El Índice Estandarizado de Precipitación y Evapotranspiración (SPEI, por sus siglas en inglés) es esencial a la hora de realizar seguimiento de las sequías meteorológicas, ya que rastrea el precario equilibrio entre las precipitaciones y la evaporación. Nuestro compañero Jaime Díez ha participado en un reciente estudio cuyos hallazgos resultan en una mayor precisión a la hora de pronosticar las sequías, y que te resumimos a continuación.
La integración del SPEI en los pronósticos meteorológicos estacionales resulta vital, puesto que puede usarse para observar tendencias hasta con seis meses de antelación, lo que permite anticipar cambios en la disponibilidad del agua, proporcionando así un margen de tiempo para poder planificar de manera estratégica en sectores como el agrícola o el de la gestión del agua urbana, entre otros muchos.
Para el caso de estudio que nos ocupa, se ha utilizado el sistema de predicción estacional SEAS5.1 del ECMWF (Johnson et al., 2019) a escala diaria, disponible mensualmente a través del Climate Data Store del Servicio de Cambio Climático de Copernicus. Los datos diarios descargados se agregan a escala mensual. Cada publicación mensual del SEAS5.1 contiene los pronósticos del mes inicial y de los seis meses siguientes, lo que permite calcular el SPEI para ese horizonte.
Sin embargo, para realizar este cálculo es necesaria la información de la situación hídrica para una ventana de N meses precedentes (tres meses para este caso, de ahí que el SPEI pase a denominarse SPEI-3). Por este motivo, para cada publicación de datos es necesario rellenar dichas ventanas de información previa para poder obtener los pronósticos del mes inicial y subsiguiente.
Esto se puede realizar de dos maneras distintas:
- Con el índice SPEI-3-R, que se sirve de datos de reanálisis de alta precisión.
- Con el índice SPEI-3-M, que se basa en los pronósticos del propio modelo del mes cero relativos a otros cálculos realizados en ocasiones anteriores.
Este estudio descubrió que el SPEI-3-R ofrece una fuerte asociación y discriminación, pero presenta una menor precisión a consecuencia de varios sesgos observados entre reanálisis y el modelo. Sin embargo, el SPEI-3-M mantiene una precisión mucho mayor, asegurando la coherencia interna, lo que le convierte en el método recomendado para los servicios operativos desplegados en la Plataforma Temática Interdisciplinar para el Clima y los Servicios Climáticos (PTI+ Clima).
La PTI+ Clima, de la que Predictia forma parte, es una iniciativa del Consejo Superior de Investigaciones Científicas consagrada a la investigación climática y la provisión de servicios climáticos de referencia para sectores como el agrícola, de la gestión del agua y la biodiversidad.
En calidad de socios técnicos de esta plataforma, Predictia ha colaborado activamente en el desarrollo operativo. Nuestro trabajo ha consistido en la automatización de la descarga y el procesado de grandes conjuntos de datos meteorológicos y el desarrollo de algoritmos de cálculo para asegurar que los índices de sequía se actualicen en tiempo real. Y a fin de que cualquiera –desde investigadores hasta cargos con capacidad de decisión– pueda acceder a estos datos, estamos ultimando un visor de datos que facilita su análisis para contribuir a un futuro más resiliente.
Puedes leer el artículo entero en el siguiente enlace: Brands, S. et al, 2025. Seasonal drought predictions in the Mediterranean using the SPEI index: Paving the way for their operational applicability in climate services.
Y si necesitas ponerte en contacto con nuestro equipo para servicios como los mencionados en esta entrada u otras cuestiones relacionadas, no dudes en mandanos un correo electrónico a predictia@predictia.es o a través de cualquiera de las opciones que proporcionamos en nuestra sección de contacto.