Fundamentos de meteorología · Última actualización: 2026-10-07

Control de calidad para humanos 10 reglas para pillar datos imposibles

El control de calidad consiste en revisar si un dato meteorológico representa lo que dice representar. Estas diez reglas ayudan a detectar errores de lectura, transmisión o instrumento. Algunas descubren incompatibilidades claras; otras solo señalan algo que merece revisión. El objetivo es conservar los fenómenos reales, incluidos los extremos.

1. Comprueba qué mide y en qué unidades

Antes de juzgar una cifra, lee el nombre completo de la variable. Temperatura del aire, del suelo y sensación térmica no son intercambiables. Tampoco lo son presión de estación y presión reducida al nivel del mar.

Ejemplo propio: 293,15 K equivale a 20 °C. Si una tabla pierde la unidad y muestra «293,15 °C», el problema puede estar en la presentación o la conversión, no en el termómetro.

2. Mira la hora del dato

Una página abierta ahora puede mostrar una lectura antigua. Comprueba hora de observación, zona horaria y periodo. La hora en la que llega un mensaje tampoco tiene por qué ser la hora de medida.

Una previsión válida para mañana no es una observación de mañana. Distingue los productos antes de marcar una fecha futura como error.

3. Separa ausencia y cero

Un hueco, «sin dato» o un código de falta de lectura no equivalen a cero. Cero milímetros puede significar que no se registró precipitación; un dato ausente significa que desconocemos la cantidad.

Si un formato utiliza −9999 como código de ausencia, no lo interpretes como una temperatura. Consulta la documentación: ese código de ejemplo no es universal.

4. Revisa rangos con la variable correcta

Una velocidad escalar de viento negativa es incompatible con esa definición. En cambio, una componente del viento puede ser negativa porque indica orientación. Una anomalía negativa de lluvia tampoco es una cantidad de lluvia negativa.

Comprueba el rango y las condiciones de funcionamiento del instrumento. No conviertas tu experiencia local en un límite mundial de temperaturas posibles.

5. Contrasta temperatura y punto de rocío

Para las observaciones habituales de aire sin sobresaturación, el punto de rocío no debe superar la temperatura del aire cuando ambos se refieren al mismo lugar y momento. Una diferencia grande obliga a revisar unidades, tiempos y cálculo.

Cerca de la igualdad, considera redondeo y precisión. No uses una décima aislada para condenar un sensor. Las definiciones respecto a agua o hielo también importan en frío.

6. Comprueba máximas y mínimas

La mínima no puede ser mayor que la máxima del mismo periodo y variable. Una lectura incluida en ese periodo debe encajar entre ambos extremos si proceden de una serie compatible.

Si la temperatura actual supera la máxima mostrada, revisa primero cuándo se actualizó cada campo y qué día cubre. Puede ser una diferencia de producto o de actualización.

7. Sigue los acumulados y sus reinicios

Un contador de lluvia desde un inicio fijo debe mantener o aumentar su valor mientras no cambie su referencia. Una bajada puede ser un reinicio o una corrección; no significa que haya «desllovido».

La lluvia de las últimas veinticuatro horas sí puede bajar: va perdiendo la lluvia que queda fuera de la ventana. Averigua qué tipo de acumulado estás mirando.

8. Examina los saltos

Ejemplo propio: una serie pasa de 22 a −40 y vuelve a 22 °C en tres registros consecutivos. Es una señal fuerte para investigar, pero hay que conocer el intervalo y conservar los registros.

No toda caída rápida es un error. Un frente, una tormenta o un cambio de viento puede alterar de verdad temperatura y humedad. Mira varias variables y la evolución completa.

9. Busca datos congelados y duplicados

La misma cifra durante mucho tiempo puede indicar una transmisión detenida. También puede deberse al redondeo o a condiciones estables. Comprueba si cambian los tiempos y otras variables.

Si llegan dos registros con el mismo identificador y hora, revisa cuál es original, cuál es actualización y si los valores coinciden. No los cuentes automáticamente como dos observaciones independientes.

10. Compara con contexto

Las estaciones vecinas ayudan, pero una situada en un valle no tiene que marcar igual que una en una loma. Una tormenta puede descargar en un barrio y dejar seco otro.

Compara periodos, altura, exposición y fenómeno. Que todas las demás den otra cifra no basta para eliminar el único registro de un evento local.

Qué hacer cuando algo no cuadra

Anota dato, hora, variable, unidad y motivo de la duda. Conserva el original y marca si está pendiente, es sospechoso o se ha confirmado el error. No sustituyas una cifra extraña por la de la estación más cercana sin identificarla como estimación.

AEMET advierte que los controles automáticos de sus observaciones en tiempo real no garantizan ausencia de errores. Del mismo modo, superar estas diez reglas no certifica que una estación esté perfectamente instalada.

Conclusión

Empieza por identidad, tiempo y unidades; después revisa coherencia y contexto. La falta de información no se transforma en cero y un extremo no se elimina por ser incómodo. Un dato observado y provisional no equivale a un pronóstico ni a una serie climática depurada. Si falta una medida fiable durante un episodio peligroso, esa ausencia no demuestra que el riesgo haya desaparecido.

Fuentes y lecturas recomendadas