{"id":991,"date":"2022-02-22T11:32:00","date_gmt":"2022-02-22T10:32:00","guid":{"rendered":"https:\/\/website-staging.vineforecast.com\/?p=991"},"modified":"2026-01-08T17:43:00","modified_gmt":"2026-01-08T16:43:00","slug":"regionalizacion-de-los-datos-meteorologicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.vineforecast.com\/es\/2022\/02\/22\/regionalizacion-de-los-datos-meteorologicos\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo influye la regionalizaci\u00f3n de los datos meteorol\u00f3gicos en las previsiones de infecciones"},"content":{"rendered":"
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VineForecast crea previsiones para cada vi\u00f1edo de una bodega sin necesidad de instalar estaciones meteorol\u00f3gicas en los vi\u00f1edos. Puedes descubrir c\u00f3mo funciona y la metodolog\u00eda que hay detr\u00e1s de esta tecnolog\u00eda en este art\u00edculo del blog.<\/p>\n

Downscaling - regionalizaci\u00f3n de la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica<\/strong><\/h4>\n

Para entender c\u00f3mo se elaboran realmente las previsiones meteorol\u00f3gicas, primero tenemos que profundizar un poco m\u00e1s en el tema. A veces se supone que las estaciones meteorol\u00f3gicas m\u00e1s cercanas proporcionan la previsi\u00f3n del tiempo para la regi\u00f3n. En realidad, sin embargo, detr\u00e1s de la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica hay complejos modelos meteorol\u00f3gicos. Los servicios meteorol\u00f3gicos nacionales e internacionales, como el Servicio Meteorol\u00f3gico Alem\u00e1n (DWD), calculan las previsiones varias veces al d\u00eda en superordenadores. Se utiliza un modelo meteorol\u00f3gico para calcular la evoluci\u00f3n del tiempo en las pr\u00f3ximas horas y d\u00edas.<\/p>\n

Los valores medidos sirven de punto de partida para las previsiones meteorol\u00f3gicas<\/b><\/h4>\n

En t\u00e9rminos algo simplificados, un modelo meteorol\u00f3gico divide la Tierra en las llamadas casillas cuadriculadas. Puede imaginarse como un tablero de ajedrez. A cada casilla del tablero se le puede asignar un valor de temperatura, presi\u00f3n atmosf\u00e9rica o humedad. Las leyes de la f\u00edsica sirven entonces para calcular c\u00f3mo evolucionan los distintos valores a lo largo del tiempo. Cuanto m\u00e1s peque\u00f1as sean estas casillas, mayor ser\u00e1 la resoluci\u00f3n del modelo meteorol\u00f3gico y m\u00e1s realista ser\u00e1 la influencia de las condiciones regionales, como la topograf\u00eda. Esto se debe a que se utiliza una topograf\u00eda media para cada cuadr\u00edcula. Esto significa que los detalles topogr\u00e1ficos desaparecen en los modelos de menor resoluci\u00f3n. Esta diferencia puede apreciarse claramente en la figura 1. La imagen superior muestra la topograf\u00eda de los Alpes para una resoluci\u00f3n de aproximadamente 6 km x 6 km, mientras que la imagen inferior tiene una resoluci\u00f3n de 2 km x 2 km.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Topograf\u00eda\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fig. 1:<\/strong>\u00a0Comparaci\u00f3n de dos modelos topogr\u00e1ficos: Por encima de una resoluci\u00f3n de 6km x 6km, por debajo de 2km x 2km<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Antes de poner en marcha un modelo meteorol\u00f3gico, cada casilla de la cuadr\u00edcula (\u201ccada cuadrado del tablero de ajedrez\u201d) debe \u201ellenarse\u201c con valores iniciales. Una gran cantidad de datos de medici\u00f3n procedentes de estaciones meteorol\u00f3gicas, globos meteorol\u00f3gicos, aviones o datos de sat\u00e9lite fluyen hacia el modelo para los valores iniciales de los c\u00e1lculos.<\/p>\n

La resoluci\u00f3n de los modelos meteorol\u00f3gicos es crucial<\/b><\/h4>\n

Sin embargo, cuanto mayor es la resoluci\u00f3n de un modelo meteorol\u00f3gico, mayor es la capacidad de c\u00e1lculo necesaria. Por eso, la mayor\u00eda de los modelos meteorol\u00f3gicos actuales tienen una resoluci\u00f3n horizontal de 1 km x 1 km en el mejor de los casos. Sin embargo, para las previsiones a medio plazo que se extienden varios d\u00edas en el futuro, la resoluci\u00f3n suele ser significativamente menor. Por ejemplo, el modelo ICON-EU del DWD tiene una resoluci\u00f3n de aproximadamente 6km x 6km y se extiende hasta 180 horas en el futuro. El modelo de mayor resoluci\u00f3n ICON-D2 tiene una resoluci\u00f3n de aproximadamente 2 km x 2 km, pero s\u00f3lo se extiende 48 horas en el futuro.<\/p>\n

Esta resoluci\u00f3n suele ser perfectamente adecuada para estimar la evoluci\u00f3n general del tiempo en los pr\u00f3ximos d\u00edas. Se vuelve problem\u00e1tica cuando se est\u00e1 interesado en el microclima espec\u00edfico de un lugar. Como los valores pronosticados por los modelos meteorol\u00f3gicos tienden a representar valores promediados sobre una cuadr\u00edcula, \u00e9stos pueden a veces desviarse significativamente de los valores reales en una coordenada espec\u00edfica. Este problema es especialmente pronunciado si el punto de previsi\u00f3n se encuentra en una regi\u00f3n con una topograf\u00eda compleja.<\/p>\n

Regionalizaci\u00f3n de los datos meteorol\u00f3gicos<\/b><\/h4>\n

Para corregir estos errores en la previsi\u00f3n, la meteorolog\u00eda y la f\u00edsica del clima utilizan una t\u00e9cnica conocida como \"downscaling\". Se trata de utilizar correlaciones estad\u00edsticas entre la topograf\u00eda y el microclima para, posteriormente, calibrar mejor la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica a la topograf\u00eda local. La regionalizaci\u00f3n es especialmente importante para todos los procesos en los que incluso peque\u00f1as diferencias pueden tener un impacto importante. En viticultura, por ejemplo, una diferencia de 2-3 horas en la duraci\u00f3n de la humedad de las hojas puede tener un impacto importante en el riesgo de infecci\u00f3n por peronospora. Por este motivo, las previsiones meteorol\u00f3gicas de VineForecast se regionalizan antes de utilizarlas en la modelizaci\u00f3n de enfermedades.<\/p>\n

Un ejemplo de la regionalizaci\u00f3n de la temperatura a una altura de 2 metros puede verse en la Figura 2 siguiente. A la izquierda se muestra la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica est\u00e1ndar del modelo ICON-D2 del DWD (resoluci\u00f3n de 2 km x 2 km), mientras que a la derecha puede verse la previsi\u00f3n regionalizada de VineForecast (resoluci\u00f3n de 25 m x 25 m). Por cierto, el valle del Mosela se encuentra en el sureste del mapa y puede verse claramente en la previsi\u00f3n regionalizada.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Fig. 2:<\/strong>\u00a0Temperatura regionalizada: a la izquierda una resoluci\u00f3n de 2km x 2km, a la derecha 25m x 25m<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Regionalizaci\u00f3n del pron\u00f3stico de las enfermedades<\/b><\/h4>\n

Veamos ahora la influencia de la regionalizaci\u00f3n en las previsiones de la enfermedad. Para ello, comparamos las previsiones de infecci\u00f3n secundaria por Peronospora entre la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica est\u00e1ndar y la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica regionalizada, por ejemplo para el 11 de junio de 2021 en la regi\u00f3n de Cochem, en el Mosela.<\/p>\n

La suma diaria de la variable \u201cgrados-hora con humedad foliar\u201d suele utilizarse como medida del riesgo de infecci\u00f3n por Peronospora. Esta variable se calcula a partir de los valores horarios de temperatura y humedad de la hoja, para lo cual se suman todos esos valores de temperatura a lo largo de un d\u00eda en el que la humedad de la hoja estuvo presente al mismo tiempo (v\u00e9ase tambi\u00e9n aqu\u00ed). Si el total diario supera un valor de 50, se supone un riesgo leve de infecci\u00f3n. A partir de valores superiores a 150 cabe esperar fuertes infecciones.<\/p>\n

Si ahora comparamos la previsi\u00f3n de la enfermedad basada en la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica est\u00e1ndar con la previsi\u00f3n regionalizada de la figura 3, queda claro hasta qu\u00e9 punto influye la regionalizaci\u00f3n en la previsi\u00f3n de la enfermedad y hasta qu\u00e9 punto var\u00eda la presi\u00f3n de infecci\u00f3n en distancias cortas. El uso de una previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica no regionalizada como base para las previsiones de enfermedades puede, en caso de duda, llevar a subestimar o sobreestimar enormemente los riesgos de enfermedad.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Pron\u00f3stico\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Fig. 3:<\/strong>\u00a0Pron\u00f3stico regionalizado de la enfermedad: no regionalizado a la izquierda, regionalizado a la derecha<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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