En Mendoza, mirar el cielo no es costumbre: es casi instinto. Lo hacemos porque sabemos que lo que pase arriba puede cambiar nuestra vida cotidiana. Y esa preocupación no es reciente. Ya en la década de 1960, el doctor Ricardo G. Capitanelli advertía sobre lo exigente que podía ser el clima mendocino para el desarrollo de la vida y las actividades económicas.
El clima mendocino no solo es exigente, sino también variable. Cambian las frecuencias del viento Zonda, las acumulaciones de nieve y la distribución de las precipitaciones de un año a otro. No hay dos temporadas iguales. A esa variabilidad se suma otro rasgo clave: la escala local importa. La cordillera de los Andes no solo define el paisaje; también organiza el comportamiento atmosférico. En pocos kilómetros puede cambiar la intensidad de un fenómeno. Una helada puede afectar una finca y no la de al lado; una tormenta puede descargar granizo en un distrito y apenas lluvia en otro.
Por ello, para vivir en esta región semiárida, donde el agua depende de la nieve acumulada en la cordillera y donde los eventos extremos forman parte del funcionamiento habitual del territorio, entender el clima no es una mera curiosidad científica: es una condición para habitar y producir en este espacio. Y esa necesidad no es exclusiva de Mendoza. En distintas partes del mundo, las sociedades también buscaron anticiparse al tiempo para proteger cultivos, organizar actividades y reducir riesgos. De ese impulso nació el desarrollo del pronóstico meteorológico moderno. Porque comprender el clima —aquí y en cualquier parte— siempre fue una forma de reducir la incertidumbre y proyectar futuro.
Meteorología en los tiempos de la Inteligencia Artificial
Recursos disponibles. Principales fuentes de información utilizadas en el monitoreo y pronóstico del tiempo: (a) fotografía propia de estación meteorológica, (b) imagen de radar meteorológico, Dirección de Contingencias Climáticas de Mendoza, (c) imagen satelital del GOES-16, (d) salida del modelo WRF, Modelo Experimental WRF (Región Cuyo).
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De la observación a la simulación
Hace poco más de un siglo, el pronóstico del tiempo era casi un arte. Los meteorólogos analizaban mapas dibujados a mano y observaban el comportamiento de las nubes para anticipar cambios. Con el avance de la física atmosférica surgió una idea decisiva: si la atmósfera responde a leyes físicas, puede describirse mediante ecuaciones matemáticas. Con la llegada de las primeras computadoras, esa idea se convirtió en realidad. Nacieron los modelos numéricos capaces de simular el comportamiento del aire. Luego llegaron los satélites, que permitieron observar desde el espacio la evolución de sistemas nubosos, y más tarde los radares y la transmisión digital de datos.
Cada avance tecnológico es, en el fondo, un intento de reducir la incertidumbre frente a un cielo impredecible. Hoy el pronóstico combina todos esos avances: estaciones meteorológicas, satélites, radares, supercomputadoras y modelos físicos. Todo ese conjunto trabaja en forma integrada para estimar cómo evolucionará la atmósfera. Si bien esa base científica sigue siendo el corazón del sistema, la historia no termina ahí.
Cuando los datos empiezan a aprender
En los últimos años, la meteorología incorporó una nueva herramienta: la Inteligencia Artificial. ¿Qué significa eso en la práctica? Que ahora existen programas informáticos capaces de aprender a partir de grandes cantidades de datos. A ese enfoque se lo conoce como machine learning, o aprendizaje automático. En lugar de seguir únicamente reglas fijas, estos sistemas analizan miles o millones de registros históricos —de viento, presión, temperatura, imágenes satelitales— y detectan patrones que suelen repetirse. Esos patrones se utilizan luego para estimar probabilidades frente a situaciones actuales. Por ejemplo, pueden estudiar décadas de datos para identificar qué combinaciones suelen preceder a un Zonda. También pueden analizar series de mínimas térmicas junto con características del terreno para estimar dónde es más probable que se produzca una helada. Incluso ayudan a corregir desvíos de los modelos tradicionales cuando detectan que, bajo ciertas condiciones, estos tienden a equivocarse.
El clima mendocino no solo es exigente, sino también variable. Cambian las frecuencias del viento Zonda, las acumulaciones de nieve y la distribución de las precipitaciones de un año a otro. No hay dos temporadas iguales. A esa variabilidad se suma otro rasgo clave: la escala local importa.
En una provincia como Mendoza, donde la escala local marca la diferencia, estas herramientas permiten afinar el detalle. Integran información topográfica, datos de estaciones automáticas y antecedentes históricos para mejorar la resolución del pronóstico en sectores específicos. La IA no adivina el futuro: compara el presente con situaciones anteriores y calculan probabilidades. Es una nueva manera de mirar los mismos fenómenos, pero con una memoria mucho más amplia que la humana.
La tecnología tiene límites
Si bien la IA aprende del pasado, si los datos están incompletos o representan situaciones poco frecuentes, puede equivocarse. La IA no hace magia. Puede detectar relaciones que no tienen un fundamento físico sólido o amplificar señales débiles. Además, la atmósfera no es un sistema estático. Como demostró el doctor Edward Lorenz, pequeñas diferencias pueden amplificarse con el tiempo y cambiar el resultado final (el popularmente conocido como: efecto mariposa). La variabilidad climática introduce combinaciones nuevas que no siempre coinciden exactamente con lo ocurrido antes. En esos casos, el algoritmo necesita interpretación. Puede procesar información a gran velocidad, pero no comprende el contexto como lo hace un profesional formado en dinámica atmosférica. La Inteligencia Artificial aprende del pasado, pero cuando el presente se sale del molde, necesita la mirada humana para no equivocarse.
Una alianza, no una sustitución
Aquí es donde la experiencia humana sigue siendo indispensable. El meteorólogo no solo observa números: interpreta procesos físicos, reconoce patrones regionales y evalúa si un resultado es coherente con la dinámica típica del territorio. Sabe cuándo un modelo puede estar sobreestimando una señal y cuándo un escenario requiere especial atención. La Inteligencia Artificial no viene a reemplazar a los meteorólogos. Viene a potenciar su capacidad de análisis. Amplía el horizonte, acelera el procesamiento de datos y permite explorar escenarios con mayor profundidad.
En una provincia cómo Mendoza, donde el clima siempre ha sido determinante, esa combinación entre conocimiento científico y aprendizaje automático no es solo un avance tecnológico: es una alianza indispensable. Puede significar detectar con horas de anticipación una helada que pone en riesgo una cosecha, ajustar un riego antes de una ola de calor o emitir una alerta temprana ante un evento Zonda intenso. Porque cuando la ciencia y la experiencia trabajan juntas, el pronóstico deja de ser un dato y se convierte en decisión.
(*) La doctora García Bu es cubana nacionalizada argentina y actualmente es becaria posdoctoral del CCT-Mendoza Conicet.
Producción y edición: Miguel Títiro – [email protected]
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