Ciencia que convierte el tiempo en preparación medible.
Nuestra investigación se centra en tres preguntas: cómo procesar datos meteorológicos sin perder su fuente, cómo adelantar la preparación ante desastres de origen meteorológico y cómo medir el riesgo a medida que cambia el clima.
T+6 … T+48pasos de plazo en el diseño de verificación
5376muestras en la matriz de verificación de 14 días (diseño)
9capacidades con un estado de madurez público
Foto: Pixabay / Pexels
Nuestros objetivos
Tres áreas, objetivos medibles.
Cada objetivo figura con la forma de medir su avance.
01 · Tratamiento de datos
Cada número, trazable hasta su fuente.
Tratar datos meteorológicos de varias fuentes conservando su significado y su origen.
Cada entrada se almacena con su institución, producto, hora de pasada e identidad de contenido
Las fuentes incompatibles no se mezclan ni se remuestrean en silencio
Un producto no contrastado con observaciones reales nunca se llama «verificado»
Criterio · proporción de resultados sin registro de fuente · informes de verificación abiertos
02 · Desastres naturales
Acortar el tiempo del aviso a la acción.
Inundaciones y crecidas repentinas, tormentas, viento fuerte, olas de calor, nieve y hielo, episodios costeros.
Hacer medible la cadena aviso oficial → conocimiento → confirmación → preparación
Ensayar el episodio real por adelantado con simulacros basados en escenarios
Conectar el aprendizaje posterior a la acción con la siguiente revisión de umbrales
Criterio · tiempo desde el aviso hasta la primera acción de preparación · en registros de simulacro y de episodio
03 · Cambio climático y adaptación
Hacer visibles los umbrales que se desplazan.
Traducir el cambio de escala climática al lenguaje de los umbrales operativos locales.
Seguir con qué frecuencia se superan los umbrales locales — días de calor, horas de lluvia intensa, noches de helada — con datos de reanálisis
Producir entradas para los planes de adaptación municipales y sectoriales
Mantener separadas las decisiones de escala climática y las de escala meteorológica
Criterio · tendencias en la frecuencia de umbrales locales · decisiones que pasan a planes de adaptación
Nuestro modelo científico
Un núcleo compartido. Un significado propio de cada actividad.
La información meteorológica es solo el principio. El modelo tiene cuatro capas: cada una hereda el resultado de la capa anterior junto con su origen, y ninguna capa cambia en silencio la evidencia que llegó antes.
Cálculo, reglas y lenguaje: cada uno con su función
Modelo numérico
calcula
Produce los valores, los rangos y las métricas de verificación de su punto a partir de los campos de predicción.
Cada número que ve en pantalla procede solo de aquí.
Motor de reglas
aplica
Aplica sus umbrales y las reglas del paquete sectorial de forma determinista.
Cada disparo muestra qué regla se ejecutó y con qué valor.
Modelo de lenguaje
explica
Traduce el resultado al lenguaje de su trabajo y redacta el parte y la lista de comprobación.
Explica. Las cifras y los umbrales vienen de las capas anteriores.
Arquitectura científica pública
01
Tratamiento de la fuente
Los campos de predicción, los avisos oficiales, las observaciones de estación y los productos de satélite se incorporan con su nombre, su hora y su identidad de contenido.
Evidencia de la fuenteVerificación
Evidencia
02
Modelo probabilístico local
La evidencia de varios modelos para su punto se ordena por plazo. El rango de modelos se muestra abiertamente; la calibración llega solo después de la verificación.
Peligro
Incertidumbre
03
Modelo de impacto
Sus umbrales y la exposición se encuentran con la evidencia meteorológica: qué trabajo, a qué hora y cuánto puede verse afectado.
ExposiciónImpactoRiesgoMomento
Impacto
04
Decisión y evidencia
Recomendación, lista de comprobación, registro de la decisión y simulacro. Cada paso se puede seguir hasta su fuente.
PreparaciónAcciónResultadoAprendizaje
Decisión
Explicamos abiertamente cómo funcionan las capas. La calibración de umbrales, las reglas sectoriales y el orden en que se combina la evidencia forman parte del producto.
El registro de un proveedor nunca se vuelve a etiquetar como nuestro.
02
Lo que falta sigue faltando.
Un valor ausente sigue ausente; nunca se convierte en «sin lluvia» ni en «riesgo bajo».
03
La concordancia se muestra como un rango.
Una salida similar de los modelos nunca se presenta como probabilidad.
04
Severidad y confianza van por separado.
La intensidad que podría alcanzar un episodio no dice nada de la certeza con que lo sabemos.
05
Los avisos oficiales van aparte.
El aviso de la autoridad emisora conserva su propio carril; nuestro resultado nunca ocupa su lugar.
06
Ninguna fusión silenciosa de datos.
Las fuentes solo se combinan por reglas documentadas, y la combinación permanece visible.
07
Ninguna afirmación pública sin evidencia.
Una capacidad se describe en la fase que sostiene su evidencia publicada.
Análisis numérico
La predicción se encuentra con la observación.
La verificación se hace en la propia malla de la predicción y en la hora de validez exacta. La definición del error, las métricas y la regla de emparejamiento son públicas: una persona del ámbito académico debería poder reproducir el mismo resultado.
Muestreo puntual
El valor se toma de la propia malla del modelo y el método de muestreo queda registrado. No se aplica en silencio ninguna corrección de altura.
Pasos de plazo
La misma hora de validez se ve desde las pasadas T+6, T+12, T+24 y T+48, para que vea cómo cambia la destreza de la predicción con el plazo.
Alineación temporal
Previsión y observación se emparejan a la hora de validez exacta. Las muestras sin pareja se excluyen, con el motivo registrado.
Incertidumbre
El rango entre modelos se muestra abiertamente, nunca como probabilidad.
Métricas
Error medio, error absoluto medio y error cuadrático medio, por plazo, estación y modelo. Los datos que faltan siguen faltando.
Sin ordenación
Los modelos solo se clasifican cuando una campaña de verificación termina y se publica.
Definiciones de error y de métricas
e = F − O
predicción menos observación
Sesgo = (1/n) Σ e
error medio
MAE = (1/n) Σ |e|
error absoluto medio
RMSE = √[(1/n) Σ e²]
raíz del error cuadrático medio
Las temperaturas se tratan en kelvin. Las observaciones proceden de redes oficiales de estaciones: AEMET en España, Météo-France en Francia.
Campaña de verificación · temperatura del aire a 2 m
8estaciones×4plazos×3modelos×56pasadas
=5376muestras previstas · 14 días
La campaña usa un conjunto seleccionado de estaciones y no representa a todo un país. Los resultados se publicarán al terminar.
Verificación y madurez
Exponemos con claridad en qué punto estamos.
Cada capacidad científica se sitúa en uno de cinco pasos. Un paso solo se sube cuando se publica su evidencia. Hoy ninguna capacidad está en el paso «en producción».
Fuente: manifiesto público de capacidades
1Código presente
2Verificado en local
3Verificado con una fuente en directo
4Calibrado
5En producción
Madurez de las capacidades científicas, a partir del manifiesto público de capacidades
Capacidad
1Código presente
2Verificado en local
3Verificado con una fuente en directo
4Calibrado
5En producción
Temperatura del aire a 2 mVariable estándar · kelvinFase actual: Verificado con una fuente en directo
alcanzada
alcanzada
fase actual
no alcanzada
no alcanzada
Emparejamiento predicción–observaciónSolo temperatura del aire a 2 mFase actual: Verificado con una fuente en directo
alcanzada
alcanzada
fase actual
no alcanzada
no alcanzada
Métricas de verificación de la temperaturaSesgo, MAE y RMSE · 2 mFase actual: Verificado en local
alcanzada
fase actual
no alcanzada
no alcanzada
no alcanzada
Evidencia de precipitación fuerteNo calibradaFase actual: Verificado con una fuente en directo
alcanzada
alcanzada
fase actual
no alcanzada
no alcanzada
Evidencia de peligro por vientoNo calibradaFase actual: Verificado con una fuente en directo
alcanzada
alcanzada
fase actual
no alcanzada
no alcanzada
Motor de confianzaSin confianza puntuadaFase actual: Código presente
fase actual
no alcanzada
no alcanzada
no alcanzada
no alcanzada
Modelo de riesgo de impactoNo publicadoFase actual: Código presente
fase actual
no alcanzada
no alcanzada
no alcanzada
no alcanzada
InundaciónEvidencia de peligroFase actual: En desarrollo
no alcanzada
no alcanzada
no alcanzada
no alcanzada
no alcanzada
Anomalía climatológicaNecesario para el objetivo climáticoFase actual: En desarrollo
no alcanzada
no alcanzada
no alcanzada
no alcanzada
no alcanzada
Previsiones, fuentes y avisos oficiales se muestran por separado. Las puntuaciones combinadas de probabilidad, confianza e impacto están en desarrollo.
Áreas de investigación
Cada estado muestra la fase actual del trabajo.
Conectividad del aviso oficialEN DIRECTO
Procedencia de la fuenteEN DIRECTO
Verificación de la predicciónEN VALIDACIÓN
Investigación prospectiva de destreza de referenciaEN VALIDACIÓN
Modelización del impacto operativoEN DESARROLLO
Investigación de calibraciónEN INVESTIGACIÓN
Aprendizaje del resultadoPLANIFICADO
Investigación de la preparación
Del aviso a la preparación
Los avisos oficiales conservan su autoridad. Los resultados de preparación y de recomendación de MetOry son apoyo a la decisión. Los dos carriles permanecen en paralelo y nunca se fusionan.
Carril 1
Aviso oficial — con autoridad
Emitido por la autoridad nacional y mostrado sin cambios, con atribución.
Carril 2
Preparación / recomendación de MetOry — apoyo a la decisión
Una lectura aparte para su actividad, junto a los avisos oficiales.
1
Detectar
La evidencia meteorológica o un aviso oficial pasa a ser relevante.
2
Alcanzar
La información llega a la persona o al equipo responsable.
3
Confirmar
La recepción y el conocimiento se pueden registrar.
4
Valorar
La relevancia operativa se revisa en contexto.
5
Preparar
Los pasos de preparación se revisan, se asignan y se siguen.
6
Simulacro / actuar
Se puede registrar un simulacro, una acción de preparación o una respuesta real.
7
Revisión
El resultado y las lecciones quedan recogidos para la próxima vez.
Rastro de evidencias de preparación
Las organizaciones pueden registrar un historial de aviso, entrega, acuse, asignación, acción, simulacro y revisión. Algunos pasos siguen en desarrollo.
Aviso recibidoEN DIRECTO
Notificación entregadaEN DESARROLLO
Aviso vistoEN DESARROLLO
Aviso confirmadoEN DESARROLLO
Persona o equipo responsable asignadoEN DESARROLLO
Preparación iniciadaEN INVESTIGACIÓN
Preparación completadaEN INVESTIGACIÓN
Simulacro completadoPLANIFICADO
Resultado revisadoPLANIFICADO
SINTÉTICO / EJEMPLO
Simulacro: aviso de lluvia fuerte en una instalación logística
Escenario de ejemplo con valores de muestra.
01Aviso de lluvia fuerte
02Instalación logística
03Inspección de desagües
04Protección del género al aire libre
05Revisión de la ruta
06Confirmación del responsable
07Revisión posterior al simulacro
Resultados como daños evitados o ahorros solo se afirman cuando se miden de forma independiente.
Investigación y ciencia aplicada
Cinco programas, una cadena de evidencia.
Cada programa muestra su estado actual.
01EN DIRECTO
Evidencia meteorológica de varias fuentes
Evidencia de predicción, de observación, de satélite y observación de la Tierra y de aviso oficial, conservada con fuente, producto, hora y procedencia.
02EN VALIDACIÓN
Verificación de la predicción
Cuando existen observaciones adecuadas, la evidencia de predicción se puede contrastar con observaciones reales. Los métodos de verificación histórica y prospectiva están en investigación activa.
03EN DESARROLLO
Modelización del tiempo al impacto
Cómo interactúan los peligros meteorológicos con el lugar, la exposición y el contexto operativo.
04EN INVESTIGACIÓN
Comportamiento ante el aviso y la preparación
Estudio de si la información del aviso llega a la persona adecuada, se confirma a tiempo y da lugar a preparación.
05PLANIFICADO
Simulacros, resultados y aprendizaje
Valoración de los procedimientos de preparación mediante simulacros, registros y aprendizaje posterior al episodio.
Acogemos campañas conjuntas de verificación, investigación de simulacros y estudios de adaptación con universidades, servicios meteorológicos, municipios y organismos de protección civil, y el diálogo sobre el uso responsable de los datos, la verificación y la interoperabilidad.