En atribución siempre hay dos mundos: el factual (el mundo “como ocurrió”, con los forzamientos que realmente estaban) y el contrafactual (un mundo alternativo bajo supuestos). Este artículo es para que no se mezclen en tu cabeza dos cosas diferentes: lo que se observa y lo que se modela.

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 (y por qué importa)

El mundo factual es el escenario que intenta representar cómo era el clima en el momento del evento, con los forzamientos presentes: gases de efecto invernadero actuales, aerosoles actuales, condiciones del océano/atmósfera de ese periodo, etc. En términos de probabilidad, es donde estimamos P1: la probabilidad del evento en el mundo tal y como está.

Importa porque si confundes “factual” con “observado”, puedes acabar creyendo que el modelo es una estación meteorológica con esteroides. Y no: el modelo es una herramienta con supuestos.

2. Idea clave en 30 segundos

• En una frase: factual = escenario con forzamientos reales; observado = lo que miden instrumentos; no son lo mismo.
• Señal típica: el factual suele venir de ensembles (muchas simulaciones) para estimar probabilidad.
• Confusión común: “si el modelo reproduce el evento exacto, entonces es verdad” (no funciona así).

3. Qué se observa (y qué no)

En el mundo real, observamos variables con instrumentos. Eso tiene fortalezas y límites.

• Estaciones: miden en puntos; pueden tener cambios de entorno (urbanización, traslado) y necesitan control de calidad.
• Satélite: ve estructuras y campos derivados; no “mide lluvia” igual que un pluviómetro.
• Radar: excelente para tormentas y distribución espacial, pero necesita calibración y tiene sombras/limitaciones.
• Reanálisis: mezcla observaciones con modelo para dar un “campo completo”; va muy bien para patrones, peor para extremos locales.

4. Qué se modela en el factual

Modelar el mundo factual significa correr un modelo con condiciones que representan el estado “actual” del clima y del episodio.

• Forzamientos: concentraciones de GEI, aerosoles, cambios de uso del suelo, etc.
• Condiciones de contorno: océano/superficie (según enfoque).
• Ensembles: varias ejecuciones para estimar probabilidades (porque un evento extremo puede o no ocurrir por azar interno).

5. ¿Por qué se usan ensembles?

Porque la atmósfera tiene caos: el mismo “clima de fondo” puede producir o no un extremo concreto. Con muchas simulaciones, en lugar de preguntar “¿ocurre exactamente?”, preguntamos “¿con qué frecuencia podría ocurrir?”.

6. Downscaling: la lupa (útil, pero no mágica)

• Qué es: técnicas para llevar información de escala grande a escala local.
• Por qué importa: lluvia extrema y viento dependen mucho de relieve, costa, convección.
• Riesgo típico: pensar que downscaling elimina todos los sesgos (no).

7. Errores comunes

• Confundir factual con observado: el factual es simulación; se valida con observación, pero no “es” observación.
• Buscar la réplica exacta: en atribución interesa probabilidad, no fotocopia del evento.
• Ignorar sesgos: si el modelo subestima colas, RR/retornos pueden quedar mal.
• Usar reanálisis como estación: especialmente en extremos locales.

8. Buenas prácticas

• Describe qué dataset es observado vs derivado vs reanálisis
• Declara qué modelo/periodo/forzamientos definen tu factual
• Valida: el modelo debe reproducir climatología y colas razonables (no un evento exacto)
• Reporta rangos e incertidumbre

9. Ejemplos rápidos (lluvia extrema y viento)

• Lluvia extrema: factual con ensembles te da cuántas veces supera un umbral; radar/pluvios te dicen cómo fue el episodio real y su estructura.
• Viento: factual puede subestimar rachas locales si no resuelve orografía; observa con estaciones y expón límite.

10. Checklist mínimo antes de publicar

• He separado observado / reanálisis / modelo en la narrativa
• He definido el evento (umbral, ventana, región)
• He explicado por qué uso ensembles
• He declarado sesgos y límites (escala, colas)
• He evitado lenguaje absoluto

11. Mini-glosario

• Factual: escenario con forzamientos reales/actuales
• P1: probabilidad del evento en el factual
• Ensemble: conjunto de simulaciones
• Downscaling: llevar señal a escala local

12. Frases seguras (copiables)

• “En el mundo factual (forzamientos actuales), estimamos que el evento es X–Y veces más probable…”
• “El factual es una simulación validada con observaciones; no es una observación en sí.”
• “Nos interesa la frecuencia/probabilidad, no reproducir exactamente el episodio.”

13. Referencias y lecturas recomendadas

• World Weather Attribution
• IPCC
• WMO