Montar un análisis de cambio en probabilidad empieza por una pregunta, no por una división. Hay que decidir qué evento se compara, reunir datos adecuados y explicar qué representa el mundo contrafactual. Esta guía recorre esos pasos, con una mini guía de estaciones, reanálisis y sesgos, y controles para lluvia extrema y sequía. El riesgo relativo, también llamado risk ratio, resume una comparación que necesita supuestos. Los ocho ejercicios son sintéticos; no se han descargado series de estaciones ni ejecutado una nueva atribución climática.

Paso uno: escribir el evento

Definir variable, umbral, lugar, duración, estación y oportunidad de ocurrencia. Una lluvia diaria puntual, una acumulación de tres días y una media regional son eventos distintos. En sequía, indicar si se analiza déficit de precipitación, humedad del suelo u otra variable. Explicar qué influencia se retira o modifica en el contrafactual. Comparar años antiguos y recientes puede describir un cambio, pero atribuirlo a una causa necesita evidencia física y un diseño que examine otras explicaciones pertinentes.

Paso dos: preparar una ficha de datos

Registrar fuente, versión, fechas, unidades, cobertura y controles de calidad. Las estaciones aportan mediciones locales y necesitan revisión de cambios de instrumento, ubicación o periodo de observación. Un reanálisis combina modelos y observaciones asimiladas y no es una medición independiente en cada celda. No convertir huecos en ceros ni mezclar productos sin comprobar sus acumulaciones. Mantener una copia de los valores originales y una relación de decisiones permite revisar después por qué cambió el cálculo.

Checklist del recorrido

• Evento, ámbito y contrafactual definidos antes de calcular.
• Fuentes, unidades, cobertura y marcas de calidad revisadas.
• Modelos y supuestos adecuados al proceso que se analiza.
• Probabilidades y denominadores comparables entre mundos.
• Bootstrap o método de incertidumbre justificado y documentado.
• Resultado comunicado con límites, fuentes y material reproducible.

Cinco aplicaciones documentadas

Estaciones de GHCN diario

El formato .dly de NOAA usa décimas de milímetro para PRCP y −9999 como ausencia. Incluye marcas de medición, calidad y fuente. Una marca de calidad vacía significa que no falló los controles, no que toda la serie sea homogénea o perfecta.

Acumulaciones de ERA5

La documentación distingue acumulaciones horarias del producto reanalysis y de tres horas para ensemble. Hay que identificar el producto antes de sumar. La precipitación total se expresa en metros; una acumulación con validez a las 00 UTC corresponde al periodo que termina entonces, en parte del día anterior.

Evaluación del protocolo de Philip

El protocolo de 2020 sitúa definición, observaciones y evaluación de modelos antes de atribuir. Un modelo debe representar suficientemente el extremo estudiado. Más simulaciones pueden reducir ruido de muestreo sin corregir una representación física inadecuada.

Bootstrap en Paciorek y colaboradores

El trabajo estadístico explica dificultades cuando probabilidades estimadas se acercan a cero. Eliminar remuestras con cocientes o logaritmos problemáticos no se justifica por comodidad. El bootstrap necesita un diseño compatible con los datos, no solo un gran número de repeticiones.

Definiciones de sequía del IPCC

La evaluación distingue sequía meteorológica, agrícola y ecológica, e hidrológica. La guía práctica debe elegir el índice y conservarlo durante todo el análisis. Una razón de probabilidades de lluvia escasa no se traslada automáticamente a caudales o daños agrícolas.

Paso tres: estimar probabilidades comparables

Para un conteo sencillo, dividir eventos por oportunidades válidas, conservando la definición. Los modelos factuales y contrafactuales deben responder a la comparación elegida. Con pC positiva, RR = pF / pC y diferencia absoluta = pF − pC. Expresar esta última sobre cien da puntos porcentuales. Un conteo cero no demuestra probabilidad poblacional nula. Si se ajusta una distribución, revisar si representa la cola pertinente y documentar supuestos. Una cuenta reproducible por sí sola no valida el diseño científico.

Paso cuatro: estudiar incertidumbre y sesgos

Examinar dependencia temporal, espacial y entre modelos. El bootstrap debe remuestrear unidades que respeten esa estructura; no tratar automáticamente cada día o celda como independiente. Diferenciar incertidumbre por muestreo y sesgo sistemático. Un ajuste de sesgo modifica la relación entre valores y umbral y necesita evaluación, no selección del resultado que más conviene. Un intervalo que incluye ausencia de cambio no prueba un efecto exactamente nulo. Conservar central, límites y método sin reinterpretarlos como probabilidad de causación de un episodio individual.

Ocho verificaciones independientes

Son ejercicios enteramente sintéticos. Los códigos y unidades documentados se aplican a valores inventados para aprender, sin procesar observaciones reales.

1. Sintético: unidad y dato ausente. En el formato .dly, valores PRCP dados [137; −9999; 0; 250] representan 13,7 mm, ausencia,0 mm y 25 mm. Entre las tres entradas válidas, dos alcanzan 10 mm: frecuencia 2 /3. Convertir la ausencia en cero daría 2 /4. Es un ejercicio de lectura, no una estimación climática suficiente.
2. Sintético: sumar intervalos horarios. Se dan tres acumulaciones horarias no solapadas del producto reanalysis de ERA5:0,001 m,0,002 m y 0,0005 m. Equivalen a 1 mm,2 mm y 0,5 mm, total 3,5 mm. El total corresponde solo a esas tres horas, no a un día completo ni a una tasa instantánea.
3. Sintético: cálculo principal. Se dan 120 eventos entre 1.000 oportunidades factuales y 30 entre 1.000 contrafactuales comparables. pF = 0,12, pC = 0,03, RR cuatro y diferencia de nueve puntos porcentuales. El incremento relativo es 300 %. El cálculo no atribuye ese porcentaje de intensidad o daños.
4. Sintético: coberturas distintas. Ochenta eventos de 800 oportunidades factuales y 16 de 400 contrafactuales dan pF = 0,10 y pC = 0,04: RR 2,5 y diferencia de seis puntos porcentuales. Comparar 80 con 16 sin denominadores sugeriría erróneamente factor cinco. Revisar cobertura forma parte del análisis, no un detalle posterior.
5. Sintético: bootstrap y eliminación. Para muestra factual [1; 0], las cuatro remuestras ordenadas de dos elementos dan frecuencias [1; 0,5; 0,5; 0]. Con pC conocida exactamente como 0,1, RR toma [10; 5; 5; 0], media cinco. Quitar el cero por problemas de su logaritmo deja media 6,666667. No es una corrección justificada ni produce un intervalo válido.
6. Sintético: intervalo dado. Se imponen RR central tres e intervalo [0,75; 9]. El incremento relativo es 200 % con rango transformado [−25 %; 800 %]. El intervalo contiene RR uno. No prueba un efecto nulo ni un aumento inequívoco al nivel del intervalo. No se obtuvo con el pequeño bootstrap del ejemplo anterior.
7. Sintético: ajuste de sesgo hipotético. Con umbral de al menos 20 mm, muestras factual [18; 22; 24; 26] y contrafactual [12; 18; 21; 25] dan frecuencias 0,75/0,50, RR 1,5. Restar 4 mm a todos los valores mantiene dos y un excedentes:0,50/0,25, RR dos. Es sensibilidad a un ajuste impuesto, sin validarlo como corrección adecuada.
8. Sintético: conservar la definición de sequía. Para un índice de déficit de lluvia se dan probabilidades 0,05/0,025, RR dos. Para un índice de balance que incluye demanda evaporativa se dan 0,15/0,025, RR seis. Los incrementos relativos son 100 % y 500 %. Son eventos diferentes, sin nueva atribución agrícola ni permiso para escoger el porcentaje mayor.

Paso cinco: dejar el análisis reproducible

Guardar definición, datos y versiones, exclusiones, conversiones, modelos, métodos, opciones y resultados intermedios. Describir cuántas remuestras fallaron y qué se hizo, sin ocultarlas. Distinguir revisar una fórmula de reproducir realmente una atribución. Si no hay información suficiente, explicar el límite y qué dato falta. Una tendencia en un reanálisis no construye por sí sola un mundo sin influencia humana. El informe debe permitir entender tanto los números como las decisiones que les dan significado.

Paso seis: comunicar sin cambiar la pregunta

Presentar evento y comparación, central e incertidumbre y diferencia entre peligro e impacto. «Para esta definición, el estudio estima este cambio de probabilidad» es una estructura que necesita cifras y fuente reales. Risk ratio: cociente de probabilidades comparables. Bootstrap: remuestreo para estudiar un procedimiento bajo supuestos. Sesgo: desviación sistemática que no desaparece necesariamente con más datos. Para decisiones de protección, añadir información pertinente de exposición y vulnerabilidad y consultar avisos adecuados, sin convertir una atribución retrospectiva en pronóstico local.

Fuentes y lecturas recomendadas

• NOAA: formato, unidades, ausencias y marcas de GHCN diario
• ECMWF: documentación de datos, acumulaciones e incertidumbre de ERA5
• Philip y colaboradores: protocolo de atribución probabilística
• Paciorek, Stone y Wehner: incertidumbre y bootstrap
• IPCC: extremos y diferentes definiciones de sequía
• NOAA: evidencia física y métodos de atribución

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