Este artículo es el “pilla-mentiras” de las unidades 😄: casos típicos que parecen meteorología rara pero son errores de conversión, de timestamp o de resolución. La idea es aprender a reconocer patrones (×3,6, ×100, ±273,15, ×1000) y arreglarlos sin romper datos buenos.
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.
Accesos directos:
- Tabla síntomas → causa → arreglo: sección 2.
- Casos de unidades (4 demonios): sección 3.
- Casos de timestamp: sección 4.
- Casos de resolución/redondeo: sección 5.
- Mini-auditoría en 10 minutos: sección 7.
1. Cómo usar estos casos
Cuando veas algo raro, no corras a “arreglar” la meteorología. Sigue este orden:
- ¿Es físicamente posible? (rangos físicos)
- ¿Cuadra con variables hermanas? (consistencia interna)
- ¿El patrón huele a factor fijo? (×3,6; ×100; ±273,15; ×1000)
- ¿Puede ser tiempo mal gestionado? (UTC/DST/drift)
2. Tabla rápida: síntoma → causa probable → arreglo (5 minutos)
| Síntoma | Causa probable | Qué hacemos |
|---|---|---|
| Viento “demasiado” x3–4 y estable | m/s mostrado como km/h (o al revés) | Buscar factor 3,6 y fijar punto único de conversión |
| Presión 101325 en vez de ~1013 | Pa en lugar de hPa | Dividir entre 100 (una sola vez) y documentar unidad canónica |
| Temperaturas ~290–310 “raras” | Kelvin tratado como °C | Restar 273,15 en la conversión (una sola vez) |
| Lluvia diaria 0,012 “ridícula” o 12000 “absurda” | m↔mm o mm↔µm/otra escala | Verificar ×1000 y semántica del acumulado |
| Racha menor que viento medio | semántica temporal/ventana mal, o unidades mezcladas | Revisar definición (media 10min vs racha 3s) y unidad |
| Diarios con picos a las 01:00 en días aleatorios | timestamp en local/UTC mezclado, DST, drift | Guardar en UTC y convertir solo en visualización |
| Serie “escalonada” (valores repetidos) | redondeo/resolución baja o agregación | Guardar raw y mostrar redondeado; revisar muestreo |
3. Casos de unidades (los 4 demonios)
3.1 Caso A: viento multiplicado por 3,6 (m/s ↔ km/h)
Qué vemos: estación A marca rachas de 90 km/h “cada día” y la cercana marca 25 m/s (que sí podría ser 90 km/h). Todo cuadra… pero una está en m/s y la otra en km/h.
Diagnóstico rápido: si al dividir/multiplicar por 3,6 las series se alinean casi perfecto, ya lo tienes.
Arreglo seguro:
- Define unidad canónica (por ejemplo km/h en panel, m/s en almacenamiento, o al revés, pero uno fijo).
- Conversión en un único punto.
- Etiqueta visible en UI.
Error típico: convertir en API y además en UI → todo se va a 12,96× (3,6×3,6).
3.2 Caso B: presión 101325 (Pa ↔ hPa)
Qué vemos: gráfica de presión con valores de seis cifras. Se ve “suave”, así que engaña.
Diagnóstico: 101325 Pa = 1013,25 hPa. Factor ~100.
Arreglo: normaliza a hPa en conversión, y guarda metadato unitIn=Pa, unitCanonical=hPa.
3.3 Caso C: temperatura en Kelvin (±273,15)
Qué vemos: temperaturas entre 285 y 305 “parecen” ola de calor absurda si están en °C, pero en Kelvin son normales.
Diagnóstico: restar 273,15 y te cae en 12–32 °C típicos.
Arreglo: conversión única, y ojo al redondeo (Kelvin con decimales).
3.4 Caso D: lluvia en metros vs milímetros (×1000)
Qué vemos: un evento de 0,018 en el día. Eso puede ser 18 mm si estaba en metros.
Diagnóstico: revisar documentación del logger: a veces exporta en m o en mm según firmware.
Arreglo: además de la unidad, revisa la semántica: ¿es mm/intervalo o acumulado total?
4. Casos de timestamp (cuando el tiempo te engaña)
4.1 Caso E: UTC vs hora local mezclada
Qué vemos: los máximos diarios aparecen “desplazados” (ej. el pico de radiación solar a las 11:00 o a las 13:00 según día) o el acumulado diario se corta raro.
Causa típica: guardas timestamps en local, pero algún proceso asume UTC (o viceversa).
Arreglo: almacenar en UTC, y la UI convierte a local. Siempre.
4.2 Caso F: cambio de hora (DST) rompe diarios
Qué vemos: un día “falta” lluvia o “sobra” energía solar. En el cambio de hora, el día tiene 23h o 25h.
Arreglo: derivados diarios calculados por ventanas robustas y criterio fijo (día local con duración variable, o día UTC). Documentar.
4.3 Caso G: drift del logger
Qué vemos: con el tiempo, todo “se va adelantando” y ya no cuadra con estaciones cercanas ni con radar.
Arreglo: NTP si posible, y registrar correcciones (no reescribir raw sin trazabilidad).
5. Casos de resolución/redondeo (la trampa silenciosa)
5.1 Caso H: escalones por redondeo
Qué vemos: temperatura solo cambia de 0,5 en 0,5 o presión a saltos. Parece “sensor malo”.
Causa: el dato se redondea demasiado pronto (en logger o en pipeline).
Arreglo: conservar raw con más resolución; redondear solo en visual.
5.2 Caso I: agregación mal hecha (sumar lo que era media)
Qué vemos: viento “crece” al aumentar la frecuencia de muestreo.
Causa: alguien suma valores de viento medio por minuto como si fuera acumulado.
Arreglo: medias se promedian, acumulados se suman. Semántica temporal obligatoria.
6. Caso especial: lluvia convectiva (picos reales que parecen errores)
Esto merece su propio mini-protocolo:
- Spike único de 1 lectura: sospecha de rebote/contacto en tipping bucket o parseo.
- Varios puntos coherentes en 5–20 min: mucho más probable que sea real.
- Radar: si hay eco encima, refuerza; si no, no descarta (localidad + limitaciones del haz).
- Acumulado: si el acumulado diario retrocede, suele ser reset/contador, no convectiva.
7. Mini-auditoría en 10 minutos (para tu estación)
- Top 10 máximos y mínimos de cada variable (últimos 30 días)
- Top 10 saltos (diferencia entre muestras consecutivas)
- Distribución de valores (si ves dos “nubes” separadas, puede haber cambio de unidad)
- Comparación con estación cercana (T, P, viento) y con radar (lluvia) cuando aplique
8. Errores comunes (por qué esto vuelve una y otra vez)
- Unidades implícitas (no escritas en ningún lado)
- Doble conversión (API + UI)
- Timestamp sin zona horaria (datetime “naive”)
- Mezclar instantáneo y promedio
9. Mini-glosario
- Resolución: paso mínimo que puede representar el dato
- Semántica temporal: instantáneo/promedio/acumulado
- Drift: deriva del reloj
10. Referencias y lecturas recomendadas
- ECMWF
- Copernicus
- WMO