Una estación puede mostrar una cifra perfectamente legible y, aun así, estar ofreciendo un dato antiguo, una unidad equivocada o una medida alterada por su instalación. El control de calidad consiste en comprobar si podemos usar esa cifra para lo que queremos hacer. No exige empezar con estadística complicada: diez preguntas bien elegidas permiten detectar muchos problemas.
La regla principal es investigar lo extraño antes de eliminarlo. Una tormenta, una helada en un valle o un cambio brusco de viento pueden producir diferencias reales. Un dato raro es una señal de revisión; un dato imposible necesita, además, entender qué ha fallado en la medida o en su transmisión.
1. ¿Es la estación y la variable que esperabas?
Comprueba el nombre, la ubicación y qué mide el campo. La temperatura del aire, la del suelo y la sensación térmica responden a preguntas distintas. Tampoco puedes comparar directamente presión de estación y presión reducida al nivel del mar.
Ejemplo: un valor de presión bajo en una estación de montaña puede ser normal para su altitud. Si lo comparas con el valor reducido de una estación costera, puedes inventar un problema que no existe.
2. ¿Coinciden las unidades?
Lee la etiqueta y, si el dato viene de una descarga, la documentación. Diez metros por segundo equivalen a 36 kilómetros por hora. Un viento de 10 en una aplicación y 36 en otra puede ser exactamente el mismo. También conviene revisar décimas, separadores decimales y cambios entre grados Celsius y Fahrenheit.
Una cifra de lluvia sin unidad ni periodo está incompleta: 5 mm en diez minutos no tiene el mismo significado que 5 mm en todo un día.
3. ¿El dato es reciente?
Mira la hora de observación, no solo la hora a la que has abierto la web. Una página actualizada puede seguir mostrando la última medida recibida hace horas. Comprueba la zona horaria y si se trata de una media, un máximo o un acumulado.
Si ahora son las 18:00 y la última observación es de las 12:00, no uses esa temperatura como descripción del momento. El dato puede ser correcto para su hora y estar desfasado para tu consulta.
4. ¿Hay ausencias disfrazadas de números?
Ciertos formatos reservan códigos para indicar que falta información. Esos códigos dependen del producto y se deben interpretar con su documentación. Una casilla vacía o una comunicación perdida no significa que haya hecho 0 °C ni que no haya llovido.
Conservar «sin dato» evita fabricar falsos mínimos, periodos secos y calmas de viento. Un cero solo vale como observación cuando el sistema ha medido y registrado realmente cero.
5. ¿El valor entra en un rango razonable?
Una velocidad negativa, si el campo expresa rapidez, o una humedad relativa presentada como −15 % son señales claras de un problema de significado, lectura o sensor. Una humedad del 130 % en una estación doméstica exige comprobar el equipo y el tratamiento del dato, en lugar de aceptarla como una medida corriente.
No confundas el rango habitual de tu localidad con una frontera física. Que una máxima sea excepcional no demuestra que sea falsa. Los límites prácticos deben respetar la variable, el sensor y el lugar.
6. ¿Hay un salto o un pico aislado?
Compara varias observaciones consecutivas. Una serie de 20,1; 20,2; 45,0; 20,3 °C invita a revisar el registro central. Puede haber radiación directa, un fallo de lectura o un error de importación. Un descenso sostenido tras una tormenta tiene otra estructura.
Busca la duración y qué ocurre a la vez con otras variables. No impongas una velocidad universal de cambio: el tiempo real puede cambiar deprisa.
7. ¿La serie está congelada?
Una temperatura idéntica durante muchas horas, con la misma hora o con todos los sensores inmóviles, puede indicar una transmisión detenida. Pero una sucesión de valores iguales tampoco prueba por sí sola un fallo: el redondeo puede ocultar variaciones pequeñas.
Comprueba si avanza la hora, si otros campos cambian y qué resolución tiene el instrumento. Que la lluvia permanezca en cero durante un día seco es perfectamente esperable.
8. ¿Las variables se contradicen?
Revisa relaciones sencillas. En un periodo bien definido, la mínima no debería superar a la máxima. El punto de rocío y la temperatura deben interpretarse juntos, con atención al redondeo y a su hora. Dos medidas tomadas en momentos diferentes no sirven para acusar al sensor de contradicción.
Si aparecen 25 °C de mínima y 20 °C de máxima, empieza por comprobar si se han intercambiado columnas o si los periodos son distintos.
9. ¿Los acumulados tienen una historia coherente?
Un contador diario de lluvia puede volver a cero a la hora configurada para iniciar el nuevo día. Esa caída no representa lluvia negativa. Fuera de un reinicio previsto, una disminución necesita explicación: corrección, cambio de contador o fallo.
Si hay una interrupción, no repartas automáticamente la lluvia acumulada entre las horas sin medidas. Puedes saber cuánto se recogió en conjunto sin saber cuándo cayó.
10. ¿El entorno y otras observaciones lo respaldan?
Compara con estaciones de exposición parecida y con lo que estás observando. El radar y una previsión aportan contexto, pero no sustituyen a una medida local. Un chubasco puede afectar a una estación y dejar seca otra cercana; un valle puede enfriarse mucho más que una loma.
También revisa cambios de instalación, sombras, obstáculos, suciedad y mantenimiento. Si la discrepancia se repite solo cuando incide el sol, esa relación es una pista que merece investigar.
Qué hacer al encontrar una alerta
Anota la cifra original, la hora, la unidad y la razón de la duda. Marca el dato como pendiente de revisión y busca evidencia independiente. Si se confirma un error, conserva la explicación junto a la corrección. No sustituyas la observación por la predicción ni borres una rareza solo para que el gráfico resulte más suave.
Conclusión: primero identifica el dato, después compara su comportamiento y finalmente decide su uso. Un control rápido bien hecho protege tanto frente a fallos como frente a la tentación de eliminar un extremo meteorológico auténtico.