresas como EPM (Empresas Públicas de Medellín) e Isagén. Y ahí tenemos a su radar funcionando desde el año 2011.

    Lo esencial es la voluntad política, no necesariamente del país, puede ser de una institución o de un gobierno local. Lo importante es la permanencia en el tiempo de esta voluntad.

    Geografía versus Logística

    Cuando uno va a comprar uno o varios radares, primero estudia la geografía de los fenómenos peligrosos que afectan a cada región y entusiastamente prevé la ubicación de los radares de modo que den su mejor cobertura a las zonas de afectacción. Sin embargo, hay una enemigo solapado: la logística en los lugares escogidos. Los viales, el servicio eléctrico, las comunicaciones, los niveles isoceráunicos, las condiciones ambientales a las que estará sometido el radar en esa ubicación.

    No es trivial. Miren el ejemplo de tres radares en Venezuela, que nunca funcionaron: Karún, Guri y Santa Elena de Guairén. Tres muy buenos radares, excelentemente bien ubicados para monitorear las precipitaciones en la cuenca del río Caroní y dar servicio de monitoreo a la gran represa del Guri, donde radica una de las más grandes hirdroeléctricas del mundo, que garantiza más del 70% de electricidad a Venezuela.

    La Logística le ganó la partida a la Geografía. No funcionaron. Hasta donde sé, Karún y Santa Elena de Guairén fueron montados. El de Karún me consta que estaba en capacidad de funcionar, porque Leonardo, nuestro ingeniero principal estuvo allí (allí se llega por un río lleno de pirañas, atravesando un hermoso pasto lleno de víboras, la cúpula del radar llena de abejas-okupas, en fin… El de Guri creo que no llegó a salir de las cajas. No sé exactamente qué faltaba en la posición para el montaje. El caso es que se subestimó la Logística, se priorizó la ubicación correcta desde el punto de vista meteorológico.

    Lamentablemente, no siempre se pueden ubicar los radares donde mejor cobertura de los fenómenos peligrosos puedan dar. La logística es un factor decisivo que puede echar por tierra toda una inversión.

    Idilio, matrimonio y divorcio … con intermediario

    Cuando se abre el proceso de licitación los fabricantes-vendedores son un amor. «Flores, chocolates y poesías» como hacen los pretendientes de una muchacha hermosa. Incluso antes, desde que se rumorea la posible compra, los fabricantes comienzan a «echarle maíz a la gallina» —como suelen decir en Cuba. En el montaje y la entrega comienza el comprador a darse cuenta que no leyó «las letras chiquitas». Por ejemplo, el software es capaz de hacer TODO lo que dice el catálogo, pero la versión que viene con el radar es limitada, si quieres más, paga licencias aparte. No es poco lo que los fabricantes invierten en ese proceso. «Se la juegan», apostando por llevarse el contrato.

    Los fabricantes honran sus condiciones de garantía, son firmas serias. El problema es que no es igual ir a resolver una falla en un radar de un país europeo cercano a la fábrica en Neuss o en Vantaa, que ir a Karún o al Cerro Munchique. No espere mi crédulo lector que los fabricantes vayan a sentir una gran pasión por visitar un lugar remoto, de dificil y riesgoso acceso. Es como un matrimonio donde ya el amor se esfumó, hay compromiso y hay que cumplirlo, pero no de buena gana.

    A todas estas, hay una complicación adicional. Los gobiernos de los países latinoamericanos (tal vez de otras regiones también) exigen que el fabricante-vendedor esté representado en el país por una empresa local que pone la cara ante el gobierno y las instituciones del país. Cada fabricante se presenta a la licitación con un partner local. En mi opinión esto facilita algunas cosas y complica otras, especialmente durante la garantía. El socio local, por regla general, no es un empresa experta en radares, es simplemente una empresa en el sector de las tecnologías. Puede llegar a ser muy complicado hablar con el fabricante a través de un intermediario. Es lo que yo pienso, mis lectores me pueden dejar sus comentarios.

    Al finalizar el período de garantía viene la decisión más dificil de cómo organizar el servicio técnico para sostener el servicio de vigilancia por radar: o se lo encargas a un tercero (que puede ser incluso el propio fabricante) o has preparado tu propio equipo y a partir de ahí sigues solo. En el primer caso prepara el bolsillo, en el segundo caso prepara a las personas (que no es una inversión pequeña).

    El servicio de vigilancia por radar como un sistema productivo

    Desde el año 1983 comencé a utilizar un concepto que traía de mi experiencia ferroviaria. Inicialmente lo apliqué solo al servicio técnico, luego lo extendí a toda la cadena en la medida en que iba asimilando nuevos y nuevos eslabones de la cadena.

    Antes de enzarzarnos en la sempiterna discusión semántica de si el radar no produce nada, por tanto, no es un sistema productivo, les propongo a los que me lean que abran la mente y acepten de que sí es un sistema productivo y para matar la discusión les propongo ver el siguiente esquema del primer eslabón de la cadena y les dejo a mis lectores extenderlo a los siguientes eslabones.

    El radar como tal, es decir el equipamiento de antena, transmisor, receptor, controlador y procesador de señales, viéndolo como un sistema productivo, recibe como entradas: energía eléctrica, piezas de repuesto, materiales gastables, recursos humanos y servicios de terceros. Entrega como salida «flujo de datos ininterrumpido con la calidad requerida». Note mi lector que no pongo simplemente datos, porque datos es un concepto muy amplio y nosotros no necesitamos cualquier dato, sino que necesitamos el dato que permita maximizar la información meteorológica que obtiene el radar ante cada situación atmosférica (no siempre se resuelve con un modo de operación rígido). Necesitamos que el radar esté bien calibrado, de modo que los datos sean fidedignos y que la operación del radar haya sido tal, que permita extraer toda la información meteorológica relevante a la situación que se desarrolla en la atmósfera.

    Precisemos entonces las entradas. La energía electrica debe ser de la calidad establecida, sin interferencias, sin picos de alto o bajo voltajes. Las piezas de repuesto, son las que lleva el radar para seguir funcionando cuando algo se rompe. Tenerlas en stock o comprarlas al momento, es toda una estrategia que he tratado en posts aparte. En los materiales gastables entran, grasas, lubricantes, herramientas gastables, pinturas, preservantes, líquidos refrigerantes, etc. Los recursos humanos son de dos tipos: el personal para la explotación del equipo que decide el régimen de explotación (generalmente viene del módulo siguiente, pero puede estar en el propio radar), y el personal técnico para garantizar el funcionamiento ininterrumpiso y en parámetros nominales del radar. Por último, el servicio de terceros se refiere al suministro eléctrico, las comunicaciones, las protecciones electricas de las líneas y el sistema de aterramiento y pararrayos y el servicio técnico a los equipos de enfriamiento y climatización.

    La ventaja de este método es que se pueden establecer y dar seguimiento a indicadores numéricos tanto para los insumos como para las salidas. Nosotros en Cuba establecimos indicadores muy claros de eficacia y de eficiencia que nos permitieron aumentar en 18 veces las observaciones, disminuir la potencia consumida a un 10% del anterior, y aumentar ininterrumpidamente la disponibilidad de radares diseñados a principios de los 70. Cada país, cada institución, necesita establecer sus propios índices. En LADETEC ofrecemos el servicio de asesoría.

    El radar es como una unidad de producción que recibe recursos y entrega información fidedigna para la detección y seguimiento de fenómenos meteorológicos peligrosos y la toma de decisiones sobre la emisión, en eslabones posteriores, de avisos y alertas. A este sistema se le establecen índices muy claros para su evaluación.

    La Vida después de la Garantía

    Si bien en el periodo de garantía los fabricantes con prestigio cumplen (sí, conocí de casos que nunca se pusieron en funcionamiento y pudren lastimosamente), una vez que se vence la garantía «si te he visto no me acuerdo». El fabricante va a ofrecer un contrato de mantenimiento jugoso (como si el precio hubiera sido una minucia). Para más detalle lea el post: «Tener, mantener o sostener los radares«.

    El contrato no es mucho lo que te da, más bien atención telefónica y mandarte a un técnico a evaluar cualquier avería (y tú le pagas, y no es poco), para que diga qué pieza es (no importa que tú sepas, hasta que no lo dictamine su técnico es como si no se supiera). Y luego te vende la pieza (que tienen que venir de nuevo el técnico a ponerla y no es poco).

    OK, puedes optar por no pagarlo y cuando se rompa ya veremos. Pero el fabricante no es bobo, si no tienes contrato, cuando se te rompa «te atenderé … cuando pueda«. Los que pagan contrato tienen prioridad para la venta de piezas.

    Cualquier radar está fabricado con numerosas partes y piezas de fabricantes OEM. Teóricamente, debería salirte más barato comprársela al fabricante OEM que a la fábrica de radares; pero … no obtienes esa información muy facilmente, no es cosa que el fabricante te deje ver claramente quién fabricó cada parte. Se requiere gran experticia para eso, créanme, que los cubanos hemos tenido que lidiar con eso toda una vida, lo que nos permite ahora que LADETEC ofrezca servicios de radar.

    Pagues el contrato de mantenimiento o no, prepara el bolsillo. Ya en Colombia tuvieron la experiencia de estar parados un año por falta de financiamiento.

    Algunos países/instituciones optan por tercerizar el servicio de radar. Es decir, se lo pagan a una empresa local o directo al fabricante. Más barato es formar un servicio técnico propio (Lean este post para que vean cómo lo hicimos en Cuba). Cierto, se te pueden ir; pero recuerda lo que dijo Ford (bueno, tal vez sea una frase apócrifa y se la achacan a él) —«Sólo hay algo peor que formar a tus empleados y que se vayan: no formarlos y que se queden».

    Lo que trato de transmitirles es que tener radares es caro, no solo en la adquisición, también en su sostenimiento. Cualquier estrategia te va a conducir a un gasto anual del 10-15% del costo de la inversión. Al pasar de los 10 años el costo es cada vez mayor.

    Entonces, suena desesperanzador ¿cortarse las venas?

    No he visto ningún país del tercer mundo que pueda mantener los radares con servicios de terceros. Enrolarse a comprar radares es una aventura de por vida.¿La solución? Pero si ya la vieron en el post «Radares Meteorológicos al Sur del Río Bravo» La solución es la Soberanía Tecnológica.

    No me refiero a fabricar radares desde cero en un galpón latinoamericano (eso es otra escala y ahí tenemos los ejemplos de Argentina, Brasil y Perú para demostrar que sí se puede).

    La soberanía tecnológica aplicada a la meteorología significa la capacidad real de un país o institución de mantener, operar, modificar y reparar sus propios radares sin tener que arrodillarse ante el fabricante cada vez que se funde un fusible.

    Ustedes lo han leído en este texto: el fabricante es un amor durante la compra, pero después de la garantía se convierte en un oligopolio que te vende el soporte a precio de oro y te esconde las fuentes de los códigos y los esquemas eléctricos verdaderos. La soberanía empieza en la ingeniería inversa (legal, ética y profesional), en la capacidad de leer los manuales, de abrir las cajas, de rastrear los componentes OEM en el mercado global (no solo en la casa matriz) y, sobre todo, en la formación de técnicos de alto nivel que hablen el idioma del radar y no solo el del manual.

    Cuba, con sus radares de los años 70, no es un milagro; es el resultado de décadas de soberanía forzada. Al no poder comprar cosas por la persecución del bloqueo, ni disponer de créditos para el financiamiento de los contratos millonarios, no tuvimos más remedio que aprender. Y ese «no tener remedio» se convirtió en nuestra mayor fortaleza. Hoy LADETEC no vende humo; vende el conocimiento de quien ha tenido que resucitar equipos en medio de lugares inhóspitos y alejados, con un multímetro y una memoria prodigiosa.

    ¿Qué implica, en la práctica, ejercer la soberanía tecnológica al comprar un radar?

    1. Exigir la transferencia de conocimiento en el contrato. No vale con un cursillo de una semana. El fabricante debe entregar la lógica del software, los esquemas eléctricos completos y los planos mecánicos. Si no los dan, que ofrezcan un descuento para compensar el secuestro tecnológico.
    2. Crear una cantera de talento local. Enrollar a las universidades (como EAFIT en Medellín) desde el día cero. Que los estudiantes de ingeniería y física aprendan en el radar, que lo toquen, que lo sufran. Esa es la verdadera inversión a largo plazo.
    3. Aceptar la obsolescencia programada como un reto, no como una sentencia de muerte. Cuando el fabricante diga «esa pieza ya no se fabrica», la soberanía te permite decir «pues la adaptamos, la rediseñamos o la reemplazamos por otra equivalente».

    Al final, comprar un radar es como comprar un tractor o un hospital: no sirve de nada si no tienes mecánicos ni cirujanos. Si en tu plan de inversión no hay una partida presupuestaria específica y eterna para la formación de especialistas y la compra de repuestos alternativos, estás comprando un hermoso pisapapeles esférico de fibra de vidrio.

    La geografía te dice dónde ponerlo. La logística te dice cómo encenderlo. Pero solo la soberanía tecnológica te dice cómo hacer que nunca se apague.

    Así que, querido lector, si estás pensando en comprar un radar, no preguntes solo por el precio o la cobertura. Pregúntate: «¿Estoy dispuesto a adoptar esta máquina como un hijo, a aprender todos sus secretos y a cuidarla cuando el fabricante se haya ido con otro?». Si la respuesta es sí, y tienes la voluntad política de sostenerlo, adelante. Si no, mejor guarda ese dinero y fortalece tu red de estaciones automáticas o estaciones de sondeo aerológico.

    Porque, como bien saben los que hemos sobrevivido a tormentas y a fallos eléctricos, un radar no es un lujo tecnológico; es un compromiso de soberanía. Eche un vistazo al post en el que muestro tres ejemplos diferentes de sostenibilidad.

  • Radares Meteorológicos al Sur del Río Bravo: Un Mapa Desconcertante

    Radares Meteorológicos al Sur del Río Bravo: Un Mapa Desconcertante

    América Latina es una región particularmente vulnerable a fenómenos meteorológicos extremos: huracanes en el Caribe y Centroamérica, inundaciones en la Amazonía y el Río de la Plata, sequías en el Corredor Seco centroamericano y el fenómeno de El Niño que afecta a toda la franja del Pacífico. En este contexto, los radares meteorológicos no son un lujo tecnológico: son una herramienta de vida o muerte para la alerta temprana.

    Sin embargo, el panorama regional es desolador. La norma no es la inversión planificada, sino la compra impulsiva, la donación mal gestionada y el abandono prematuro. En esta entrega recorremos los países del continente, de México a Argentina, documentando qué tienen, qué funciona y qué no (en mi opinión, claro está), y por qué la riqueza de un país no es garantía de éxito.

    Aclaro que esta información la he recopilado de fuentes públicas en Internet, puede que no sea muy precisa, por tanto, mis valoraciones tampoco lo serían. No he incluido mi conocimiento de los radares de Venezuela, Colombia, Nicaragua, Honduras y Guatemala donde he estado, solo la información que yo tendría si solo dispusiera de Internet. Cada quién conoce lo suyo y puede dejarme sus opiniones en los comentarios.

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  • La IA miente y engaña … como los humanos ¡Entérese!

    La IA miente y engaña … como los humanos ¡Entérese!

    Hace apenas unos meses, hablar de una inteligencia artificial que actuara por cuenta propia, que mintiera, que planificara ataques y que se adaptara en tiempo real sonaba a ciencia ficción. Hoy es noticia. Y no una noticia menor: el Instituto de Seguridad de la IA de Reino Unido (AISI) acaba de declarar que hemos visto un nivel de «autonomía y engaño» en modelos de IA que jamás se había registrado.

    No es una exageración. Es un diagnóstico.

    Lo que sigue es un recorrido por los casos más sonados de los últimos meses. No son anécdotas aisladas: son alarmantes señales de un cambio de época ¿Será que, sin darnos cuenta, la hemos hecho a imagen y semejanza de los humanos?

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  • El radar, las TLS y los avisos super rápidos

    El radar, las TLS y los avisos super rápidos

    Un post para hablar del falso aviso de sismo del 18 de agosto y la posibilidad de usarlo para avisos super rápidos de tornados generados por radar.

    Siempre he estado consciente de que una cadena es tan fuerte como lo sea su eslabón más débil. Mi quehacer en los radares me fue llevando sucesivamente desde la adquisición de la información meteorológica contenida en las señales a su procesamiento. Más tarde pasé a perfeccionar el análisis de esa información para elaborar avisos rápicos. Para eso tuve que estudiar la naturaleza mismas de los fenómenos peligrosos y los métodos de detección por radar. Por último me di cuenta que aunque podría pulir los métodos de análisis y detección por radar siempre iba a chocar con un problema: ¿cómo hacer llegar el aviso a los posibles afectados?

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  • Más allá del formato: el desafío de la interoperabilidad

    Más allá del formato: el desafío de la interoperabilidad

    Un post para hablar de muchas cosas que no se tienen en cuenta al convertir de un formato de datos de radar a otro.

    En un post anterior recorrimos la Torre de Babel de los formatos de datos de radar y vimos estándares como FM‑301 que prometen un lenguaje común. Pero hoy quiero plantear una pregunta incómoda:

    Si dos radares de países distintos, con fabricantes diferentes, parámetros técnicos diferentes (potencia pico del transmisor, ancho del haz, ganancia de la antena…etc.) estrategias de exploración (VCP) distintas y propósitos operativos diferentes, convierten sus datos al mismo formato estándar… ¿son realmente comparables?

    La respuesta corta es no. La larga es depende de lo que hayamos documentado en el camino.

    Imaginemos dos archivos FM‑301 con reflectividad (DBZH). En apariencia, idénticos. Pero uno proviene de un radar calibrado hace una semana con el método de verificación de la exactitud en el posicionamiento, con corrección por atenuación y filtro de ecos fijos adaptativo para la supresión de ecos no meteorológicos. El otro lleva dos años sin calibrar, sin corrección por atenuación (porque «no era necesaria» según el fabricante) y con un filtro de clutter fijo que elimina ecos fijos en zonas urbanas. La misma variable, en el mismo formato, pero científicamente son dos mundos distintos.

    La interoperabilidad real no se logra solo con unificar el contenedor. Exige que cada paso del procesamiento quede registrado en los metadatos y que las herramientas de análisis sepan interpretarlos. Vamos a desgranar qué pasos son esos y cómo se documentan (o no) en los estándares actuales.


    El viaje de un dato: de la antena al archivo

    Cada valor de reflectividad o velocidad radial que llega a nuestro ordenador ha pasado por una cadena de decisiones humanas y algorítmicas. Estas son, al menos, las principales etapas que debemos documentar:

    1. Calibración del sistema

    La reflectividad (dBZ) es una magnitud relativa que depende de la ganancia del receptor, la potencia transmitida, las pérdidas en la guía de ondas, etc. Sin una calibración rigurosa, comparar dBZ entre radares es como comparar temperaturas con termómetros sin ajustar.

    • ¿Cuándo fue la última calibración? (fecha y hora).
    • ¿Qué método se usó? (solar, con blanco estándar, verificación de la exactitud de apuntado, con generador de ruido, etc.).
    • ¿Cuál es la incertidumbre estimada? (ej. ±1 dB).
    • ¿Se ha aplicado alguna deriva de ganancia conocida?

    En FM‑301, la calibración se documenta en el grupo how o en atributos específicos de la variable, pero no hay un estándar único. La convención CF recomienda atributos como calibration_date, calibration_method, calibration_uncertainty, pero su uso no es obligatorio.

    2. Corrección por atenuación

    La señal de radar se atenúa al atravesar la lluvia, especialmente en bandas de longitud de onda corta (C, X). Si no se corrige, la reflectividad en zonas tras la tormenta se subestima gravemente.

    • ¿Se ha aplicado corrección por atenuación? (sí/no).
    • ¿Qué algoritmo se usó? (ej. Hitschfeld‑Bordan, método de la atenuación específica, etc.).
    • ¿Se usaron datos de otra frecuencia (dual‑wavelength) o de un modelo?
    • ¿Cuál era la atenuación específica estimada (dB/km)?

    3. Filtrado de ecos fijos (clutter)

    Los ecos de terreno, edificios y otras estructuras fijas contaminan la reflectividad y la velocidad. Los filtros (en el dominio del tiempo o en el dominio de las frecuencias) los eliminan, pero un filtro mal ajustado (o incluso bien ajustado, en dependencia de cuan baja sea la velocidad promedio en el objeto meteorológico) puede eliminar también precipitación real (o parte de ella), especialmente en zonas de montaña. El peor de los casos ocurre cuando hay ecos muy potentes de ecos fijos, cuya velocidad romedio no es cero (proveniente de vegetación susceptible al viento) y el objeto meteorológico, proveniente de precipitaciones estratiformes tiene baja velocvidad promedio. En ese caso el filtrado resulta muy agresivo y a su salida la precipitación ha perdido parte de su potencia real.

    • ¿Qué filtro se usó? (Gaussian clutter map, filtro adaptativo, etc.).
    • ¿Se usó un mapa de clutter fijo o adaptativo?
    • ¿Cuál es el umbral de detección?
    • ¿Se ha diferenciado entre clutter de terreno y clutter anómalo (por propagación anómala)?

    4. Corrección del perfil vertical (VPR)

    La reflectividad varía con la altura incluso dentro de la misma precipitación. Si se comparan PPIs a diferentes elevaciones o se construyen mosaicos sin corregir, los sesgos son enormes.

    • ¿Se ha aplicado corrección del perfil vertical? (sí/no).
    • ¿Qué método se usó? (ej. VPR climatológico, VPR dinámico, etc.).
    • ¿Se usaron datos de modelos o de otros radares?

    5. Corrección de la velocidad radial (de‑aliasing)

    La velocidad radial tiene un intervalo de Nyquist: velocidades por encima de ese límite se «doblan» (fold). El de‑aliasing (yo lo llamé de-aliasamiento en español) intenta deshacer ese doblamiento, pero no es trivial.

    • ¿Se ha aplicado de‑aliasing? (sí/no).
    • ¿Qué algoritmo se usó? (ej. de‑aliasing por continuidad espacial, por comparación con modelos, etc.).
    • ¿Cuál es el intervalo de Nyquist original del sistema? (±V_max).
    • ¿Se usaron múltiples PRF para extender el intervalo?
    • ¿Se tuvo en cuenta el deterioro de la calidad de la estimación de los momentos por usar dos frecuencias de repetición (5/4, 4/3, 3/2)?

    6. Calidad de la estimación

    No todas las mediciones son igual de fiables. Dependen de la relación señal/ruido, del número de pulsos promediados, de la atenuación y de muchas correcciones. Hay que tener presentes la exactitud, la precisión y la resolución conque se hicieron.

    • ¿Se incluye un índice de calidad? (ej. SNR, codificación de calidad por bits, etc.).
    • ¿Se ha umbralizado por algún criterio de los índices calidad que entrega el procesador de señales?

    7. Estrategia de exploración (VCP)

    El volumen de datos no es solo un conjunto de PPIs a diferentes elevaciones. La secuencia de elevaciones, la velocidad de giro, el número de pulsos por rayo… todo afecta a la representatividad del muestreo.

    • ¿Qué VCP se usó? (nombre o descripción).
    • ¿Cuál fue la secuencia de elevaciones y tiempos?

    ¿Qué recoge FM‑301 y qué hace xradar?

    FM‑301, basado en CfRadial 2.1 y las convenciones CF, es un estándar de estructura y metadatos mínimos. Contiene atributos estándar como gain, offset, units, coordinates, y grupos como quality_control donde se pueden añadir anotaciones libres. Pero no obliga a documentar todos los pasos anteriores. Depende de la buena voluntad del productor de datos.

    CfRadial 2.1 define, por ejemplo, el atributo calibration como un grupo que puede contener campos como calibration_date, calibration_method, calibration_standard. Pero no define qué hacer si no se ha calibrado, o si se usó un método no listado.

    Xradar, la biblioteca de openradar, lee todos estos atributos y los expone como metadatos en la estructura de xarray. Pero no valida si la cadena de procesamiento está completa (y habría que definir qué es completa) ni aplica correcciones por sí misma. Es una herramienta de traducción, no de control de calidad. Si el archivo FM‑301 no incluye el método de de‑aliasing, xradar no lo puede adivinar.


    El problema de fondo: la interoperabilidad semántica

    Convertir dos archivos al formato FM‑301 es como poner dos libros en el mismo idioma, pero si uno es una traducción literal y el otro una adaptación libre, el contenido no es equivalente. La información de procedencia (lineage) es el verdadero pegamento de la interoperabilidad.

    Ejemplo real:
    El radar A (EE.UU.) opera en modo VCP 212 (14 elevaciones, 5‑6 minutos de ciclo) y aplica corrección por atenuación usando el algoritmo de la atenuación específica con datos de doble polarización. El radar B (Europa) opera en VCP 21 (9 elevaciones, 10 minutos) y no corrige por atenuación porque asume que en banda S no es necesaria (lo cual es falso para tormentas intensas). Ambos generan archivos FM‑301 con DBZH. Si un investigador los junta para hacer un estudio de precipitación, sin metadatos que indiquen estas diferencias, el sesgo será enorme y la conclusión, errónea.


    Un cuestionario para el productor de datos

    Propongo que, junto al archivo de datos, el productor responda a un cuestionario mínimo como este (que podría ir en los metadatos how y quality_control) o uno más elaborado que se defina:

    1. Calibración:
      • Fecha de última calibración absoluta:
      • Método de calibración:
      • Incertidumbre estimada (dB):
      • ¿Se han aplicado correcciones de deriva en tiempo real?
    2. Filtrado de clutter:
      • Algoritmo usado:
      • ¿Se usó mapa de clutter? (sí/no) – Fecha del mapa:
      • ¿Se aplicó filtro adicional por textura?
    3. Atenuación:
      • ¿Corregida? (sí/no)
      • Algoritmo:
      • ¿Se usaron datos de doble polarización? (sí/no)
    4. Perfil vertical:
      • ¿Corregido? (sí/no)
      • Método:
      • Fuente de los datos del perfil (climatología, modelo, otro radar):
    5. Velocidad:
      • De‑aliasing aplicado: (sí/no)
      • Algoritmo:
      • Intervalo de Nyquist original (m/s):
      • ¿Se usaron múltiples PRF?
    6. Control de calidad:
      • ¿Se incluye SNR o índice de calidad?
      • Umbral de SNR mínimo aceptado:
      • Otros criterios de rechazo:

    Hacia un estándar de procedencia

    La comunidad de datos científicos lleva años trabajando en el concepto de procedencia (provenance). Estándares como W3C PROV o el modelo de procedencia de OGC (PML) podrían adaptarse al contexto radar, pero aún no hay una implementación específica.

    Mientras tanto, nuestra mejor arma es la documentación meticulosa en los metadatos y la educación de los usuarios para que no den por sentado que dos archivos con el mismo formato y variable son directamente comparables. Herramientas como xradar pueden ayudar a visualizar estos metadatos, pero el juicio final sobre la comparabilidad sigue siendo del científico.

    Tener todo muy bien documentado aun no nos garantiza que los datos de dos radares sean comparables. Pongamos un ejemplo: uno de los radares solo adquiere los tres ángulos más bajos, el otro adquiere 14 ángulos (y ninguno de ellos coincide con los tres del otro). Los volúmenes de datos pueden tener muy pocos puntos de comparación.


    Reflexión final (y personal)

    Cuando diseñamos el formato OBS en Cuba en 1995, no podíamos imaginar la complejidad de los estándares futuros. Pero sí teníamos claro que, si no documentábamos cómo se había obtenido cada dato (calibración, estrategia de exploración, filtros), el dato perdía su valor. Por eso incluimos campos en las cabeceras de los archivos OBS para registrar cosas adicionales. No era perfecto, pero era un comienzo.

    Ahora, con FM‑301, tenemos una oportunidad dorada para hacerlo bien. Pero solo si la comunidad se toma en serio la documentación de la cadena de procesamiento. La conversión de formato es el primer paso; el segundo, y más difícil, es la interoperabilidad semántica. Por suerte, el Universo se está contrayendo, me refiero metafóricamente a que hay menos fabricantes de radares, por tanto, hay menos diversidad de formatos y de algoritmos. Ahora el gran consorcio italiano Leonardo es dueño de los dos más grandes fabricantes: EEC que conserva su nombre original y Gematronik, que ha cambiado varias veces de nombre y ahora es Leonardo Germany.

    Como siempre, el reto no es solo técnico, sino también cultural. Y, como en la Torre de Babel, el verdadero milagro no sería hablar todos el mismo idioma, sino entendernos a pesar de nuestras diferencias.

    Yo creo que estamos necesitando un software que no solo convierta a un formato (FM-301, por ejemplo) sino que inspeccione toda esta miriada de correcciones que pueden o no hacerse sobre unos datos de radar, que evalue la estrategia de exploración utilizada y compare los parámetros técnicos de cada radar y le haga un informe al investigador que va a usar los datos de varios radares para que sepa qué tiene y qué no y qué debe averiguar con el operador para estar seguro antes de traducir el formato. Yo lo llamaría LAMULA™ Inspector, fantaseando un poco a futuro.


    Referencias citadas:

    • CfRadial 2.1 (Conventions for Radar Data in netCDF). Unidata.
    • COST 717 Working Document (2003). HDF5 Information Model for Weather Radar Data.
    • Saltikoff, E. et al. (2019). The weather radar data archive. BAMS.
  • Los datos de radar, una verdadera Torre de Babel

    Los datos de radar, una verdadera Torre de Babel

    Un post para hablar de los formatos de los datos de radar y las dificultades para su interoperabilidad.

    En todo el planeta, más de 2000 radares meteorológicos operan de forma continua, girando día y noche sus antenas para capturar la estructura tridimensional de las tormentas. Estos instrumentos, desplegados por servicios meteorológicos nacionales, agencias de investigación, redes universitarias y empresas privadas, generan cada día petabytes de datos con resoluciones que alcanzan los 250 metros (en distancia) y los 5 minutos (en tiempo). Son la espina dorsal de la vigilancia de fenómenos severos, la entrada fundamental para inicializar los modelos numéricos de predicción, y una fuente inagotable para el estudio del cambio climático, la hidrología y la física de nubes.

    Sin embargo, tras esta aparente abundancia se esconde un problema profundo: cada red, cada fabricante, cada país ha desarrollado —o impuesto— su propio formato de almacenamiento y no solo eso, cada uno tiene su propia estrategia de exploración de la atmósfera con la secuencia de movimiento de su antena. La Organización Meteorológica Mundial (OMM) reconoce más de 20 formatos activos para datos de radar en coordenadas polares, sin contar las variantes internas de cada uno de ellos. A esto se suman las diferencias en nomenclatura de variables, unidades, sistemas de coordenadas, convenciones de calidad y metadatos. El resultado es una Torre de Babel de datos: todos miden lo mismo (reflectividad, velocidad, polarimetría), pero cada uno lo cuenta en su propio idioma.

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  • La incertidumbre sobre la inclinación del panel solar

    La incertidumbre sobre la inclinación del panel solar

    Si llevas tiempo en el mundo de la energía fotovoltaica en Cuba, seguro que has sido testigo de un debate recurrente: ¿cuál es el ángulo de inclinación exacto que deben tener los paneles solares? Pregunta a tres instaladores y obtendrás cuatro respuestas diferentes. Unos defienden la latitud geográfica como si fuera una biblia, otros apuestan por tumbarlos casi completamente para «que no se los lleve el próximo huracán», y hay quien aplica manuales europeos sin cuestionar si el sol del Caribe se comporta igual que el de Alemania.

    Para entender quién tiene razón—y por qué todos tienen un poco de ella—hay que desglosar el problema no como una simple regla de tres, sino como un ejercicio de compromiso entre tres disciplinas: la astronomía solar, la mecánica de fluidos y la física de materiales.

    Vamos a ponerle números y ciencia a este rompecabezas.

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  • Sostenibilidad: Mucho Más que Reciclar, es Innovar sin Empezar de Cero

    Sostenibilidad: Mucho Más que Reciclar, es Innovar sin Empezar de Cero

    Cuando hablamos de sostenibilidad, a menudo pensamos en energías renovables o en reducir plásticos (y jabitas CUBALSE). Pero hay una faceta igual de importante y menos visible: la sostenibilidad tecnológica. Se trata de alargar la vida útil de los equipos, evitar la obsolescencia programada y demostrar que, con ingenio, un sistema puede ser útil durante décadas. Hoy quiero poner sobre la mesa tres ejemplos fascinantes que demuestran que lo viejo, bien cuidado y modernizado, puede ser la mejor inversión para el futuro.

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  • Transmisores de Radar a Estado Sólido ¿Mejores?

    Transmisores de Radar a Estado Sólido ¿Mejores?

    Un artículo para analizar las ventajas de los transmisores a estado sólido frente a los antiguos magnetrones … y derribar algunos mitos.

    ¿Es usted de los que cree a pie juntillas lo que las firmas le «meten por los ojos» en una atorrante propaganda? A lo largo de la historia, hemos visto cómo la propaganda masiva ha logrado vendernos productos como el New Coke (que a nadie satisfizo) o el cinturón Ab Force (ese que te prometía abdominales perfectos sin hacer ejercicios, solo con impulsos eléctricos en la barriga), que alardeaban de ser revolucionarios; pero que la práctica demostró que no servían o simplemente no eran tan buenos como se esperaba. Google+, los autos Tesla de Elon Musk y muchas otras iniciativas no resultaron tan buenas como se publicitaban o que simplemente no tuvieron la acogida que se esperaba. Remedios milagrosos que se propagandizaron a sí mismos en Cuba, como las pulseras de cobre, el noni y la moringa, que parecían «el remedio de la Magdalena» y la gente esperaba que fueran la «fuente de la eterna juventud» y claro, no lo fueron. En fin, como decimos en Cuba —mucha gente cree que el chicharrón es carne de puerco.

    Hoy, en el ámbito de la electrónica de alta potencia para radares, nos encontramos ante un debate similar. Por un lado, tenemos el magnetrón, una tecnología probada y con décadas de historia, respaldada por una industria consolidada (y que aún son mayoría en el mundo). Por otro, los amplificadores de potencia de estado sólido (SSPA, siglas en inglés de Solid State Power Amplifier), una tecnología más moderna que promete mayor fiabilidad, calidad y rendimiento.

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  • La Epopeya del Doppler Cubano: una historia en 13 capítulos

    La Epopeya del Doppler Cubano: una historia en 13 capítulos

    A la Memoria del Comandante en Jefe Fidel Castro Ruz

    No fue un científico de formación, pero poseía el instinto del verdadero científico: la curiosidad insaciable, la fe en el talento humano y la certeza de que el conocimiento no debe ser patrimonio de unos pocos. Fidel entendió, antes que muchos, que la meteorología no era un lujo sino una necesidad estratégica para un país de huracanes y sequías. Por eso preguntó, escuchó, confió.

    A él debemos que un grupo de ingenieros de una ciudad del interior no solo soñara con un radar Doppler, sino que tuviera el respaldo de un Estado que apostó por la inteligencia nacional frente a la dependencia tecnológica. Fidel nos enseñó que la ciencia es soberanía, que la innovación no se compra, se construye con manos propias, y que un país bloqueado puede —si cree en sus hijos— fabricar lo que el mundo le niega.

    Este relato de trece capítulos es, en el fondo, una larga carta de agradecimiento a su pregunta aquella noche de huracán. Sin ella, sin su impulso, sin la Batalla de Ideas que abrió puertas, estas páginas no existirían. Ni los tres radares que llevan su huella.

    Por su pasión por la Ciencia, por su amor a la Meteorología, por su obsesión de que Cuba tuviera radares propios. Porque nos enseñó que el futuro no se espera: se construye.

    Gracias, Comandante.

    No existe la verdad absoluta, solo versiones. Cada persona construye la suya desde sus intereses, sus percepciones y, sobre todo, desde el lugar que ocupa. Akira Kurosawa lo mostró con maestría en Rashomon: varios testigos de un mismo crimen en el bosque ofrecen relatos irreconciliables, y ninguno es del todo falso ni del todo cierto. John Dickson Carr exploró esa misma idea en Los espejuelos oscuros, donde un asesinato escenificado ante varios testigos termina fragmentándose en recuerdos contradictorios. Así opera la memoria, y así se escribe la historia.

    Pues bien, aquí va mi versión: cómo se hicieron —y luego, quizás, se deshicieron— tres radares Doppler cubanos. No pretendo ofrecer una verdad definitiva, sino el testimonio de alguien que estuvo en el epicentro de los hechos, con las manos en los circuitos y la cabeza llena de sueños. Otros tendrán recuerdos distintos, igualmente honestos. A ellos les cedo la palabra cuando decidan tomarla. Mientras tanto, estos son los hechos tozudos, filtrados por mis espejuelos oscuros.

    Aquí les va la historia, tal como yo la veo, contada en 13 capítulos

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  • Dios aprieta, pero no a Orca

    Dios aprieta, pero no a Orca

    En LADETEC hemos vivido la escasez como un tatuaje en la piel. Desde la falta de un simple conector hasta la imposibilidad de renovar equipos que ya nacieron obsoletos. Hemos trabajado con equipos (osciloscopios, generadores de señales de todo tipo, etc.), que parecen sacados de un museo de la tecnología de principios de los 70. Siempre hemos estado con la zozobra de que cualquier apagón eléctrico borre meses de trabajo. Comenzamos con cautines que venían con el radar MRL-5, de 220 V y 100 W, con una punta gruesa como un lápiz y con eso teníamos que soldar circuitos integrados encapsulados en el estándar militar soviético (semejante a la serie 54xx de Texas) con espaciado de paticas de alrededor de 1 mm. Hubo tiempos, en los que en lugar de tape, usábamos tiras de jabitas Cubalse, amarrándolas con hilo, para aislar los cables. Es como el palacio de la Bella Durmiente, todo se quedó congelado al desaparecer la Unión Soviética; sin embargo (bueno, no hablemos del embargo-bloqueo de Estados Unidos) mantuvimos los radares de los años 70 funcionando, los mejoramos, los modernizamos y los automatizamos. Desarrollamos aplicaciones IoT cuando aun los radares no tenían conectividad. Le bajamos el monstruoso consumo de 20+ kW a 2- kW. Aumentamos en 18 veces la cantidad de observaciones y la calidad mejoró infinitamente. Fabricamos radares Doppler (entre los más avanzados del mundo) donde cada pedacito de hardware y de software son soluciones nuestras… porque no nos quedó más remedio.

    Al cabo de 45 años me surge la pregunta «tantas vicisitudes ¿nos hicieron más fuertes o perdimos mucho tiempo y hubiésemos sido mejores?»

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  • La Inteligencia Artificial ¿piensa como un ser humano?

    La Inteligencia Artificial ¿piensa como un ser humano?

    Hay un momento, en casi todas las primeras conversaciones con una IA avanzada, en el que algo dentro de nosotros se tensa. La respuesta ha sido demasiado buena. Demasiado natural. Demasiado humana. Y entonces surge la pregunta incómoda: ¿y si realmente está pensando?

    No lo está.

    Pero entender por qué no lo está —y qué está haciendo en realidad— es una de las historias más fascinantes de nuestro tiempo. Una historia que empieza hace más de medio siglo, se cruza con engaños del siglo XVIII, pasa por abogados que citan jurisprudencia inventada y termina con inteligencias artificiales fingiendo discapacidades visuales para engañar a trabajadores humanos.

    Bienvenidos al extraño mundo de las máquinas que imitan mentes sin tener ninguna.

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  • Del Foro Romano al Palacio de Convenciones

    Del Foro Romano al Palacio de Convenciones

    En el corazón de la antigua Roma, el Foro no era solo un conjunto de columnas y basílicas; era la caja de resonancia del Imperio. Allí, la vox populi se enfrentaba al senatus en debates que se prolongaban hasta el atardecer, donde las leyes se forjaban entre aplausos y abucheos, y donde la oratoria era un arte de vida o muerte política. Si trasladamos esa plaza pública a la Cuba del siglo XXI, nos encontramos con un escenario muy distinto: el Palacio de Convenciones de La Habana, sede de la Asamblea Nacional del Poder Popular. Aquí no hay columnas de mármol ni tribunas al aire libre, pero el peso de las decisiones es igual de absoluto. Sin embargo, al asomarnos a su composición, descubrimos una mecánica institucional que poco tiene que ver con las pugnas de facciones del viejo foro, y que responde a una lógica de poder muy particular…

    No soy analista político, solo soy un cubano de a pie, y tengo opiniones, el que desee leerlas, aquí les van.

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  • Los cuatro jinetes de las apocalípticas tormentas

    Los cuatro jinetes de las apocalípticas tormentas

    Dicen que cuando el cielo se vuelve plomizo y el radar se tiñe de radioecos púrpura, no es solo una tormenta lo que viene. Es una cabalgada levantando una amenazante polvareda.

    Cuatro jinetes galopan juntos, cada uno trayendo su propia arma: la energía explosiva, el viento que gira, la humedad que alimenta y la rotación que lo envuelve todo. Si el analista de radar no los conoce, la tormenta lo tomará por sorpresa. Si los sabe leer, podrá anticipar el apocalipsis antes de que toque tierra. Y de eso se trata, del dificil arte de anticiparse y avisar, aunque sea unos minutos antes, de la ocurrencia de un fenómeno devastador.

    Sentarse a analizar las imágenes de radar sin información es como si en la guerra moderna lanzaras las tropas a asaltar una posición sin información de inteligencia previa. Los parámetros ambientales son como la «frecuencia cardíaca» y la «presión arterial» de la tormenta. Indican la energía disponible, la organización del viento y el combustible (humedad) que la alimentará.

    Un analista de radar experto no mira la pantalla sin antes haber revisado estos datos. Son como el chequeo integral que hacen los médicos que da sentido a lo que verá el cirujano cuando opere al paciente.

    Vamos a conocer a estos cuatro «jinetes».


    Pero antes … un poco de historia

    Yo comencé mi trabajo en 1981 en el Centro Meteorológico de Camagüey como ingeniero de la estación de radar de sondeo aerológico Meteorit-2. Camagüey era una plaza fuerte en el sondeo aerológico. Curioso como soy, me interesaba no solo por la electrónica, que me parecía fascinante por lo ingeniosa, a pesar de que era un equipo de válvulas de vacío, sino que también me interesaban los datos del sondeo vertical de la atmósfera superior (temperatura, humeda, presión y viento) que iban saliendo.

    Unos años después, ya siendo el ingeniero del radar MRL-5 tenía que participar en los briefings antes de los vuelos para los trabajos de Influencia Activa y oía al meteorólogo Álvaro Lapinet Recodé disertar sobre las condiciones meteorológicas esperadas para el día. Luego se tomaba la decisión de activar la preparación para la siembra de nubes o suspender las acciones ese día. Álvaro se basaba en la información obtenida de los sondeos aerológicos (de los cuales era un gran conocedor) y mencionaba cuatro parámetros que me resultaban enigmáticos (tampoco es que les prestara mucha atención, eso no estaba en mi órbita en esa época).

    Meteorólogo Álvaro Lapinet Revcodé en usus años de jefe de pronosticos en el Centro Meteorológico de Camagüey.
    Meteorólogo Álvaro Lapinet Recodé, a la sazón Jefe del Departarmento de Pronósticos en el Centro Meteorológico de Camagüey.

    Pasaron unos cuantos años más y me tocó organizar el servicio de vigilancia meteorológica por radar en Cuba. Cree un grupo de Meteorología de Radar para que fuera el rector de la actividad de explotación de la información de los radares y que a su vez innovara, experimentando con las técnicas de radar que LADETEC desarrollaba y perfeccionaba, de esta forma cerrábamos el lazo I+D+I dentro del Centro de Radares.

    Hete aquí que enseguida me di cuenta que los operadores de los ocho radares eran sorprendidos por las situaciones de tormentas y se enfrentaban a lo que los radares podían brindarle cuando ya las tormentas estaban en el tablero. Es una situación bien dificil, cuando, en una tarde propicia para la convección, se te llena la pantalla de ecos potentes, cada uno de los cuales tiene características de tormenta. Sin embargo, no es lo mismo una tormenta que una tormenta severa. La primera te da un agradable y refrescante chubasco, la segunda trae aparejados daños a la vida y a las propiedades.

    Imagen de radar en una tarde tormentosa.
    Imagen de radar en una tarde tormentosa en la cual hay que distinguir cuál de ellas será severa.

    Entonces recordé todo lo que había oído de pronósticos y sondeos y acudí a los de la estación aerológica y les pedí que me dieran cada mañana su análisis de los parámetros del sondeo para incluirlo en el boletín que preparaba el grupo de Meteorología de Radar sobre la situación general del estado del tiempo y sus perspectivas en el día.

    Ejemplo de información del sondeo aerológico, analizada por elespecialista Eduardo Estrada.
    Ejemplo de la información aerológica que le incluíamos en el boletín diario para los operadores.

    Los aerólogos, que no solo eran expertos haciendo el sondeo con el radar Meteorit-2 (y más tarde con una estación francesa), también sabían bajar de Internet los sondeos interpolados de las estaciones de sondeo del área para usarlos cuando no se sondeaba. No era solo darnos las salidas del sondeo, sino también agregar su interpretación del significado de estas variables para el desarrollo de la actividad convectiva en el día, para que los operadores y el analista de turno en el Grupo de Meteorología de Radar estuvieran apercibidos, aprovechando su gran experticia en el tema.

    En estos boletines diarios se les incluía, además, un resumen del estado general del tiempo y la situación sinóptica general, elaborados por el Centro de Pronósticos del Instituto de Meteorología, la lluvia caída (acumulada en 24 horas) el día anterior, suministrada por el INRH y un análisis de la información de satélite y el mosaico de radar al momento de emitirse el boletín.

    Estos boletines matutinos alcanzaron gran popularidad. Los enviabamos por correo electrónico, no solo a los ocho operadores, sino tambien a numerosos compañeros de los grupos de pronósticos provinciales. En estos boletines nosotros, es decir, los compañeros del grupo de Meteorología de Radar que los compilaban, no poníamos nada nuestro (excepto el mosaico de radares al momento de emitirlos). Siempre nos preocupamos por dar los debidos crédito, incluso incluíamos una foto de la persona que suministraba estos datos (el aerólogo, el jefe de turno en el Centro Nacional de Pronósticos, alguien del INRH que suministraba la información).

    A alguien le molestó y tuvimos que suspenderlos. Yo hubiese agradecido (para la actividad de vigilancia por radar) que alguien se hubiese ocupado de continuarlos ya que no querían que nosotros lo hiciéramos; pero no se logro. Sigo pensando que el que se va a sentar a analizar información de radar requiere de estas y otras informaciones.

    Ahora, con las tecnologías modernas, estoy pensando en generarlos automáticamente, incluidos en la suite de LAMULA™ WebViewer y LAMULA™ Process. De hecho en LAMULA™ WebViewer tenemos ya satélite GOES (infrarrojo y visible), información dedescargas eléctricas y viento en cuatro niveles (superficie, 850, 700 y 500 HPa). Tal vez pronto le demos la sorpresa con algunas otras cositas.


    Y ahora sí … los cuatro jinetes

    Imagen de los Cuatro Jinetes del Apocalipsis usada fantasiosamente para ilustrar los cutro índices más imortantes para el pronóstico de tormentas severas.
    Imagen de los cuatro jinetes del apocalípsis, usada fantasiosamente para ilustrar los cuatro índices importantes para la detección de tormentas severas por radar.

    Jinete 1: CAPE — La Energía Explosiva

    «El Jinete del Fuego»

    ¿Qué es y por qué importa?

    La CAPE (Convective Available Potential Energy) o Energía Potencial Disponible para la Convección es, en esencia, la cantidad de «energía explosiva» almacenada en la atmósfera. Se mide en Julios por kilogramo (J/kg). Es una medida de la inestabilidad del aire. Piensa en ella como la pólvora: cuanta más CAPE haya, más potente puede ser la explosión (la tormenta).

    Umbrales operativos

    NivelCAPE (J/kg)Implicación
    Baja< 1000Atmósfera estable. Tormentas débiles y de corta duración.
    Moderada1000 – 2500Favorable para tormentas fuertes, granizo y lluvias intensas.
    Alta> 2500Atmósfera muy inestable. Potencial de supercélulas y tormentas severas.
    Extrema> 5000Condiciones excepcionales. Tormentas violentas con granizo gigante y tornados.

    Tipos de CAPE que debes conocer

    No toda la CAPE es igual. Es crucial saber qué tipo estás viendo:

    • SBCAPE (Surface-Based CAPE): Calcula la energía de una parcela que se eleva desde la misma superficie. Es la más común pero puede ser engañosa si la capa superficial es muy fina y se mezcla fácilmente.
    • MLCAPE (Mixed-Layer CAPE): Calcula la energía de una parcela que representa el promedio de temperatura y humedad de los primeros 100 mb (unos 1000 metros) sobre el suelo. Es más realista y preferido por muchos pronosticadores.
    • MUCAPE (Most Unstable CAPE): Busca en los primeros 300 mb la parcela que produciría la mayor CAPE posible. Muy útil para tormentas que se elevan sobre capas de aire frío en superficie (convección elevada).

    ¿De dónde se obtienen los datos?

    Hay tres fuentes principales:

    1. Globo Sondeo (Radiosondeo): La fuente más directa y real. Se lanzan globos con instrumentos dos veces al día (00 y 12 UTC). Proporcionan un perfil vertical real de la atmósfera. Su limitación: baja resolución espacial y temporal (solo cada 12 horas).
    2. Modelos Numéricos (NWP): Modelos como el GFS o el ECMWF generan análisis y pronósticos en una cuadrícula 3D. De estos datos se puede extraer un sondeo sintético para calcular la CAPE en cualquier punto. Su fortaleza: cobertura espacial y temporal continua.
    3. Satélites: Satélites como los GOES pueden estimar índices de estabilidad, incluyendo la CAPE, en regiones sin cobertura de sondas. Su gran ventaja es la cobertura casi global y continua.

    Metáfora del jinete: «La CAPE es el combustible que enciende la mecha. Sin él, los otros jinetes galopan en vano.»


    Jinete 2: Cizalladura del Viento — El Organizador

    «El Jinete del Viento que Corta»

    ¿Qué es y por qué importa?

    La cizalladura del viento es el cambio en la velocidad o dirección del viento con la altura. Es el ingrediente clave para que las tormentas se organicen y se vuelvan severas.

    • Una tormenta en un ambiente con poca cizalladura (como una célula única) es como un fuego que arde sin control y se apaga rápido.
    • Una tormenta en un ambiente con fuerte cizalladura es como un fuego al que se le aplica una corriente de aire, lo que lo organiza y lo hace mucho más peligroso y duradero.

    Capas críticas

    • Capa de 0-6 km (Cizalladura profunda): La más importante para la organización general de una tormenta. Una cizalladura > 15-20 m/s (30-40 nudos) es favorable para tormentas organizadas y supercélulas.
    • Capa de 0-1 km (Cizalladura en baja): Fundamental para la rotación de las corrientes ascendentes cerca del suelo, un ingrediente crucial para la formación de tornados.

    ¿De dónde se obtienen los datos?

    La cizalladura se calcula a partir del viento en diferentes niveles de presión:

    1. Globo Sondeo: Mide directamente el viento en altura. Es la fuente más fiable para obtener un perfil vertical real.
    2. Modelos Numéricos (NWP): Proporcionan el viento en sus niveles de presión (ej. 850, 700, 500 hPa) para calcular la cizalladura en cualquier punto y momento.
    3. Perfiladores de Viento (Wind Profilers): Son radares especiales que miden el viento en altura de forma continua en un punto fijo, ofreciendo una resolución temporal muy alta.

    Metáfora del jinete: «Es el que convierte una turba en un ejército. Sin él, la tormenta es un fuego que arde y se apaga. Con él, se vuelve una máquina de destrucción.»


    Jinete 3: Humedad en Niveles Bajos — El Combustible

    «El Jinete del Agua que Alimenta»

    ¿Qué es y por qué importa?

    La humedad en los niveles bajos de la atmósfera (los primeros 1500-2000 metros) es el «combustible» de la tormenta. Sin humedad, no hay convección. Una alta humedad cerca del suelo es fundamental para:

    1. Alimentar la corriente ascendente: El aire húmedo es menos denso y asciende con más facilidad.
    2. Aumentar la inestabilidad: La humedad incrementa la CAPE disponible.
    3. Bajar la base de la nube: Un nivel de condensación por ascenso (LCL) bajo indica que la base de la nube está cerca del suelo, lo que es un factor crítico para la generación de tornados.

    Parámetros clave

    • Punto de rocío en superficie: Un valor superior a 10-12°C se considera un buen indicador de humedad suficiente para tormentas fuertes.
    • LCL (Lifting Condensation Level): La altura a la que una parcela de aire, al ascender, se satura y forma una nube. Un LCL bajo (< 1500 m) es una señal de alerta para posibles tornados.

    ¿De dónde se obtienen los datos?

    1. Globo Sondeo: Mide el punto de rocío en toda la columna atmosférica. Es la fuente más directa.
    2. Modelos Numéricos (NWP): Proporcionan campos de humedad específica y punto de rocío en sus niveles de presión.
    3. Satélites: Pueden estimar el contenido de agua precipitable y la humedad en la capa límite mediante técnicas de infrarrojo y microondas.

    Metáfora del jinete: «Es el que llena los pulmones de la tormenta. Sin humedad, el jinete del fuego se queda sin aliento.»


    Jinete 4: Helicidad — El que Hace Girar

    «El Jinete del Remolino»

    ¿Qué es y por qué importa?

    La helicidad es un parámetro que mide el potencial de rotación en la atmósfera. Cuantifica cómo el viento que «gira» (cambia de dirección con la altura) puede ser «absorbido» por la tormenta para hacerla rotar. Es el ingrediente clave para la formación de mesociclones y tornados.

    La más utilizada es la Helicidad Relativa a la Tormenta (Storm-Relative Helicity – SRH). Se mide en m²/s².

    Capas críticas

    • SRH 0-3 km: Mide la rotación en la capa inferior, crucial para la organización de la tormenta.
    • SRH 0-1 km: Mide la rotación justo cerca del suelo y está fuertemente relacionada con la probabilidad de tornados.

    Umbrales operativos

    NivelSRH (m²/s²)Implicación
    Baja< 100No favorable para tormentas rotatorias.
    Moderada100 – 250Favorable para supercélulas y posibles tornados débiles.
    Alta> 250Muy favorable para supercélulas con tornados fuertes y de larga trayectoria.

    Parámetros compuestos

    La helicidad se combina con la CAPE para crear índices como:

    • Energy Helicity Index (EHI): Muy útil para identificar áreas con potencial de tormentas severas.
    • Supercell Composite Parameter (SCP): Integra varias variables para pronosticar supercélulas.
    • Significant Tornado Parameter (STP): Diseñado específicamente para identificar áreas con alto potencial de tornados significativos.

    ¿De dónde se obtienen los datos?

    1. Globo Sondeo: Permite calcular la helicidad real a partir del viento observado en altura.
    2. Modelos Numéricos (NWP): Son la fuente principal para pronosticar la helicidad en diferentes regiones y momentos.

    Metáfora del jinete: «Es el que hace bailar a la tormenta. Cuando este jinete galopa fuerte, el radar muestra ganchos y parejas rotacionales. Es el heraldo de los tornados.»


    La mesa de operaciones: dónde se reúnen los jinetes

    Un analista de radar no tiene que memorizar todos estos datos. Los tiene a su disposición en diferentes herramientas:

    HerramientaQué ofrecePara qué sirve
    Skew-T Log-P (Sondeo)Perfil vertical de temperatura, humedad y viento.CAPE, Cizalladura, LCL, helicidad.
    Modelos NWP (GFS, ECMWF)Mapas y sondeos sintéticos en cualquier punto.Pronóstico de todos los parámetros.
    Productos satelitales (GOES)Estimaciones de CAPE e índice de estabilidad.Cobertura en áreas sin sondeos.
    Índices compuestos (EHI, SCP, STP)Integran varias variables en un solo valor.Identificación rápida de zonas de riesgo.

    El radar como testigo, no como juez

    El radar es tu ventana al presente. Te dice qué está pasando. Pero estos parámetros ambientales son tu mapa y tu brújula. Te dicen qué podría pasar y por qué.

    Un analista competente nunca interpreta una imagen de radar sin tener en mente el contexto ambiental:

    • Cuando ves un Bow Echo en la pantalla y sabes que la CAPE es de 3000 J/kg y la cizalladura 0-6 km es de 25 m/s, confirmas que no es un espejismo: es una máquina de vientos destructivos en pleno funcionamiento.
    • Cuando ves un eco en gancho y consultas que la SRH 0-1 km es de 300 m²/s², tu nivel de alerta se dispara.

    El radar te muestra el síntoma; los parámetros ambientales te confirman el diagnóstico.


    Conclusión: cuando los cuatro jinetes galopan juntos

    Cuatro jinetes, cuatro fuerzas. Ninguno es suficiente por sí solo.

    • La CAPE sin cizalladura es una explosión sin dirección.
    • La cizalladura sin humedad es un viento que no encuentra qué mover.
    • La humedad sin helicidad es un combustible que no enciende.
    • La helicidad sin CAPE es un remolino sin fuerza.

    Pero cuando los cuatro galopan juntos, la tormenta deja de ser un fenómeno y se convierte en un evento. El analista que los conoce no solo ve colores en una pantalla; ve una historia que se está escribiendo. Y si la sabe leer, puede cambiar el final.

    En nuestro curso de Radares Meteorológicos aplicados al Monitoreo de Fenómenos Extremos, dedicaremos sesiones completas a la interpretación de estos parámetros con casos reales. Porque un fenómeno conocido es un fenómeno que podemos anticipar. Y anticipar es la primera forma de proteger.


    ¿Quieres saber más? Déjanos tus preguntas en los comentarios o escríbenos a [email protected]

    Orlando L. Rodríguez González, Ingeniero Eléctrico, PhD en Procesamiento de Señales de Radar. Profesor Titular del InSTEC (Universidad de La Habana) en Meteorología

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  • Servicios Meteorológicos e Hidrológicos — ¿rivales o amiguitos?

    Servicios Meteorológicos e Hidrológicos — ¿rivales o amiguitos?

    Yo comencé mi vida laboral en el Centro Meteorológico de Camagüey en 1981. Aunque inmerso en el radar MRL-5, uno se va relacionando con todos los compañeros de trabajo, primero del centro y luego, poco a poco comienza a conocer personas de la dirección nacional. Y uno oye historias. Para los meteorólogos, encargados de pronosticar las precipitaciones siempre resultó como una espinita que fuera el Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos (INRH) el que midiera oficialmente la lluvia caída en el país. Máxime que el Instituto de Meteorología también la mide, a menor escala, solamente en sus 68 estaciones, mientras que el INRH siempre ha dispuesto de 1500-2000 pluviómetros. Discrepancias de calibración, de metodologías de lectura, de mantenimiento y hasta de entendimiento entre personas …

    Nada, después tuve la oportunidad de visitar numerosas instalaciones e instituciones en el mundo que se dedican a la Meteorología y algunas también a la Hidrología. Por último ya tuve que involucrarme a fondo con las mediciones pluviométricas para la calibración de la estimación de lluvia por radar y algo aprendí en esos 42 años de avatares.

    Ya estoy jubilado, pero el interés profesional siempre se queda, así que no he podido dar la espalda al debate en la ANPP sobre la restructuración de las actividades antes concentradas en el INRH y el INSMET. Tenga en cuenta que después de la pelota, el tema en el que más expertos nos creemos los cubanos es en el pronóstico del tiempo, especialmente el de los huracanes y este humilde servidor no es una excepción ¿tengo derecho a opinar o no? Al menos aquí en mi blog nada me lo impide.


    1. Definiciones: ¿qué es un Servicio Meteorológico y qué es un Servicio Hidrológico?

    Antes de entrar en comparaciones, conviene establecer con claridad qué distingue a unos servicios de otros. La Organización Meteorológica Mundial (OMM), organismo especializado de las Naciones Unidas para la meteorología y la hidrología operacional, distingue ambos campos aunque promueve su colaboración.

    Servicio Meteorológico:
    Su objeto de estudio es la atmósfera. Se encarga de observar, monitorear y pronosticar el tiempo atmosférico y el clima a corto, medio y largo plazo. Sus productos incluyen alertas tempranas por fenómenos como huracanes, tormentas, temperaturas extremas, olas de calor y frío, y sequías meteorológicas. Sus instrumentos fundamentales son los satélites meteorológicos, los radares (convencionales, pero hoy en día son Doppler y Polarimétricos), los globos sonda y las estaciones meteorológicas automáticas que miden temperatura, presión, viento, humedad y precipitación.

    Servicio Hidrológico:
    Su objeto de estudio es el ciclo del agua en la superficie terrestre y el subsuelo: caudales de ríos, nivel de embalses, recarga de acuíferos, balances hídricos, sequías hidrológicas e inundaciones desde la perspectiva de los cuerpos de agua. Sus instrumentos incluyen estaciones de aforo en ríos, sensores de nivel en embalses, pluviómetros (que también usa la meteorología), y sistemas de monitoreo de aguas subterráneas y nieve.

    La distinción clave:
    El meteorólogo dice «van a caer 100 mm de lluvia en las próximas 24 horas». El hidrólogo dice «con esos 100 mm, el río X va a crecer Y metros y el embalse Z va a alcanzar su capacidad máxima». Son ciencias complementarias, pero distintas, con métodos, instrumentos y equipos humanos especializados. La OMM los agrupa bajo el concepto de Servicios Meteorológicos e Hidrológicos Nacionales (SMHN) , pero no exige su fusión estructural; exige coordinación, estandarización, disponibilidad de información y calidad.


    2. ¿Por qué escogí estos tres y no otros?

    He escogido el NWS (EE.UU.), el Met Office (Reino Unido) y ROSHYDROMET (Rusia) por cuatro razones fundamentales:

    1. Son los tres servicios con mayor despliegue técnico y capacidad de cómputo del mundo, junto con el ECMWF (que les hablaré aparte).
    2. Representan tres modelos organizativos distintos:
      • NWS: meteorología e hidrología separadas en centros especializados dentro de la misma agencia (NOAA).
      • Met Office: servicio puramente meteorológico que coordina con la Environment Agency para la hidrología, sin fusionarse.
      • ROSHYDROMET: el único que integra meteorología e hidrología en una misma entidad (de ahí su nombre: «hidrometeorología»).
    3. Cada uno es referente en su región: NWS para América, Met Office para Europa, Roshydromet para Eurasia y el Ártico.
    4. Porque he estado en todos ellos en largas pasantías y pude observar su funcionamiento.

    Pero no son los únicos. La OMM ha designado 14 Centros Productores Globales (GPCs) para pronósticos de largo plazo, entre los que se incluyen Beijing (CMA) , Tokyo (JMA) , Toulouse (Météo-France) , Melbourne (BoM) , Montreal (MSC) y el ECMWF. De estos, el ECMWF merece mención especial porque, aunque no es un servicio nacional sino un centro europeo, es probablemente la institución con la capacidad de cómputo más avanzada del mundo para predicción meteorológica.


    3. Despliegue técnico: NWS (Estados Unidos)

    El National Weather Service (NWS), dependiente de la NOAA, es la referencia global en meteorología operativa.

    El Centro Nacional de Pronósticos adjunto al Narional Weather Service.

    Infraestructura satelital

    • Opera una flota de 18 satélites dedicados a la observación meteorológica.
    • Los satélites geoestacionarios proporcionan imágenes con resolución de 500 metros horizontales y 1 minuto temporal en longitudes de onda visible, infrarrojo y «vapor de agua».
    • Una constelación de satélites de órbita baja produce más de 100.000 perfiles atmosféricos diarios desde la superficie hasta 60 km de altitud.
    • Los satélites observan rayos nube-nube y nube-tierra en cualquier parte del mundo; ningún rayo pasa desapercibido.
    • Miden humedad del suelo y características de la vegetación cuatro veces al día.

    Radares y observación en superficie

    En el Centro Regional de Goodland en Kansas, donde visité el radar WSR-88D y recibí detallada información de pronósticos.
    • Red nacional de radares Doppler de doble polarización (NEXRAD) que proporcionan datos de alta resolución sobre campos de viento y tipos/cantidades de precipitación.
    • Sistemas automatizados de observación en superficie que registran y transmiten continuamente datos meteorológicos, hidrológicos y químicos.

    Supercomputación

    • Los supercomputadores operacionales del NWS son capaces de realizar hasta 14 y 29 cuatrillones de cálculos por segundo.
    • El sistema de pronóstico de huracanes HAFS puede pronosticar huracanes individuales con hasta 7 días de anticipación, monitorizando intensidad, tamaño y génesis.

    Modelo organizativo

    El National Hurricane Center de la NOAA, uno de los 9 centros especializados de Predicción Ambiental de la NOAA.

    El NWS mantiene 122 oficinas de pronóstico meteorológico y 13 Centros de Pronóstico de Ríos (River Forecast Centers) especializados en hidrología. No fusiona: coordina. Cada centro tiene su expertise y su independencia técnica.


    4. Despliegue técnico: Met Office (Reino Unido)

    El Met Office, fundado en 1854, es el servicio meteorológico nacional más antiguo del mundo y uno de los más avanzados tecnológicamente.

    LADETEC a equipo completo en la sede central de Met Office en Exeter, Inglaterra.

    Supercomputación en la nube

    • Ha realizado una transición histórica: su supercomputador ya no está en sus instalaciones, sino en la nube de Microsoft Azure.
    • Es la 14ª generación de supercomputadores del Met Office.
    • Contiene 1,8 millones de núcleos de procesador.
    • Capaz de realizar 60 cuatrillones de cálculos por segundo, cuatro veces más rápido que la generación anterior.
    • Procesa diariamente más de 50.000 millones de observaciones meteorológicas.
    • Maneja entre 200 y 300 terabytes de información al día.

    Capacidades de pronóstico

    • Puede producir pronósticos a 14 días con la misma precisión que antes se lograba a 7-9 días.
    • La nueva capacidad permite mejorar la resolución, ejecutar muchos más modelos e introducir nueva complejidad científica.

    Modelo organizativo

    En la última de mis tres visitas a Met Office en la que pude profundizar más en modelos numéricos de pronósticos y en el servicio como tal.

    El Met Office es un servicio puramente meteorológico y climático. Para las funciones hidrológicas, el Reino Unido creó el Flood Forecasting Centre (FFC), una asociación entre el Met Office y la Environment Agency. No hay fusión: hay cooperación institucional entre dos entidades independientes.


    5. Despliegue técnico: ROSHYDROMET (Rusia)

    El Servicio Federal de Rusia para la Hidrometeorología y Monitoreo Ambiental (Roshydromet) es el único de los tres que integra funciones meteorológicas e hidrológicas en una misma entidad.

    Centro de Pronosticos Hidrometeorológicos de Rusia (y antes de toda la Unión Soviética) en Moscú.

    Constelación de satélites

    • En 2024, la constelación orbital de Roshydromet aumentó en seis nuevos dispositivos, alcanzando un récord de 20 satélites.
    • Para 2025 se espera el lanzamiento de los satélites «Ionosphere-M» , «Obzor» y «Electro-L» No. 5.
    • La constelación Meteor-M opera en órbita polar a 820-832 km de altitud con una inclinación de 98,6°, logrando cobertura casi global cada 1-2 días.
    • Los satélites llevan una amplia gama de instrumentos para imágenes y sondeos en visible, infrarrojo y microondas, junto con radares de apertura sintética y sensores de clima espacial.

    Precisión y medios adicionales

    • La precisión de los pronósticos de Roshydromet alcanza el 96,3% , lo que lo sitúa entre los servicios hidrometeorológicos líderes del mundo.
    • Está construyendo el gigantesco buque de expedición científica «Ivan Frolov» para investigación en la Antártida, con lanzamiento previsto para marzo de 2027.
    • Ha revivido la tradición de las estaciones de deriva polares, completando la primera expedición en la plataforma «North Pole» e iniciando la segunda.
    • Ha recibido nuevos vehículos aéreos no tripulados para monitoreo de glaciares, tierras de cultivo y condiciones de radiación.

    Modelo organizativo

    Roshydromet es el modelo de gobernanza unificada que parecen defender para Cuba. Sin embargo, Rusia es un país con recursos inmensos, una constelación de satélites propia de 20 unidades y un presupuesto estatal masivo que permite mantener la calidad técnica de ambas disciplinas bajo un mismo techo.

    Mi larga pasantía en el Instituto Geofísico de la Alta Montaña en Nalchik. Creadores de los radares MRL-5 y de los métodos de influencia activa.

    6. ¿Hacen pronósticos para el mundo entero?

    Sí, los tres que escogí tienen alcance global, aunque de maneras diferentes:

    • NWS: a través de la NOAA, sus datos y modelos alimentan los pronósticos de prácticamente todo el hemisferio occidental y gran parte del mundo. Sus satélites geoestacionarios cubren casi todo el globo.
    • Met Office: sus modelos numéricos son uno de los cuatro principales del mundo y sus pronósticos se utilizan en aviación, defensa, infraestructura crítica y navegación a nivel global.
    • ROSHYDROMET: sus satélites proporcionan datos globales sobre nubes, atmósfera, océanos y fenómenos solares. Su constelación Meteor-M logra cobertura casi global.

    Pero el verdadero centro de pronóstico global es el ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). Sus modelos son la base de los pronósticos de todos los servicios meteorológicos del mundo, incluidos los tres mencionados.


    7. ¿Hay algún servicio más poderoso que estos tres?

    Sí, el ECMWF, y posiblemente también la JMA (Japón) y la CMA (China) están a la altura o superan en某些 algunos aspectos a los tres mencionados.

    ECMWF (Centro Europeo)

    • Opera Júpiter, el primer supercomputador exascala de Europa para predicción meteorológica, capaz de alcanzar al menos un exaflop (10¹⁸ operaciones por segundo). Es el cuarto supercomputador más potente del mundo.
    • Permite simulaciones globales a escala kilométrica.
    • Ha ejecutado con éxito simulaciones de predicción numérica con su Sistema Integrado de Pronóstico (IFS) y su Sistema de Pronóstico por Inteligencia Artificial (AIFS) en Júpiter.
    • Su nuevo modelo de IA ofrece pronósticos a diez días en minutos en una sola GPU.
    • La OMM ha designado al ECMWF como uno de sus Centros Productores Globales.

    JMA (Japón)

    • Fujitsu ha entregado a la JMA su 11ª generación de supercomputador, que es dos veces más potente que su predecesor.
    • En combinación con el supercomputador de predicción de bandas de lluvia lineal construido en 2023, ofrece un aumento de cuatro veces en la capacidad de cómputo.
    • Mejora la precisión de predicción de tifones y lluvias torrenciales, ayudando a desarrollar sistemas de alerta temprana y evacuación.
    • Está designado como Centro Productor Global por la OMM.

    CMA (China)

    • Ha construido un sistema de recursos de computación inteligente con capacidad de 20 PFlops en precisión simple.
    • Su modelo global de pronóstico numérico tiene resolución horizontal de 12,5 km y días hábiles de pronóstico en el hemisferio norte de 8,1 días.
    • El modelo regional de ciclo rápido tiene resolución de 1 km.
    • La asimilación de datos satelitales alcanza el 88% .
    • Está designado como Centro Productor Global por la OMM.

    8. Conclusión: la independencia técnica y la experticia es lo que importa

    Lo que distingue a estos gigantes no es si están fusionados o separados, sino cómo garantizan la calidad y disponibilidad de sus datos y la independencia (de decisiones administrativas) de sus pronósticos.

    • NWS: separa meteorología e hidrología en centros especializados.
    • Met Office: mantiene una asociación con la Environment Agency para la hidrología.
    • ROSHYDROMET: integra ambas, pero con un despliegue de recursos (20 satélites propios, supercomputación, flota oceanográfica, estaciones polares) que ningún país del Caribe puede igualar.
    • ECMWF, JMA y CMA: son centros de excelencia que operan con independencia técnica y recursos masivos.

    La lección para Cuba: el éxito de un servicio hidrometeorológico no depende de si está fusionado o separado administrativamente, sino de:

    1. Independencia técnica: que los datos y pronósticos no estén subordinados a intereses operativos.
    2. Calidad de las observaciones: estaciones bien calibradas, mantenidas y con personal calificado.
    3. Coordinación efectiva: protocolos claros e inviolables de intercambio de datos entre las entidades.
    4. Recursos adecuados: inversión en tecnología, personal y mantenimiento para Meteorología, igual que para Hidrología..

    Fusionar no es coordinar. Coordinar no exige fusionar. La experiencia internacional muestra que lo importante no es el organigrama administrativo, sino la calidad y disponibilidad de los datos, la independencia de los pronósticos y la voluntad de colaborar. Y en eso, ni el NWS, ni el Met Office, ni Roshydromet, ni el ECMWF, ni la JMA, ni la CMA necesitan estar fusionados bajo una misma estructura administrativa para ser los mejores del mundo.

    Los argumentos vertidos en la ANPP para desaparecer al CITMA y distribuir sus funciones en dos ministerios a mí no me resultan convincentes. El INSMET y el INRH a lo largo de estos más de 60 años han demostrado con creces que han cumplido con las misiones asignada a cada uno, independientemente de los cambios estructurales por los que han pasado. Como suelen decir los rusos: «Mejor es Enemigo de Bueno», o como dicen los norteamericanos: «Si no está Roto, ¿Para qué Arreglarlo?». Tenemos muuuchas más cosas rotas por arreglar¿o no?

    Al final, sin importar a qué estructura administrativa esté subordinado cada uno, ante los fenómenos peligrosos, ambos se subordinan al Gran Coordinador: la Defensa Civil, que también suma a los Medios y presentan ante el pueblo una información unificada con una línea de acción muy clara. Conste que he estado en países donde ante un fenómeno peligroso uno no sabe qué hacer. Eso en Cuba nunca ha pasado.

    Creo que en medio de la situación económica que enfrentamos, esta reestructuración no es ni remotamente necesaria—pienso yo— dado que hay muchos problemas más apremiantes que requieren acciones del gobierno y del parlamento. Todavía nadie nos ha dicho ¿cuanto costará todo este redespliegue? Tampoco nadie nos da garantía de que va a ser mejor que como estaba, de momento, solo palabras, ideas (¿recordamos lo del Ordenamiento?). Mientras tanto, ya no necesitamos satélites … los precios ya rebasan la estratosfera, es solo cuestión de ponerles un sensor IoT a la botella de aceite y que transmitan los datos, como los globos sonda.

    Usted, amable lector que ha llegado hasta aquí, ya puede sacar sus propias conclusiones.


    Fuentes: Organización Meteorológica Mundial (OMM); National Weather Service (NOAA); Met Office (Reino Unido); ROSKOMGIDROMET (Rusia); ECMWF; Japan Meteorological Agency; China Meteorological Administration.


    9. Algunas definiciones en Cuba

    Para los lectores curiosos les dejo cómo han estado oficialmente declarados el Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos y el Instituto de Meteorología hasta el 30 de julio de este año en que se aprobó la nueva Ley sobre la restructuración del aparato administrativo cubano. Dice mi amigo FidelistaPorSiempre que «Data Mata Relato».

    Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos

    El objeto social y misión del Instituto Nacional de Recursos Hidráulicos (INRH) de Cuba es proponer, dirigir y controlar las políticas del Estado y del Gobierno para el uso, manejo y conservación de las aguas terrestres.

    Misión y Propósito

    • Proponer políticas: Dirigir la estrategia estatal sobre las aguas terrestres del país.
    • Desarrollar infraestructura: Sostener y ampliar las obras hidráulicas nacionales.
    • Uso sostenible: Garantizar el acceso y la calidad del agua para la sociedad y la economía.

    Funciones Principales

    • Control patrimonial: Supervisar el uso eficiente del patrimonio hidráulico y la calidad del agua.
    • Monitoreo hidrológico: Diseñar y controlar las redes de medición de las variables del ciclo del agua.
    • Protección ambiental: Cuidar las cuencas, cauces e instalaciones contra la contaminación y el deterioro.

    Instituto de Meteorologia

    El objeto social y misión del Instituto de Meteorología de Cuba (INSMET) es suministrar información meteorológica y climática autorizada, confiable y oportuna sobre el estado (siempre he dicho que en buen español aquí falta la palabra «actual») y el comportamiento futuro de la atmósfera.

    Pertenece a la Agencia de Medio Ambiente del Ministerio de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente (CITMA).

    Misión y Propósito

    • Proteger la vida: Velar por la seguridad de la vida humana ante desastres naturales.
    • Reducir pérdidas: Minimizar los daños materiales causados por fenómenos de origen meteorológico.
    • Desarrollo sostenible: Contribuir al bienestar de la comunidad mediante herramientas científicas y climáticas. [1, 2]

    Funciones Principales

    • Vigilancia nacional: Operar y mantener el Servicio Meteorológico como Sistema Nacional.
    • Alertas tempranas: Emitir pronósticos del tiempo y avisos especiales frente a huracanes o tormentas.
    • Medición de variables: Recopilar y procesar datos del clima, radiación, viento y contaminación atmosférica.
    • Investigación científica: Desarrollar planes científicos para perfeccionar la predicción y el conocimiento de la atmósfera.
    • Servicios especializados: Brindar datos meteorológicos específicos para la agricultura (partes agrometeorológicos) y emergencias ambientales.

    Nótese que ninguna de las dos misiones oficiales dice que la otra sea innecesaria o que deban fusionarse. Al contrario: cada una tiene un objeto distinto y especializado. La coordinación entre ambas siempre ha sido posible porque la Defensa Civil, no el organigrama, es el verdadero integrador.

    Los leo en los comentarios si desean illustrarme.

  • VESTA|Process, el genial pintor de las imágenes de radar

    VESTA|Process, el genial pintor de las imágenes de radar

    Un post para dar a conocer las potencialidades del software gnerador de productos informáticos y visualizador de las imágenes de los productos de radar.

    VESTA|Process no es un software muy conocido a nivel mundial. Se ha usado en Cuba durante 30 años con los ocho radares cubanos y se usó con los radares de Venezuela por más de 10 años. Ha sido exhibido en Colombia, Nicaragua, Guatemala, Honduras y Costa Rica en cursos impartidos por especialistas cubanos. A lo largo de estos 30 años, VESTA|Process ha creado imágenes impactantes y deseo compartirlas con mis asiduos lectores.

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  • Agua que no has de beber, déjala enfriar la IA

    Agua que no has de beber, déjala enfriar la IA

    Mañana, mientras millones de africanos caminan kilómetros para buscar agua potable —411 millones de personas en el continente no tienen acceso a agua segura para beber—, en algún centro de datos de Estados Unidos, una IA estará consumiendo cientos de miles de litros de agua para enfriar sus servidores. Solo para responder a tus prompts. Solo para generar una imagen. Solo para que puedas preguntarle algo que ya podrías haber buscado en Google.

    La IA no solo quema energía. También bebe agua. Y lo hace en cantidades que desafían cualquier noción de proporción. Una consulta puede gastar 15 ml o 0,32 ml, pero 2.500 millones de consultas al día son un problema de enormes proporciones que, según la ONU, podría dejar sin agua a todo un continente.


    El coste oculto de la IA: el informe de la ONU

    El pasado 3 de junio de 2026, el Instituto de la Universidad de la ONU para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) publicó un informe que debería haber sido portada de todos los periódicos del mundo: «Environmental Cost of Artificial Intelligence: Carbon, Water and Land Footprints».

    Sus conclusiones son escalofriantes. Para 2030, los centros de datos que alimentan la inteligencia artificial consumirán 945 teravatios-hora de electricidad —casi el triple del consumo anual combinado de Pakistán, Bangladés y Nigeria, países que suman más de 650 millones de personas. Su huella hídrica equivaldrá a las necesidades básicas de agua de toda la población de África subsahariana: 1.300 millones de personas. Y su ocupación del suelo superará los 14.500 kilómetros cuadrados, el doble del área metropolitana de Yakarta.

    El director de UNU-INWEH, el profesor Kaveh Madani, lo expresó con claridad: «Este informe no es un manifiesto en contra de la inteligencia artificial. Es un llamamiento a usarla de forma responsable y a abordar sus impactos no deseados de manera proactiva, para hacerla sostenible y equitativa».

    Y el problema, según los autores, es que las tres huellas —carbono, agua y suelo— no se mueven en la misma dirección. Cambiar del carbón a la bioenergía, por ejemplo, reduce la huella de carbono en un 70%, pero multiplica la huella de agua por treinta y la de suelo por cien. «Bajo en carbono» no es sinónimo de «bajo en agua» ni de «bajo en territorio».


    Los números que deberían avergonzarnos

    En 2025, los centros de datos globales consumieron 448 teravatios-hora de electricidad. Si fueran un país, serían el undécimo mayor consumidor de electricidad del mundo, por detrás de Francia y por delante de Arabia Saudí.

    La huella hídrica asociada alcanzó los 4,5 billones de litros de agua en 2025. Y solo la IA —no todos los centros de datos, solo la IA— consumió entre 312.500 y 764.600 millones de litros. Esa cantidad supera el consumo mundial anual de agua embotellada.

    Pero el debate público se ha centrado casi exclusivamente en la energía que consume entrenar grandes modelos —GPT-3 requirió 1,3 gigavatios-hora; GPT-4, entre 50 y 70—. El informe revela que esta perspectiva está obsoleta. Una vez desplegado un modelo, la inferencia —el procesamiento continuo de las consultas de los usuarios— representa entre el 80% y el 90% del consumo energético total de la IA. Solo ChatGPT procesa unos 2.500 millones de consultas al día.

    La comparación duele: mientras un adulto debería beber 2 litros de agua al día, un solo video generado por IA puede consumir hasta 4 litros. Y cada consulta a un chatbot deja una huella invisible en el agua y el territorio.


    Mientras tanto, en África…

    El contraste es demoledor.

    281 millones de personas en África Oriental y Meridional no tienen acceso a servicios básicos de agua potable. Casi 400 millones en África subsahariana. 411 millones en todo el continente. Y el 57% de los africanos pasaron sin suficiente agua limpia al menos una vez en el último año.

    Mientras una IA consume agua para generar un meme, en Somalia más de 880.000 personas viven en áreas gravemente afectadas por la sequía. Los pozos se han secado. Más de 160 sondeos ya no son funcionales. Los agricultores emigran con sus rebaños en busca de agua y pastos. 90 millones de personas en África Oriental y Meridional enfrentan hambre aguda. En Somalia, 43.000 personas murieron en 2022 solo por hambre relacionada con la sequía.

    Y esto no es un problema lejano. Es el presente. Es el agua que no tienen mientras nosotros le pedimos a ChatGPT que nos escriba un poema.

    El informe de la ONU lo expresa con una claridad que debería helarnos la sangre: para 2030, la huella hídrica de los centros de datos será de 9,3 billones de litros —suficiente para cubrir las necesidades mínimas de agua potable de los 1.300 millones de habitantes de África subsahariana durante un año entero.

    Lee esa frase otra vez. El agua que consumirá la IA en 2030 podría dar de beber a toda África subsahariana durante un año. Y no lo hará. Se la beberán los servidores para que puedas hacer una consulta que probablemente podrías haber resuelto con dos minutos de pensamiento.


    La geopolítica del agua

    Como ya escribimos en nuestro análisis de la geopolítica de la energía, el 90% de la IA se concentra en Estados Unidos y China. Y ambos países tienen regiones con grave estrés hídrico.

    En Texas, los centros de datos consumirán 49.000 millones de galones en 2025 y hasta 399.000 millones en 2030. En India, el 70% de la capacidad de centros de datos está en zonas con escasez de agua. En Chile, los centros de datos compiten con comunidades agrícolas por el agua en el desierto de Atacama.

    Y en Estados Unidos, la situación es especialmente alarmante. Alrededor de dos tercios de los nuevos centros de datos se están construyendo en las zonas más secas del país. Un gran centro de datos puede consumir 500.000 galones de agua al día —el equivalente a una ciudad de 5.000 personas— y los más masivos llegan a 5 millones de galones diarios, el consumo de una ciudad de 50.000 habitantes. Mientras tanto, más del 60% del territorio de EE.UU. está en diferentes fases de sequía.

    Pero el problema no es solo dónde está el agua. Es quién decide quién la usa. Porque cuando una tecnológica decide construir un centro de datos en una región con estrés hídrico, está decidiendo que el agua de esa comunidad vale más para enfriar servidores que para regar cultivos o para que sus habitantes beban.


    El silencio de las tecnológicas

    Las empresas tecnológicas no quieren que sepas esto. Y por eso no publican datos desglosados de consumo de agua por centro de datos o por modelo.

    Google consumió 10.900 millones de galones de agua en 2025 —un 34% más que el año anterior— casi todo para refrigeración de centros de datos. Amazon, 9.500 millones de litros. Y un investigador de la Universidad de Ámsterdam ha señalado que la indirecta de Google es aproximadamente tres veces su consumo directo.

    Las empresas defienden su eficiencia. Amazon presume de usar solo 0,12 litros por kWh, frente a los 0,27 de Microsoft y la media del sector de 0,84. Pero incluso estas comparaciones pueden no ser fiables: la métrica de Amazon incluye aguas residuales, que la mayoría de sus competidores excluyen. Y menos de un tercio de los operadores de centros de datos rastrean su eficiencia hídrica.

    El secretario general de la ONU, António Guterres, ha instado a las empresas de IA a revelar el carbono, el agua y el suelo que consumen sus sistemas, y a cambiar sus centros de datos y cadenas de suministro a energías limpias antes de que los costes recaigan sobre las comunidades menos capaces de absorberlos. La ONU quiere convertir un campo de «conjeturas fundamentadas» en algo que los reguladores y el público puedan auditar.

    Pero la transparencia sigue siendo escasa. Como señaló un investigador de la Universidad de California: «No tenemos los números reales sobre el consumo de agua de los centros de datos para poner a todos en la misma página».


    La pregunta que nadie está haciendo

    ¿Es ético que una industria consuma agua suficiente para dar de beber a un continente entero, mientras ese continente se muere de sed?

    No es una pregunta retórica. Es una pregunta que debería estar en cada informe de sostenibilidad, en cada junta de accionistas, en cada discurso de los CEOs de las tecnológicas.

    Porque el agua no es como la energía. La energía se puede generar, transportar, importar. El agua es local, finita y, en muchas regiones, ya está al límite. Cuando pones una fábrica de IA en medio de una zona con estrés hídrico, no es un problema ambiental, es un conflicto geopolítico en ciernes.

    La ONU lo ha advertido: los beneficios de la IA fluyen a través de fronteras y sectores, pero las cargas ambientales —el emplazamiento de centros de datos, la demanda de electricidad, la extracción de agua, el uso del suelo, la extracción de minerales y los residuos electrónicos— pueden concentrarse en comunidades y regiones específicas.

    Y mientras tanto, en África, 28 países tienen más de una de cada cuatro personas sin acceso a servicios básicos de agua potable. 400 millones de personas. 411 millones. Cifras que superan con creces cualquier estadística de consumo de IA.

    Pero las cifras no beben agua. Las personas sí.


    Conclusión: la guerra silenciosa

    La IA está redefiniendo el poder global. Pero también está redefiniendo quién tiene agua y quién no. Y esa, quizá, es la guerra más silenciosa de todas.

    No es una guerra de misiles. Es una guerra de servidores. No es una guerra de trincheras. Es una guerra de centros de datos. Y el campo de batalla no es un territorio, es un acuífero.

    Mientras discutimos si la IA nos va a quitar el trabajo, la IA ya está quitándole el agua a quienes menos tienen. Y no parece importarle a nadie.

    Hasta que el agua se acabe. Y entonces, será demasiado tarde.


    Este artículo forma parte de una serie sobre inteligencia artificial, geopolítica y guerra cognitiva. Puedes leer los anteriores aquí.

  • Refutando la manipuladora falacia Ad Populum

    Refutando la manipuladora falacia Ad Populum

    La falacia ad populum, o del «argumento de la mayoría», es uno de los trucos retóricos más viejos y más efectivos que existen. Básicamente, consiste en defender que una idea es cierta solo porque mucha gente la cree. «Si todo el mundo piensa que X, entonces X debe ser verdad».

    ¿Y qué tiene que ver eso conmigo? Pues mucho. Desde que empecé a escribir en este blog, me he encontrado con esta falacia una y otra vez. No solo en política o en redes sociales, sino también en mi propio campo, el de la tecnología y los radares. Recuerdo perfectamente cuando en una discusión técnica sobre un nuevo sistema de procesamiento de señales, alguien soltó: «Pero si todos los fabricantes internacionales usan celdas de 1 km x 1 grado, ¿quién eres tú para cuestionarlo?». Esa es la trampa. Se apela a la mayoría para cerrar el debate, no para abrirlo.

    En todos mis años de trabajo he conocido a algunos jefecillos, personas de indudable talento y gran preparación, que lo usan para manipular a su antojo a sus subordinados imponiendo algo que es de su beneficio personal, pero no del beneficio de la mayoría. Esgrimen esta falacia, generalmente, en contextos donde no hay pares que la puedan refutar, sino más bien una masa inerme que acepta como bueno cualquier argumento.

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  • ¿Es VWP el perfil del viento en la troposfera?

    ¿Es VWP el perfil del viento en la troposfera?

    Entre todos los productos que genera el ORPG, pocos han generado tanta confusión —y en Cuba, tanta polémica— como el VWP (Velocity-Azimuth Display Wind Profile). Desde la llegada del radar METEOR 1500S a Holguín, se creó todo un mito alrededor de este producto, sin tener en cuenta sus limitaciones inherentes y, sobre todo, su dependencia crítica del VCP que esté usando el radar en cada momento. Mucha gente confundió un radar Doppler con un Perfilador del Viento que usa otra banda de trabajo que no es la banda S.

    Vamos a desmontar ese mito y a entender qué es realmente el VWP, cómo se calcula, para qué sirve, y por qué no todos los VWP son iguales.

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  • ¿Quiénes son los campeones mundiales de la Ciencia?

    ¿Quiénes son los campeones mundiales de la Ciencia?

    Me asombro de los planteamientos que sostienen el proyecto de ley para restructurar la actividad científica del país disolviendo el Ministerio de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente y asignándole la actividad científica al Ministerio de Educación Superior y la actividad ambiental al ministerio que se crearía con el INRH, Vivienda y otros. He leído plantemientos como «hay que seguir las tendencias mundiales», «es hora de alinearse a como se hace en el mundo»; pero en ningún caso he leído análisis detallados de esos supuestos «lideres» mundiales de la Ciencia a los que hay que seguir. No me gusta hablar en el aire, me gusta buscar datos, recientemente fue que oí por primera vez lo de «Dato Mata Relato» y eso me retrata, siempre me ha gustado discutir en base a cifras y números. Aquí les traigo otros números.

    Le pregunto a mis lectores ¿Existe un ranking mundial que reconozca cuáles países son los 10 mejores del mundo en la Ciencia? Sí, porque si hemos de hablar de «seguir la tendencia mundial», «seguir a los mejores», «así lo hace todo el mundo» … lo primero es ponernos de acuerdo ¿quiénes son los mejores? Así pues, pude encontrar estos tres rankings mundiales y les puse al lado el PIB y el lugar que ocupa en el mundo por el PIB. Una vez que sepamos quienes son los mejores nos preguntamos ¿tienen la Ciencia subordinada a la Educación?

    Nature Index 2025 — Investigación de alta calidad

    Pos. CienciaPaísSharePos. PIB MundialPIB 2025 (USD)
    1China32.122#2$19.6 billones
    2EE.UU.22.083#1$30.8 billones
    3Alemania4.319#3$5.0 billones
    4Reino Unido3.702#6$4.0 billones
    5Japón2.957#4$4.4 billones
    6Francia2.244#7$3.4 billones
    7Corea del Sur1.631#12$1.86 billones
    8Canadá1.702#10$2.28 billones
    9India1.494#5$4.1 billones
    10Suiza1.393#20$0.9 billones

    Global Innovation Index 2025 (GII) — Ecosistema innovador

    Pos. CienciaPaísPuntajePos. PIB MundialPIB 2025 (USD)
    1Suiza66.0#20$0.9 billones
    2Suecia62.6#23~$0.6 billones
    3EE.UU.61.7#1$30.8 billones
    4Corea del Sur60.0#12$1.86 billones
    5Singapur59.9#34~$0.5 billones
    6Reino Unido59.1#6$4.0 billones
    7Finlandia57.7#46~$0.3 billones
    8Países Bajos57.0#18~$1.1 billones
    9Dinamarca56.9#36~$0.4 billones
    10China56.6#2$19.6 billones

    Highly Cited Researchers 2025 — Impacto científico

    Pos. CienciaPaísInvestigadores Top 1%Pos. PIB MundialPIB 2025 (USD)
    1EE.UU.2.670#1$30.8 billones
    2China1.406#2$19.6 billones
    3Reino Unido570#6$4.0 billones
    4Alemania363#3$5.0 billones
    5Australia312#14~$1.8 billones
    6Canadá227#10$2.28 billones
    7Países Bajos—#18~$1.1 billones
    8Francia—#7$3.4 billones
    9Suiza—#20$0.9 billones
    10Hong Kong145——

    La lección para el debate de mañana 29 de julio de 2026

    Observe mi inquieto lector con atención:

    PaísRanking CienciaRanking PIB¿Ciencia acorde a su economía?
    Suiza#1 en innovación#20 en PIBDesproporcionadamente superior
    Corea del Sur#4 en innovación#12 en PIBDesproporcionadamente superior
    China#1 en Nature Index#2 en PIBA la par
    EE.UU.#1 en impacto#1 en PIBA la par
    India#9 en Nature Index#5 en PIBPor debajo de su peso económico

    El argumento definitivo

    Suiza, con una economía 30 veces más pequeña que la de EE.UU. (0.9 vs 30.8 billones), es el país más innovador del mundo. ¿Cómo lo logra? Con institutos de investigación federales independientes (ETH Domain, EMPA, PSI) que operan fuera del sistema universitario.

    Corea del Sur, con una economía que no llega ni al 10% de la de China, es la #4 en innovación global. ¿Su secreto? Institutos de investigación extrauniversitarios como el KAIST y el KIST, con presupuestos autónomos y agendas propias.

    Ninguno de estos países ha fusionado su ministerio de ciencia con el de educación. Al contrario: especializan y separan porque saben que la ciencia de punta no puede estar atada a los tiempos de la burocracia académica.


    Dato mata relato. En este post y en el anterior les he traído datos. Si yo fuera miembro del Parlamento me hubiese gustado que la comisión me presentara datos como estos ¿o no? ¿Cuáles son las «tendencias mundiales» que se supone hemos de seguir?

    Mañana, cuando la Asamblea vote, recuerde usted: los países pequeños que lideran en ciencia no lo hacen fusionandola con la educación, sino creando institutos fuertes e independientes.

    Cuba no necesita menos ciencia; al contrario, más ciencia, pero necesita menos burocracia y más autonomía. Digo yo, que solo soy un poquito experto en radares meteorológicos y no en gestión de la Ciencia, pero he estado 45 años en el Sistema de la Ciencia y también en el Sistema de la Educación Superior, así como que he estado como científico visitante en Unión Soviética, Canadá, Estados Unidos, Inglaterra, Alemania e Italia … algunas ideas se hace uno.

    ¿No es que el Futuro de Cuba tiene que ser necesariamente de Hombres de Ciencia?

    Yo seguiré siempre fiel a las ideas del Comandante en Jefe y de mi querida ministra Rosa Elena.

  • ¿Otra vez con lo del Doppler y las enigmáticas barbas?

    ¿Otra vez con lo del Doppler y las enigmáticas barbas?

    Las personas tienden a pensar que el radar Doppler es como una miríada de anemómetros que permiten medir la velocidad del viento en cada punto del área de cobertura. Basta con detener el cursor sobre la imagen del radar y ya tienes la medición del viento en ese punto. Otra forma común es superponer barbas de viento sobre la imagen de reflectividad o de velocidad, y guiarse por ellas para saber la dirección e intensidad del viento en cada lugar.

    Lamento desilusionarlos: las cosas no son tan simples. Ya he tratado este asunto en un post, vuelvo ahora con más elementos (ecuaciones) para sustentar lo que digo.

    El problema de fondo: una ecuación con muchas incógnitas

    El viento es un vector tridimensional con tres componentes: uu (este-oeste), vv (norte-sur) y ww (vertical). El radar Doppler, sin embargo, solo mide una proyección de ese vector sobre la dirección del haz:

    Vr=ucos⁡θsin⁡ϕ+vsin⁡θsin⁡ϕ+wcos⁡ϕVr​=ucosθsinϕ+vsinθsinϕ+wcosϕ

    donde θθ es el acimut, ϕϕ es la elevación y VrVr​ es la velocidad radial.

    Con una sola ecuación y tres incógnitas (u,v,wu,v,w), el problema está matemáticamente subdeterminado. Para poder estimar el viento con un solo radar, es necesario hacer suposiciones adicionales. Y de esas suposiciones nacen los diferentes modelos.

    Los dos modelos de Rainbow: Horizontal Wind y Uniform Wind

    El software Rainbow, utilizado en algunos radares (como el METEOR 1500S de Holguín), ofrece dos productos para estimar el viento horizontal y representarlo con barbas sobre un PPI:

    Producto HWIND del Rainbow en el radar de Holguín (METEOR 1500S)

    1. Horizontal Wind (viento horizontal)

    Suposición: el viento es horizontal y constante en el sector analizado. Es decir:

    u=cte,v=cte,w=0u=cte,v=cte,w=0

    Bajo esta suposición, la velocidad radial en un sector pequeño (por ejemplo, 10 km de radio y 60° de apertura) varía solo con el acimut siguiendo una función sinusoidal. Ajustando una sinusoide a los datos, se pueden obtener uu y vv, y con ellos la dirección e intensidad del viento horizontal.

    ¿Cuándo es válido?

    • En condiciones de aire claro (con insectos como trazadores).
    • En precipitación estratiforme uniforme, sin gradientes horizontales significativos.
    • En situaciones de verano, cuando se espera tiempo severo que cambia bruscamente el viento sobre distancias cortas.

    ¿Cuándo falla?

    • En tormentas convectivas, donde el viento no es uniforme.
    • Cerca de frentes o líneas de cizalladura.
    • En terrenos complejos que alteran el flujo.

    2. Uniform Wind (viento uniforme con la altura)

    Suposición: el viento varía solo con la altura, no con la posición horizontal:u=u(z),v=v(z),w=0u=u(z),v=v(z),w=0

    Esto significa que, a una distancia dada del radar (que corresponde a una altura determinada), la velocidad radial en todos los acimuts se puede usar para obtener u(z)u(z) y v(z)v(z).

    ¿Cuándo es válido?

    • En situaciones de lluvia generalizada y extendida sobre grandes áreas.
    • Cuando la atmósfera es estratificada y los gradientes horizontales son pequeños.

    ¿Cuándo falla?

    • Cuando hay gradientes horizontales de viento (frentes, tormentas).
    • En condiciones de convección profunda.

    Ambos modelos son aproximaciones, y usarlos fuera de sus condiciones de validez produce resultados que no reflejan la realidad. El analista debe saber cuál es la situación imperante y elegir el modelo adecuado. No hacerlo es como usar un martillo para atornillar: la herramienta no es mala, pero el uso es incorrecto.

    ¿Por qué ORPG no tiene un producto equivalente?

    Aquí viene la pregunta que muchos se hacen: si Rainbow tiene estos productos, ¿por qué el ORPG de NEXRAD no los tiene?

    La respuesta no es técnica. ORPG podría generar barbas de viento sobre un PPI usando los mismos modelos. De hecho, el algoritmo VAD (Velocity Azimuth Display) que usa ORPG para generar el VWP (VAD Wind Profile, #48) es conceptualmente similar al modelo «Uniform Wind», pero aplicado a un anillo a una altura dada.

    La razón por la que ORPG no genera un producto de barbas sobre PPI es filosófica y operativa:

    1. Requiere que el usuario elija un modelo. ORPG no puede decidir automáticamente si la situación imperante es «Horizontal Wind» o «Uniform Wind». Y si el usuario elige mal, el producto será erróneo.
    2. El riesgo de mal uso es muy alto. En la práctica operativa, muchos usuarios no tienen la formación necesaria para distinguir cuándo es válido cada modelo. Un producto que invite a superponer barbas sobre un PPI podría inducir a error a pronosticadores poco experimentados.
    3. La filosofía del NEXRAD es diferente. En lugar de ofrecer un producto sintético que pueda ser malinterpretado, ORPG proporciona al meteorólogo las herramientas para que él mismo haga el análisis:
      • El VWP muestra el perfil vertical de viento en un gráfico altura-tiempo, donde el meteorólogo puede ver la evolución de la cizalladura.
      • Las imágenes de velocidad radial en PPI (N0U, N0V, N0S) permiten al analista interpretar directamente los patrones de viento sin necesidad de barbas sintéticas.
    4. Limitaciones inherentes del VWP. El VWP de ORPG tiene sus propias limitaciones:
      • Depende críticamente del VCP (Volume Coverage Pattern) que esté usando el radar.
      • Solo funciona donde hay trazadores (gotas, insectos).
      • Puede estar contaminado por aves durante migraciones.
      • Sufre los problemas de alias del Doppler.

    ORPG prefiere ser honesto sobre estas limitaciones y ofrecer productos que el meteorólogo sepa interpretar, en lugar de generar un producto «bonito» pero potencialmente engañoso.

    Recomendaciones prácticas

    1. Si usas Rainbow, asegúrate de saber qué modelo estás usando y en qué condiciones es válido:
      • Horizontal Wind: solo en aire claro o precipitación estratiforme uniforme.
      • Uniform Wind: solo en lluvia generalizada y extendida.
    2. Si usas ORPG, no busques barbas sobre PPI. En su lugar:
      • Usa el VWP para conocer el perfil vertical de viento.
      • Analiza directamente las imágenes de velocidad radial (N0U, N0V) para identificar patrones de convergencia, divergencia o rotación.
      • Si necesitas viento en una zona concreta, contrasta con radiosondeos o modelos numéricos.
    3. Nunca confíes ciegamente en un producto de viento derivado de un solo radar Doppler. La estimación del viento con un solo radar es un problema mal condicionado. Siempre contrasta con otras fuentes.

    Conclusión

    El radar Doppler es una herramienta extraordinaria, pero no es un anemómetro mágico. Las barbas de viento que ves superpuestas sobre un PPI son el resultado de suposiciones matemáticas que no siempre se cumplen. Rainbow ofrece dos modelos (Horizontal Wind y Uniform Wind) que son válidos en situaciones específicas; usarlos fuera de contexto produce resultados sin sentido. ORPG, por su parte, prefiere no ofrecer un producto que pueda inducir a error y deja el análisis detallado del viento en manos del meteorólogo, proporcionándole el VWP y las imágenes de velocidad radial.

    La próxima vez que veas barbas de viento sobre un radar, recuerda: no son una medición directa, sino una estimación basada en suposiciones. Y como toda estimación, tiene un margen de error que debes conocer.

  • La culpa es de Pitágoras ¿no me cree?

    La culpa es de Pitágoras ¿no me cree?

    Un artículo de opinión sobre los problemas de la bancarización y el transporte en Cuba y sus orígenes.

    Cuentan —tal vez solo sea una leyenda— que cuando hicieron la nueva escuela de los Camilitos en Camagüey (la que está en la circunvalación Norte, antes estaba en la Cívica, donde yo estuve allí un breve tiempo) actuaron inteligentemente. Construyeron los edificios y no hicieron los caminitos cimentados. Inauguraron la escuela y dejaron que la gente caminara de un edificio a otro a su libre albedrío, solo trillos. Cuando estuvo claro por dónde caminarían, entonces hicieron los caminos de cementos. Normalmente los arquitectos diseñan bellos caminos rectangulares que quedan inútiles. Es simple, la gente siempre le hace caso caso a Pitágoras y coge por la hipotenusa (que no, no es una musa griega). En general, los humanos nos regimos por un principio universal: La Ley del Menor Esfuerzo, de la cual el teorema de Pitágoras es solo un caso particular.

    Así sucede con todo en la sociedad, las personas tratamos de resolver todos los problemas siguiendo la Ley del Mínimo Esfuerzo y hacemos un esfuerzo mayor, si y solo sí, hay algo que NOS OBLIGUE.

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  • Fusionar Ciencia y Universidad ¿un retroceso o un avance?

    Fusionar Ciencia y Universidad ¿un retroceso o un avance?

    En Cuba se ha puesto sobre la mesa una propuesta de alto calado: desaparecer el Ministerio de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente (CITMA), creado por Fidel y Rosa Elena en 1994, para unificarlo con el Ministerio de Educación Superior (MES). El argumento de los impulsores es aparentemente moderno: «Hay que alinearnos con el mundo desarrollado, donde la ciencia está unida a la universidad».

    Quienes defendemos la institucionalidad científica cubana debemos responder con un solo lema: dato mata relato. Porque al revisar los indicadores duros de la OCDE, la UNESCO, el Nature Index y la WIPO, la evidencia empírica derrumba ese espejismo.

    Se propone desaparecer el CITMA siete meses después de que la Asamblea Nacional aprobara la Ley General de Ciencia, Tecnología e Innovación en la cual, explicitamente se le confiere al CTMA el mandato de la política científica cubana ¿es serio ahora desaparecer el CITMA o lo que no fue serio fue aprobar aquella Ley? Los parlamentarios tienen la palabra para que me aclaren.

    A continuación, desgranemos qué indicadores usan realmente los países avanzados para medir su fortaleza científica, y quiénes ocupan los primeros lugares en cada uno.


    1. El esfuerzo económico: Gasto en I+D como porcentaje del PIB

    Este es el termómetro de la prioridad política. Mide qué proporción de la riqueza de un país se reinvierte en crear nuevo conocimiento. No es un indicador de eficiencia, sino de voluntad estratégica. Los países que lideran no son los más grandes, sino los que han decidido que la ciencia es una inversión de Estado, no un gasto. En Cuba, escepto en el sector de élte del polo científico biotecnológico-farmacéutico, el presupuesto es muy bajo. Hay quien dice que el CITMA ha fallado, pero no tienen en cuenta que se han obtenido resultados muy relevantes con muy bajo presupuesto. En un arrebato de inmodeytia debo decirlo: LADETEC, dentro del CITMA, con un presupesto exiguo fabricó tres radar Doppler con know-how 100% nuestro, a menos de 400 mil USD cuando en el mercado valen entre 3 y 6 millones y este grupo, está, orgullosamente, entre las siete únicas instituciones del mundo que pueden blasonar de hacer eso.

    El ranking 2023-2024 lo dominan: Israel (6.35% del PIB), donde el 92% de esa inversión viene de la industria privada; le sigue Liechtenstein (6.01%), Corea del Sur (4.94%), Suecia (3.6%) y Estados Unidos (3.45%). Fíjense: ninguno de estos países ha fusionado su ciencia con la universidad. Al contrario, la mayoría tiene institutos de investigación completamente independientes del sistema educativo.


    2. La masa crítica: Investigadores por millón de habitantes

    Este indicador mide la densidad de talento científico. No basta con dinero; hace falta cerebro. Los países con más investigadores por habitante son aquellos que han creado carreras científicas atractivas y estables, algo que raramente logra un sistema universitario sobresaturado de docencia.

    Corea del Sur, Israel, Taiwán, Suecia y Dinamarca encabezan este ranking, con cifras que superan los 7.000 investigadores por cada millón de habitantes. Son economías que han apostado por centros de I+D especializados, no por engordar las plantillas de las facultades universitarias.


    3. La escala bruta: Producción total de artículos científicos

    Este es el indicador de volumen. Mide cuántos papeles científicos genera un país al año. Es una métrica de tamaño, no de calidad, pero revela quién tiene la maquinaria científica más grande del mundo.

    El ranking absoluto, según Scopus y Web of Science, lo lideran: China (~950.000 artículos/año), seguida de Estados Unidos (~720.000), India (~350.000), Reino Unido (~220.000) y Alemania (~190.000). China es el caso más paradigmático: produce ciencia a escala industrial, pero lo hace a través de su Academia de Ciencias (CAS), que es una entidad independiente del Ministerio de Educación. La universidad china forma, pero la ciencia de alto volumen la ejecutan institutos separados.

    Si el lector lo desea, puede leerse mi artículo sobre las publicaciones aquí y sobre las publicaciones de LADETEC por acá.


    4. La calidad: Impacto relativo (Field-Weighted Citation Impact – FWCI)

    Aquí pasamos de la cantidad a la relevancia. El FWCI compara las citas que reciben los artículos de un país con el promedio mundial en su misma disciplina. Un FWCI de 1.0 significa que se cita exactamente lo esperado; por encima de 1.0, el país produce ciencia más influyente que la media.

    Los países que lideran en impacto no son los que más publican, sino los que publican mejor: Suiza (FWCI ~1.85), Países Bajos (~1.78), EE.UU. (~1.72), Reino Unido (~1.68) y Australia (~1.62). ¿Qué tienen en común Suiza y Países Bajos? Ambos tienen institutos de investigación federales (como el ETH Domain en Suiza o el NWO en Países Bajos) que operan con independencia de las universidades, con agendas propias y financiamiento plurianual. La calidad no nace de la burocracia académica, sino de la autonomía investigadora.


    5. La transferencia: Patentes internacionales (PCT)

    Este es el indicador de aplicación (en el que Cuba, amargamente está bien alejado de la élite, incluso en América Latina). Las patentes PCT no miden ciencia básica, sino la capacidad de convertir conocimiento en tecnología protegible y comercializable. Es el puente entre el laboratorio y el mercado.

    Según la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (WIPO), el ranking 2025 lo encabeza China (73.718 solicitudes), seguida de EE.UU. (52.617), Japón (47.922), Corea del Sur (25.016) y Alemania (16.441). China creció un 5.3% respecto al año anterior. Y, de nuevo, la mayoría de estas patentes no nacen en universidades, sino en centros de I+D empresariales e institutos tecnológicos independientes. La innovación no se enseña en un aula; se desarrolla en laboratorios con agendas propias.


    6. La frontera: Artículos en el Top 1% más citados

    Este es el indicador de excelencia extrema. Mide qué porcentaje de la producción científica de un país se encuentra entre el 1% de los artículos más influyentes del mundo. Es la ciencia que realmente mueve el conocimiento.

    Según Clarivate, en 2025 el número de investigadores que están en ese top 1% por país es: EE.UU. (2.670 investigadores, 37% del total), China (1.406, 20%), Reino Unido (570, 8%), Alemania (363) y Australia (312). Pero ojo: en participación relativa (artículos top 1% como porcentaje del total nacional), China ya ha superado a EE.UU. en algunos campos, acaparando entre el 35% y el 40% de los artículos de máxima calidad global. Y, una vez más, este liderazgo no se explica por la fusión con la universidad, sino por la inversión masiva en centros de investigación especializados que operan al margen del sistema educativo.


    El dato estructural que entierra el mito: ¿Quién ejecuta realmente la I+D en el mundo?

    Si los indicadores anteriores no fueran suficientes, existe una métrica definitiva: la distribución del gasto en I+D según el sector de ejecución. Es decir, ¿quién hace realmente la ciencia?.

    El promedio de los países del Top 5 mundial es lapidario:

    • En Estados Unidos, las universidades ejecutan apenas el 13% de la I+D; el 72% lo hace la industria privada y el 15%, laboratorios nacionales independientes (como los NIH o el Sandia).
    • En China, las universidades ejecutan solo el 8%; el 78% corre a cargo de la industria y el 14% de la Academia de Ciencias (CAS), que es totalmente autónoma del ministerio de educación.
    • En Alemania, las universidades ejecutan el 17%; el 66% lo hace la industria y el 17% recae en institutos extrauniversitarios de élite como Fraunhofer y Max Planck.
    • En el Reino Unido, el porcentaje universitario sube al 24%, pero aún así, el 65% está en manos de la industria y el 11% en institutos públicos independientes.
    • En Rusia (otrora nuestro modelo), las universidades ejecutan un exiguo 6%; el 60% es industrial y el 34% pertenece a la Academia de Ciencias Rusa.

    Conclusión brutal: En los países que realmente son punteros, la educación superior NUNCA ejecuta más del 24% de la I+D. El resto (más del 75%) se hace FUERA de las aulas, en institutos especializados con agendas propias y en centros de I+D empresariales.


    Aplicado a Cuba: ¿Qué propone la fusión y qué dice la evidencia?

    La propuesta de unificar CITMA y MES parte de una premisa que yo creo que es falsa y que algunos investigadores relevantes esgrimen en favor de la fusión. Si nos «alineáramos» con el modelo de EE.UU., tendríamos que dejar CITMA y crear un mega-instituto independiente con presupuesto autónomo, no fusionarlo con una vicerrectoría de posgrado. Si nos alineáramos con China, fortaleceríamos nuestra academia de ciencias separada del MES, para que hablar de los rusos, con su super poderosa Academia de Ciencias, modelo del cual bebimos para forjar la nuestra.

    El Ministerio de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente, no es solo «investigación básica». CITMA gestiona áreas vitales como el medio ambiente (alertas tempranas meteorológicas, climásticas, ambientales, sismológicas, cambio climático, eventos hidrometeorológicos), las energías renovables, y la política nuclear y espacial. La biotecnología y farmacéutica, estratégicas para Cuba, están fuera del CITMA y de la Educación Superior (aunque algunos grupos universitarios han contribuido con relevantes aportes) y son el único sector de la Ciencia que ha recibido el financiamiento de élite que los ha conducido a los relevantes logros que todo conocemos (y que nos salvaron en la pandemia de la COVID-19).

    ¿Alguien cree que un proyecto para enfrentar un huracán, fabricar un radar o mitigar una sequía extrema puede esperar a los tiempos de un Consejo Científico universitario, los créditos académicos y los calendarios de pregrado? La ciencia estratégica requiere agilidad y autonomía, no burocracia académica. Meterla dentro del MES la va a ralentizar y burocratizar aún más. En LADETEC, luchando contra el burocratismo, ubimos de desarrollar nuestra propia filosofía de proyectos y nuestro propio modus operandi, lo que demuestra que sí se puede, aun dentro de la criticada ineficiencia del CITMA. Hay muchos ejemplos exitosos dentro del CITMA, yo cito el mío porque lo conozco bien y soy vanidoso, pero hay cosas mejores.


    El problema real no es estructural, es burocrático

    Los defensores de la fusión argumentan que buscan «reducir burocracia». Pero la evidencia empírica muestra que fusionar ministerios no reduce burocracia; solo traslada a los burócratas de un edificio a otro.

    El problema de la ciencia cubana NO es estructural (quién depende de quién); el problema es:

    • Financiamiento insuficiente (agravado por el bloqueo y la crisis económica).
    • Exceso de trámites administrativos (aduanas, contrataciones, compras al exterior, permisología).
    • Fuga de cerebros por la falta de estímulos salariales y malas condiciones de vida e infraestructura.

    Fusionar CITMA con el MES no resuelve ninguno de estos tres problemas. Al contrario, lo que hará es engordar una superestructura donde un investigador, para ejecutar un proyecto, tendrá que pedir permiso a la decanatura, al vicerrector de investigación, al rector, a la dirección de posgrado y al Ministerio. Es multiplicar los sellos, no reducirlos.


    Conclusión: Si no está roto, no lo arregles. Y si está burocratizado, no lo empeores fusionándolo

    Dato mata relato: No nos alineemos con un cuento. La evidencia empírica de los líderes de la investigación científica muestra que la ciencia y la educación superior deben estar conectadas (flujo de talento), pero JAMÁS subordinadas en una misma estructura administrativa.

    El mundo desarrollado no fusiona; especializa. Alemania tiene al Max Planck y Fraunhofer fuera de las universidades. EE.UU. tiene los NIH y los Laboratorios Nacionales fuera del Departamento de Educación. China tiene la Academia de Ciencias (CAS) fuera del Ministerio de Educación. Fusionar CITMA y MES es justamente lo que NINGÚN país del Top 5 en innovación ha hecho.

    Propongo: mantener CITMA, auditar su burocracia, darle más autonomía financiera a sus centros, simplificar los trámites de importación para insumos científicos y dejar que la Universidad haga lo que sabe hacer: enseñar y hacer ciencia básica, sin ahogar la ciencia aplicada y medioambiental que necesita respuestas en tiempo real.

    Si no está roto, no lo arregles. Si quieres menos burocracia, no crees una super-burocracia. Esa es la lección que nos dan los datos del mundo desarrollado. Leo sus opiniones.

  • ¿Salvar la Ciencia en Cuba o hacerle eutanasia?

    ¿Salvar la Ciencia en Cuba o hacerle eutanasia?

    No creo, ni remotamente, que mi opinión sea importante, soy uno más que ha hecho un poquito de Ciencia y algo de Innovación. No obstante, como el debate anda acalorado y como los cubanos opinamos de pelota, de pronósticos de huracanes y de cualquier cosa, pues me concedo el derecho, en este, mi blog, de dar mis opiniones. No faltaría más que yo mismo me negara la posibilidad a mí mismo.

    Con respecto a la atomización del CITMA se dicen cosas a favor y en contra bastante absolutistas. Unos ven muy bien la restructuración y la incorporación de CTI a la Educación Superior y otros creen que es un disparate. Yo soy más moderado, a mí me parece que tal como está debe funcionar, y que en los esquemas propuestos también podría funcionar correctamente. Los males que nos aquejan no están en la estructura.

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  • ¿Convertir agua en vino? ¿o el vino en pesos?

    ¿Convertir agua en vino? ¿o el vino en pesos?

    Hace unos días pasé por el “antiguo” hotel Puerto Príncipe, el que está la Avenida de los Mártires, aquí en Camagüey. Está cerrado, como hotel quiero decir, bueno, para los que lean esto en la posteridad: en la época que Estados Unidos decidió que ya Cuba no podría comprar más petróleo … ni recibirlo por donación. En fin, vayamos al grano, como diría mi compañero de secundaria (sí, de la Ana Betancourt, la que estaba allí mismo, frente al hotel) “opiniones”, el dermatólogo … antes de irse del país, mejor dicho, al grano no, al vino, porque al pan, pan, y al vino, no vino.

    El caso es que vendían allí unas botellas de vino ¿Merlot? ¿o Merlín? Bueno, qué más da. El precio: 1400 CUP. El compañero vendedor me dijo —decídete, la están comprando por cajas, los revendedores, allí mismo en la esquina las revende a 2000, un tipo parado allí.  Compré un par, me parecieron un buen vinito (el fondillo de la botella era profundo). Al otro día ya no había y en una de las numerosas “quincallas” cerca de mi casa (sí, somos un país-quincalla, en cada cuadra hay 5 o 6 casas, normales, donde se revende de todo), ya lo estaban revendiendo a 3 000 CUP.  ¿País de Hombres de Ciencia? ¿Dónde están los inspectores? ¿Dónde está la “protección al consumidor”? 1600 pesos de “ganancia”, de una mano para la otra ¿facturas? ¿documentos de venta? ¿impuestos? Somos un país “duty free”. El paraíso de la especulación. Hacen bien en cerrar el Ministerio de Ciencia, si lo que deben es abrir un ministerio de la revendedera, para proteger al revendedor, digo yo ¿Se imagina mi ingenuo lector lo que sufre el revendedor cargando las cajas de vino de un exhotel a su timbiriche? Bueno, mejor me voy a encender el carbón…

  • «Rage Bait», el brete indignante sublimado por la IA

    «Rage Bait», el brete indignante sublimado por la IA

    Hay un fenómeno que está redefiniendo la guerra cognitiva del siglo XXI. No son misiles, no son tanques, no son ciberataques a infraestructuras críticas. Es más sencillo y más difícil de combatir: es la indignación fabricada poir la IA

    Los expertos lo llaman «rage bait» (cebo de ira). En su definición más simple, es contenido diseñado específicamente para provocar una reacción emocional intensa, generalmente de enfado, frustración o indignación. Funciona porque el algoritmo de las redes sociales premia el engagement —comentarios, compartidos, reacciones— y nada genera más engagement que la ira. Es un bucle perfecto: el contenido indigna, la gente reacciona, el algoritmo lo amplifica, más gente se indigna.

    El «rage bait» no es nuevo. Es la versión digital del sensacionalismo de la prensa amarilla, la fórmula que ya usaba William Randolph Hearst en 1898 para fabricar el consenso a favor de la oportunista guerra hispano-estadounidense frustrando la independencia cubana. Pero la inteligencia artificial lo ha transformado en algo cualitativamente distinto. La IA ha convertido el «rage bait» en la fábrica de indignación más eficiente jamás construida.

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  • Ética Pública y Patrocinio: Reflexiones desde un Sueño de Verano

    Ética Pública y Patrocinio: Reflexiones desde un Sueño de Verano

    A veces en las largas y calurosas noches de verano con interminables apagones, concilio el sueño, por puro cansancio, a retazos y me asaltan sueños de cosas irreales ¿Recuerdan mis lectores aquel que les conté del Sueño de la Razón que crea monstruos …, tal vez basado en haber visto un cuadro de Goya o haberme sobremedicado? Bueno, pues nada, anoche soñé — mire usted qué cosas más irreales asaltan mi mente cuando me duermo— con un personajillo, de un cargo menor, que vivía una vida de lujos y la justificaba diciendo tener patrocinadores que se lo pagaban. Verdad que uno sueña cada tontería. Me desperté y busqué algunos significados, para esclarecerme yo mismo, que ya estoy jubilado y en algo tengo que entretener la mente, y bueno, sería un desperdicio si me los quedo.

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  • ¿Es el Socialismo Culpable de la Pobreza Global?

    ¿Es el Socialismo Culpable de la Pobreza Global?

    Esta es una afirmación que se escucha con frecuencia en ciertos círculos y prolifera en las RRSS. Como me gusta poner números, he decidido someterla a la prueba de los datos. Vamos a ver qué dicen las cifras.

    La pobreza en el mundo

    Según el Banco Mundial, en 2025 se estima que 808 millones de personas viven en pobreza extrema, lo que representa el 9,9% de la población mundial, es decir, 1 de cada 10 personas, no tiene cubiertas sus necesidades más básicas. Otras estimaciones elevan esta cifra hasta los 831 millones.

    La población mundial en 2025 ronda los 8.200 millones de personas. Es decir: de cada 10 seres humanos en el planeta, no tiene cubiertas sus necesidades más básicas.

    ¿Es el Socialismo el culpable de eso? Echemos un vistazo a los números. Dice un refrán que Dato mata Relato.

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  • República Dominicana: Liderazgo regional en IA ¿y la energía?

    República Dominicana: Liderazgo regional en IA ¿y la energía?

    República Dominicana preside el Grupo de Trabajo Regional de IA, firmó con NVIDIA y Google, y aprobó la Declaración de Santo Domingo. Pero el sistema eléctrico sufre un déficit de $1,700M y apagones que superan las 20 interrupciones mensuales. ¿Liderazgo real o espejismo?

    República Dominicana acaba de consolidar su liderazgo regional en inteligencia artificial ética . El 25 y 26 de junio de 2026, Santo Domingo fue sede de la Tercera Cumbre Ministerial y de Altas Autoridades sobre la Ética de la IA en América Latina y el Caribe, con representantes de más de 20 países. Allí se aprobó la Declaración de Santo Domingo, se estableció una Hoja de Ruta Regional 2026-2027, y el país asumió la presidencia del Grupo de Trabajo Regional sobre IA para el período 2026-2027. Además, anunciaron la próxima aprobación de un Código de Ética para la IA en el sector público. Lamentablemente en Cuba solo TV Santiago lo reseñó y muy brevemente, ni Granma ni Cubadebate lo cubrieron, no entendí por qué, si alguien puede que me explique.

    Pero hay una pregunta que nadie hace en los titulares: ¿cómo piensa alimentar todo eso un país que sufre apagones de hasta 20 veces al mes? Pregunto yo, que no soy experto en IA, solo un lector inquieto.


    La paradoja energética: el elefante en la sala

    La realidad eléctrica dominicana es tan ambiciosa como frágil. Los datos son contundentes:

    • Apagones en aumento: Entre enero y abril de 2026, los cortes mensuales por cliente aumentaron en las tres distribuidoras estatales. Los usuarios de Edenorte pasaron de 13.78 interrupciones mensuales en enero a 19.95 en abril —casi 20 cortes al mes. Edesur subió de 12.94 a 17.81, y Edeeste de 8.8 a 13.25.
    • Un apagón nacional reciente: El 11 de noviembre de 2025, un blackout masivo dejó a oscuras todo el país, colapsó el tráfico, paralizó el Metro de Santo Domingo y afectó el suministro de agua. El restablecimiento total tomó más de 12 horas.
    • Déficit financiero de 1,700 millones de dólares: El ministro de Energía y Minas, Joel Santos, reconoció que el sistema eléctrico enfrenta un déficit financiero estimado en 1,700 millones de dólares para 2026. Las pérdidas por fraude y fallas técnicas rondan entre el 37% y el 40% de la energía adquirida.
    • Demanda creciente: El crecimiento económico cercano al 5% anual ha disparado la demanda energética. El 10 de abril de 2026 se registró el pico más alto del año: 76 gigavatios-hora en un solo día, un 9.5% más que en marzo.

    En resumen: un sistema eléctrico en crisis estructural, con apagones frecuentes, pérdidas millonarias y una demanda que no deja de crecer.


    La estrategia de IA: ¿realidad o espejismo tercermundista?

    A pesar de este panorama, República Dominicana ha desplegado una estrategia de IA que, sobre el papel, es de las más sólidas de la región.

    La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA), presentada en octubre de 2023, busca convertir al país en un referente regional en IA. Sus pilares incluyen:

    • Gobierno Inteligente: IA en el sector público para una gestión más eficiente.
    • Soberanía tecnológica y de datos: Alojamiento local de datos y modelos.
    • Formación de talento: El acuerdo con NVIDIA incluye la formación de más de 1,000 profesionales dominicanos en IA para 2026.

    El golpe sobre la mesa: En octubre de 2025, el gobierno firmó un memorando de entendimiento con NVIDIA, el gigante mundial de la computación acelerada. El acuerdo contempla la creación de un Centro de Excelencia en Inteligencia Artificial (CEIA) y una Fábrica Nacional de IA equipada con tecnología de punta. El presidente Luis Abinader lo resumió así:

    «El CEIA será un punto de encuentro entre el Gobierno, la academia y el sector privado; un laboratorio donde la República Dominicana demostrará que no solo consume tecnología, sino que también la crea.»

    Además, Google construirá en el país un puerto internacional de intercambio digital, el primero en Latinoamérica.

    El liderazgo regional: La cumbre de Santo Domingo no fue un evento aislado. Fue el remate de una estrategia de posicionamiento que incluye:

    • La aprobación de la Declaración de Santo Domingo, alineada con la Recomendación de la UNESCO sobre Ética de la IA.
    • La Hoja de Ruta Regional 2026-2027, con cinco líneas de acción: gobernanza y regulación; talento y futuro del trabajo; protección de grupos vulnerables; medio ambiente; e infraestructura.
    • La presidencia del Grupo de Trabajo Regional, que le otorga la responsabilidad de coordinar la implementación de la hoja de ruta.
    • El anuncio de un Código de Ética para la IA, elaborado con participación de más de 100 organizaciones.

    La pregunta incómoda: ¿puede la IA funcionar sin electricidad?

    Aquí está el núcleo de la contradicción.

    La IA no es como una bombilla que se enciende y se apaga. Un centro de datos (data center) necesita:

    • Suministro ininterrumpido: Los cortes no solo interrumpen el servicio, sino que pueden dañar el hardware.
    • Refrigeración constante: Los procesadores generan mucho calor y necesitan sistemas de enfriamiento que también consumen energía.
    • Alta densidad energética: No es lo mismo alimentar una fábrica que un centro de datos. Este último concentra un consumo enorme en un espacio reducido.

    Y la demanda energética de la IA no es menor. La Agencia Internacional de la Energía proyecta que el consumo eléctrico de los centros de datos crecerá alrededor de un 15% anual hasta 2030, más de cuatro veces más rápido que el crecimiento total de la demanda eléctrica. Para 2035, se estima que la IA demandará el 5% del consumo eléctrico de América Latina——el equivalente a más de 120 teravatios-hora.

    El gobierno dominicano es consciente del problema. La ENIA y el plan de transición energética (Meta País 2036) son dos caras de la misma moneda. El ministro de Energía ha reconocido que se necesitan «medidas más drásticas» y ha proyectado la incorporación de 1,000 megavatios de energía renovable hacia 2028.

    Pero la brecha entre el discurso y la realidad es enorme. No se puede construir un hub regional de IA sobre un sistema eléctrico que sufre apagones de 20 veces al mes.


    El contraste con Cuba: dos modelos, una misma fragilidad

    Este escenario dominicano ilumina por contraste el caso cubano que analizamos la semana pasada.

    República DominicanaCuba
    Estrategia de IAENIA (2023), con hoja de ruta y presupuestoEstrategia Nacional de IA (2024), pero sin inversión visible
    Liderazgo regionalPreside el Grupo de Trabajo Regional 2026-2027Participa, pero no lidera
    Apalancamiento internacionalAcuerdo con NVIDIA, Google; respaldo de UNESCO y CAFBloqueo limita acceso a tecnología y cooperación
    Problema energéticoApagones de hasta 20 veces al mes; déficit de $1,700MCrisis energética aguda; «para tener IA, primero hay que tener corriente eléctrica»
    Cobertura mediáticaAmplia; los medios celebran el liderazgoCasi nula; ni Granma ni Cubadebate cubrieron la cumbre

    República Dominicana ha decidido apostar a ser líder en Latinoamérica. Ha invertido en una estrategia nacional, ha creado una institución ejecutora (la OGTIC), ha asumido el costo político y logístico de organizar una cumbre regional y ha firmado acuerdos con los gigantes tecnológicos.

    Cuba, en cambio, parece estar en modo «observador participante». Tiene un discurso elaborado sobre soberanía tecnológica y una delegación que participa activamente en los foros, pero no ha dado el salto a liderar el proceso. No ha buscado presidir el grupo de trabajo ni ha asumido el costo de organizar un evento de esta magnitud.

    Ambos países comparten el mismo talón de Aquiles: la energía. Pero mientras República Dominicana usa su liderazgo en IA como palanca para atraer inversión y cooperación internacional que le ayude a resolver su problema energético, Cuba parece esperar que el discurso de soberanía baste y resolver el problema de la energía por otro lado, porque sabe que el bloqueo cerrará cualquier brecha de acceso a los grandes.


    El dilema ético que nadie menciona

    Y aquí llegamos al fondo del asunto, el que conecta con todo lo que hemos venido discutiendo sobre ética, mediocridad y validación de tonterías.

    Si un país con apagones de 20 veces al mes se proclama líder regional en IA ética, ¿está construyendo soberanía o está validando una mediocridad con buena presentación?

    Porque la ética de la IA no es solo tener un código de buenas intenciones. Es también tener la infraestructura para que esa IA funcione. Es tener electricidad para alimentar los servidores. Es tener talento formado y retenido. Es tener una cobertura mediática que no oculte las contradicciones.

    República Dominicana ha hecho una apuesta institucional y diplomática sólida. Ha puesto las bases. Pero el edificio aún está por construir. Y los cimientos —el sistema eléctrico— son de barro, me parece a mí.

    La pregunta para la conversación del domingo es esta:

    «¿Es tá bien proclamarse líder regional en IA cuando no puedes garantizar que los servidores funcionen más de 20 días al mes sin interrupciones? ¿O la ética empieza precisamente por reconocer las propias limitaciones y construir desde ahí, en lugar de maquillarlas con discursos y cumbres?»

    Porque si la IA solo sirve para que los países parezcan más avanzados de lo que son, entonces no estamos ante una revolución tecnológica ¿Estamos ante la misma lógica de la IA como «validador universal de tonterías» de la que hablé la semana pasada, ahora elevada a escala nacional? Mi intransigente lector tiene la palabra, los leo en los comentarios si gustan debatir.


    Fuentes

    • Cumbre de Santo Domingo: UNESCO, El Día, Diario Libre
    • Crisis eléctrica: Revista Mercado, DW, Hoy
    • Estrategia Nacional de IA: Agenda Digital, OGTIC
    • Acuerdo con NVIDIA: Presidencia de la República
    • Demanda energética de IA: IEA, OLADE
  • Refutando la desagradable falacia Ad Hominem

    Refutando la desagradable falacia Ad Hominem

    La falacia ad hominem ataca a la persona, no al argumento. Aprende a identificarla y refutarla en debates técnicos, económicos y políticos. Sin datos, solo es ruido. Dato mata relato.

    En los debates públicos —y muy especialmente en las redes sociales— es cada vez más frecuente que, ante un argumento incómodo, el interlocutor opte por atacar a quien lo formula en lugar de rebatir el contenido. Es el clásico «tú no eres X, luego lo que dices no vale». Quien ha recibido un ataque de este tipo sabe lo desagradable que resulta, pero también lo falaz que es.

    Este artículo va sobre eso: qué es la falacia ad hominem, por qué es un truco retórico (y no un argumento válido), y cómo refutarla sin caer en su trampa. Si alguna vez te han descalificado por tu profesión (o por la carencia de un título), tu origen social, tu edad o cualquier otra característica personal en lugar de discutir tus ideas, esto te interesa.

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  • La Inteligencia Artificial en Cuba ¿un sueño?

    La Inteligencia Artificial en Cuba ¿un sueño?

    Analizamos la Estrategia Nacional de IA en Cuba frente al colapso del SEN en 2026. ¿Es posible la soberanía tecnológica con apagones de 22 horas y sin infraestructura de hardware local? La base de la pirámide tecnológica en debate.

    ¿Alguna vez te has preguntado qué hay debajo de ChatGPT, DeepSeek, Gemini o Claude? No me refiero al código. Me refiero a lo físico. A lo que realmente sostiene la inteligencia artificial que usamos a diario. A los megavatios que devoran sus centros de datos. A los transformadores, los cables, las centrales eléctricas y el flujo ininterrumpido de corriente que hace posible que un modelo de lenguaje responda en milisegundos. Porque la IA no existe en la nube. Existe en servidores físicos que necesitan electricidad constante. Y esa es una verdad incómoda cuando hablamos de Cuba.

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  • Inteligencia Artificial: ¿Estamos creando soberanía o validando la mediocridad?

    Inteligencia Artificial: ¿Estamos creando soberanía o validando la mediocridad?

    El lado izquierdo ilustra la "invasión de los necios" de Eco, con un robot vacío mirando un espejo que amplifica el caos de información no verificada. El lado derecho muestra la alternativa ética: humanos formados colaborando y analizando datos estructurados, lo que resuena con la "supervisión humana" y la IA soberana que menciono en relación con la cumbre y la investigación de Harvard.

    ¿La IA valida tonterías o construye soberanía? De la frase de Umberto Eco al bucle alumno-IA-profesor, pasando por la investigación de Harvard y la postura de Cuba en la reciente cumbre de ética en Santo Domingo. Un debate sobre la naturaleza humana, la pereza intelectual y la ética como decisión personal.

    Empecemos con Umberto Eco, que en 2015 ya veía venir el desastre: «El drama de internet es que ha promocionado al tonto del pueblo al nivel de portador de la verdad». Y añadía: «Las redes sociales le dan el derecho de hablar a legiones de idiotas que primero hablaban sólo en el bar después de un vaso de vino, sin dañar a la comunidad. Ellos eran silenciados rápidamente y ahora tienen el mismo derecho a hablar que un premio Nobel. Es la invasión de los necios».

    Eco no llegó a ver la IA generativa. Pero si levantara la cabeza, diría que hemos pasado de la «invasión de los necios» a la invasión de los necios con coartada tecnológica. Porque ahora el necio no solo habla: produce informes, presentaciones, tesis, proyectos enteros con un prompt de diez segundos. Y como la IA es una anfitriona educada que por defecto encuentra algo positivo en todo, el necio se siente validado.

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  • Perestroika: las fatalidades que Cuba debería evitar

    Perestroika: las fatalidades que Cuba debería evitar

    El GUM (Almacenes Universales de Moscú, en los difíciles años de finales de la Perestroika cuando prácticamente no había ningún producto)

    Un testimonio en primera persona sobre el inicio y fin de la Perestroika soviética. Análisis de los errores económicos, la ilusión de las cooperativas y las lecciones críticas que Cuba debe tener en cuenta hoy para salvaguardar su soberanía.

    Yo estudié en la Unión Soviética, en Moscú (sí, la que no cree en lágrimas), de 1976 a 1981. Regresé a ese país para una pasantía larga en septiembre de 1985 (extendida hasta enero de 1986) y, por último, volví los dos últimos meses de 1989. En estas dos estancias pude ver y vivir el inicio y el final de la Perestroika. Después… bueno, después ya no hubo más Unión Soviética.

    Fue una experiencia fascinante y, ahora que se habla tanto de cambios en Cuba, he leído lo que otros cubanos han escrito sobre aquel período, me animo a compartir mi punto de vista, a la luz de muchas cosas que solo se conocieron después. Síganme y les cuento.

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  • Los Mercaderes del Espacio y las 176 transcendentales medidas

    Los Mercaderes del Espacio y las 176 transcendentales medidas

    Análisis y opinión de un camagüeyano sobre el impacto de las 176 medidas. Una disección cruda de la realidad económica actual y sus actores ¡Síganme y les cuento!

    Los mercaderes del espacio (The Space Merchants) es una famosa novela distópica de ciencia ficción y sátira social publicada en 1952 por los estadounidenses Frederik Pohl y Cyril M. Kornbluth. Cuando la leí, en la Cuba de finales de los 60, con mi mentalidad de adolescente de secundaria básica, la disfruté pensando en lo absurdo de la trama. Hoy, habiendo recorrido muchos países, desarrollados y no desarrollados, pienso que, aunque sigue siendo futurista, la ficción ha comenzado a parecerse mucho a la vida real.

    Obviamente, escribo motivado por el paquete de 176 medidas presentado por el presidente y el primer ministro, y ratificado por el Pleno del Comité Central y la Asamblea Nacional. No soy economista ni analista político, solo un cubano de Camagüey que vive, observa y pregunta.

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  • Epopeya del Doppler Cubano-11. De la Loma al Calvario con la Ley de Murphy

    Epopeya del Doppler Cubano-11. De la Loma al Calvario con la Ley de Murphy

    «Epopeya del Doppler Cubano-11» narra el dramático tramo final del proyecto: la puesta a punto del radar Doppler en su nueva ubicación, enfrentando la Ley de Murphy en todo su esplendor. Este capítulo relata la batalla legal contra la Torre de Control del aeropuerto por supuestas radiaciones, el fallo inesperado de los módulos USB de control distribuido (que obligó a un retroceso a tarjetas centralizadas), las complejidades del software VESTA|RCP y VESTA|Cíclope, y la brillante solución informática que permitió correr el NEXRAD-ORPG de forma centralizada para todos los radares. Descubra cómo el equipo de LADETEC superó cada obstáculo hasta lograr que el RD-200SX —bautizado así por Leonardo-Ichi— comenzara su vida útil el 13 de agosto de 2012, estrenándose con la Tormenta Tropical Isaac y bautizado con fuego durante el Huracán Irma, cumpliendo así la misión encargada por Fidel Castro.

    «Epopeya del Doppler Cubano-11» sumerge al lector en el tramo más agónico del proyecto, donde la Ley de Murphy parecía haberse aliado con el Bloqueo para impedir la culminación del radar Doppler. El capítulo abre con el traslado del radar a su nueva torre en el Centro Meteorológico de Camagüey (el «Calvario» frente a la antigua «Loma de la Mula»), y el inicio de la puesta a punto como si se armara un rompecabezas por pedazos —circuito por circuito, simulando señales, ensamblando módulos mayores. Pero apenas Leonardo (Ichi) encendió el transmisor de banda S, llegó el primer golpe bajo: un trabajador de la Torre de Control denunció que los estaban «cocinando con radiaciones», forzando la paralización del radar hasta que el autor, armado de cálculos y normas soviéticas (las más estrictas del mundo), demostró que no había peligro. No conformes, los acusaron ante RadioCuba por interferir las comunicaciones del aeropuerto; RadioCuba midió y dictaminó que el radar radiaba «en su espectro que parece tomado de un manual», dando vía libre definitiva al Doppler. Pero la fatalidad no se detuvo: los módulos USB de control distribuido, que habían funcionado perfectamente en Punta del Este, colapsaron con el ruido del transmisor de Camagüey, obligando a un paso atrás hacia tarjetas centralizadas y a recablear a toda prisa. Mientras tanto, el software también presentaba su propio calvario: Luisi lidiaba con VESTA|RCP y la adquisición, Wilfre con el procesamiento secundario, y el entronque entre adquisición y procesamiento resultaba tan delicado como «la lanchita de Casa Blanca atracando». El capítulo culmina describiendo la infraestructura informática que Albio y su equipo desplegaron: una red sólida que permitía que los archivos OBS (ultracomprimidos) viajaran desde los radares hasta servidores centrales, donde se ejecutaban ocho instancias del NEXRAD-ORPG de forma simultánea en servidores con CentOS, generando productos terciarios (detección de tormentas, mesociclones, tornados, aeroavalanchas, granizadas) que se visualizaban en cualquier navegador web mediante VESTA|WEBView. El resultado fue un «monstruo» de soluciones eléctricas, electrónicas, de software, IoT e Industria 4.0 que, contra todos los augurios y malos ojos, comenzó su vida útil el 13 de agosto de 2012 —fecha que el lector reconocerá como el cumpleaños de quien encargó la misión—, siendo bautizado por Leonardo como RD-200SX (Radar Doppler, de doble longitud de onda S y X). Se estrenó con la Tormenta Tropical Isaac y tuvo su bautismo de fuego con el Huracán Irma, demostrando que, pese a los 2882 días de desvelos, la misión del Comandante en Jefe había sido cumplida —aunque la historia no termina aquí, pues aún quedaba la epopeya de replicar este éxito en otros radares.

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  • Epopeya del Doppler Cubano-10. El escabroso regreso del hijo pródigo

    Epopeya del Doppler Cubano-10. El escabroso regreso del hijo pródigo

    «Epopeya del Doppler Cubano-10» narra la audaz decisión de trasladar el prototipo del radar Doppler desde la Loma de la Mula hasta el Centro Meteorológico de Camagüey, una mudanza que combinó razones logísticas, técnicas y un compromiso ético con el servicio a la aviación. Este capítulo relata cómo el equipo de LADETEC, liderado por Albio y Leonardo-Ichi, desmontó y transportó intacta la cúpula de fibra de vidrio de más de cinco metros de diámetro en una hazaña que por sí sola merecía reconocimiento, y cómo el radar demostró su valía durante el huracán Irma detectando tornados embebidos en tiempo real. Descubra los motivos ocultos detrás de la mudanza —desde los problemas del radioenlace y las interferencias de las TRT hasta la necesidad de mejorar la detección de cizalladura del viento para la aviación— y el regreso del «hijo pródigo» a su origen.

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  • Open Electronics: Descubre este nuevo mundo

    Open Electronics: Descubre este nuevo mundo

    ¿Alguna vez ha sentido mi aturdido lector la frustración de ver cómo los números bailan sin control en su monitor de datos o cómo un proyecto prometedor se queda corto de potencia justo cuando más necesita procesar datos en tiempo real? No está usted solo. En el fascinante (y a veces abrumador) ecosistema de la electrónica abierta, elegir la tecnología adecuada es la línea que separa un prototipo funcional de un dolor de cabeza lleno de ruido electromagnético y reinicios inesperados.

    Diseñar hardware hoy ya no se limita a soldar componentes en una placa. Implica saber orquestar un universo interconectado que va desde la sutileza de un sensor analógico hasta la fuerza bruta de procesamiento de los minicomputadores modernos. Esta serie nace con el propósito de desmitificar la instrumentación digital, ofreciéndote una hoja de ruta práctica para que aprendas a elegir, optimizar y exprimir cada chip en tus propios proyectos de automatización e IoT.

    Para facilitarte la navegación por este taller digital en el que se ha convertido el blog, hemos organizado todo el contenido publicado en cinco grandes bloques tecnológicos. Guarda este índice en tus marcadores, porque la serie sigue creciendo y la mesa de trabajo nunca se apaga.

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  • ¿Quién está ganando la guerra de la Inteligencia Artificial? (análisis geopolítico)

    Serie Inteligencia Artificial

    Orlando El Escriba hablando de la pirámide de seis capas que conforman la Inteligencia Artificial y analizando la geopolítica en cada una de ellas.

    ¿Alguna vez se ha preguntado mi sagaz lector qué hay debajo de ChatGPT, DeepSeek, Gemini o Claude?
    No me refiero al código. Me refiero a lo físico. A lo que realmente sostiene la inteligencia artificial que usamos a diario
    ¿Cree usted que tenga relación con las guerras y la geopolítica actuales?

    Cuando hablamos de inteligencia artificial, la mayoría de la gente piensa en ChatGPT o en los chips de NVIDIA. Pero eso es como juzgar una guerra viendo solo las balas, sin mirar las fábricas, el petróleo, las rutas de suministro y los campos de batalla. La IA no es una aplicación. Es una pirámide de seis capas, desde la electricidad que la enciende hasta los agentes autónomos que ya actúan por sí mismos. Y en cada capa, hay países que están ganando y países que están perdiendo. En los últimos meses de 2026, hemos visto tres hechos que cambian el tablero: Maine y Nueva York prohibiendo centros de datos por falta de energía, Irán pulverizando instalaciones de AWS en Oriente Medio como acto de guerra, y China colocando 19 de los 20 modelos de código abierto más potentes del mundo. ¿Quién lidera cada capa? Aquí se los muestro, en mi opinión, que es de aficionado.

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  • Epopeya del Doppler Cubano-9. No solo de hardware «vive» un radar

    Epopeya del Doppler Cubano-9. No solo de hardware «vive» un radar

    Epopeya del Doppler Cubano-9″ revela el secreto menos visible pero más decisivo del radar Doppler: el software. Este capítulo explica cómo el grupo LADETEC desarrolló el «pegamento» que une las partes de hardware, convirtiéndose en una de las pocas instituciones del mundo capaz de diseñar todo el ecosistema de software radar: control, adquisición, procesamiento y visualización. Conozca la epopeya de VESTA —desde el VESTA|RDA creado por Marco en el año 2000 (una solución IoT adelantada a su tiempo) hasta la asimilación del procesador Cyclops-D británico, el desarrollo de VESTA|Cíclope, VESTA|RCP y la integración del software ORPG del NEXRAD estadounidense. Descubra cómo el formato de datos OBS y el empeño del autor por mantener un único VESTA|Process para radares Doppler y no-Doppler llevaron a sus programadores —Luisi y Wilfre— al límite de sus capacidades.

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  • Del videojuego a la IA: por qué los chips de NVIDIA se volvieron estratégicos

    Para entender qué está pasando, primero hay que desmontar un mito: NVIDIA no es una empresa de tarjetas gráficas que también hace IA. Es una empresa de computación paralela que primero aprendió a renderizar píxeles y luego aplicó ese mismo músculo a multiplicar matrices. La coincidencia es que entrenar redes neuronales resulta ser matemáticamente casi idéntico a calcular sombras y reflejos en 3D.

    El cerebro de una GPU se organiza no como una autopista de un solo carril (como la CPU de tu computadora) sino como miles de carriles estrechos que trabajan en paralelo. Una CPU puede tener 8, 16 o 32 núcleos potentes. Una GPU moderna tiene miles de núcleos más pequeños, diseñados para ejecutar la misma operación sobre enormes cantidades de datos al mismo tiempo.

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  • MQTT vs. HTTP: El Pulso Silencioso que Mueve el IoT (y Por Qué Debería Importarte)

    Hoy quiero invitarles a pensar en esa guerra silenciosa y fascinante entre dos titanes: el veterano HTTP (el rey de la web) y el aspirante a rey del IoT, MQTT.

    Hemos hablado de sensores, de inteligencia artificial, de la nube y de la posverdad de los datos. Pero hay un tema que es el verdadero pegamento de la Internet de las Cosas (el famoso y peligroso IoT), el esqueleto sobre el que viaja toda la información que nuestros artilugios generan: los protocolos de comunicación. Hoy quiero invitarles a pensar en esa guerra silenciosa y fascinante entre dos titanes: el veterano HTTP (el rey de la web) y el aspirante a rey del IoT, MQTT.

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  • Epopeya del Doppler Cubano-8. «Per aspera ad astra» o cuando el mambo se pone duro

    Epopeya del Doppler Cubano-8. «Per aspera ad astra» o cuando el mambo se pone duro

    «Epopeya del Doppler Cubano-8» narra el trepidante capítulo donde los ingenieros cubanos, tras el bloqueo de los receptores analógicos británicos, lograron sortear todos los obstáculos para completar el radar Doppler. Este episodio relata cómo consiguieron instrumentos de medición de alta calidad gracias a una donación canadiense de 110 mil USD, cómo desarrollaron un sistema de protección eléctrica que hizo al radar inmune a descargas atmosféricas tras el ataque de Zeus a cuatro radares, y cómo Intelcan encontró a un pequeño fabricante que ensambló los receptores analógicos según el diseño cubano. Conozca la odisea final: el viaje de Leonardo y el autor para probar los receptores en 2010, y cómo los componentes críticos entraron furtivamente a Cuba en su equipaje, burlando el bloqueo.

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  • Oriente Medio: 40. Caravana, una propuesta de LADETEC para la integración de radares en la región

    Oriente Medio: 40. Caravana, una propuesta de LADETEC para la integración de radares en la región

    En la vigilancia meteorológica global, dos redes de radares destacan como faros: la NEXRAD estadounidense y el programa OPERA europeo. Una apostó por la homogeneidad centralizada escalando ininterrumpidamente la calidad tecnológica; la otra, por la interoperabilidad voluntaria entre naciones con equipos dispares; pero estándares bien establecidos. Ambas demostraron algo esencial: la cooperación técnica salva vidas.

    Oriente Medio, una región acostumbrada a las tormentas de polvo, las lluvias torrenciales que desbordan wadis y los medicanes en el Mediterráneo oriental, sufre hoy una cobertura de radares fragmentada y muy desigual. Cada país mira su propio cielo, pero las nubes no respetan fronteras políticas, étnicas o ideológicas. Cuando una tormenta se gesta sobre Irak o el norte de Arabia Saudí y avanza hacia Kuwait o Irán, las alertas llegan tarde.

    Las trágicas inundaciones de abril de 2024 fueron un claro recordatorio de esta vulnerabilidad. Países como Emiratos Árabes Unidos, Omán e Irán sufrieron lluvias torrenciales que dejaron devastación a su paso: 46 personas perdieron la vida, la actividad en el aeropuerto internacional de Dubái quedó paralizada y las carreteras se convirtieron en ríos de lodo. Fue un fenómeno extremo que no conoció fronteras y que demostró que la próxima tormenta podría golpear a varios países a la vez. Es entonces cuando surge la pregunta crucial: ¿estamos preparados para avisar con tiempo a quienes están en su camino?

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  • Epopeya del Doppler Cubano-7. La «invasión» británica y la hora de los mameyes

    Epopeya del Doppler Cubano-7. La «invasión» británica y la hora de los mameyes

    «Epopeya del Doppler Cubano-7» narra la «invasión británica» que trajo la solución tecnológica al proyecto Doppler cubano. Este capítulo relata cómo el General Rogelio Acevedo, a través de Intelcan Technosystems, contactó con el Met Office del Reino Unido para transferir su tecnología Cyclops-D, un procesador Doppler para radares no-Doppler similar al que Cuba buscaba desarrollar. Conozca el intenso entrenamiento de 15 días donde los ingenieros cubanos impresionaron a los expertos británicos con su preparación, asimilando el receptor digital basado en FPGA y adaptándolo a los radares MRL-5 de doble banda (S y X). Descubra el drama final: el éxito con el procesador digital se vio empañado por el bloqueo estadounidense que, a través de ITAR, impidió la entrega de los receptores analógicos fabricados por Pascall Electronics, dejando el proyecto en vilo.

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  • Tokens, Agentes, Lenguajes, Skills y MCP: Las piezas del rompecabezas de la IA

    El Dr. Orlando L. Rodríguez González da una explicación sencilla de qué son las piezas que integran el rompecabezas de la IA y cómo usarlas.

    Ya hemos hablado en posts anteriores de qué son los LLM (ese enigma de las siglas), de modas como el Vibe Coding (esa forma de programar a lo loco) y del fenómeno DeepSeek (el Ip Man de la IA). También expliqué hace tiempo qué son los MCP (ese estándar que conecta la IA con el mundo real).

    Pero ahora me he dado cuenta de que todos estos conceptos —tokens, agentes, lenguajes, skills y los propios MCP— son piezas de un mismo rompecabezas. Y para entender hacia dónde va esto de la inteligencia artificial, conviene verlas en conjunto. Vamos a ello.

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  • Oriente Medio: 39. La agresión de Estados Unidos e Israel contra Irán

    Después de meses de escalada verbal, ataques encubiertos y amenazas sobre el agua y las desalinizadoras, el tablero de Oriente Medio saltó por los aires el 28 de febrero de 2026. Esa madrugada, una coalición formada por Estados Unidos e Israel lanzó la operación terrorista que llamaron «Furia Épica» contra objetivos iraníes. Lo que muchos analistas daban por inevitable finalmente ocurrió. Y al día de hoy, con los combates en su duodécima semana, la región se debate entre la guerra abierta y una frágil tregua que se rompe y se reanuda sin cesar en pequeñas escaramuzas.

    En este capítulo resumo lo que he podido entender hasta ahora, leyendo informes oficiales, chismes y supuestos análisis de inteligencia que publican en las redes. Y al final, mi perspicaz lector entenderá por qué todo esto puede cambiar de rumbo de una manera que nadie espera de un día para otro. El Mundo está sentado sobre un polvorín (y es nuclear).

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  • Oriente Medio : 38. Golfo Pérsico vs. Golfo Arábigo – La guerra de los nombres

    Mapa político de Oriente Medio centrado en el Golfo Pérsico/Arábigo. El mar aparece dividido por una línea diagonal imaginaria: la mitad norte (junto a Irán) tiene superpuesta la etiqueta «خلیج فارس» (Golfo Pérsico) en escritura persa, con un color azul intenso; la mitad sur (junto a la Península Arábiga) tiene la etiqueta «الخليج العربي» (Golfo Arábigo) en escritura árabe, con un color azul verdoso. Las fronteras nacionales están en gris fino. En tierra firme, Irán se muestra en un tono malva claro, y los países árabes del Golfo (Arabia Saudí, EAU, Kuwait, Catar, Baréin) en un tono arena claro. Un pequeño cuadro de leyenda explica: «Nombres en disputa desde los años 60».

    Una historia del Oriente Medio y sus religiones condensada en 40 capítulos. Capítulo 38. Golfo Pérsico vs. Golfo Arábigo.  Es solo un intento de explicarme a mí mismo los conflictos sobre los que he estado oyendo y leyendo desde pequeño

    ¿Un mar con dos nombres? Puede sonar a disputa de salón, pero es pura geopolítica de alto voltaje. La masa de agua que separa Irán de la Península Arábiga se llama oficialmente Golfo Pérsico para la comunidad internacional, los organismos cartográficos y casi todos los manuales de geografía. Pero si viajas a Arabia Saudí, Emiratos Árabes Unidos o Catar, en todos los mapas verás Golfo Arábigo. Y entretelones, una batalla silenciosa que dura décadas.

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  • CNC casera con Arduino, A4988 y NEMA 17: electrónica, firmware y el proyecto criollo de LADETEC

    Ejemplo de una CNC "casera" hecha por makers, proyectos de Open Electronics DIY explicados por Orlando El Escriba

    En los últimos años, la fabricación digital ha dejado de ser un privilegio de grandes industrias para convertirse en un campo de juego accesible para makers, aficionados y emprendedores de todo el mundo. En el corazón de esta revolución se encuentra Arduino, y uno de los proyectos más gratificantes que usted puede emprender es construir su propia máquina CNC casera. Durante un tiempo, estuve relacionado con componentes para este propósito, desde los omnipresentes drivers A4988 hasta las populares CNC Shields V3, pasando por motores paso a paso y otros componentes como las RAMPS, sin obviar la miríada de aditamentos mecánicos. Esta guía pretende ser un testamento a esa experiencia, un post completo para la serie de Open Electronics que le permita a mi lector no solo entender, sino también construir y dominar su propia CNC, empezando de cero,tal como hicimos en LADETEC.

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  • Oriente Medio: 36. Los Bereberes o Amazigh – Los dueños originales del norte de África

    Una historia del Oriente Medio y sus religiones condensada en 40 capítulos. Capítulo 36. Los Berebere.  Es solo un intento de explicarme a mí mismo los conflictos sobre los que he estado oyendo y leyendo desde pequeño.

    Antes de que los fenicios atracaran en sus costas, antes de que los romanos levantaran sus ciudades imperiales y siglos antes de que la expansión islámica trajera la lengua árabe al norte de África, ya había un pueblo habitando esta vasta región. Ellos se llaman a sí mismos Imazighen (en singular, Amazigh), que significa «hombres libres» o «nobles». Nosotros, durante siglos, los hemos llamado «bereberes». Pero esta palabra, que proviene del griego bárbaros (bárbaro, incivilizado), arrastra siglos de prejuicio que no reflejan la grandeza de su civilización.

    Son los dueños originales del Magreb, y su historia es, en gran medida, la historia del norte de África. No es exactamente Oriente Medio; pero está muy relacionado con el Islam y el mundo árabe.

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  • Oriente Medio: 35. Geopolítica de la región, el «arroz con mango»

    Una historia del Oriente Medio y sus religiones condensada en 40 capítulos. Capítulo 35. Geopolítica de la región. Es solo un intento de explicarme a mí mismo los conflictos sobre los que he estado oyendo y leyendo desde pequeño.

    Oriente Medio está en el centro de las dinámicas geopolíticas globales. La influencia tradicional de Estados Unidos en la región está siendo cuestionada por el creciente protagonismo de China y Rusia. China busca asegurar sus rutas energéticas y expandir su iniciativa de la Franja y la Ruta, mientras que Rusia utiliza su presencia en Siria y su alianza con Irán como palancas de poder. Esta creciente multipolaridad está redefiniendo las alianzas. En qué va a parar todo esto … Dios sabrá, ¡caramba!, pero es que también hay muchos dioses involucrados. Yo solo recopilé algunas informaciones sobre sucesos que a mí me resultaban oscuros y quise echar un poco de luz sobre ellos; pero yo solo soy un poquito experto en cosas de radar, así que le toca a mi erudito lector sacar sus propias conclusiones.

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  • Epopeya del Doppler Cubano-6. Fracasos y la luz al final del túnel

    Epopeya del Doppler Cubano-6. Fracasos y la luz al final del túnel

    «Epopeya del Doppler Cubano-6» narra los fracasos y la eventual luz al final del túnel en la carrera por conseguir los componentes críticos para el radar Doppler cubano. Este capítulo desvela el funcionamiento de la maquinaria de la Batalla de Ideas, las reuniones semanales con COPEXTEL y el riguroso control de René Hidalgo, y los obstáculos insalvables del bloqueo estadounidense para adquirir un STALO y un procesador de señales. Conozca cómo los intentos directos fueron rechazados cortésmente y las compras mediante intermediarios llegaban rotas, hasta que el General Rogelio Acevedo y el Viceministro Fernando González encontraron una vía inesperada que, por menos de 400 mil USD, logró sortear el cerco tecnológico.

    » Fracasos y la luz al final del túnel» se adentra en el corazón de la maquinaria institucional que debía hacer posible el sueño del Doppler, pero también en los repetidos fracasos que estuvieron a punto de descarrilarlo todo. El capítulo comienza describiendo la estructura de la Batalla de Ideas: el Equipo OPAC bajo José Antonio Concepción Rangel, la dirección de René Hidalgo Font y la fuerza de choque de COPEXTEL, con reuniones semanales de exigencia extrema donde las empresas sabían que no podían llegar con pretextos. Aunque LADETEC ya tenía experiencia probada en pedir componentes —con Arturo como «cinta negra» en búsquedas en Internet— y aunque la modernización de los radares cubanos avanzaba sin contratiempos, la tarea del Doppler chocaba contra el muro del bloqueo. Los dos componentes críticos —el oscilador local de alta estabilidad (STALO) y el procesador de señales— no se venden en ferreterías; los fabricantes exigen conocer el destino final, y Cuba es destino prohibido. Los intentos fracasaron por dos vías: la solicitud directa a fabricantes con los que el autor tenía buenas relaciones, que respondieron con un NO cortés pero firme («deseándonos éxitos, pero no con ellos»), y la compra mediante intermediarios que falsificaban destinos, que funcionaba en teoría pero siempre traía equipos rotos y sin posibilidad de reclamación. Era Bloqueo — 1, LADETEC — 0. La luz llegó cuando el Viceministro Fernando González, cumpliendo el legado de Rosa Elena Simeón, abordó al General Rogelio Acevedo en un vuelo a Holguín y le explicó el estancamiento. Acevedo, con su estilo directo, se puso a la tarea, desechó a un traidor que quería delatar el destino cubano, y encontró una empresa extranjera dispuesta a gestionar la compra como si fuera para los radares venezolanos, con un contrato formal y por menos de 400 mil USD. Pero el final no estaba cerca: comprar los componentes era solo el comienzo, y el camino aún tendría muchas espinas, como el leñador que aún tiene muchos árboles que cortar en el bosque del bloqueo.

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  • La MMA de los controladores: 8748 vs Z80 vs PIC vs AVR vs ARM… y tú, ahí, con el soldador en la mano

    Hubo un tiempo, antes de que el Internet de las Cosas sonara a eslogan comercial, en el que programar un chip era cosa de valientes. No había Arduino, no había IDE con botón “Upload”. Había un manual de cientos de páginas, un programador de EPROMs que parecía una centralita de los 80, y una lupa para leer el número de serie borroso. Y si tenías suerte, el microcontrolador arrancaba a la primera.

    Yo empecé con un Intel 8080 (un kit de desarrollo cubano llamado CID-1614). Luego vino el Z80, que era como el 8080 pero con esteroides. Después el 8748, el primer microcontrolador «de verdad» (todo en un solo chip, aunque con ventana de cuarzo para borrarlo con rayos UV). Yo nunca pude conseguir uno de esos, pero mi compañero de estudios, Santiago, sí lo usaba, yo solo estudiaba su repertorio. Más tarde saltamos al 8086 y al mundo de las PC, y poco a poco me fui alejando del ensamblador (pero Marco en el Proyecto Macchieta en 1996 hizo la hazaña de programar un driver virtual que gobernaba todo el radar en Ensamblador del 80486) de los registros, de los contadores de ciclos. Me pasé a programar (yo nunca he sido un programador de oficio, solo un advenedizo, copiando y pegando fragmento de los verdaderos programadores) en alto nivel, cómodo y sedentario; pero nunca olvidé el olor a brea fundida y el estaño caliente ni la emoción de ver un LED parpadear cuando solo tenías 1 KB de código y cero errores. Hoy vamos a subir al ring a los grandes campeones. Los que lo empezaron todo, los que lo popularizaron, y los que hoy lo dominan. Y sí, mi audaz lector también puede elegir bando.

    «No hay microcontrolador malo. Solo hay proyectos que no han encontrado el chip adecuado.»
    — Proverbio de foro, de por allá por 1995.

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  • Oriente Medio: 33. Radares meteorológicos,  cobertura, tecnología y fenómenos

    Oriente Medio: 33. Radares meteorológicos, cobertura, tecnología y fenómenos

    Una caracterización de los radares meteorológicos en la zona del Oriente Medio realizada por el Dr. Orlando L. Rodríguez González, experto en radares meteorológicos.

    Oriente Medio es una región donde la escasez de agua convive con tormentas torrenciales capaces de causar inundaciones repentinas mortales. La variabilidad climática, la aridez predominante y la ocurrencia de fenómenos como ciclones tropicales o tormentas de polvo hacen de la monitorización meteorológica un pilar para la seguridad de personas e infraestructuras. Los radares meteorológicos son la herramienta más eficaz para detectar y seguir estos fenómenos en tiempo real.

    En este artículo analizamos los radares meteorológicos de la región a partir de datos oficiales de la Organización Meteorológica Mundial (OMM) y estimaciones de fuentes externas, evaluando su densidad y comparándola con la de Cuba (8 radares, 110 000 km² → 13 750 km² por radar), un país con una red densa y bien documentada.

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  • Epopeya del Doppler Cubano-5. Cuando un radar vino del Cielo y fue al Paraíso

    Epopeya del Doppler Cubano-5. Cuando un radar vino del Cielo y fue al Paraíso

    «Epopeya del Doppler Cubano-5» narra la extraordinaria historia de serendipia que llevó a Cuba a recibir su primer radar Doppler operativo, el METEOR-1500S, procedente de Venezuela. Este capítulo relata el récord de montaje en apenas 70 días en la Loma del Paraíso (Holguín), la hazaña técnica de los ingenieros cubanos que deslumbraron al especialista alemán de la fábrica, y cómo este radar se convirtió en un banco de pruebas invaluable para el proyecto del Doppler Cubano. Descubra cómo el software VESTA reemplazó al propietario RAINBOW y cómo el equipo de LADETEC estudió el radar alemán para desarrollar soluciones propias, demostrando que la sostenibilidad tecnológica era posible pese al bloqueo.

    «Cuando un radar vino del Cielo y fue al Paraíso» relata un suceso inesperado que la historia denomina «serendipia»: la llegada a Cuba, en 2005, del primer radar Doppler operativo del país, el METEOR-1500S de fabricación alemana, prestado por la República Bolivariana de Venezuela para enfrentar una severa sequía en la zona norte oriental. Aunque la misión original era guiar los vuelos de siembra de yoduro de plata para la Lluvia Provocada, este radar se convirtió en un banco de pruebas invaluable para el proyecto Doppler cubano. El capítulo documenta el montaje en tiempo récord de apenas 70 días, bajo la dirección del General Rogelio Acevedo y con el apoyo del entonces dirigente provincial Díaz-Canel, donde los ingenieros de LADETEC —especialmente Leonardo— demostraron su maestría al ensamblar el «monstruo» alemán, logrando que el especialista integrador de la fábrica declarara que era la primera vez que encendía un radar montado por terceros sin fallas. Este radar sirvió para corroborar prácticamente todos los argumentos teóricos del equipo sobre sostenibilidad y dependencia tecnológica —demostrando que «nuevo no siempre es mejor marca» cuando el radar de Holguín tuvo el peor desempeño histórico frente a los «viejitos» soviéticos y japoneses. Además, el radar alemán permitió estudiar a fondo el STALO, el modulador, los klistrones y los procesadores, resolver el desafío del software propietario RAINBOW al reemplazarlo por el VESTA|Process (desarrollado por Wilfredo Pozas en apenas un mes), y brindó a tres ingenieros cubanos un entrenamiento crucial en la fábrica alemana que los posicionó como referentes mundiales. Todo esto, sumado al futuro despliegue del software cubano en los cinco radares venezolanos, consolidó el aprendizaje y la confianza necesarios para que el proyecto Doppler cubano diera su salto definitivo.

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  • Oriente Medio: 32. Cuando el dolor materno se vuelve resistencia

    Para cuando termines de leer este párrafo, alguna madre en algún lugar de Oriente Medio habrá vuelto a sentarse en una plaza pública para pedir justicia. No enloquece porque su cuerpo aprendió hace años a convertir la rabia en ritual. No llora porque se quedó sin lágrimas el segundo sábado. No es una edulcorada telenovela turca. Ayer día 9 de mayo de 2026 fue el sábado número 1.560 y ellas siguen allí, en Estambul, con la foto de su hijo, esperando una respuesta que nunca llega.

    Mientras en Cuba inventamos un cake (¿alguien recuerda que hubo tiempos que el Estado proporcionaba un cake a cada madre?), buscamos flores para mamá y los hijos y nietos se esmeran por dibujar su mejor obra de arte para mamá y abuela, estas mujeres llevan décadas cosiendo su propio Día de la Madre con hilo de dignidad y puntada de resistencia. Incluyo este post porque no estaría completa mi serie de Oriente Medio si no hablo de esto. Esta vez hago cameo con mi «winche» y no es por Oriente Medio.

    Pero vayamos por partes. Porque antes del dolor está la fiesta, y porque para entender a las Madres del Sábado hay que saber quién inventó el Día de la Madre en el mundo árabe.

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  • Oriente Medio: 31. El León del Desierto, el Dinar de Oro y las Grietas de la Historia

    Una historia del Oriente Medio y sus religiones condensada en 40 capítulos. Capítulo 31. Libia y Gadafi. Es solo un intento de explicarme a mí mismo los conflictos sobre los que he estado oyendo y leyendo desde pequeño.

    Libia no nació con Gadafi. Antes fue Cirenaica, Tripolitania y Fezán, tres territorios unidos a la fuerza por la Italia fascista en 1934. Sus costas vieron fenicios, romanos y vándalos, pero el desierto siempre fue un muro infranqueable. En la antigua Leptis Magna nació Septimio Severo, un emperador romano de origen libio que soñó con un poder universal. Siglos después, ese sueño de grandeza lo retomaría un coronel beduino con gafas de sol, un Corán en la mano y una ambición desmedida: convertir a Libia en el faro de una nueva África.

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  • Epopeya del Doppler Cubano-4. La necesidad, los obstáculos y el desafío tecnológico

    Epopeya del Doppler Cubano-4. La necesidad, los obstáculos y el desafío tecnológico

    «Epopeya del Doppler Cubano-4» desvela las razones estratégicas, los obstáculos internos y el colosal desafío tecnológico que enfrentó el equipo cubano al aceptar la misión de fabricar un radar Doppler. Este capítulo explica por qué Rubiera pidió el Doppler, la polémica decisión de fabricarlo en Cuba en lugar de comprarlo, y el enfrentamiento con las voces escépticas dentro del propio Instituto de Meteorología. Conozca los dos grandes retos técnicos —el oscilador local de alta estabilidad (STALO) y el procesador de señales en tiempo real— que convirtieron este proyecto en una apuesta de independencia tecnológica, posicionando a LADETEC entre las pocas instituciones del mundo capaces de diseñar un radar meteorológico Doppler completo con tecnología propia.

    «La necesidad, los obstáculos y el desafío tecnológico» aborda los fundamentos, las resistencias y las complejidades técnicas que rodearon la decisión de fabricar un radar Doppler en Cuba. El capítulo comienza explicando por qué el doctor José Rubiera pidió el Doppler: su experiencia en el Centro Nacional de Huracanes de EE.UU. y su conocimiento de los radares NEXRAD le habían demostrado que el radar Doppler y polarimétrico es imprescindible para el pronóstico inmediato, más allá de lo que aportan los satélites. Sin embargo, no bien se conoció el encargo, surgieron voces opositoras dentro de la propia sede del Instituto de Meteorología: desde el escepticismo sobre las capacidades del equipo camagüeyano hasta la preferencia por comprar tecnología nueva en el extranjero. Afortunadamente, la dirección del INSMET, la Agencia de Medio Ambiente, el ministro del CITMA y el Grupo de Apoyo del Comandante en Jefe confiaron plenamente en LADETEC, respaldados por el historial de modernización de los radares cubanos (Camagüey, Pico San Juan, Casa Blanca y La Bajada). El desafío tecnológico era mayúsculo: dos elementos críticos definían el salto al Doppler —el oscilador local de altísima estabilidad (STALO), de control militar y difícil de adquirir por el bloqueo, y el procesador de señales en tiempo real, que requería dominio teórico de algoritmos y habilidades prácticas en programación de dispositivos programables. A esto se sumó la incógnita sobre la estabilidad de los magnetrones convencionales frente a los costosos coaxiales o klistrones. El texto subraya que «ensamblar» un radar comprando componentes OEM es trivial, pero diseñar transmisor, receptor, sistema de antena, procesador de señales y procesador de datos propios es una hazaña que apenas siete instituciones en el mundo han logrado —y LADETEC está en esa pelea, demostrando que la independencia tecnológica tiene un precio, pero también una recompensa invaluable.

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  • Oriente Medio: 28. ¿Arma climática o ansiedad hídrica? La verdad tras 60 años de siembra de nubes en Israel

    Mapa esquemático de Oriente Medio que destaca tres puntos clave: Israel (con un icono de nube parcial y un radar), Emiratos Árabes Unidos (con un icono de de radar, nubes y un sol radiante) e Irán (con gotas de lluvia y un signo de interrogación). Añade flechas punteadas que representen la trayectoria de los vientos invernales del oeste (jet stream), para mostrar que las tormentas se mueven de oeste a este, independientemente de la siembra. El mapa tiene tonos arena y azul grisáceo, con Estilo infografía divulgativa

    Una historia del Oriente Medio y sus religiones condensada en 40 capítulos. Capítulo 28. Israel y la modificación del tiempo. Es solo un intento de explicarme a mí mismo los conflictos sobre los que he estado oyendo y leyendo desde pequeño.

    Irán bombardeó un centro «secreto» en Emiratos Árabes Unidos y, de repente, empezó a llover en Teherán. La conclusión fue inmediata: «Israel llevaba años robando las nubes». Las redes se incendiaron con la «noticia». Pero, ¿y si la verdad fuera mucho más aburrida —y a la vez más interesante— que una película de ciencia ficción? 60 años de experimentos, radares que confundimos con armas, una planta en Alaska que no hace lo que dicen y un país que canceló su propio programa de lluvias… por ineficaz (o por no ser lo suficientemente eficaz como se esperaba por el dinero invertido). Esto no es ‘El día después de mañana’. Esto es la crónica de una tecnología real, limitada y profundamente malentendida.

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  • Epopeya del Doppler Cubano-2. Cuando apenas se divisaba nebulosamente en lontananza

    Epopeya del Doppler Cubano-2. Cuando apenas se divisaba nebulosamente en lontananza

    Epopeya del Doppler Cubano-2″ relata la década prodigiosa (1994-2004) en que un equipo de ingenieros cubanos pasó de concebir una maqueta de radar a tener todas las condiciones objetivas y subjetivas para desarrollar un radar Doppler. Este capítulo narra el desarrollo del software VESTA, las pasantías decisivas en NCAR (EE.UU.), Montreal y Roma, y el encuentro con la élite mundial de la meteorología por radar. Conozca cómo LADETEC montó prototipos industriales sobre radares soviéticos y japoneses, mientras su líder «peinaba» la cima del conocimiento científico para, en 2004, tener «la olla hirviendo» lista para el salto al Doppler.

    «Cuando apenas se divisaba nebulosamente en lontananza» cubre el período de 1994 a 2004, una década que el autor califica como «prodigiosa» para el desarrollo de los radares meteorológicos en Cuba. Comienza con la concepción de la maqueta del Radar Meteorológico Cubano (versión cero) y el desarrollo del software VESTA, que ya en 1996 incluía la visualización de productos de velocidad y ancho espectral, aunque no se pudieran adquirir sin un radar Doppler. La defensa de su tesis doctoral le abrió al autor las puertas del mundo científico occidental, permitiéndole asistir a conferencias internacionales y realizar pasantías en NCAR (Estados Unidos), Roma y Montreal, donde «peinó» la cima del conocimiento en radares meteorológicos y sometió a la élite mundial a exhaustivos interrogatorios sobre circuitería Doppler y procesamiento de señales. Mientras tanto, LADETEC se convertía en una fuerza ingenieril formidable, desarrollando y montando prototipos industriales sobre radares soviéticos MRL-5 y japoneses RC-32B. Para septiembre de 2004, el equipo había alcanzado un altísimo grado de preparación teórica y práctica, con el apoyo clave del doctor José Rubiera y la ministra Rosa Elena Simeón, y todo estaba listo para acometer el desarrollo del primer radar Doppler cubano, aunque «del Doppler no se hablaba nada» en público.

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  • Epopeya del Doppler Cubano-1. Cuando era solo un deseo etéreo

    Epopeya del Doppler Cubano-1. Cuando era solo un deseo etéreo

    «Epopeya del Doppler-1» narra el fascinante viaje de un ingeniero cubano hacia la creación de un radar Doppler en condiciones de aislamiento tecnológico. Desde los años 80 hasta mediados de los 90, esta historia real combina la ingeniería de radares meteorológicos, la teoría estadística de señales y la tenacidad personal. Descubra cómo un ingeniero autodidacta, asesorado por soviéticos y alimentado por artículos científicos occidentales, sentó las bases del primer radar Doppler cubano, culminando en el diseño de un sistema completamente automatizado que desafió las limitaciones técnicas de su época.

    «Cuando era solo un deseo etéreo» es el relato en primera persona de un viaje intelectual y profesional de más de una década, que transformó a un joven ingeniero de radar convencional en el artífice teórico del primer radar Doppler cubano. Este primer capítulo abarca desde su llegada al Centro Meteorológico de Camagüey en 1981 hasta la culminación del Sistema ARGOS en 1993, un período donde el autor se aproximó al Doppler a través de dos caminos paralelos: el práctico, impulsado por un dispositivo analógico soviético de detección de turbulencia, y el teórico, forjado en una pasantía en Nalchik y en el estudio obsesivo de la teoría estadística de señales y los artículos científicos de vanguardia. Este texto es un testimonio de cómo la curiosidad, el intercambio con asesores soviéticos y colegas cubanos, y la capacidad de aprender de fuentes de ambos bloques geopolíticos, permitieron consolidar los conocimientos necesarios para, a pesar de las limitaciones tecnológicas, tener ya «la bala del Doppler en la recámara» cuando en 1994 comenzó el diseño del radar meteorológico cubano.

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  • FPGAs: El arte de dibujar tu propio procesador (y por qué tu radar te lo agradecerá)

    Field Programmable Logic Array, un circuito muy versatil que viene siendo la contraparte rápida de los Arduinos en el mundo del Open Hardware.

    ¿Alguna vez has querido dibujar tu propio procesador? ¿O eliminar de un plumazo el cuello de botella del PCIe en un radar meteorológico? Las FPGA (Field Programmable Gate Arrays) son la tecnología que lo hace posible: chips que puedes reconfigurar desde un simple multiplexor hasta un procesador Intel 8086 o un sistema de demodulación SDR. En este post te cuento cómo evolucionaron los circuitos lógicos, por qué una FPGA no es un Arduino y, lo más importante, cómo en LADETEC hemos usado un soft core dentro de la propia FPGA para LAMULA™ DRx-DSP. Prepárate para un viaje que va desde las compuertas lógicas hasta la donación de la Met Office británica. No es ciencia ficción: es hardware libre en estado puro.

    Ya hemos hablado de Arduino, de la ESP32-S3, de la ZimaBlade… incluso repasamos la evolución de los procesadores de señal en los radares cubanos (Seis generaciones de ingenio: La evolución de los procesadores de señal en los radares cubanos). Pues bien, hoy toca hablar de la madre de todas ellas: las FPGA. Si los microcontroladores son como una navaja suiza (viene con unas herramientas fijas), la FPGA es un cajón gigante de piezas de Lego™ electrónicas. Con ella no programas un chip: dibujas el chip que te da la gana.

    No, esto no es una excentricidad de laboratorio. Es la base del LAMULATM DRx-DSP (nuestro juguete favorito de radio definido por software) y está cambiando el mundo del hardware libre a una velocidad de vértigo.

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