Vuelven las cabañuelas: cómo la viralidad y las predicciones a 14 días están rompiendo la meteorología

“Estoy tan seguro [de que va a llover] que de no ser así mañana me afeito el bigote”. Hace 55 años Eugenio Martín Rubio, 'hombre del tiempo' de TVE, se apostó su famoso bigote ante la audiencia de toda España. Y lo perdió. No cayó ni una gota en Madrid y, sinceramente, no es de extrañar: según la NOAA, en los últimos 40 años, hemos mejorado un 30% las predicciones meteorológicas. Si aún hoy, con la alucinante tecnología que tenemos a mano, es complicado saber qué pasará a 14 días, no quiero ni imaginar lo endiabladamente difícil que debía ser hacer predicciones en 1967.

“Hoy podemos emitir una predicción para el tiempo que va a haber en los próximos 5 días con las mismas probabilidades de acierto que tenían los pronósticos para 24 horas en los años 80”, nos decía Juan Jesús González Alemán, investigador posdoctoral de la Universidad Complutense. Eso es gracias a que cada vez tenemos mayores fuentes para obtener datos, pero también a que cada vez tenemos más capacidad procesarlos. Por eso es sorprendente que en la "edad de oro" de las predicciones meteorológicas vuelvan a ponerse de moda métodos "tradicionales" como las cabañuelas.

El motivo , me temo, tiene poco que ver con la exactitud d elas predicciones.

La década luminosa de la meteorología Esos mejores datos y mayor capacidad de procesamiento se notan. Y mucho. Para hacernos una idea, si hace tan solo 15 años "un ordenador necesitaba de 5 a 6 horas para procesar un modelo meteorológico solo para las próximas horas", ahora lo puede hacer, para el mismo nivel de detalle, en pocos minutos. Eso se traduce en que, “aunque siempre puede fallar”, tenemos muchísimas posibilidades de acertar en un horizonte de 72 horas.

El lado negativo es que a partir de esa línea de 72 horas y, pese a que los datos son cada vez más fiables, las predicciones se difuminan y no debemos confiar tanto en ellas. En román paladino: los modelos mejoran a una velocidad de vértigo y, de hecho, hemos avanzado más en los últimos cinco años que en toda la historia de esta ciencia; pero las predicciones a 14 días siguen siendo bastante endebles.

Un enorme (y poco conocido) negocio. Para la mayoría de nosotros, los servicios de meteorología son páginas de periódicos, apps o programas de televisión que nos ayudan a tomar decisiones sobre sus vacaciones, los planes del fin de semana o la ropa que debemos ponernos antes de ir al trabajo. Sin embargo, eso hace mucho que ya no es así. El tiempo atmosférico afecta a un innumerable conjunto de cosas que van desde el precio de la energía a la cantidad de coches que hay en una autovía concreta. Gracias a esa mejora de los modelos meteorológicos, en las últimas décadas esa información empieza a ser "usable" para el gran público.

Y eso ha permitido que cada vez más sectores integren modelos meteorológicos en su funcionamiento habitual. No es solo algo propio de la agricultura (donde la meteorología es un factor decisivo para escoger las fechas de todas las operaciones que se llevan a cabo), sino que las cadenas logísticas, los flujos productivos en las fábricas y el transporte marítimo son actividades que hoy por hoy se pueden ver muy favorecidas por buenos modelos meteorológicos (y empresas capaces de dar esos servicios).

Más allá del 'hombre del tiempo'. Tras muchas de las webs y servicios de meteorología se esconden divisiones que se dedican a esos servicios empresariales. La norteamericana WSI (ahora parte de IBM), la japonesa WNI o la holandesa MeteoGroup (ahora propiedad de DTN) son algunos de los gigantes internacionales en este sector, pero la "disrupción digital" (y el acceso a datos públicos de mucha calidad) también ha hecho que muchas pequeñas empresas puedan ofrecer sus propios servicios.

A río revuelto... El resultado es un ecosistema de pequeñas empresas y expertos independientes que viven de la credibilidad, pero que necesitan de la viralidad para darse a conocer. Y la viralidad al primar las afirmaciones estrambóticas, el espectáculo y la presencia constante no se lleva bien con el rigor de las predicciones y la credibilidad de los expertos. Este caldo de cultivo es fantástico para cosas como las cabañuelas y otros métodos pseudocientíficos de predicción atmosférica. El daño que esto pueda hacer a la reputación de toda la ciencia meteorológica está aún por evaluar.

Imagen: Brian Mcgowan