Introducción
En los últimos años, gracias a los aumentos en las capacidades de cómputo y observación se han logrado avances considerables en el ámbito de la predicción meteorológica. Los actuales modelos de alta resolución que permiten la convección (convection-allowing model, CAM) son capaces de pronosticar los tipos de células de tormenta individuales y sus trayectorias con cierta exactitud. Los sistemas de predicción por conjuntos generan decenas de posibles soluciones para cualquier evento meteorológico dado.
Informe del Centro Canadiense de Huracanes dirigido a los medios de comunicación, mayo de 2009.
Sin embargo, ningún pronóstico es perfecto. Estos titulares, uno del 12 de diciembre del 2015 relacionado con un ciclón de intensidad histórica en el estrecho de Bering y otro del 26 de enero de 2015 sobre «la blizzard que nunca fue», cerca de la ciudad de Nueva York, ofrecen claras ilustraciones de esta realidad.
«Administrador municipal en las islas Aleutianas critica pronóstico de tormenta en el mar de Bering, pese a que se emitió con varios días de antelación»
Washington Post, 15/12/2015, Angela Fritz
«Predicar con el ejemplo: el servicio meteorológico debe esforzarse por comunicar la incertidumbre de los pronósticos»
Washington Post, 29/01/2015, Steve Tracton
Aunque en la comunidad meteorológica el punto de vista mayoritario es que esos pronósticos fueron bastante acertados, los principales interesados —como los funcionarios de emergencias o de protección civil y, en determinado momento, los medios de comunicación y el público en general— estuvieron en desacuerdo.
Esto plantea una serie de preguntas: ¿es realmente «buena» una predicción meteorológica si el usuario final no recibe la información de pronóstico en el momento adecuado y de forma tal que le resulte comprensible? ¿Y hasta qué punto tienen que personalizar los meteorólogos la manera de transmitir la información del pronóstico?
En el pasado, los empleados de los servicios meteorológicos e hidrológicos nacionales (SHMN), los meteorólogos que trabajan en los medios de comunicación y el público en general creían que el pronóstico debía destilar todos los escenarios posibles en una sola respuesta más probable y omitir los detalles que pudieran «causar confusión», como las probabilidades y el razonamiento que conducían a esas predicciones meteorológicas. Muchos en el campo de las ciencias atmosféricas dan por sentado que el usuario final no puede o no quiere comprender el elemento de incertidumbre inherente a las predicciones meteorológicas. Pero la realidad es otra: ¡muchos de ellos no solo pueden comprenderlo, sino que quieren recibir esta información!
Mapa de resumen para el público que muestra la incertidumbre del modelo y una serie de posibles efectos
Los estudios no solo indican que el usuario final desea recibir la información de incertidumbre y conocer las razones que fundamentan los pronósticos, sino también que con dicha información logra tomar mejores decisiones para sus negocios y su seguridad personal. Algunos estudios incluso muestran que cuando el usuario final se enfrenta a un pronóstico que solamente da una posibilidad, lo mejora aplicando sus propios rangos y criterios de corrección de sesgos plausibles que toman en cuenta los efectos locales.