Un pronóstico de alto impacto
Hoy en día, los sistemas de pronóstico del tiempo convencionales se enfocan en entregar información respecto a la ocurrencia de un fenómeno meteorológico, pero ¿qué pasa con los efectos que ese evento tiene en la población? El pronóstico basado en impactos busca resolver esa interrogante.
¿Qué es el pronóstico basado en impactos?
Todos alguna vez nos hemos sentado a ver las noticias en la TV, esperando que terminen para que llegue la sección del tiempo. En ella, la persona que presenta el pronóstico para todo Chile –con algo de publicidad entremedio– anuncia sorpresivamente un evento de precipitación que se espera deje hasta 30 milímetros (mm) en la ciudad. ¡30! Luego de ese shock inicial, porque por fin va a llover, llegan los cuestionamientos, ¿qué significan esos 30 mm? ¿es mucho? ¿es poco? ¿se cortará la luz? ¿podré sacar a pasear al perro sin su capita? ¿tendré que llevar botas de agua al trabajo/escuela/carrete? ¡Tantas dudas! ¿Quién podrá ayudarme a responderlas? El pronóstico basado en impactos llega al rescate.
Esta nueva forma de comunicar las condiciones futuras busca dar a conocer los riesgos asociados al evento. Si bien los avances científicos han hecho posible entregar avisos más confiables sobre distintos peligros hidrometeorológicos (sistemas frontales, bajas segregadas, tormentas eléctricas, entre otros), pareciera faltar un paso para que se tenga consciencia de las posibles consecuencias asociadas al aviso entregado. Esto genera la necesidad de cambiar la forma en que se entregan los pronósticos, pasando desde una descripción del fenómeno hacia lo que este puede causar, permitiéndonos a todos saber cómo actuar para garantizar nuestra seguridad y proteger nuestros bienes.
Probablemente en cuanto escuchas que se vienen esos 30 milímetros, comienzas a pensar en las cosas que tendrás que hacer en los días siguientes, así como un check-list. Pero si además de escuchar que se viene la lluvia, la persona que entrega el pronóstico nos dijera que por la cantidad esperada es posible el riesgo de inundaciones, remociones en masa, o incluso cortes en caminos, podrías agregar a tu lista de cosas por hacer: cancelar ese paseo planeado a la cordillera el fin de semana, quizás usar el metro en vez de ir en auto al trabajo esos días, o si tienes mente de tiburón y ayudas a cruzar a la gente en carrito en las calles anegadas.
Consideraciones para lograr un pronóstico basado en impactos
Para comunicar certeramente los posibles impactos asociados a eventos hidrometeorológicos, es necesario contar con una base de datos que nos muestre en qué casos efectivamente un evento dejó algún impacto, por ejemplo, cuando un evento de lluvias genera remociones en masa (como el aluvión en Villa Santa Lucía el año 2017) o cuando un sistema frontal deja a una ciudad sin luz o inundada (tal como ocurrió hace unos días en la Región de Valparaíso y Metropolitana). Por este motivo, es muy importante tener los conocimientos previos para realizar pronósticos y generar alertas si lo amerita, es decir, saber de antemano qué valores –de temperatura, viento, precipitación, entre otras variables— son los que nos deben preocupar, y así tener una rápida respuesta para informar a la ciudadanía. Entonces, en esta etapa, el trabajo con organizaciones gubernamentales es vital, ya que cada una de ellas posee la experticia y los recursos necesarios para llevar a cabo un trabajo colaborativo que permita integrar los distintos conocimientos en la creación de un pronóstico basado en impactos efectivo.
En nuestro país, la DMC entrega los datos asociados a los pronósticos, instituciones como SENAPRED (Servicio Nacional de Prevención y Respuesta ante Desastres) y SERNAGEOMIN (Servicio Nacional de Geología y Minería) son los encargados de registrar cualquier tipo de impacto, enfocándose este último principalmente en las remociones en masa. Sin embargo, para que este registro sea efectivo, no sólo entidades como Carabineros o Socorro Andino pueden reportar, si no que tú también puedes avisarles a estas instituciones si te asomas por tu ventana y ves algún desastre. De hecho, existen plataformas como Volunclima del CIIFEN, en las que puedes reportar lo que observas.
Recomendaciones para entregar pronósticos
Seguramente te imaginas al presentador del tiempo con cara de urgencia, de fondo una luz roja encendida y una voz gritando “¡Danger, danger, cuidado!” Como en una película hollywoodense. Pero no, la idea es dar a conocer el pronóstico y sus impactos a través de todos los canales de difusión posibles que faciliten la llegada de la información a toda la población. Estos pronósticos se realizan con umbrales basados en impactos que permiten determinar el nivel de gravedad del alertamiento, según lo previsto. Muchas veces, estos vienen acompañados de un sistema de codificación por colores, con tonos verdes indicando riesgos menores y tonos rojos asociados a una mayor gravedad. Estos umbrales pueden determinarse en acuerdo con otras instituciones, o bien recopilando información de eventos a lo largo de los años.
De hecho, en la DMC hemos publicado un estudio que determinó estos valores para la precipitación utilizando machine learning, una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en enseñar al computador para que, mediante algoritmos, determine patrones o correlaciones dentro de la base de datos. Esta permitió analizar grandes volúmenes de información y determinar cuándo la lluvia se encuentra en rangos normales o se convierte en una emergencia. Así, la inteligencia artificial no sólo es un chat virtual que te ayuda a decidir qué ropa ponerte cuando pronostican 4°C de mínima y 32°C de máxima. En este caso, los árboles de decisiones fueron la herramienta utilizada, pues son estructuras similares a un árbol invertido y muestran las posibles decisiones que se pueden tomar, considerando sus consecuencias.

Un árbol de decisión parte con una pregunta inicial, y se va ramificando según las respuestas obtenidas. En este caso, una respuesta afirmativa implica desplazarse por las ramas hacia la izquierda. Por ejemplo si se espera que la precipitación en un día para un evento supere los 100 mm, debemos responder que sí a cada pregunta, hasta llegar al resultado final, que implicaría la generación de una alarma. Árbol referencial.
Otra forma de comunicar estos umbrales es mediante la generación de matrices de riesgo, que permiten determinar la probabilidad de ocurrencia de un evento, así como la gravedad de este. Por un lado, evalúa el potencial impacto que un peligro puede tener y, por otro lado, determina la probabilidad de ocurrencia de dicho peligro.
Esto son sólo recomendaciones, pues sabemos que resulta complicado evaluar qué ocurrirá durante los próximos días, conocer previamente el contexto del lugar e informar las posibles consecuencias de un evento meteorológico. Por este motivo, es relevante avanzar en la comunicación de los pronósticos. Por ejemplo, si se pronostican 30 mm de precipitación para hoy viernes, los impactos serán diferentes según la zona geográfica (norte o sur del país), la estación del año (verano o invierno) o si ya llovió días antes.

La matriz de riesgo le asigna un color al nivel de alerta, combinando la severidad del impacto del fenómeno meteorológico, así como su probabilidad de ocurrencia. Verde: No se prevén peligros hidrometeorológicos graves. Amarillo: Prestar atención al peligro o amenaza. Naranjo: Prepararse frente al peligro. Rojo: Tomar medidas. Fuente: Servicio Meteorológico Nacional del Reino Unido.
¿Me copias?
Todo lo anterior permite facilitar la entrega de pronósticos que consideran los impactos, ya que todo este trabajo serviría para lograr una comunicación efectiva y se tomen acciones de mitigación con el tiempo suficiente. Imagínate que aparece el pronóstico de riesgo de anegamiento y tú lo lees ya flotando en tu living.
De acuerdo a la Organización Meteorológica Mundial (OMM), un pronóstico “bien comunicado” es aquel que se difunde a tiempo, utiliza un lenguaje claro lo que lo hace fácil de entender y usar, además de ser creíble, relevante y permitir a los usuarios tomar las acciones que reduzcan los impactos. Si el diseño, la comunicación, la entrega de pronósticos y las alertas se centran en las necesidades del público objetivo, es más probable que la comunicación tenga éxito. Como ves, no se trata solo de “achuntarle” al pronóstico. Lo realmente importante es responder preguntas claves: ¿A quién va dirigido el pronóstico?, ¿qué evento se espera?, ¿dónde ocurrirá el fenómeno meteorológico?, ¿cuándo y cuáles son sus posibles impactos?.
Al final, para lograr la implementación de un pronóstico basado en impactos, la comunicación es clave, no sólo entre quienes estudiamos meteorología, sino que también con otras agencias o instituciones gubernamentales involucradas en la toma de decisiones, además de con el público, siendo esta última probablemente la más importante de todas. Los servicios meteorológicos de todo el mundo buscan mejorar esa comunicación, para así mantener la confianza que todos los usuarios depositan en ellos cuando abren la página web para revisar cómo va a estar el tiempo, esperando que esa información sea cada vez más clara y completa. Maya Angelou dijo una vez “La gente se olvida de lo que dijiste, lo que hiciste, pero no cómo los hiciste sentir”, y la idea es que ese sentimiento siempre se acerque a la confianza y seguridad.
¡Hasta la próxima!
Escrito por: Tamara Venegas Yurazeck. Editora: Alexandra Fuenzalida Artigas. Figuras: Equipo Blog. Periodista: Paz Galindo Navarro.
Referencias
Centro Climático de la Cruz Roja (2020). The future of forecasts: Impact-based forecasting for early action. (https://www.ifrc.org/document/future-forecasts-impact-based-forecasting-early-action)
Taggart, R. J., & Wilke, D. J. (2025). Warnings based on risk matrices: a coherent framework with consistent evaluation. .
Venegas, T. and Olivares, M.(2025), ‘Determinación de umbrales críticos de precipitación asociados a impactos: actualización para la zona central y extensión a la sur-austral de Chile’, Revista Stratus p. 10.
Wilkinson, E., Weingartner, L., Choularton, R., Bailey, M., Todd, T., Kniveton, D., & Venton, C. C. (2018). Forecasting, hazards, averting disasters: Implementing forecast-based early action at scale.
WMO and the Early Warnings for All Initiative (https://wmo.int/activities/early-warnings-all/wmo-and-early-warnings-all-initiative)
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