Cuando una serie meteorológica hace cosas raras, el cerebro quiere un culpable rápido (“el sensor está mal”). Pero muchas veces el problema está en la instalación, el entorno o el software. Aquí trabajamos con casos y ejemplos para aprender a reconocer patrones típicos y diagnosticar en orden, sin borrar extremos reales ni “arreglar” cosas que no eran el problema.

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

1. Qué vamos a hacer (y qué NO)

Vamos a aprender a identificar patrones en las series: picos aguja, escalones, valores clavados, dientes de sierra, duplicados, huecos… y a conectarlos con causas probables. No es un manual para calibrar instrumentos al laboratorio: es una guía para diagnóstico operativo con ejemplos.

2. Idea clave en 30 segundos

• En una frase: si el fallo tiene patrón temporal (misma hora, mismo intervalo) suele ser software o tiempo; si depende del sol/viento/lluvia suele ser instalación o entorno; si es “ruido” impredecible suele ser sensor/cableado
• Señal típica: dientes de sierra y cuantización delatan redondeo o agregación
• Confusión común: “no coincide con el vecino” no prueba error (representatividad importa)

3. Método de diagnóstico (siempre en este orden)

1. Tiempo: UTC, cambio de hora, drift, duplicados, huecos
2. Integridad: unidades, rangos, schema
3. Forma: spike/step/stuck/dientes de sierra
4. Coherencia: multivariable y contexto
5. Acción: marcar con flags, no borrar a lo bruto

4. Caso 1 — “Todo va una hora tarde” (zonas horarias / UTC)

Síntoma: la lluvia empieza “desplazada” respecto a radar o estaciones cercanas, pero el patrón es igual.

• Pista: el desfase es casi constante (p.ej. +60 min) y aparece todos los días.
• Causa probable: ingestión en hora local sin convertir a UTC; o un cambio de DST mal gestionado.
• Prueba rápida: compara un evento claro (inicio de lluvia o cambio brusco de viento) con referencia externa.
• Qué hacer: fijar política (raw en UTC), y que el “día” derivado se calcule después.

5. Caso 2 — “Dientes de sierra perfectos” (redondeo / agregación)

Síntoma: la temperatura o presión sube y baja en escalones regulares (p.ej. 0,5 ºC, 1 hPa) con un patrón muy limpio.

• Pista: se repite a intervalos fijos y aparece tras un cambio de firmware o pipeline.
• Causa probable: redondeo temprano, cuantización por conversión o un promedio mal aplicado.
• Prueba rápida: mira el raw: ¿tiene más resolución que lo publicado?
• Qué hacer: conservar raw con precisión máxima; redondear solo al final (display).

6. Caso 3 — Lluvia rara: tres escenarios comunes

6.1 Pico aguja aislado en seco

• Síntoma: aparece 5 mm en 1 minuto sin continuidad, y luego todo vuelve a 0.
• Causa probable: tick falso (vibración, insecto, basculado erróneo, ruido de entrada).
• Prueba rápida: ¿ocurre siempre de noche o con viento fuerte? ¿se repite semanalmente?
• Acción: marcar como sospechoso; revisar nivelado/limpieza/anclaje del pluvio.

6.2 Intensidad altísima pero con estructura (convectiva real)

• Síntoma: 20–40 mm en 30–60 minutos con picos grandes y variabilidad.
• Pistas de realidad: HR sube, T baja o se estabiliza, hay cola de precipitación; radar muestra ecos cercanos (aunque no clavados).
• Acción: no filtres por “umbral imposible”; valida con coherencia y contexto y conserva el extremo.

6.3 Acumulado que baja o se resetea

• Síntoma: el total diario/mensual disminuye o vuelve a cero a mitad de día.
• Causa probable: reinicio del totalizador o cálculo de acumulados roto (software).
• Acción: recalcular acumulados desde incrementos (tips) y guardar el raw.

7. Caso 4 — Temperatura “demasiado alta” en calma y sol (instalación/abrigo)

Síntoma: máximas demasiado altas respecto a entorno, sobre todo con calma y fuerte insolación.

• Causa probable: abrigo mal ventilado, cerca de pared/tejado/pavimento, o reflexión.
• Pistas: el sesgo aparece solo en horas de sol y desaparece con viento/nubes.
• Acción: revisar exposición, altura y ventilación; documentar el cambio (metadatos).

8. Caso 5 — Viento clavado o dirección fija (sensor/rozamiento)

• Síntoma: viento constante (p.ej. 0,0) o dirección 90° eternamente.
• Causa probable: anemómetro bloqueado, rozamiento, cableado, o lectura congelada en software.
• Prueba rápida: contrasta con rachas o con ruido mínimo esperado; revisa si cambia con frentes.
• Acción: inspección física + alerta automática “stuck”.

9. Caso 6 — Escalón persistente en presión o HR (cambio de entorno o sensor)

• Síntoma: a partir de un día, la serie “se mueve” 2–5 hPa o HR cambia su base.
• Causa probable: cambio de sensor, altura, sellado, recalibración, o error de compensación térmica.
• Acción: auditoría de cambios; marcar ruptura; evitar mezclar periodos sin homogeneización.

10. Tabla rápida: síntoma → causa probable → prueba (5 minutos)

• Desfase fijo (±1 h): zona horaria/DST → comparar con evento claro → convertir raw a UTC
• Dientes de sierra/quantización: redondeo/agregación → mirar precisión raw → redondear al final
• Pico aguja aislado: tick falso/ruido → buscar repetición → revisar pluvio/cableado
• Acumulado baja: reset/cálculo roto → recomputar desde tips → arreglar pipeline
• Valores clavados: sensor bloqueado/lectura congelada → detector “stuck” → inspección física
• Sesgo solo con sol/calma: abrigo/exposición → comparar días ventosos → corregir instalación

11. Errores comunes

• Corregir “a ojo” sin registrar qué cambió
• Borrar extremos convectivos por umbrales rígidos
• Confundir representatividad (vecino) con verdad absoluta
• Calcular productos diarios sin controlar cobertura y DST

12. Buenas prácticas

• Raw inmutable en UTC + QC con flags + productos reprocesables
• Metadatos de cualquier cambio (físico y software)
• Automatismos simples: duplicados, gaps, stuck, quantización

13. Resumen y claves finales

• Patrón temporal repetido = suele ser software/tiempo
• Dependencia de sol/viento = suele ser instalación/entorno
• Convectiva real puede parecer “imposible”: valida antes de cortar
• No borres: marca con flags y deja trazabilidad

14. Mini-glosario

• Proveniencia: de dónde sale el dato y qué transformaciones sufrió
• Cuantización: escalones por resolución/rounding
• Drift: deriva del reloj del logger

15. Referencias y lecturas recomendadas

• WMO: guías de instrumentación y control de calidad
• NOAA: recursos de observación y estaciones
• UCAR/COMET: material educativo sobre observación, QC y buenas prácticas