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Centro Meteorológico

Datos en vivo · Simuladores físicos · Glosario e interpretación

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Temperatura (naranja) y probabilidad de precipitación (azul) para las próximas ~24 h.

Fundamentos de radar polarimétrico de doble polarización

Radar meteorológico dual: transmite y recibe en polarización horizontal (H) y vertical (V). La anisotropía de los hidrometeoros — las gotas de lluvia son oblatas, el granizo es esférico, la nieve es irregular — produce diferencias medibles entre los canales H y V. De la matriz de scattering compleja S se derivan cuatro variables polarimétricas fundamentales.

Las cuatro variables polarimétricas

📶 Z_H — Reflectividad horizontal

−10 a +80

dBZ · ∝ M₆ (6° momento DSD) · Dominado por gotas grandes · S-band: no atenuado; C-band: atenuación moderada; X-band: atenuación severa

📐 Z_DR — Reflectividad diferencial

−2 a +6

dB · Z_DR = 10 log₁₀(Z_H/Z_V) · >0 = oblato (lluvia) · ≈0 = esférico (granizo seco, nieve) · <0 = prolato (cristales columnares)

🔗 ρ_hv — Coeficiente de correlación

0.50 a 1.00

Adimensional · Uniformidad del medio de scattering · ≥0.98 = lluvia pura · 0.85–0.95 = mezcla de fases (banda brillante) · <0.85 = ecos no meteorológicos (clutter, biológicos)

📏 K_DP — Fase diferencial específica

0 a 8

°/km · K_DP = ½ dΦ_DP/dr · ∝ M₃ (3er momento DSD) · Inmune a atenuación y calibración · Insensible a granizo seco · Casi lineal con tasa de lluvia

Clasificación de hidrometeoros — Firmas polarimétricas (Banda S)

Clase	Z_H [dBZ]	Z_DR [dB]	ρ_hv	K_DP [°/km]	Clave física
1. Llovizna	−10 a +15	0.0–0.4	≥0.98	0.00–0.02	Gotas esféricas (D<1 mm)
2. Lluvia ligera–moderada	+15 a +35	0.3–1.5	≥0.98	0.01–0.15	Gotas oblatas, Rayleigh
3. Lluvia intensa	+35 a +50	1.5–4.5	≥0.97	0.10–2.0	Gotas grandes oblatas
4. Lluvia extrema	+50 a +60	2.0–5.5	0.95–0.98	1.0–8.0	DSD dominada por gotas muy grandes
5. Granizo seco	+45 a +75	−1.5 a +1.5	0.80–0.95	−0.3 a +0.5	Z_H↑↑ + Z_DR≈0 + ρ_hv↓ (tumbling)
6. Granizo húmedo	+50 a +70	0.0–3.0	0.85–0.95	0.5–4.0	Capa de agua externa → Z_DR>0, K_DP↑
7. Aguanieve	+20 a +45	0.5–2.5	0.90–0.97	0.05–0.5	Mezcla hielo parcialmente fundido + lluvia
8. Nieve seca	+5 a +35	0.0–0.6	0.90–0.98	0.00–0.05	Baja densidad, \|K_i\|² ≈ 0.21
9. Cristales de hielo	−20 a +20	0.5–5.0	0.90–0.98	−0.3 a +0.2	Alta variabilidad Z_DR (columnas vs. placas)
10. Banda brillante	+30 a +50	0.5–3.0	0.75–0.95	0.1–1.5	Z_H realzada +6–10 dB; ρ_hv mínimo absoluto
11. Graupel	+25 a +50	0.2–1.5	0.92–0.98	0.02–0.3	Densidad intermedia hielo–agua
12a. Clutter de terreno	+20 a +60	−2 a +2	0.50–0.80	0±3 (ruido)	ρ_hv muy bajo + SD(Φ_DP)>20°
12b. Biológico (aves/insectos)	−5 a +30	0.0–4.0	0.65–0.85	N/A	Z_DR alto (cuerpos elongados)

Árbol de decisión (simplificado)

[ρ_hv < 0.85] ──SÍ──→ [SD(Φ_DP) > 20°?] ──SÍ──→ Clutter de terreno (12a)
                         └──NO──→ [Z_H > 40 dBZ?] ──SÍ──→ Biológico / Chaff (12b/c)

[ρ_hv ≥ 0.85] ──→ [Z_H > 50 dBZ?] ──SÍ──→ [Z_DR < 1.5 dB?] ──SÍ──→ Granizo seco (5)
                                      │    └──NO──→ [K_DP > 1°/km?]──SÍ──→ Granizo húmedo (6)
                                      │                       └──NO──→ Lluvia extrema (4)
                                      └──NO──→ [ρ_hv < 0.95?] ──SÍ──→ [Z_DR > 0.5?]──SÍ──→ Banda brillante / Aguanieve (7/10)
                                                                  └──NO──→ Nieve seca (8)
                                                 └──NO──→ [Z_DR < 0.3 dB?]──SÍ──→ [K_DP < 0.05?]──SÍ──→ Llovizna (1)
                                                                           │         └──NO──→ Nieve/Graupel (8/11)
                                                                           └──NO──→ [K_DP > 0.15?]──SÍ──→ Lluvia intensa (3)
                                                                                    └──NO──→ Lluvia moderada (2)

Estimación de tasa de lluvia (QPE) — Simulador

🌧️ Calculadora de tasa de lluvia R — compuesta polarimétrica

Ajusta Z_H, Z_DR y K_DP para ver la estimación de tasa de lluvia R [mm/h] con los tres métodos y el algoritmo compuesto que selecciona el mejor.

Z_H (reflectividad): 45 dBZ

Z_DR (diferencial): 1.5 dB

K_DP (fase específica): 1.0 °/km

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Pirámide de pérdida de información polarimétrica

De las 4 variables que mide el radar cada 5 minutos, ¿cuántas llegan al usuario final? En cada transición de la cadena de datos se pierde información polarimétrica. Solo la ORD API (acceso especializado) conserva las 4 variables. Ninguna API meteorológica pública general (Open-Meteo, NWS, Visual Crossing) expone Z_DR, ρ_hv ni K_DP.

L1Radar → ODIM HDF54/4 variables preservadas (Z_H, Z_DR, ρ_hv, K_DP) — se pierde solo la serie temporal I/Q~90% preservado

L2ODIM L2 → Composite L3Solo Z_H sobrevive al compositing. Z_DR (ratio), ρ_hv (correlación) y K_DP (derivada de camino) no se pueden interpolar entre radares.~25% preservado

L3NWP / MLWPNWP DA operacional asimila Z_H + v_r solamente. MLWP entrena con ERA5 (sin datos de radar).~20% (NWP) / 0% (MLWP)

L4APIs públicasOpen-Meteo, NWS API, Visual Crossing, WeatherAPI: 0/4 variables. Solo tiles de color Z_H sin acceso numérico.0% — brecha polarimétrica

Mapa meteorológico en vivo

Visualizador tipo earth.nullschool / Windy: malla de datos reales de Open-Meteo con viento animado, temperatura, nubes y precipitación. Vista mundial o regional (alrededor de tu ciudad). Si no hay conexión, muestra un campo sintético para que nunca se quede en blanco.

| | Vel 1.0× | 🔍 Rueda = zoom · arrastra = mover · doble clic = acercar

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Inicializando mapa…

Magnetósfera — viento solar vs. campo magnético terrestre

Simulación del escudo magnético de la Tierra frente al viento solar, con física real: modelo de magnetopausa de Shue et al. (1998), presión dinámica del plasma y acoplamiento energético. Sube la velocidad/densidad del viento solar o gira el IMF Bz hacia el sur para comprimir el campo, disparar la reconexión y ver cómo se "rompe por capas" durante una tormenta geomagnética.

Velocidad viento solar 400 km/s Densidad 5 cm⁻³ IMF Bz -2 nT Anim 1.0×

Filtros: |

El Sol está a la izquierda; el viento solar fluye hacia la Tierra. La magnetopausa (línea cian) es la frontera del escudo; el bow shock (naranja) es la onda de choque; la cola magnética se estira en el lado nocturno. Distancia de parada r₀ nominal ≈ 10 R⊕; en tormenta severa baja de 6.6 R⊕ (dentro de la órbita geoestacionaria).

🌡️ Índice de calor (Heat Index) — regresión de Rothfusz

"Sensación" de calor combinando temperatura y humedad. Fórmula oficial NWS/WPC (1990) con ajustes y fórmula simple de Steadman.

Temperatura: 30 °C

Humedad relativa: 60 %

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❄️ Sensación térmica por viento (Wind Chill) — NWS 2001

Pérdida de calor acelerada por el viento. Válida para T ≤ 10 °C y viento > 4.8 km/h.

Temperatura: 0 °C

Viento: 25 km/h

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💧 Punto de rocío — fórmula de Magnus (Alduchov-Eskridge)

Temperatura a la que el aire se satura. Mejor indicador del "bochorno" que la humedad relativa.

Temperatura: 28 °C

Humedad relativa: 70 %

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⛰️ Presión vs altitud — Atmósfera Estándar Internacional (ISA)

Cómo cae la presión con la altura en la tropósfera (modelo de capa de gradiente constante).

Altitud: 2240 m

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🌀 Simulador de sistemas de presión y huracán (animación en tiempo real)

Campo de viento con vórtices reales: una baja (L) gira convergiendo hacia el centro y una alta (H) gira divergiendo. Cambia de hemisferio para invertir el giro por Coriolis, o activa el modo huracán con trayectoria recurvada. Animación por delta-time (fluida a cualquier velocidad).

Velocidad 1.0× Bucle

Cada partícula sigue el flujo del campo de presión. En una baja del hemisferio norte el giro es antihorario y convergente (mal tiempo); en una alta es horario y divergente (buen tiempo).

Lectura automática de los valores actuales

Glosario — busca cualquier sigla o término

Guía rápida de interpretación (semáforo)

Variable	🟢 Tranquilo	🟡 Notable	🔴 Peligroso
Temperatura	10–27 °C	27–35 °C / 0–10 °C	>35 °C / <0 °C
Índice de calor	<27 °C	27–32 °C	>39 °C
Sensación por viento	>0 °C	−10 a 0 °C	<−10 °C
Punto de rocío	<16 °C	16–21 °C	>21 °C
Humedad relativa	30–60 %	60–85 % / <30 %	>90 % con calor / <15 %
Viento (racha)	<40 km/h	40–62 km/h	>62 km/h (Beaufort ≥8)
Presión (MSLP)	1010–1020 hPa	<1005 / >1025 hPa	<990 hPa
Precipitación	<2.5 mm/h	2.5–7.6 mm/h	>7.6 mm/h
UV	0–2	3–7	≥8
AQI	0–50	51–150	>150
CAPE	<1000 J/kg	1000–2500	>2500 J/kg

Escala Saffir-Simpson (huracanes)

Cat.	Viento (km/h)	Viento (mph)	Daño
1	119–153	74–95	Techos, ramas, líneas.
2	154–177	96–110	Daño mayor a techos.
3	178–208	111–129	Daño estructural (mayor).
4	209–251	130–156	Catastrófico (mayor).
5	≥252	≥157	Destrucción total (mayor).

Escala Fujita mejorada (tornados)

EF	Viento (km/h)	Daño
EF0	105–137	Ligero.
EF1	138–177	Moderado.
EF2	178–217	Considerable.
EF3	218–266	Severo.
EF4	267–322	Devastador.
EF5	>322	Increíble.

Modelos de pronóstico — NWP determinista

Modelo	Tipo	Resolución	Corridas	Alcance
ECMWF/IFS (cy49r1)	Global · 4D-Var	~9 km · 137 niveles	2–4/día	10–15 días
GFS v17 (NOAA)	Global · FV3 · híbrido 4D-EnVar	~13 km · 127 niveles	4/día	16 días
ICON (DWD)	Global icosaédrico · 2-moment microphysics	~13 km · 120 niveles	2–4/día	~7.5 días
HRRR v5 (NOAA)	Regional CONUS · WRF-ARW	3 km · 60 niveles	cada hora	18–48 h
AROME (Météo-France)	Regional Francia · ALADIN-NH	1.3 km · 90 niveles	4/día	51 h
ICON-D2 (DWD)	Regional Alemania · asimila 17 radares	2.2 km	8/día	30–48 h

Modelos de IA (MLWP) — estado del arte 2025–2026

Modelo	Arquitectura	Parámetros	Inferencia 10d	Skill vs IFS
AIFS (ECMWF) — operacional	GNN multi-escala · 3 mallas icosaédricas	~104 M	~90 s en 1 A100	−0.01 a −0.02 ACC Φ₅₀₀ (día 5–10)
GraphCast (Google DeepMind)	GNN · malla icosaédrica 1M nodos	~37 M	~60 s en 1 TPU v4	Competitivo en dinámica; débil en precipitación
Pangu-Weather (Huawei)	Swin Transformer 3D · no autorregresivo	~256 M (24h)	~14 s en 1 V100	Destacado en trayectoria de ciclones
FourCastNet (NVIDIA)	AFNO · Fourier Neural Operator	~630 M	~8 s en 1 A100	1,000 miembros de ensemble factible
MetNet-3 (Google DeepMind)	U-Net + ConvLSTM · radar+sat+NWP	—	—	CSI +20–50% sobre HRRR en nowcasting 0–6h

Coste computacional: Un pronóstico global de 10 días del IFS consume ~15–20 MWh (~1M CPU-core-horas). GraphCast lo produce en ~60 segundos con ~0.02 kWh — una diferencia de ~10⁶× en energía. El futuro es híbrido: IFS para el análisis inicial y extremos; AIFS/GraphCast para ensembles masivos y nowcasting.

APIs meteorológicas — Comparativa completa

API	Cobertura	Histórico	Pronóstico	Clave	Coste	Código
Open-Meteo	Global · sin clave	1940– (ERA5)	7–16 días	No	$0	AGPLv3
NWS API	EE.UU. · sin clave	Estaciones	7 días (NDFD)	No	$0	Dominio público
NASA POWER	Global · 0.5°	1981– (MERRA-2)	No	No	$0	Dominio público
Visual Crossing	Global	1970– (ERA5+estaciones)	15 días	Sí	$35–350/mes	Propietario
WeatherAPI	Global	2010–	3–14 días	Sí	$0–65/mes	Propietario
ORD API (OPERA)	Europa · radar polarimétrico	Archivo radar	N/A (datos obs.)	Sí	Acceso institucional	—

Brecha polarimétrica: Ninguna API pública general (Open-Meteo, NWS, Visual Crossing, WeatherAPI) proporciona acceso a las variables polarimétricas Z_DR, ρ_hv o K_DP. La ORD API (EUMETNET/OPERA) es el único acceso programático al vector polarimétrico completo de los 220+ radares europeos.

Formatos de datos meteorológicos

Formato	Tipo	Nube nativo	Acceso aleatorio	Mejor para
JSON	Texto	No	No	APIs, series de tiempo puntuales
NetCDF-4	Binario · CF conventions	Parcial	Sí (chunks HDF5)	Salida de modelos, reanálisis
Zarr	Binario chunked · S3-nativo	Sí	Sí (HTTP Range)	ML training, lagos de datos
COG (GeoTIFF)	Binario · pirámide de tiles	Sí	Sí (HTTP Range)	Mapas web, compuestos radar
ODIM HDF5	Binario · grupos jerárquicos	No	Sí (chunked)	Volúmenes radar polarimétricos
GRIB2	Binario · tablas WMO	No	Por mensaje	Salida operacional NWP (estándar WMO)

Enlaces a fuentes oficiales

Open-Meteo — Documentación de la API NWS — API Web (api.weather.gov) NWS/WPC — Ecuación del índice de calor (Rothfusz) NWS — Sensación térmica (Wind Chill, 2001) NHC — Escala Saffir-Simpson NWS — Escala Fujita mejorada (EF) NOAA SPC — Escala de Beaufort NOAA — Oceanic Niño Index (ENSO) NOAA — Oscilación del Atlántico Norte (NAO) NOAA JetStream — Capas de la atmósfera EPA — Escala del índice UV EPA/AirNow — Índice de calidad del aire (AQI) Ryzhkov et al. (2005), JTECH — Relaciones QPE polarimétricas R(Z), R(Z,Z_DR), R(K_DP) Cifelli et al. (2011) — Algoritmo de lluvia dual-pol (CSU-HIDRO)