Si quieres verificar sin liarte (y sin sacar conclusiones falsas), necesitas un orden fijo. Este checklist es un “paso a paso” para hacer control de calidad (QC) del dato y una verificación mínima útil, incluso en situaciones difíciles como precipitación convectiva (donde el desplazamiento espacial y los huecos de radar/estaciones te pueden destrozar métricas). Aquí vas a ver qué revisar primero, qué señales rápidas delatan un dato malo, qué baseline usar siempre, y qué métricas elegir (Brier score, CSI, POD) según el tipo de salida. Al final tienes también un mini-checklist específico de errores típicos en convectiva para no caer en la trampa de “todo falla”.

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

1. Qué es y por qué importa

Una verificación rápida sirve para responder dos preguntas: (1) ¿puedo confiar en el dato de referencia? y (2) ¿mi sistema mejora algo frente a una referencia simple? Sin QC y sin baseline, una métrica bonita puede ser humo. Con este checklist, reduces el riesgo de autoengaño y detectas rápido si el problema es del modelo, del dato, del operador o del caso (por ejemplo, convectiva desplazada).

2. Idea clave en 30 segundos

• En una frase: primero QC, luego baseline, después métrica alineada con la decisión
• Señal típica: un salto brusco de métricas coincide con una fecha (cambio de estación/pipeline)
• Confusión común: verificar convectiva punto a punto y concluir “no hay skill”

3. Checklist 0: define el experimento (2 minutos)

• Qué verificas: ¿variable continua, evento sí/no o probabilidad?
• Dominio: punto (estación) vs área (grid/comarca) vs campo (mapa)
• Ventana temporal: instantáneo, máximo, acumulado 1h/3h/24h
• Umbral operativo: define “evento” con unidades (p. ej. lluvia>20 mm/1h)
• Lead time: separar 0–3h, 3–12h, 12–24h (si aplica)

4. Checklist 1: QC mínimo del observado (5–10 minutos)

• Completitud: % de datos válidos; identificar huecos y periodos sin datos
• Missing no es 0: confirmar que NA no se convirtió a cero
• Rangos plausibles: descartar imposibles (o marcarlos para revisar)
• Flatlines: detectar sensores clavados (valores idénticos demasiado tiempo)
• Step changes: escalones de un día a otro (recalibración/traslado)
• Coherencia interna: viento medio vs racha; lluvia acumulada no negativa; incrementos lógicos
• Coherencia externa: comparar con vecinos o red cercana (si existe)

5. Checklist 2: QC del radar/satélite si lo usas como referencia

• Definir qué es “verdad”: estimación radar vs precipitación en suelo
• Sesgos típicos: atenuación, beam blocking, bright band, ecos no meteorológicos
• Consistencia espacial: zonas sistemáticamente secas/húmedas por geometría del haz
• Calibración cruzada: comparar acumulados radar vs pluvios por sectores

6. Checklist 3: baseline obligatorio (3 minutos)

• Persistencia: “mañana como ahora” (fuerte en corto plazo y nowcasting)
• Climatología: frecuencia típica (imprescindible en eventos raros)
• Regla: cualquier conclusión debe decir “mejor/peor que baseline”

7. Checklist 4: elegir métricas (según el tipo de salida)

7.1 Si verificas una variable continua

• MAE: error típico (robusto)
• RMSE: castiga colas (si te importan extremos)
• Bias: sesgo medio (para detectar desplazamientos sistemáticos)

7.2 Si verificas un evento sí/no

• Matriz de confusión: hits, misses, falsas alarmas, correct negatives
• POD: ¿cuánto detectas?
• FAR: ¿cuántas falsas alarmas?
• CSI: equilibrio simple entre hits, misses y falsas alarmas
• Base rate: siempre junto a las métricas (evento raro = métricas delicadas)

7.3 Si verificas probabilidades

• Brier score: error cuadrático de la probabilidad
• Fiabilidad: comprobar si el 70% ocurre ~70%
• Baseline: comparar Brier vs climatología

8. Checklist 5: evitar overfitting (cuando ajustas/calibras)

• Separar periodos: entrenamiento vs prueba (mejor por bloques temporales)
• Señal de overfitting: mejora grande en entrenamiento y casi nada fuera
• Regla: no “optimices” umbrales con el mismo periodo que evalúas

9. Checklist 6: reporte mínimo (para que sea accionable)

• Qué sistema y qué baseline: siempre explícito
• Periodo y régimen: frontal/convectivo, día/noche, costa/interior (si aplica)
• QC aplicado: qué filtros y cuánta data se descartó
• 2–3 números clave: no 20 métricas sin jerarquía
• Un gráfico simple: score por semana o por lead time

10. Mini-checklist: errores típicos al verificar precipitación convectiva

• Error 1: punto a punto sin tolerancia espacial → penaliza desplazamiento, no habilidad
• Qué hacer: usar vecindario (neighborhood) o métricas espaciales (p. ej., FSS) además de umbrales
• Error 2: ventanas incoherentes (acumulado 1h vs 3h)
• Qué hacer: alinear ventana temporal y tipo de variable (máximo vs acumulado)
• Error 3: missing→0 en pluvio o radar
• Qué hacer: NA explícitos; descartar periodos huecos
• Error 4: radar con atenuación/beam blocking no detectado
• Qué hacer: auditar por sector y comparar con pluvios
• Error 5: umbrales sin contexto (¿qué es “intenso”?)
• Qué hacer: definir mm/tiempo y, si puedes, estratificar por intensidad
• Error 6: mezclar regímenes (frontal + convectivo) y sacar una métrica única
• Qué hacer: separar por régimen o al menos reportar ambos

8. Errores comunes

• Empezar por métricas sin QC
• No usar baseline (persistencia/climatología)
• Elegir métricas que no responden a tu decisión
• Ignorar base rate en eventos raros
• Optimizar umbrales con el mismo periodo (overfitting)
• Convectiva verificada punto a punto sin tolerancia espacial

9. Buenas prácticas

• Checklist fijo: QC → baseline → métricas → validación
• Documenta cambios de estación/pipeline
• Usa 2–3 métricas con jerarquía, no una lista infinita
• En convectiva, añade operador espacial (y no te castigues por desplazamiento)
• Si calibras, valida fuera de muestra

10. Resumen y claves finales

• QC primero: si el dato falla, la métrica miente
• Baseline siempre: skill es relativo
• Eventos raros requieren base rate y matriz de confusión
• Probabilístico: Brier + fiabilidad
• Convectiva: tolerancia espacial + ventanas coherentes

11. Mini-glosario

• QC: control de calidad del dato
• Baseline: referencia simple (persistencia/climatología)
• POD: probabilidad de detección
• FAR: falsas alarmas
• CSI: índice de acierto crítico
• Brier score: error cuadrático de probabilidades
• Overfitting: ajuste que funciona solo en entrenamiento

12. Referencias y lecturas recomendadas

• Met Office: guías y notas de verificación (operativa)
• NOAA: verificación y probabilístico (ROC/Brier/fiabilidad)
• WMO: recomendaciones y glosario