Antes de publicar un resultado de atribución, hay una pregunta que vale oro: ¿esto lo puedo defender con calma si me lo repreguntan? 😅 Este checklist es para eso: una revisión rápida, práctica y honesta, para no caer en trampas típicas (framing flojo, datos mal usados, RR sin rango, retornos como calendario, etc.). No hace falta ser “pro” para aplicarlo: está pensado para que cualquiera pueda revisar un análisis y detectar si está listo para salir.

Este artículo forma parte del tema Atribución en WikiMeteo.es, donde reunimos conceptos y guías prácticas para entender mejor el tiempo y el clima.

1. Qué es este checklist y cómo usarlo

Es una lista de comprobación para validar tres cosas:

• Pregunta bien definida (framing).
• Datos y método coherentes (y con sesgos controlados).
• Mensaje defendible (con rangos y límites).

Consejo práctico: si un punto te hace dudar, no publiques aún. Ajusta y vuelve a pasar el checklist.

2. Idea clave en 30 segundos

• En una frase: si falta framing + rango + límites, el resultado no está listo para salir.
• Señal típica: tienes una frase clara del resultado y una frase corta de límites.
• Confusión común: “con un número ya está” (no; el rango y el método importan igual).

3. Checklist en 5 minutos (versión ultrarrápida)

• Definición del evento: ¿qué variable, región, ventana y umbral?
• Contrafactual: ¿con qué clima/periodo comparo y por qué?
• Datos: ¿estaciones vs reanálisis vs modelo usados con su rol correcto?
• Métrica: ¿RR/FAR/retorno con rango y sin “culpa”?
• Mensaje: ¿incluye límites y separa hazard de impacto?

4. Checklist completo (paso a paso)

4.1 Framing (la pregunta)

• ¿He definido el evento de forma operacional (variable + región + ventana + umbral/percentil)?
• ¿He justificado la región (coherente con el fenómeno: cuenca/área para lluvia, región para calor)?
• ¿He evitado ajustar el umbral “para que salga”?
• ¿He indicado si es un evento simple o compuesto?

4.2 Datos (mini guía práctica)

• Estaciones/pluviómetros: para magnitud local y picos; comprobar calidad y homogeneidad (cambios de emplazamiento/instrumento).
• Reanálisis (Copernicus/ECMWF): para contexto físico y coherencia espacial/temporal; no esperar que reproduzca máximos puntuales perfectos.
• Modelos/ensembles: para probabilidades y escenarios; vigilar sesgos en colas (extremos).
• Satélite/radar: para guion del episodio (especialmente en lluvia convectiva), no para cerrar un RR por sí solos.

4.3 Sesgos y escalas (donde se rompen muchos análisis)

• ¿La escala del dato/malla es compatible con lo que estoy atribuyendo (punto vs rejilla)?
• ¿He evaluado si el dataset/modelo reproduce percentiles/colas razonablemente?
• ¿He explicado si el fenómeno es local (más incertidumbre) o regional (más robusto)?

4.4 Métricas y resultados (RR/FAR/retornos)

• RR: ¿reporto intervalo (no solo valor central)? ¿evito RR enorme sin decir que P0 era muy pequeña?
• FAR: ¿evito traducirlo como “culpa”? ¿declaro supuestos?
• Retorno: ¿explico que es una media bajo supuestos y no un calendario?
• No concluyente: ¿lo acepto como resultado válido si toca?

4.5 Sensibilidad (la prueba de honestidad)

• ¿He probado cambios razonables de umbral/región/ventana?
• ¿He comprobado si el mensaje cambia mucho? Si cambia, ¿lo digo?
• ¿He evitado elegir “la versión que sale más bonita”?

4.6 Comunicación segura (sin sobreprometer)

• ¿Puedo decirlo en 1 frase clara + 1 frase de límites?
• ¿He usado “cambio de riesgo” en vez de “causó/culpa”?
• ¿Separo hazard (fenómeno) de impacto (daños) y menciono vulnerabilidad/exposición?

5. Señales de alerta (si ves esto, frena)

• No hay definición del evento.
• No hay rangos/intervalos.
• Retorno como calendario (“no volverá hasta…”).
• Se atribuyen daños sin vulnerabilidad.
• Se usa reanálisis para validar el pico puntual sin matiz de escala.

6. Bloque de límites de interpretación (obligatorio)

• Resultados condicionados a framing (umbral/región/ventana) y al dataset/método; la sensibilidad es parte del resultado.
• RR/FAR deben comunicarse con rangos e incertidumbre; no equivalen a “culpa”.
• Retornos son medias bajo supuestos; en clima cambiante la frecuencia puede variar.
• En fenómenos locales (p.ej., lluvia convectiva) la incertidumbre suele ser mayor.
• Impacto requiere vulnerabilidad/exposición: no se infiere solo del hazard.

7. Errores comunes

• Framing vago o ajustado a posteriori.
• Omitir rangos y límites.
• Traducir FAR/RR como culpabilidad.
• Confundir retorno con calendario.
• Mezclar hazard con impacto.

8. Buenas prácticas

• Framing explícito y, si puedes, preregistrado.
• Roles de datos claros: estación (pico), reanálisis (contexto), modelo (probabilidad).
• Sensibilidad reportada aunque “moleste”.
• Lenguaje calibrado: “consistente con”, “bajo este marco”, “rango”.

9. Resumen y claves finales

• Checklist = honestidad operacional: framing + datos + sesgos + rangos + límites.
• Sin rango y sin límites, no se publica.
• Escala manda (punto vs rejilla) y convectivo = prudencia extra.
• Separar hazard/impacto te ahorra el peor error comunicativo.

10. Mini-glosario

• Framing: definición operacional del evento (qué/dónde/cuándo/umbral).
• Contrafactual: clima/periodo de referencia para comparar.
• Cola: extremos raros de la distribución.
• Sensibilidad: cuánto cambia el resultado si cambias supuestos razonables.

11. Referencias y lecturas recomendadas

• IPCC (AR6): atribución, confianza e incertidumbre
• Copernicus/ECMWF: reanálisis y productos para contexto
• ECMWF: notas técnicas sobre extremos y sesgos