A veces los meteorólogos predicen más lluvia para los días venideros de la que realmente caerá. Como todo, tiene una explicación y se basa en el efecto conocido como wet bias, que los profesionales describen como «un problema intrínseco a la meteorología». Sucede con cierta frecuencia, pero uno se puede quedar tranquilo: se da en casos concretos, no siempre, así que puedes seguir fiándote del hombre del tiempo en la medida en que lo hicieras antes.
Es jueves 31 de julio, verano, un calor abrasador en el centro de la península. Los mapas indican que lloverá en León, Valladolid y Segovia. Mañana, para estrenar nuevo mes, lo hará en León, Valladolid, Segovia, Palencia, Soria, La Rioja, Vizcaya, Guipúzcoa, Cuenca, Huesca, Lleida, Girona, Tarragona, Zaragoza y hasta en Santa Cruz de Tenerife y Las Palmas.
Para el sábado, la previsión se complica: lloverá en al menos 22 provincias. Estamos pensando en irnos de excursión a Segovia precisamente ese día, pero el panorama no resulta nada atractivo. Teníamos claro desde el principio que si llovía cancelábamos los planes, pero ¿por qué nos da la sensación de que los meteorólogos predicen más lluvia de la que realmente cae? Imagina que suspendemos el plan y luego no llueve… Este fenómeno tiene una explicación.
Esta tendencia es lo que se denomina wet bias, es decir, la propensión que tienen los meteorólogos a predecir más días lluviosos de los que tendrán lugar. «O, por decirlo de otra forma, a sobreestimar esas probabilidades de lluvia», explica a este medio el meteorólogo de 4gotas Carlos Balseiro. Comprendemos este asunto con su ayuda y con la de Eduardo Penabad, meteorólogo de MeteoGalicia.
Imaginemos que los modelos meteorológicos fueran perfectos, pero que el hombre o la mujer del tiempo solo pudiera colocar un símbolo en el mapa (sol, lluvia, nubes…). Si esos modelos apuntaran a un 70% de probabilidades de lluvia, el meteorólogo acabaría eligiendo el símbolo de lluvia al menos siete de cada diez veces porque, al fin y al cabo, es lo más probable.
«Esto significa que estaría sobreestimando las probabilidades de que llueva, puesto que de esas diez veces en tres no lloverá», afirman los expertos, pero es que, además, los modelos en la vida real no son perfectos y pueden inducir a errores.
Llegados a este punto, entra en juego la subjetividad del meteorólogo. Como la meteorología no es una ciencia exacta, su trabajo es interpretar los datos y formular en base a ellos la predicción correspondiente. Si se encuentran ante un caso dudoso, ¿qué será lo mejor?
Hay varias posibilidades. Si se decanta por predecir que va a llover y se equivoca, «al usuario no le parecerá mal», explica Balseiro. De hecho, probablemente se alegrará de que al final no caigan chuzos de punta. Sin embargo, también puede darse el caso de que decida no poner lluvia para evitar la frustración del público y le salga el tiro por la culata. «Si tú le dices a alguien que va a llover, no va a realizar la actividad que había pensado. Si después no llueve, le fastidiará no haberla llevado a cabo». Menudo dilema, ¿no?
¿Qué hay que tener en cuenta?
Para Eduardo Penabad, en todo lo relacionado con el wet bias se entremezclan varios elementos. Por un lado, a pesar de que algunas instituciones estadounidenses introducen un cierto sesgo a la hora de «realizar predicciones húmedas», el meteorólogo considera que en España ese sesgo deliberado no existe. Es posible, no obstante, que el meteorólogo lo aplique de forma subjetiva o inconsciente.
Por otro lado está «lo que quiere escuchar el público», el dato que la audiencia «espera obtener». Se trata, según Penabad, de un dato binario: quieren oír si se producirá o no un fenómeno determinado, en este caso lluvia. Sin embargo, según el meteorólogo, esto es casi imposible de obtener. Desde una perspectiva científica, en la gran mayoría de ocasiones no se puede afirmar tajantemente si va a llover o no: lo único que se puede hacer es estimar la probabilidad de que esto ocurra.
¿Cuál puede ser la solución?
En 4gotas creen que todo meteorólogo, antes de predecir el tiempo, debería ponerse en la piel de los que van a recibir la información. El público siempre va a estar condicionado por el riesgo de que una actividad al aire libre se vaya al traste por culpa del mal tiempo. No es lo mismo una predicción para una boda de 200 personas que para alguien que sale a correr, explica Balseiro.
Sin embargo, cuando se trata de elaborar pronósticos generales, para todos los públicos, su compañera Beatriz Hervella y él no se ponen de acuerdo. Cuando Beatriz tiene que seleccionar un solo símbolo siempre piensa en los casos más extremos, y eso la lleva a escoger el símbolo de lluvia más a menudo, para intentar abarcar las necesidades de todo el mundo. Carlos se muestra más partidario de arriesgar con el pronóstico y necesita que la probabilidad de lluvia sea realmente significativa para reflejarlo. Ella, por lo tanto, es más propensa a dejarse llevar por el wet bias, aunque eso no tiene por qué ser negativo.
Para paliarlo, «actualmente las predicciones meteorológicas tienden a ofrecer información sobre probabilidades, un avance que permite que sea el propio usuario el que saque sus conclusiones», explica Penabad. Cada persona puede así determinar su propio riesgo en función de la probabilidad de que un fenómeno se produzca.
Precisamente porque el meteorólogo no puede estimar la importancia de una sola gota de lluvia para cada persona, es el usuario el que debe decidirlo, y debe empezar a interpretar el pronóstico que le proporciona el profesional en función de sus propias necesidades.
Pero que nadie se asuste: lo del wet bias tampoco se da de forma constante ni exagerada. Según Balseiro, ningún meteorólogo serio lo hace para «curarse en salud». ¿Nos fiamos esta vez del hombre del tiempo?
————————————————–
Las imágenes de este artículo son propiedad, por orden de aparición, de Procsilas Moscas, Tiempo.com, Lanpernas Dospuntozero, jiunn kang too y Mario Mancuso
