Comparativa de modelos meteorológicos en predicciones de viento

Fecha de publicación: 25/11/2024

Este análisis recoge unos 5000 datos de pronósticos de viento a corto plazo (1-2 días) de varios modelos meteorológicos y los compara con los datos reales de 300 combinaciones de horas/lugares/tipos de datos/modelos, tomados de los datos de balizas meteorológicas.

Con esta cantidad de datos, debería ser significativo de la fiabilidad de cada modelo, aunque hay otros factores no tomados en cuenta que se analizan en el apartado "Limitaciones del análisis".

Conclusiones resumidas

  • En orientación y velocidad de la racha máxima: El modelo Arome-HD es, claramente, el que más acierta. El Arome-HD está disponible en muchas webs y apps, como www.windy.com. Ojo que hay modelos Arome con varias mallas de resolución; el más interesante es el Arome de 1,3 km (Arome-HD).
  • En velocidad media: Los resultados no son tan claros. El que más acierta si tomamos solo el valor promedio es el modelo HREM de www.meteo-parapente.com, pero tiene mucha más variabilidad (desviación respecto a esa media), por lo que da valores a veces demasiado altos o demasiado bajos.

    Así que, si tenemos en cuenta la desviación de la media, los modelos NEMS (Meteoblue) o el ECMWF tienen el menor Error Medio Absoluto (MAE, que es un parámetro estadístico importante que calcula la diferencia absoluta promedio entre los valores predichos y los reales; cuanto menor sea el MAE, mejor).

    Si yo tuviese que elegir una sola predicción de velocidad media con más boletos de acertar, lo haría con Meteoblue sumándole 5 km/h (aunque miraría todos).

En plan práctico muy simplificado:

Como el modelo de meteo-parapente no está disponible en Windy, si quieres tener todo centralizado, fácil y solo quieres usar un sistema, usa Windy y toma del modelo Arome-HD los datos de dirección y racha y de ECMWF o Meteoblue los de velocidad media, pero sumando 4 ó 5 km/h al valor que indique.

Lo ideal es mirar muchos sistemas y hacer una media ponderada en base a su validez, claro. Y si usas mucho los despegues de entorno País Vasco, puedes usar mi página de enlaces windy, para tenerlos agrupados y encontrarlos fácilmente

Conclusiones completas más abajo 👇

Ejemplo de pronóstico de viento en Windy.com que muestra los modelos meteorológicos ofrecidos

¿Qué es este estudio y para qué me puede servir?

Es una comparación del grado de acierto de los principales modelos meteorológicos en la predicción de viento (velocidad, racha máxima y orientación). El rango temporal es de 1 día, es decir, es el pronóstico "de un día para otro"; la razón de que solo sea para 1 día es que el modelo más interesante, Arome-HD, solo pronostica 48h, pero reales se muestran solo en la salida algo más de 24h.

Puede servir para tener más posibilidades de acertar con la situación real de viento que nos encontraremos en los despegues o vuelos. Con estos resultados comparativos podrás:

  • Aumentar o disminuir la credibilidad o confianza en un modelo
  • Sumar o restar valores a los datos que te ofrezca cada modelo, para que tengan más posibilidades de acercarse a la realidad

Modelos meteorológicos analizados

  • ECMWF 9 km
  • Meteoblue 4 km
  • ICON-EU 7 km
  • AROME-HD 1,3 km
  • Meteo-Parapente (HREM) 2,5 km

Datos de viento analizados: velocidad media, racha y orientación

No se ha analizado el modelo americano GFS por tener una densidad de malla demasiado alta (22 km), pero sigue siendo un modelo interesante de consultar para tener datos generales.

Hay que tener en cuenta que este análisis está hecho en 2024 y que los modelos irán mejorando.

Metodología resumida

Se registra el pronóstico de viento de esos modelos mediante la web www.windy.com y www.meteo-parapente.com para un momento determinado y para varios puntos de la geografía (entorno País Vasco), luego se registran los datos reales indicados por las balizas de dichos puntos y momentos (mediante la app Tolomet, que muestra de forma fácil los datos públicos oficiales).

El rango temporal de pronóstico es, aproximadamente 1 día (se calcula e indica exactamente en el Excel para cada toma). La razón de registrar pronósticos "para el día siguiente" es que el Arome-HD únicamente da pronósticos para 48h pero, en la práctica, es 1,5 días como máximo (por el tiempo de proceso). Arome es el modelo más fino en el corto plazo. En el futuro es posible que haga otra comparativa de modelos para un plazo mayor.

Con estos datos se realiza la comparación estadística del acierto o error de dichos pronósticos, obteniendo valores como el promedio de desviación de cada modelo para cada uno de esos tres parámetros de viento, el porcentaje de desviaciones alta/media/baja en dirección de viento, etc. y así la comparativa de grado de acierto entre ellos.

La mayoría de datos de pronóstico se han tomado en estos puntos:

 Windy: Wind and kitesurfing forecast for Santira, Asparrena

 Pronóstico meteorológico para el vuelo | Meteo-Parapente.com

 Windy: Wind and kitesurfing forecast for El Haya del Perrote, Lagran

 Pronóstico meteorológico para el vuelo | Meteo-Parapente.com

 Windy: Wind and kitesurfing forecast for El Espinal, Vitoria-Gasteiz

 Pronóstico meteorológico para el vuelo | Meteo-Parapente.com

 Windy: Wind and kitesurfing forecast for Comunidad de Basaude, Urkabustaiz

 Pronóstico meteorológico para el vuelo | Meteo-Parapente.com

 Windy: Wind and kitesurfing forecast for San Vitores, Junta de Villalba de Losa

 Pronóstico meteorológico para el vuelo | Meteo-Parapente.com

 Windy: Wind and kitesurfing forecast for Comunidad de Zuazo y Berrosteguieta, Vitoria-Gasteiz

 Pronóstico meteorológico para el vuelo | Meteo-Parapente.com

 Windy: Wind and kitesurfing forecast for Talaimendi, Zarautz

 Pronóstico meteorológico para el vuelo | Meteo-Parapente.com

 Windy: Wind and kitesurfing forecast for Los Quinones, Aguilar de Codes

 Pronóstico meteorológico para el vuelo | Meteo-Parapente.com

Conclusiones completas

Pronóstico de orientación:

El mejor modelo es Arome-HD. Aquí están los promedios de desviación (en grados):

Hay que tener en cuenta que son promedios, así que, aunque parezca que hay poca diferencia de grados medios de desviación, eso significa que la desviación real de un pronóstico puntual será mayor probabilísticamente en los modelos con desviaciones medias más altas.

Otra forma de verlo: Aquí tenemos el porcentaje de veces que ha acertado cada modelo con una desviación baja (hasta 45º), media (45º a 135º) y alta (135º a 180º):

Pronóstico de la racha máxima:

El mejor modelo es, claramente, Arome-HD. Además es el que tiene un promedio más cercano al dato real, tanto en la desviación por encima como por debajo.

También vemos que el ECMWF es el que más se desvía, tanto por exceso como por defecto, siendo el promedio de desviación de 5,08 km/h hacia arriba (es decir, que restando 5 km/h al dato pronosticado tendríamos una mejor aproximación probabilística a la realidad).

Meteo-parapente no ofrece el dato de racha.

Pronóstico de viento medio:

Aquí los resultados no son tan claros. Los modelos que menos se desvían por exceso (pronosticar vientos más fuertes de la realidad) son el ECMWF y el Arome-HD, aunque bastante similares al resto, salvo el HREM de Meteo-parapente, que es el que más se desvía por exceso.

El modelo que menos se desvía cuando lo hace por defecto (indica menos viento del real) es el HREM de Meteo-parapente.

Con el conjunto de datos en promedio del viento medio, podríamos concluir que el HREM de Meteo-parapente es el ganador, ya que tiene un promedio general de desviación de -1,37 km/h.

El valor de la media acotada sirve para eliminar un porcentaje de los valores extremos (he elegido un 10%) y acercarse más a un promedio real.

Limitaciones del análisis

Está claro que hablamos de datos probabilísticos, así que el objetivo es simplemente acercarse lo más posible a lo que vaya a ocurrir en una atmósfera caótica, muchas veces impredecible y con muchas variantes locales. Además de eso, hay limitaciones o mejoras que se podrían hacer en la metodología de este estudio amateur.

  • Este análisis contempla pronósticos a corto plazo (1-2 días); algunos modelos pueden ser más eficaces que otros en otros plazos.
  • Posibles errores en la toma de datos. Se minimizan aumentando el número de datos.
  • Posibles errores en la interpretación de esos datos.
  • Los modelos meteorológicos se basan en una malla de datos (de más o menos kilómetros), con mayor o menor resolución y con datos extrapolados para puntos intermedios de la malla. Acertar en el viento en un lugar concreto con las influencias que tiene es una cuestión probabilística.
  • Los fenómenos locales de meteorología, aerología y microaerología del punto pueden desviar la realidad del pronóstico.
  • Diferencia entre los datos reales tomados en una baliza, que tiene una posición, influencias, etc. respecto al punto de despegue exacto.
  • Estos datos están tomados de unos 8 puntos que tienen balizas oficiales y son del entorno País Vasco; es posible que en otros lugares del mundo sean más válidos otros modelos. Por ejemplo, en la zona de Alpes el modelo ICON-D2 tiene una malla de 2 km, mucho menor que los 7 km de malla, más "general" de ICON-7 que llega hasta aquí y, claramente, al menos en pronósticos de tiempo general, es el más fiable allí.
  • Otras limitaciones no contempladas aquí. Si tienes ideas, comentarios, ves errores u otras opciones, por favor, déjame un comentario abajo.

¿Por qué es lógico que el modelo numérico Arome-HD acierte más en orientación y racha máxima?

Porque es un modelo con una resolución de malla sensiblemente inferior a los otros (1,3 km), además tiene en cuenta la altitud del punto de la malla (o de los puntos intermedios extrapolados) en sus pronósticos, ya que es un modelo mesoescala de alta resolución diseñado específicamente para representar fenómenos a pequeña escala, como el viento, en regiones complejas como montañas.

Arome tiene un esquema detallado de la superficie terrestre (DEM), que incluye las interacciones entre el viento y la topografía.

Calcula la fricción y los efectos orográficos que influyen en el flujo del viento, adaptándose a las variaciones locales de la altitud y la rugosidad del terreno.


Descargar el archivo original con los datos (formato Excel)

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