El “método factual” es la parte del análisis donde respondemos: ¿qué probabilidad tiene un evento como este en el clima actual? (P1). No es adivinar el episodio al milímetro: es definir bien el evento, elegir datos coherentes y dar una probabilidad con un rango honesto.

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

1. Qué es el mundo factual (en una frase útil)

Es el “clima tal como es ahora”: lo que observamos hoy y lo que los modelos simulan con las condiciones actuales (incluyendo el forzamiento actual). En él estimamos P1.

2. Idea clave en 30 segundos

• En una frase: primero defines el evento, luego cuentas probabilidades (con rango), y al final lo comunicas sin mezclar hazard con impacto.
• Señal típica: P1 sale de un ensemble (n/N), no de un mapa bonito.
• Confusión común: “si el reanálisis no clava el máximo, el episodio no cuenta” (el factual no exige reproducir cada pico).

3. Paso a paso (factual) — versión sencilla

1. Define el evento: variable + ventana + región + estadístico (max/mean)
2. Elige datos: observaciones para el extremo puntual; reanálisis para contexto regional
3. Elige un umbral: percentil (p95/p99) o valor fijo (impacto) y justifícalo
4. Usa ensemble factual: cuenta cuántos miembros superan el umbral (P1 ≈ n/N)
5. Añade rango: si hay poca muestra, dilo (intervalo amplio es normal)
6. Redacta resultado: P1 con rango + límites + qué NO significa

4. Cómo elegir el umbral sin trampas

• Percentil: mejor para comparar climas distintos
• Valor fijo: mejor si hay impacto a partir de un número
• Regla de oro: decide el umbral antes de mirar si “sale bonito”

5. Ejemplo tipo: ola de calor

• Evento: Tmax diaria > percentil 99 durante ≥3 días (o umbral fijo regional)
• Observación: estaciones (picos)
• Ensemble factual: % de miembros con ola de calor definida así
• Rango: depende de N y de la definición (sensibilidad)

6. Ejemplo tipo: sequía (evento compuesto)

La sequía rara vez es solo lluvia baja: suele ser precipitación + evaporación + suelos. Si solo atribuyes una parte, dilo.

• Evento compuesto: P < p10 (3 meses) AND anomalía ET0 alta
• Trampa típica: mezclar hazard (déficit) con impacto (embalses/gestión)

7. Errores comunes

• Definir el evento “a posteriori”
• Mezclar punto (estación) con celda (modelo) sin aclarar
• Vender P1 como certeza, sin rango
• Confundir hazard con vulnerabilidad/exposición

8. Buenas prácticas

• Definición del evento completa y copiable
• P1 con rango e interpretación
• Sensibilidad mínima: ¿cambia si mueves umbral o ventana?
• Frases seguras y límites claros

9. Checklist de transparencia (amateur)

• Evento definido (variable, ventana, región, estadístico)
• Fuente de datos declarada (estaciones/reanálisis/modelo)
• Umbral justificado
• P1 reportado con rango
• Límites: escala, sesgos, muestra
• Separación hazard/impacto

10. Resumen y claves finales

• El factual es probabilístico: P1 con rango
• Definir el evento bien es la mitad del trabajo
• Transparencia y sensibilidad protegen de sobreprometer

11. Mini-glosario

• P1: probabilidad en mundo factual
• Ensemble: conjunto de simulaciones para estimar probabilidades
• Evento compuesto: evento definido por varias condiciones

12. Referencias y lecturas recomendadas

• Met Office
• NOAA
• IPCC