Si atribución fuese una linterna, el mundo contrafactual sería la pila: sin él no “enciende” nada. Porque atribuir no es contar una historia bonita; es comparar dos mundos (o dos climas) para estimar cómo cambia el riesgo de un evento. Aquí lo vas a entender sin jerga rara, con ejemplos y con frases seguras para no sobreprometer.

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 y por qué importa

Un mundo contrafactual es un “clima de comparación” construido para responder a una pregunta concreta: ¿cómo sería el riesgo de este evento si una condición clave fuese distinta? En atribución climática, esa condición suele ser el forzamiento antropogénico (pero también puede ser otra cosa, si lo declaramos).

Importa porque sin comparación no podemos decir “cambió el riesgo”. Solo podemos decir “pasó”. Y “pasó” no es atribución.

2. Idea clave en 30 segundos

• En una frase: atribución = comparar el riesgo de un evento entre el mundo actual y un mundo contrafactual definido, y reportar el cambio con rangos.
• Señal típica: si no se dice cuál es el contrafactual, el resultado no es reproducible.
• Confusión común: contrafactual no significa “un mundo donde el evento no ocurre”, sino “un mundo donde cambian condiciones y por tanto cambia la probabilidad”.

3. Qué es (y qué NO es)

3.1 Qué es

• Una comparación diseñada para cuantificar cambio de probabilidad o intensidad
• Un marco para hablar de riesgo (no de culpables)
• Una definición que debe ser explícita (periodo, supuestos, datos)

3.2 Qué NO es

• No es una máquina del tiempo
• No es “la causa única” del evento
• No es un número mágico sin intervalos

4. Cómo se construye la comparación (sin liarla)

• 1) Define el evento: variable, umbral, región, ventana temporal.
• 2) Define el mundo actual: qué periodo/dataset representa “ahora”.
• 3) Define el contrafactual: qué cambias exactamente (p.ej., sin forzamiento antropogénico o con un baseline preindustrial) y cómo lo representas.
• 4) Estima el cambio: probabilidad (RR/FAR) y/o intensidad (Δ), con rangos.
• 5) Declara límites: escala, resolución, sesgos, y qué no se puede inferir.

5. Ejemplos prácticos (dos casos)

5.1 Lluvias intensas (evento local vs regional)

Evento: precipitación 24h > P99 en una región concreta, en un periodo concreto. Comparación: mundo actual vs baseline/contrafactual. Ojo: si el episodio es convectivo muy local, el contrafactual debe interpretarse a la escala que el dato/modelo resuelve (y los rangos suelen ser amplios).

5.2 Viento (eventos y periodos de retorno)

Para viento extremo interesa mucho el periodo de retorno (cada cuántos años esperamos algo así en ese clima). La atribución con contrafactual ayuda a responder: “¿ese retorno se acorta o se alarga?” pero siempre condicionado a definición del evento y datos.

6. Eventos compuestos (por qué aquí el contrafactual es clave)

Un evento compuesto combina ingredientes (p.ej., calor + sequedad + viento; o lluvia intensa + suelo saturado). En compuestos, el contrafactual puede cambiar la probabilidad de cada ingrediente y, sobre todo, su coincidencia. Por eso hay que declarar claramente qué se compara y qué parte del evento se está atribuyendo.

7. Checklist de transparencia (supuestos, rangos y reproducibilidad)

• Evento definido: variable/umbral/región/ventana
• Baseline/contrafactual explícito: periodo y justificación
• Datos: fuentes y versiones (estaciones, reanálisis, etc.)
• Métrica: RR/FAR/Δ y qué significa
• Intervalos: rango y método (al menos explicado)
• Sensibilidad: qué pasa si cambio umbral/región/dataset
• Sesgos: limitaciones del modelo/datos
• No-inferible: impacto/daños no se atribuyen sin vulnerabilidad
• Reproducibilidad: pasos suficientes para repetir el análisis

8. Errores comunes

• Usar “contrafactual” sin definirlo
• Vender RR como “más fuerte” en vez de “más probable”
• Olvidar que escala local convectiva = más incertidumbre
• Confundir hazard con impacto
• No publicar rangos ni límites

9. Buenas prácticas

• Frases condicionales + rangos + límites (siempre)
• Separar meteorología (hazard) de vulnerabilidad
• Declarar sensibilidad mínima

10. Resumen y claves finales

• Sin contrafactual no hay atribución: solo descripción
• Contrafactual = comparación explícita, no causalidad única
• Rangos y límites son parte del resultado, no un “extra”

11. Mini-glosario

• Contrafactual: clima/escenario comparativo para estimar cambio de riesgo
• Baseline: referencia usada para comparar
• RR (risk ratio): cambio en probabilidad bajo ese framing
• FAR: fracción del riesgo atribuible (dependiente de supuestos)
• Periodo de retorno: frecuencia esperada (aprox.) de un evento en ese clima
• Evento compuesto: combinación de variables/ingredientes que coinciden

12. Referencias y lecturas recomendadas

• AEMET: materiales y glosarios sobre clima y extremos
• WMO: guías y glosarios
• IPCC: atribución, confianza e incertidumbre