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Comparador de Modelos Meteorológicos

Compara las predicciones de los principales modelos meteorológicos para cualquier municipio de España.

7
Modelos comparados
16
Días de horizonte máx.
5 km
Mejor resolución

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Modelos disponibles

Comparamos las predicciones de estos modelos meteorológicos de referencia mundial.

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ECMWF IFS

ecmwf
grid_on 9 km
schedule 15 días
cloud_sync

GFS (NOAA)

gfs
grid_on 13 km
schedule 16 días
cloud_sync

ICON (DWD)

icon
grid_on 7 km
schedule 5 días
cloud_sync

ARPEGE (MF)

arpege
grid_on 11 km
schedule 4 días
cloud_sync

UK Met Office

ukmo
grid_on 10 km
schedule 7 días
cloud_sync

GEM (Canadá)

gem
grid_on 15 km
schedule 10 días
cloud_sync

AEMET

aemet
grid_on ~5 km
schedule 7 días

Ciudades más consultadas

Consulta la comparativa de modelos para las ciudades más populares de España.

location_city

Mexico City

Mexico City

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group 12,294,193 hab.
location_city

Lima

Lima Province

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group 7,737,002 hab.
location_city

Bogotá

Bogota D.C.

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group 7,674,366 hab.
location_city

Santiago

Santiago Metropolitan

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group 4,837,295 hab.
location_city

Madrid

Madrid

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group 3,165,235 hab.
location_city

Caracas

Distrito Federal

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group 3,000,000 hab.
location_city

Buenos Aires

Buenos Aires F.D.

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group 2,891,082 hab.
location_city

Quito

Pichincha

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group 2,781,641 hab.
location_city

Guayaquil

Guayas

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group 2,723,665 hab.
location_city

Cali

Valle del Cauca Department

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group 2,392,877 hab.
location_city

Santo Domingo

Nacional

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group 2,201,941 hab.
location_city

Havana

Havana

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group 2,163,824 hab.
location_city

Córdoba

Cordoba

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group 2,106,734 hab.
location_city

La Paz

La Paz Department

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group 2,004,652 hab.
location_city

Medellín

Antioquia

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group 1,999,979 hab.
location_city

Tijuana

Baja California

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group 1,922,523 hab.
location_city

Iztapalapa

Mexico City

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group 1,835,486 hab.
location_city

Santa Cruz de la Sierra

Santa Cruz Department

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group 1,831,434 hab.
location_city

Maracaibo

Zulia

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group 1,752,602 hab.
location_city

Puebla

Puebla

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group 1,692,181 hab.
location_city

Ecatepec de Morelos

México

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group 1,645,352 hab.
location_city

Valencia

Carabobo

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group 1,619,470 hab.
location_city

Barcelona

Barcelona

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group 1,602,386 hab.
location_city

Santiago de Querétaro

Querétaro

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group 1,594,212 hab.

school Aprende sobre modelos meteorológicos

analytics

¿Qué son los modelos meteorológicos?

Son programas informáticos que simulan la atmósfera usando ecuaciones físicas y datos de observación. Cada modelo usa técnicas diferentes, por lo que sus predicciones varían ligeramente.

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¿Por qué comparar varios modelos?

Ningún modelo es perfecto. Comparar varios modelos permite detectar incertidumbres: cuando coinciden, la predicción es fiable; cuando difieren, hay mayor incertidumbre.

functions

¿Qué es la media de modelos?

La media de modelos (ensemble mean) calcula el promedio de las predicciones. Históricamente, esta media supera en acierto a cualquier modelo individual.

show_chart

¿Qué indica el grado de acuerdo?

El porcentaje de acuerdo refleja cuánto coinciden los modelos. Más del 80% indica alta fiabilidad; menos del 50% indica incertidumbre significativa.

lightbulb Ejemplo: así se combinan los modelos

ECMWF IFS
GFS (NOAA)
ICON (DWD)
ARPEGE (MF)
UK Met Office
GEM (Canadá)
AEMET

Cada modelo aporta su predicción independiente. La media pondera todas las predicciones para obtener el pronóstico más fiable posible.

help Preguntas frecuentes

¿Cuál es el modelo meteorológico más fiable?

El ECMWF IFS se considera generalmente el más preciso a nivel global, especialmente a medio plazo (3-7 días). Sin embargo, la media de modelos suele superar a cualquier modelo individual.

¿Con qué frecuencia se actualizan los datos?

Los modelos se actualizan cada 6-12 horas. Nuestro comparador refresca los datos cada 3 horas para ofrecer siempre la información más reciente.

¿Hasta cuántos días son fiables las predicciones?

Las predicciones son más fiables en los primeros 3 días. A partir del día 5, la incertidumbre aumenta considerablemente. El ECMWF y GFS ofrecen predicciones hasta 15-16 días, pero su fiabilidad disminuye progresivamente.

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