Open data meteorológico

Soy un firme defensor del I+D+i y más aún en mi área de especialización, la modelización numérica del tiempo. Las políticas de datos abiertos, u Open Data, facilitan enormemente los estudios e investigaciones en cualquier ámbito de la ciencia. Pero, quizás, resulta conveniente aclarar todo el esfuerzo, científico y económico, que hay tras un simple dato de temperatura o precipitación prevista.

Desde la semana pasada tiempo.com ha dado un gran paso al facilitar en abierto mapas del modelo numérico global Integrated Forecast System (IFS) del European Center for Medium Range Forecast (ECMWF). Este modelo por ordenador es considerado uno de los mejores, si no el mejor, modelo global del mundo. El IFS se desarrolla, de forma conjunta, entre el personal del ECMWF y MeteoFrance. Además, dado que todos los códigos globales están incluidos en las versiones oficiales de área limitada que MeteoFrance comparte con los consorcios Aladin y HIRLAM, ambos están presentes en las fases de coordinación y contribuyen también en partes del código final del IFS. Es decir, el mejor modelo global del mundo es el resultado de un proceso de colaboración científica entre investigadores de unos cuarenta países. 

Es importante constatar que el ECMWF es una organización intergubernamental financiada por 34 países. 22 de estos, entre los que se encuentra España, son estados miembros, mientras que el resto disfrutan la consideración de estados asociados. El ECMWF tiene como órgano de gobierno el Councill, donde los estados miembros están representados. Es en este foro donde se aprueban los planes de investigación, los presupuestos del centro y, también, la política de datos.

Además, los países integrantes del ECMWF tienen un modelo de área limitado para su territorio. De este modo, se incrementa la resolución y calidad de las predicciones en el corto y muy corto plazo, donde cualquier modelo global no puede competir. El ECMWF provee datos para ser utilizados como condiciones de contorno para casi todos estos modelos. 

Pero existen tres singularidades en Europa en cuanto a modelización numérica. Hay tres países que no sólo disponen de modelos de área limitada, sino que además desarrollan modelos globales: GME/ICON en Alemania, Unified Model (UM) en Inglaterra y Arpège en Francia.

Cada país puede tener, evidentemente, sus políticas internas, sus modelos de servicio público, o sus modelos de negocio en el ámbito meteorológico. Si tenemos en cuenta que algunos de los más destacados países miembros del ECMWF disponen de modelos globales y que pueden tener interés en vender sus productos, la política de datos es complicada. Por ahora, se establece que los datos del ECMWF tienen un coste, al igual que otros centros meteorológicos los tienen por sus modelos locales, o aún con políticas de Open Data, por servicios de alta disponibilidad y tiempo real.

Las reglas del mercado en Europa son éstas y empresas, como tiempo.com, han hecho una fuerte apuesta económica para la divulgación de la ciencia meteorológica, que evidentemente espera que redunde en beneficios. Cambiar las reglas del juego a media partida supondría un desastre, como ya sucedió en el mercado de las renovables, por ejemplo. Las empresas tienen ya calculados sus costos y cómo monetizar sus productos. Los países con modelos de financiación de sus centros meteorológicos mixtos, o puramente privados, tienen también mucho que decir.

La imagen de Open Data del modelo americano Global Forecast System (GFS), pero con una resolución de 25 km, no puede competir con los 9 kms que actualmente proporciona el IFS. El servicio meteorológico americano tiene un modelo de financiación totalmente diferente a los europeos, y una concepción del retorno de la inversión basada en el valor añadido del I+D+i en universidades y compañías de carácter privado.

Simplificar todo el mercado europeo a que tiene que ser público redundaría, quizás, en una menor inversión en I+D+i, una pérdida de puestos de trabajo en los servicios meteorológicos, la disminución de la competitividad y el liderazgo de Europa en predicción numérica. También supondría un gran gasto en compensaciones a empresas y organismos que ya han creado un modelo de negocio que podría tambalearse con un cambio a Open Data.