ECMWF contra GFS: el duelo de los titanes de la predicción

Dos superordenadores separados por un océano llevan medio siglo respondiendo a la misma pregunta — ¿qué tiempo hará la semana que viene? — y no siempre dan la misma respuesta. Uno es europeo, el otro americano. En octubre de 2012 discreparon durante días sobre el rumbo de un huracán, y de aquel desacuerdo salió una de las lecciones más caras de la historia de la meteorología. Esta es la historia de esa rivalidad, y de por qué el marcador que a ti te importa no se decide en los promedios globales, sino en tu ciudad.

Dos maneras de construir un titán

En 1975, dieciocho países europeos hicieron algo que va contra el instinto de cualquier estado: renunciar a competir entre sí. El motivo era a la vez humilde y físico. Humilde, porque ninguno tenía por separado los ordenadores ni los meteorólogos necesarios para predecir el tiempo a una semana vista. Y físico, porque a esa escala la atmósfera no entiende de fronteras: la borrasca que mojará Lisboa el jueves está hoy al sur de Groenlandia. Así que fundaron una casa común — el Centro Europeo de Predicción a Plazo Medio, ECMWF por sus siglas en inglés —, la instalaron en Reading, al oeste de Londres, y le dieron un encargo deliberadamente estrecho: nada de avisos locales, nada de radares, nada de partes para la televisión. Una sola cosa, el pronóstico de tres a diez días, mejor que nadie en el mundo.

Montarlo llevó casi cuatro años. Bajo la dirección del danés Aksel Wiin-Nielsen, el primer pronóstico operativo salió el 1 de agosto de 1979, y desde entonces su modelo — el IFS, Integrated Forecasting System — apenas ha soltado la cabeza de la clasificación mundial. Medio siglo después el centro se ha desperdigado por el continente: la sede sigue en Reading, el superordenador que hace las cuentas está en Bolonia y hay oficinas en Bonn.

La historia americana es más antigua, más ancha y más desordenada. Estados Unidos produjo el primer pronóstico numérico de la historia: en la primavera de 1950, un equipo dirigido por el meteorólogo Jule Charney puso al ENIAC — casi treinta toneladas de máquina — a calcular veinticuatro horas de atmósfera, y tardó casi otras veinticuatro en conseguirlo. Un empate técnico con el propio cielo, y aun así una victoria histórica: por primera vez, una predicción del tiempo no salía del ojo de nadie, sino de unas ecuaciones. Buena parte del trabajo de traducirlas a montañas de tarjetas perforadas lo hizo Klára Dán von Neumann, esposa del matemático que empujaba el proyecto; su nombre tardó décadas en aparecer donde le correspondía. Desde mediados de los cincuenta, el país mantiene predicción numérica operativa sin interrupción. Su modelo global actual, el GFS — Global Forecast System, de la agencia NOAA —, hereda esa tradición, pero trabaja dentro de una misión enorme: la misma casa vigila huracanes, tornados, incendios, ríos, aviación y océanos. Hacer un buen modelo global es una de sus cien obligaciones; para el ECMWF es la única.

Y hay entre ambos una diferencia que no es técnica sino jurídica, y que ha moldeado el mundo más que ninguna mejora de resolución: en Estados Unidos, lo que produce el gobierno federal no tiene derechos de autor. Nace en el dominio público. Por eso las salidas del GFS han sido siempre gratuitas y libres para cualquiera, en cualquier país, sin pedir permiso. Media industria mundial de aplicaciones del tiempo — la del móvil que llevas encima, muy probablemente — existe gracias a esa cláusula. El ECMWF, sostenido por las cuotas de sus estados miembros y por la venta de sus datos, hizo lo contrario: los guardó durante décadas y solo en los últimos años ha ido abriendo el grifo. Dos filosofías, dos ecosistemas: el americano es peor de media y está en todas partes; el europeo es mejor y, hasta hace poco, casi nadie podía tocarlo. Durante años esa diferencia fue un asunto de especialistas, discutido en congresos y medido en decimales. Hasta que un huracán la sacó a la portada de todos los periódicos del país.

Sandy, 2012: el huracán que humilló a un gigante

La palabra huracán nos llegó del taíno hurakán, el nombre que los pueblos del Caribe daban al espíritu de la tormenta: una de las poquísimas palabras de una lengua indígena americana que ha dado la vuelta al planeta. A finales de octubre de 2012, uno de ellos — bautizado Sandy — subía por el Atlántico frente a la costa este de Estados Unidos, y el guion de siempre jugaba a favor de la calma. Los ciclones que alcanzan esa latitud casi siempre se curvan hacia el este, se los llevan los vientos del oeste y mueren en alta mar sin molestar a nadie. Eso dibujaba el GFS, corrida tras corrida.

El ECMWF dibujaba otra cosa. Con siete y ocho días de antelación insistía en un giro casi inaudito: Sandy torcería bruscamente a la izquierda y entraría en tierra en Nueva Jersey. La razón física estaba a miles de kilómetros del huracán, en un enorme bloqueo anticiclónico plantado sobre Groenlandia que cerraba la salida hacia el este y empujaba a la tormenta contra el continente. Acertar el rumbo dependía de modelizar bien ese bloqueo, y los dos titanes no lo veían igual. Durante varios días sostuvieron dos futuros incompatibles: en uno, Nueva York veía pasar la tormenta de lejos; en el otro, la tenía encima.

Ganó el europeo. Sandy tocó tierra el 29 de octubre justo donde el ECMWF llevaba una semana señalando, y esa semana fue lo importante: con la tormenta todavía en el mar, la ciudad pudo ordenar evacuaciones y cerrar el metro. Ahí está la razón entera de que existan estos modelos. Un pronóstico no cambia el tiempo, no mueve un huracán ni un milímetro; lo único que hace es regalar horas — a veces días — a la gente que tiene que decidir, y ese regalo se mide en vidas.

Después llegó el escándalo. La prensa estadounidense descubrió que el mejor pronóstico de su huracán no lo había hecho un modelo suyo, y la pregunta — ¿por qué el europeo es mejor que el nuestro? — dejó de ser técnica para volverse política. La reacción fue seria y rápida: el Congreso aprobó fondos extraordinarios que multiplicaron la potencia de cálculo de la NOAA, la verificación pública pasó a ser casi una cuestión de estado y en 2019 el GFS estrenó un corazón nuevo, el núcleo dinámico FV3, salido de los laboratorios de la propia agencia. Pocas humillaciones han sido tan fértiles. Conviene, eso sí, no contar la fábula al revés: el ECMWF no acertó porque tuviera un oráculo, sino porque llevaba veinte años puliendo el paso del pronóstico que menos se ve.

Qué hace mejor cada uno

Ese paso se llama asimilación de datos, y la palabra dice exactamente lo que hace: asimilar viene del latín assimilare, «hacer semejante». Se trata de que la atmósfera de dentro del ordenador se parezca a la de fuera. Cada pocas horas, el modelo debe fabricar una foto del estado presente del aire fundiendo millones de observaciones dispares — globos sonda, boyas, aviones de línea, estaciones de superficie y, sobre todo, satélites que no miden temperatura sino la radiación que emite el planeta — con su propia predicción anterior. Es un rompecabezas de piezas incompletas, desiguales y a veces contradictorias, y de lo bien que se resuelva depende todo lo demás, porque el efecto mariposa garantiza que un error minúsculo en el punto de partida crezca sin freno hasta arruinar el pronóstico de la semana. En 1997, el ECMWF fue el primer centro del mundo en poner en marcha el método llamado 4D-Var, que en lugar de una foto instantánea ajusta la atmósfera a las observaciones repartidas a lo largo de una ventana de tiempo. Treinta años cultivando esa ventaja son su arma principal.

En los marcadores globales que los propios centros publican, el resultado se ve de un vistazo. La puntuación clásica de la profesión mide cuánto se parece el mapa previsto de la atmósfera a unos cinco kilómetros de altura — el nivel donde se decide el rumbo de las borrascas — al mapa que de verdad ocurrió; es un número entre 0 y 1, y por convenio se considera que por debajo de 0,6 ese mapa ya no sirve para trabajar. El ECMWF cruza el umbral aproximadamente un día más tarde que el GFS: lo que el americano acierta a cuatro días, el europeo lo acierta a cinco. Un día entero de ventaja, sostenido durante décadas. A eso se suma una malla algo más fina — unos 9 km por celda frente a unos 13 —, aunque conviene no exagerar lo que eso significa: una celda de 9 km no ve tu barrio, ve una mancha del tamaño de una ciudad entera, y lo que pasa dentro de ella no se calcula, se estima con fórmulas aproximadas.

El GFS contraataca con virtudes que no son menores. Se ejecuta cuatro veces al día — cada seis horas hay pronóstico nuevo — y llega a 16 días de horizonte. Sus datos salen antes, gratis y sin restricción alguna, lo que lo convierte en el modelo más escrutado y reutilizado del planeta: miles de personas ajenas a la NOAA vigilan sus fallos a diario, y eso también es control de calidad. Y esa apertura ha empujado al resto; que el ECMWF haya acabado abriendo parte de sus datos le debe bastante al ejemplo americano.

Pero hay una advertencia que ninguna de estas cifras contiene, y es la que más te importa a ti: «mejor de media en el planeta» no significa «mejor hoy en tu comarca». Los promedios globales se calculan sobre la atmósfera entera, océanos y desiertos incluidos, y están dominados por las grandes estructuras de las latitudes medias. Tu pronóstico, en cambio, se juega en una celda concreta, con su costa, su sierra y sus manías locales: la brisa que entra a media tarde, la niebla que solo cuaja en ese valle. Un modelo puede ser el mejor del mundo y ser, al mismo tiempo, el tercero en tu ciudad. De dónde salen exactamente esos fallos lo contamos en ¿Por qué (a veces) fallan las predicciones?.

El duelo, visto desde tu ciudad

Por eso en MeteoRanking el duelo no se resuelve con titulares, sino con pares de predicción y observación. ECMWF y GFS son dos de los nueve modelos que combinamos, y los nueve se puntúan a diario contra el reanálisis ERA5 del ECMWF en más de 700 municipios de España y Portugal. Un reanálisis no es un pronóstico: es una reconstrucción del pasado, hecha por un modelo obligado a encajar con todas las observaciones que hubo — la mejor foto disponible de lo que de verdad ocurrió. (Y aquí una ironía que preferimos decir en voz alta: ERA5 también lo fabrica el ECMWF. No lo convierte en un juez comprado, porque está atado a las observaciones y no a los pronósticos del europeo, pero quien lee un ranking tiene derecho a saber con qué vara se mide.)

El resultado es bastante menos previsible de lo que sugiere todo lo anterior. El europeo parte como favorito y gana a menudo, pero no siempre ni en todo. Hay ciudades donde el GFS clava las máximas mejor que nadie, variables en las que el podio se lo lleva un tercero en discordia — el alemán ICON, por ejemplo —, y rachas de semanas en las que el orden se invierte sin que nadie haya cambiado nada. Nuestro propio pronóstico combinado tampoco gana en todas partes, y cuando no gana lo decimos: el ranking se publica igual, salgamos bien o mal en la foto. El duelo de los titanes, mirado de cerca, no es un torneo mundial con un campeón: es una liga local que se juega cada día y que en tu ciudad puede tener otro ganador.

Y esa es, quizá, la moraleja más útil de medio siglo de rivalidad. La competencia los ha hecho mejores a los dos, y de rebote a todos los demás: cada mejora de uno obliga al otro a responder, cada verificación pública sube el listón común. El resultado es una de las conquistas más discretas de la ciencia contemporánea — la predicción del tiempo gana en torno a un día de horizonte por década, de modo que el pronóstico a seis días de hoy vale lo que uno a cinco días hace diez años —, y casi nadie le ha dado nunca las gracias, seguramente porque solo la notamos cuando falla. Si quieres entender qué es exactamente una malla, una condición inicial o una parametrización, empieza por ¿Qué es un modelo meteorológico?; el método con el que puntuamos a los nueve está en Cómo funciona. El marcador del duelo — el de verdad, el de tu ciudad — está en la portada, todos los días.

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