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¿Se podía haber predicho el impacto de Filomena?

Los modelos meteorológicos lograron predecir la llegada de la borrasca, pero se infraestimaron sus consecuencias

La AEMET utiliza modelos por ordenador para generar mapas de isobaras, que indican el posible movimiento de las masas de aire. Este mapa corresponde al día 11 de Enero de 2021.
La AEMET utiliza modelos por ordenador para generar mapas de isobaras, que indican el posible movimiento de las masas de aire. Este mapa corresponde al día 11 de Enero de 2021.larazonEFE

En gran parte de España está nevando demasiado. Los centímetros de nieve se acumulan y los árboles de áreas urbanas como Madrid empiezan a ceder ante su peso. Los coches cada vez se distinguen menos y la manera más rápida para desplazarse por algunas calles es el uso de esquís y no de botas.

Pero esto es solo el principio, aunque Filomena nos deje, la ola de frío que viene a continuación hará que la nieve se compacte y forme placas de hielo, muy difíciles de eliminar. Normalmente, evitamos que las placas se formen añadiendo sal, pero en estas circunstancias, tratar de añadir sal para quitar decenas de centímetros de nieve es como apagar un incendio como un vaso de agua.

Mientras esperamos que el efecto del hielo no sea muy grave, podemos pensar en cómo hemos llegado aquí. ¿Se podría haber predicho esta nevada?

La calma antes de la tormenta

Durante el 6 de enero, mientras abríamos los regalos de los Reyes Magos, la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) predijo que una borrasca iba a llegar a las Islas Canarias, a la que bautizó como Filomena por sus posibles consecuencias. Ese mismo día, se declaró aviso amarillo en las islas. El paso de la borrasca provocó fuertes lluvias y vientos de más de 80 kilómetros por hora durante los dos días siguientes. No llegó a nevar porque la temperatura en las islas era mucho más elevada, pero los fuertes vientos provocaron daños en el tendido eléctrico de algunas islas.

La AEMET vio que Filomena se acercaba a la península, así que tocaba vigilar su posible evolución. Si la precipitación que podía descargar Filomena se combinaba con las bajas temperaturas de la península, se acumularía nieve a gran velocidad. Por este motivo, la AEMET lanzó avisos de precaución ante la llegada de Filomena y su interacción con la masa de aire frio, actualizando la información a medida que se tenía mayor certeza de su posible evolución.

El problema que tenía AEMET es que no todas las predicciones de los modelos de la atmósfera daban el mismo resultado. Los meteorólogos trabajan con modelos matemáticos para intentar predecir el movimiento del aire de la atmósfera, las temperaturas, la precipitación, la evolución de las nubes, y un largo etcétera. Pero los fenómenos meteorológicos son realmente complejos, e imposibles de predecir con total exactitud. Las ecuaciones que utilizan los modelos muestran un comportamiento que se ajusta a la Teoría del Caos: pequeños cambios pueden producir grandes diferencias en la predicción. Un modo de tratar el caos, y conocer el grado de incertidumbre de las predicciones, consiste en la realización de multiples simulaciones por ordenador que ayudan a conocer la probabilidad de un fenómeno y poder tomar decisiones.

De este modo, las predicciones meteorológicas siempre tienen un margen de error. Era fácil ver que Filomena se acercaría a la península, pero no se sabía la cantidad de precipitación que llevaría, y si la interacción con el aire frio generaría nieve en muchos lugares. Además, este margen de error aumenta en el tiempo. Podemos predecir el tiempo del día siguiente con bastante exactitud, pero el tiempo de la próxima semana tiene un margen de error mayor.

Esto hace que los meteorólogos estén acostumbrados a lidiar con diferentes escenarios. Cuando vemos el tiempo en la televisión, no vemos solo el producto de un programa informático, sino el resultado del análisis e interpretación de los expertos en meteorología, que comunican la información más fiable que disponen en cada instante.

Al límite

El caso de Filomena ha sido especialmente peliagudo para los meteorólogos. La nevada que hemos sufrido por un fenómeno poco frecuente en la Península, que pese haber ocurrido en otras ocasiones, no lo había hecho con tanta intensidad. Normalmente las borrascas pierden fuerza al llegar a tierra, y si Filomena se hubiera debilitado lo suficiente, la nieve no se habría llegado a acumular, dando tiempo a derretirse. También la temperatura está en los límites justos. Por ejemplo, en Madrid la temperatura actual está entre -1 y 1 grado, un rango muy sutil, que afecta de manera directa a que la nieve se derrita o permanezca.

Durante estos días previos, los meteorólogos se han encontrado con tener que decidir entre escenarios demasiado diferentes entre sí. Pese a que la mayoría señalaban a Filomena como la posible responsable de una nevada en el centro peninsular, no se ponían de acuerdo sobre la cantidad de nieve que se acumularía. Al final, se ha producido uno de los escenarios más extremos de los previstos, dejando en Madrid la nevada del siglo.

Esto realmente no es nuevo, las predicciones meteorológicas siempre tienen ese margen de error. Aunque los modelos sean más exactos cada vez, siempre habrá una incertidumbre con la que vivir, y los meteorólogos lo saben. Si leemos que va a llover y no lo hace, normalmente no nos quejamos; pero aquí hay consecuencias materiales importantes. Por eso AEMET informó sobre la potencial peligrosidad de Filomena días antes para que se tomase las precauciones y todas las medidas posibles para paliar sus consecuencias.

QUE NO TE LA CUELEN:

  • Los fenomenos complejos, como el tiempo meteorológico, tienen diferentes grados de predecibilidad dependiendo del tipo de fenómeno. No es lo mismo predecir la localización exacta de una tormenta que si vamos a tener sol en verano en el sur de la Península. Solo si supieramos todas las características físicas de cada molécula del aire sería posible hacer una simulación realista sin margen de error, pero eso no es posible con nuestra tecnología, y puede que no lo sea nunca. Nuestra mejor opción es reducir el margen de error y tener una estimación del mismo para poder gestionar mejor nuestra toma de decisiones.

REFERENCIAS: