Los datos meteorológicos fallan de formas muy repetidas. Y lo peligroso no es el fallo “obvio” (un -80 ºC), sino el fallo creíble: un pluviómetro que suma de más, un abrigo que calienta al sol, un reloj que deriva, o un redondeo que te rompe extremos. Aquí tienes los errores comunes por fuente (sensor, instalación, entorno y software), cómo detectarlos en 5–10 minutos y qué hacer para no caer otra vez.

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 es un “error común” en datos meteo

Es un patrón de fallo que aparece una y otra vez en estaciones y redes: no depende de un modelo matemático, sino de cosas prácticas (instalación, mantenimiento, relojes, software, cableado). Lo bueno: si reconoces el patrón, casi siempre llegas a una solución sencilla.

2. Idea clave en 30 segundos

• En una frase: primero descarta problemas de tiempo (UTC/DST/drift), luego mira forma de la serie (spikes, escalones, valores clavados) y después comprueba coherencia con otras variables y el contexto
• Señal típica: picos “perfectos” a horas raras o repetidos cada X minutos suelen ser logger/pipeline, no meteorología
• Confusión común: “no coincide con la estación vecina” → puede ser microclima o distinta exposición

3. Los 4 grandes orígenes del problema

• Sensor: deriva, envejecimiento, suciedad, bloqueo, descalibración.
• Instalación: abrigo mal ventilado, pluviómetro desnivelado, anemómetro mal ubicado, altura incorrecta, cableado.
• Entorno: sombras nuevas, paredes calientes, vegetación que crece, reflectancias, obstáculos al viento, isla de calor.
• Software/pipeline: UTC y cambios de hora, redondeo, agregación mal hecha, duplicados, gaps, reinicios, unidades mal interpretadas.

4. Errores de tiempo: UTC, cambio de hora y deriva del logger

• UTC vs hora local mezcladas: máximas/mínimas diarias “raras” o lluvia diaria desplazada.
• Cambio de hora (DST): días de 23/25 h: duplicados o huecos; acumulados diarios incorrectos si no se gestiona.
• Deriva (drift): el reloj se va minutos/horas con el tiempo; comparas con radar o vecinos y “no cuadra” aunque el episodio sea real.
• Reinicio y timestamps repetidos: picos repetidos, saltos en acumulados, series con dientes de sierra.

5. Errores típicos por variable (síntoma → pista)

• Temperatura: picos diurnos exagerados en días de sol y calma → abrigo/exposición/reflectancia.
• Humedad: 100% clavado durante horas en situaciones no compatibles → sensor saturado o mojado, ventilación pobre.
• Lluvia: ticks sueltos en noches tranquilas → vibración/insectos/suciedad; acumulado que baja → reinicio del totalizador.
• Viento: 0 km/h casi siempre → anemómetro bloqueado o muy mal expuesto; rachas “imposibles” aisladas → lecturas espurias/cable.
• Presión: escalón persistente (p.ej. +5 hPa) → altura mal configurada o cambio/calibración; ruido alto → sensor degradado.
• Radiación/UV: valores altos con nubosidad cerrada → sensor sucio, inclinación, o cálculo mal configurado.

6. Tabla rápida: síntomas frecuentes y causa probable

• Valores clavados (stuck): sensor bloqueado, congelación, fallo de alimentación o driver.
• Escalón permanente (step): cambio de ubicación/altura, abrigo, recalibración, entorno nuevo.
• Spikes muy finos: ruido eléctrico, interferencia, cable, bug de parseo.
• Dientes de sierra: redondeo/agregación, reinicios, alternancia de fuentes.
• Gaps regulares: conectividad, energía, watchdog del sistema, almacenamiento.

7. Ejemplos cotidianos (para que suene a vida real)

• “Hoy marca 2 ºC más que ayer con el mismo cielo”: puede ser real, pero si coincide con sol y calma, sospecha abrigo calentando.
• “Llueve 0,2 mm cada noche”: típico de ticks falsos; revisa pluvio (insectos, vibración, suciedad).
• “El viento nunca sopla aquí”: rara vez es cierto; suele ser obstáculo/anemómetro bloqueado.
• “Los días de cambio de hora se rompen las gráficas”: pipeline sin DST bien gestionado.
• “Radar dice lluvia y yo 0”: puede ser sombra radar o que la precipitación no llegue al suelo; no concluyas sin más.
• “Todo va bien, pero los máximos diarios son raros”: agregación por día mal definida (UTC vs local).

8. Errores comunes (trampas habituales)

• Usar solo un umbral fijo (p.ej. “si sube más de X en 10 min, es error”) y cargarte convectiva real
• Corregir “a mano” sin dejar trazabilidad (qué cambiaste, por qué, cuándo)
• Mezclar unidades (m/s vs km/h; hPa vs Pa) en el pipeline
• No registrar cambios de entorno (árboles que crecen, paredes nuevas, pintura clara que refleja)
• Comparar con una estación cercana sin mirar altitud, exposición y representatividad

9. Buenas prácticas (lo que más evita sustos)

• Guardar datos base en UTC y convertir a local solo para mostrar
• Separar raw (inmutable) de publicado (filtrado/QC)
• Registrar metadatos: cambios de sensor, ubicación, altura, abrigo, firmware y fechas
• Mantenimiento simple: limpieza y nivelado (pluvio), revisión del abrigo, comprobar anemómetro (libre y sin obstáculos)
• Cuando dudes: coherencia multivariable (T–HR–Td–lluvia–nubosidad) antes de invalidar

10. Checks automáticos y flags (versión simple)

• FLAG_TIME: timestamp fuera de orden, duplicado, gap anómalo.
• FLAG_RANGE: fuera de rango físico o climatológico razonable (con margen).
• FLAG_RATE: cambios demasiado bruscos (pero con excepciones por convectiva/rachas).
• FLAG_STUCK: demasiadas lecturas idénticas consecutivas.
• FLAG_STEP: salto persistente detectado por comparación de medias antes/después.
• FLAG_COHERENCE: incoherencia multivariable (p.ej., lluvia sin subida de HR ni señal externa en horas).

11. Mini-glosario

• UTC: referencia horaria sin cambios estacionales, ideal para guardar datos
• Deriva (drift): desfase progresivo del reloj del logger
• Pipeline: cadena desde captura → almacenamiento → cálculo → publicación
• Flag: etiqueta de calidad para marcar OK/SOSPECHOSO/MALO

12. Referencias y lecturas recomendadas

• WMO: guías de instrumentación, exposición y control de calidad
• NOAA: recursos de estaciones, observación y manejo de series
• AEMET: documentación y guías divulgativas/operativas de observación