Grado de consenso y acierto entre previsiones del tiempo de distintas fuentes

Determinando la precisión de los pronósticos de precipitaciones

Las estadísticas que se muestran en esta web han sido obtenidas comprobando diariamente, desde junio de 2011, las previsiones realizadas por diversas fuentes de información meteorológica sobre una serie de localidades de referencia.

Filtrar estadísticas por localidad:
Nivel absoluto de acierto [%]
accuweather aemet elmundo elpais eltiempo foreca meteored meteosat TRIVIAL
previsión a 1 día 84.9%87.2%86.8%86.5%78.3%86.9%83%82.9%80.2%
previsión a 5 días 80.3%83%83.4%78.4%73.6%83.9%76%73.2%73.1%

Las fuentes de información analizadas son:

Además, como valor de referencia se ha añadido el nivel de acierto obtenido por un criterio de predicción trivial. Este criterio trivial pronostica el comportamiento para un día determinado suponiendo que será igual al del día anterior, o al de hace 5 días, según se trate de predicción a 1 o 5 días respectivamente. Para que una predicción sea realmente útil debería aportar mayor fiabilidad que este criterio tan simple.

Las localidades de referencia, hasta el momento, son las siguientes: Madrid, Barcelona, Valencia, Sevilla, Zaragoza, Málaga, Murcia, Palma de Mallorca, Las Palmas de Gran Canaria, Bilbao/Bilbo, Alicante/Alacant, Córdoba, Valladolid, Vigo, Gijón y A Coruña.

Por otro lado, suponiendo que en un determinado lugar sean secos estadísticamente un 90% de los días, un pronóstico que afirme que nunca va a llover acertaría aproximadamente el 90% de las veces. Por este motivo puede resultar de más utilidad un indicador que no incluya en la medida los aciertos obtenidos en los días en los que no ha llovido. Este tipo de indicador se denomina Threat Score (TS) y se podría interpretar de un modo muy simplificado como el nivel de acierto en el peor caso.

Nivel de acierto en el peor caso (TS) [%]
accuweather aemet elmundo elpais eltiempo foreca meteored meteosat TRIVIAL
previsión a 1 día 51.5%51.6%49.6%47.9%48.1%55.9%49.7%37.7%55.7%
previsión a 5 días 32.2%41.3%38.6%0.5%39.8%43.5%35.8%33.9%45.2%

En lo que respecta a la caracterización de los fallos cometidos en las previsiones, considerando como únicas opciones la presencia o ausencia de lluvia en un lugar en un día determinado, existirán dos tipos de errores posibles: fallar al pronosticar lluvia, o fallar al no pronosticarla. Así, se puede definir como falso positivo el primer caso, y como falso negativo el segundo. Desde un punto de vista subjetivo no todos los consumidores de pronósticos otorgarán necesariamente la misma importancia a estos dos tipos de errores. Por eso interesa analizar la relación existente entre los falsos positivos y los falsos negativos.

Falsos positivos (FP) y falsos negativos (FN) [%]
accuweather aemet elmundo elpais eltiempo foreca meteored meteosat TRIVIAL
FP previsión a 1 día 11.5%6.1%5.2%4.7%25.2%9.7%14.6%8.9%12.5%
FN previsión a 1 día 27.6%37.1%41.3%44.2%9.4%24.9%25%49.3%46%
FP previsión a 5 días 9.5%9.9%7.1%0.1%28.5%9%19.5%25.6%17.4%
FN previsión a 5 días 56.6%43.4%51.4%99.5%19.2%42.2%39.7%31.7%62.3%

Más información sobre el procedimiento empleado

Cada día se registran las previsiones elaboradas por las distintas fuentes de información a analizar, para cada una de las localidades de referencia. Llegado el momento, la probabilidad de lluvia almacenada en cada pronóstico se contrasta con los datos de precipitaciones medidos por la AEMET para el lugar y fecha correspondiente. De esta forma, el porcentaje de acierto final se obtiene promediando los niveles de acierto obtenidos día a día, para el conjunto de lugares de referencia.

En el siguiente enlace se incluye una descripción más detallada de la metodología, métricas, y referencias empleadas.