Méteo-France no publicó una predicción de la DANA más acertada que la Aemet

Titulares del portal web OK Diario o del periódico La Razón aseguran que tanto la agencia meteorológica francesa como el usuario de X (antes Twitter) Nahel Belgherze (@WxNB_), predijeron la DANA de València la mañana del martes 29 de octubre con mayor precisión que la Aemet.

Es FALSO. Méteo-France no publicó en su web ni en su cuenta de X ningún pronóstico sobre el impacto de la DANA en València con fecha del 29 de octubre. El mapa del usuario de la red social X, que muestra precipitaciones de hasta 400 l/m² en la zona, calcula el acumulado durante 42 horas, mientras que el aviso de la Aemet indicaba que se podían superar los 180 l/m² en tan solo 12 horas, razón por la que las estimaciones no son comparables.

«La Aemet francesa sí que predijo la tragedia de Valencia que minimizó la española: «400 l/m² y riesgo mortal»»

No hay ningún registro en la web de Méteo-France ni en su cuenta de X de ningún pronóstico sobre el impacto de la DANA en España durante el día 29 de octubre. La entidad sí que publicó, al día siguiente, en ambos canales (web y red social), una crónica de las tormentas y las inundaciones.

Cuando hablan del pronóstico supuestamente hecho por Méteo-France, los medios que han distribuido la información citan una salida del modelo AROME HD. Este modelo es una herramienta de predicción de la que se sirve Méteo-France, pero esto no quiere decir que la agencia francesa haya elaborado un pronóstico. La Aemet, por ejemplo, utiliza un derivado de este modelo en sus predicciones.

En este caso, un usuario entró en el sistema y se descargó la simulación, sin que Méteo-France tuviese nada que ver con ello. El mapa, de hecho, lo compartió en X (antes Twitter) el usuario Nahel Belgherze (@WxNB_) a las 8:58 horas de la mañana del martes 29 de octubre.

En la publicación se aseguraba que en zonas del este de España se podrían acumular 400 l/m² hasta la tarde del día siguiente (30 de octubre), y que las inundaciones repentinas eran «una gran preocupación». Tanto OK Diario como La Razón citan las palabras literales del tuit como si las pronunciase Méteo-France cuando, en realidad, el usuario no tiene ningún vínculo público con la entidad. En su cuenta de LinkedIn, por ejemplo, consta que trabaja en el sincrotrón europeo.

Franjas temporales distintas

El pronóstico que comparte el usuario muestra manchas de precipitación en regiones de València y Castilla-La Mancha de colores que indican acumulados de entre 100 y 200 litros por metro cuadrado en 42 horas (entre la medianoche del día 29 y las seis de la tarde del día 30, según se puede observar en la esquina superior derecha de la imagen).

«Esto no se puede vender como la precipitación que se estaba esperando para el martes», explica a Verificat Néstor Gómez, meteorólogo de 3Cat, «es acumulado sumando, incluso, los litros del día siguiente».

Los avisos especiales de Aemet, en cambio, hablan de una precipitación que podría superar «de forma local los 150-180 mm en 12-48 horas». De hecho, la Aemet activó seis avisos rojos por lluvia en la provincia de València a las 7:36 horas de la mañana del martes, tal como explicamos en esta verificación.

Según el Plan Meteoalerta, que tal como explicamos, rige los avisos meteorológicos por fenómenos extremos, la alerta roja se activa en distintas regiones de la provincia de València cuando la previsión es que se superen los 180 l/m² en 12 horas, o los 90 l/m² en una hora.

En definitiva, el pronóstico de la entidad y del mapa de redes sociales hacen referencia a periodos temporales distintos y, por tanto, no son comparables entre ellos. Ambos, en cualquier caso, se quedaron cortos. Algunas estaciones meteorológicas superaron los 600 l/m² durante el episodio de lluvias.

Un fenómeno muy difícil de predecir con precisión

Gómez destaca que las DANA son fenómenos meteorológicos muy difíciles de prever. «Tenemos una atmósfera superinestable que puede dejar precipitaciones superiores a tantos litros en estas franjas horarias y en estas zonas», explica, y añade: «sabes que tienes todos los ingredientes para que estalle en una zona muy extensa, pero no sabes dónde pasará». También destaca la persistencia de las tormentas, que no se movieron «durante muchísimas horas».

Un solo modelo no hace una predicción

Por otra parte, la publicación en X hace un pronóstico basado exclusivamente en la salida de un único modelo meteorológico. La Aemet, en cambio, utiliza una gran variedad de modelos para elaborar sus avisos especiales de fenómenos adversos, según explica el capítulo 35 del libro Física del caos en la predicción meteorológica. Es lo que se conoce como sistemas de predicción conjuntos. Para cada lugar y parámetro meteorológico analizado –lluvia, nieve o calor, por ejemplo–, este sistema proporciona 51 predicciones distintas.

Los avisos se elaboran tras analizar automática y manualmente todos estos escenarios, y al fenómeno estudiado se le asigna una probabilidad que suceda (de más del 70% en el caso del último aviso de València). Por tanto, de nuevo, comparar el mapa de una sola salida de un único modelo con una predicción probabilística, que incluye muchos escenarios distintos, es una práctica engañosa.

Es irrelevante que el radar de València estuviese inoperativo el 25 de octubre

La pieza de La Razón termina señalando que el radar de València estaba inoperativo el 25 de octubre, según un vídeo viral que circula en X. Por ahora, la Aemet no ha confirmado a Verificat si el radar estaba o no en marcha ese día, aunque reconoció en un post que había sufrido «daños» en la línea eléctrica que lo alimenta. Sin embargo, según afirma la entidad en una publicación, funcionó ininterrumpidamente desde el lunes 28 y durante todo el episodio.

Los radares no son herramientas que se utilicen en la predicción meteorológica, tal como explicamos, sino que son útiles en el seguimiento y vigilancia de fenómenos activos, y en el pronóstico inmediato, a menos de dos horas vista. La predicción, pues, se hizo con modelos meteorológicos que usan, fundamentalmente, datos satelitales para funcionar.