¿Lloverá en Semana Santa de 2016 en mi ciudad? Míralo tú mismo

La herramienta a utilizar es: NOMADS Ensemble Probability Tool. Las salidas son a 15 días vistas, cada 6 h.

Para ello utilizamos las predicciones del modelo probabilístico del NWS, NCEP Global Ensemble model, y la página web a introducir los datos deseados. Las predicciones probabilísticas son muy útiles al cuantificar la incertidumbre de la predicción.

Tomaremos como ejemplo una latitud- longitud de muestra, Sevilla. Lo que debes hacer es conocer la latitud y longitud de tu ciudad. Puedes buscarla aquí: https://www.bufa.es/google-maps-latitud-longitud/

Piensa que el modelo a utilizar no tiene la resolución suficiente como para que introduzcas dos o tres decimales, con uno decimal basta. Por ejemplo:
Sevilla: LAT: 37.3753948 LON:-5.955058
Se pasa a: LAT: 37.4 LON:-5.9

Puedes suplir los datos de localización eligiendo Station ID, si hay un aeropuerto cercano y está en la lista desplegable de la aplicación.

La página donde puedes consultar los datos de predicción es: https://nomads.ncdc.noaa.gov/EnsProb/

Para ello pediremos, y para Sevilla, la probabilidad de que llueva más de 1 mm. Hacemos la solicitud (Submit) y la salida es:

Parece que va a llover en Sevilla, aunque con bajas probabilidades, y el resultado se da con la pasada empleada, en este caso fue la última.

Ni que decir tiene que puede pedir otras variables meteorológicas: viento, temperatura, etc. La aplicación también permite combinar variables, por ejemplo: la probabilidad de que llueva más de 1 mm/24h Y (AND) el viento sea superior a 5 mps. Puedes elegir la última o las anteriores pasadas del modelo probabilístico. O incluso analizar combinación de variables más complejas, pero lo dejamos aquí.

Ahora te toca a ti investigar tu tiempo en SS2016 de forma automática, simple y sencilla.

Nota de la RAM. Estas predicciones son automáticas, no oficiales y no son corregidas o modificadas por los predictores. Para mayores detalles de la predicción en tu zona recurra SIEMPRE a las predicciones de los organismos oficiales, como las de AEMET.