Por Mary Gilbert, CNN

Un pronóstico meteorológico aterrador que mostraba que un huracán afectaría la costa del Golfo en la segunda mitad de junio circuló por las redes sociales esta semana, pero no hay que entrar en pánico.

Se trata del primer “huracán fantasma” de la temporada.

Un fenómeno similar se repite en todas las temporadas de huracanes, especialmente al principio: un modelo cuidadosamente seleccionado que considera el peor escenario posible se vuelve viral, pero, en la mayoría de los casos, nunca se materializa.

Estos sistemas tropicales, llamados extraoficialmente “tormentas fantasma” o “huracanes fantasma”, aparecen regularmente en los modelos meteorológicos (simulaciones por computadora que ayudan a los meteorólogos a pronosticar las condiciones futuras), pero nunca parecen hacerse realidad.

El modelo responsable esta semana fue el Sistema de Pronóstico Global, también conocido como GFS o modelo estadounidense, manejado por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA). Es uno de los muchos que utilizan los meteorólogos de todo el mundo.

Todos los modelos presentan sesgos o peculiaridades conocidas que los hacen propensos a sobreestimar o subestimar ciertos factores. El GFS es conocido por sobreestimar las tormentas tropicales y huracanes en pronósticos a largo plazo que abarcan más de una semana, lo que causa estas falsas alarmas. El GFS no es el único en este caso —todos los modelos tienen dificultades para predecir con precisión la actividad tropical con tanta antelación—, pero es conocido por hacerlo.

Por ejemplo, el GFS podría emitir una predicción de un posible impacto de huracán en EE.UU. dentro de unos 10 días, pero esa posibilidad desaparecería por completo a medida que se acerque la fecha del pronóstico. Esto puede ocurrir en cualquier época del año, pero es más frecuente durante la temporada de huracanes, entre junio y noviembre.

Es exactamente lo que ha estado sucediendo durante la última semana mientras los meteorólogos están atentos a la primera tormenta de la temporada de huracanes del Atlántico de 2025.

Ningún modelo de pronóstico del clima está diseñado de la misma manera y por eso cada uno puede generar resultados diferentes con datos similares.

La razón por la que el GFS tiene más falsas alarmas en pronósticos a largo plazo, en comparación con modelos similares –como el ECMWF de Europa, el CMC de Canadá o el UKM del Reino Unido– es porque eso es exactamente para lo que está programado, según Alicia Bentley, líder del proyecto de verificación global del Centro de Modelado Ambiental de la NOAA.

El GFS fue construido con un “esquema de convección cúmulo parametrizado débil”, según Bentley. En lenguaje sencillo, eso significa que cuando el GFS piensa que podrían desarrollarse tormentas eléctricas en un área donde son posibles sistemas tropicales —sobre los océanos— es más probable que llegue a la conclusión de que se desarrollará algo tropical.

Otros modelos no están diseñados para ser tan sensibles a este fenómeno, por lo que no muestran un sistema tropical hasta que tienen mayor certeza de que se dan las condiciones adecuadas, lo cual suele ocurrir a medida que el pronóstico se acerca.

El mar Caribe occidental es uno de los lugares favoritos del GFS para predecir una tormenta fantasma. Esto se debe a la corriente ciclónica centroamericana: una vasta y desorganizada zona de lluvias y tormentas que rota sobre la región y sus aguas circundantes.

La combinación de abundante humedad y vientos en la atmósfera lo convierte en un lugar ideal para la formación de tormentas, especialmente al inicio y durante el pico de la temporada de huracanes. Dada la sensibilidad del modelo, este actúa rápidamente ante la posibilidad de que se desarrollen estas tormentas.

Pero esta sensibilidad tiene una ventaja: al destacar casi cualquier cosa que podría volverse tropical, el GFS pasa por alto muy pocas tormentas reales.

Su tendencia a dar falsas alarmas no es ideal, pero el equipo del GFS descubrió que valía la pena darle al modelo una mayor probabilidad de detectar cada tormenta y predecir con mayor precisión la intensidad de cada una, en lugar de priorizar la reducción de falsas alarmas, explicó Bentley.

“Era fundamental mejorar la probabilidad de detección de la formación de ciclones tropicales y los pronósticos de su intensidad… y lo logramos”, afirmó Bentley.

Durante la temporada de huracanes de 2024, el GFS tuvo el menor error al pronosticar la intensidad de los ciclones tropicales (depresiones tropicales, tormentas tropicales y huracanes) de todos los modelos de pronóstico global de su clase: el ECMWF, el CMC y el UKM. Sin embargo, el ECMWF y el UKM superaron al GFS en pronósticos de trayectorias tropicales con más de cinco días de anticipación.

A pesar de que el GFS a menudo genera sistemas fantasma en sus pronósticos a largo plazo, no puede ser descartado.

“El rol crucial del pronosticador es entender los sesgos conocidos de un modelo y usar ese conocimiento a su favor para producir un pronóstico más preciso”, dijo Bentley.

Saber que el GFS se enfoca en cualquier cosa que pueda, aunque sea vagamente, convertirse en un sistema tropical con mucha antelación ayuda a los pronosticadores a estar atentos a las áreas donde las condiciones finalmente podrían coincidir para crear el próximo huracán.

La solución más confiable para predecir el comportamiento tropical a varios días de distancia es aprovechar los pronósticos por ensamblaje, según Bentley.

“Un modelo determinista como el GFS produce un solo pronóstico a la vez; da una única respuesta”, explicó Bentley. “Un pronóstico por ensamblaje puede mostrar una variedad de posibles resultados, así como identificar qué pronóstico podría ser una anomalía”.

A diferencia del clickbait en redes sociales, ningún pronóstico bien fundamentado se basa en un único modelo. Los pronosticadores utilizan todo lo que tienen a su disposición: modelos deterministas y por ensamblaje, observaciones, climatología y más, para predecir el clima con la mayor precisión posible y dar a las personas el tiempo y la información que necesitan para mantenerse seguras.

El Centro Nacional de Huracanes, por ejemplo, generalmente usa una combinación de diferentes tipos de modelos para realizar sus pronósticos. Esa estrategia, junto con una amplia experiencia, les permitió lograr los pronósticos de trayectoria más precisos registrados para el Atlántico la temporada pasada.

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