{"id":187,"date":"2022-07-25T14:26:42","date_gmt":"2022-07-25T12:26:42","guid":{"rendered":"https:\/\/help.vineforecast.com\/?post_type=ht_kb&p=187"},"modified":"2025-05-19T18:08:05","modified_gmt":"2025-05-19T16:08:05","slug":"vf-basics-wetter","status":"publish","type":"ht_kb","link":"https:\/\/help.vineforecast.com\/es\/knowledge-base\/vf-basics-tiempo\/","title":{"rendered":"Conceptos b\u00e1sicos de la FV: El tiempo"},"content":{"rendered":"

Las infecciones por Oidium y Peronospora dependen en gran medida de las condiciones meteorol\u00f3gicas. Adem\u00e1s de las Pron\u00f3stico de la infecci\u00f3n<\/a> el coraz\u00f3n de VineForecast. En este art\u00edculo aprender\u00e1s m\u00e1s sobre el modelado, la interpretaci\u00f3n y el uso de los an\u00e1lisis meteorol\u00f3gicos en VineForecast.<\/p>\n\n\n\n

El c\u00e1lculo \ud83e\uddee<\/h2>\n\n\n\n

La base \u25b6\ufe0f<\/h3>\n\n\n\n

Para entender c\u00f3mo se elaboran realmente las previsiones meteorol\u00f3gicas, primero tenemos que profundizar un poco m\u00e1s en el tema. A veces se supone que las estaciones meteorol\u00f3gicas m\u00e1s cercanas proporcionan la previsi\u00f3n del tiempo para la regi\u00f3n. En realidad, sin embargo, detr\u00e1s de la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica hay complejos modelos meteorol\u00f3gicos.<\/p>\n\n\n\n

Los servicios meteorol\u00f3gicos nacionales e internacionales calculan las previsiones varias veces al d\u00eda en sus superordenadores. Se utiliza un modelo meteorol\u00f3gico para calcular la evoluci\u00f3n del tiempo en las pr\u00f3ximas horas y d\u00edas. Nuestra base para los modelos meteorol\u00f3gicos procede del Servicio Meteorol\u00f3gico Alem\u00e1n (DWD).<\/p>\n\n\n\n

Regionalizaci\u00f3n de los datos meteorol\u00f3gicos \ud83d\udccd.<\/h3>\n\n\n\n

Cuanto mayor es la resoluci\u00f3n de un modelo meteorol\u00f3gico, mayor es la capacidad de c\u00e1lculo necesaria. Por eso, la mayor\u00eda de los modelos meteorol\u00f3gicos actuales tienen una resoluci\u00f3n de 1 km x 1 km en el mejor de los casos. Sin embargo, para previsiones a varios d\u00edas vista, la resoluci\u00f3n suele ser mucho menor. El modelo ICON-EU del DWD, por ejemplo, tiene una resoluci\u00f3n de aproximadamente 6km x 6km y se extiende hasta 180 horas en el futuro. El modelo de mayor resoluci\u00f3n ICON-D2 tiene una resoluci\u00f3n de aproximadamente 2 km x 2 km, pero s\u00f3lo se extiende 48 horas en el futuro.<\/p>\n\n\n\n

Esta resoluci\u00f3n suele ser perfectamente adecuada para estimar la evoluci\u00f3n general del tiempo en los pr\u00f3ximos d\u00edas. Se vuelve problem\u00e1tica cuando se est\u00e1 interesado en el microclima espec\u00edfico de un lugar concreto. Como los valores de previsi\u00f3n de los modelos meteorol\u00f3gicos tienden a representar valores promediados sobre una amplia zona, \u00e9stos pueden a veces desviarse significativamente de los valores reales en una coordenada espec\u00edfica. Este problema es especialmente pronunciado si el punto de previsi\u00f3n se encuentra en una regi\u00f3n con una topograf\u00eda compleja.<\/p>\n\n\n\n

Para corregir estos errores en la previsi\u00f3n, VineForecast utiliza la llamada regionalizaci\u00f3n. Reducci\u00f3n de escala<\/a>). Las correlaciones estad\u00edsticas entre la topograf\u00eda y el microclima se utilizan para calibrar mejor la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica con la topograf\u00eda local. En viticultura, por ejemplo, una diferencia de 2-3 horas en la duraci\u00f3n de la humedad de las hojas puede tener un impacto importante en el riesgo de infecci\u00f3n por Peronospora. Por este motivo, las previsiones meteorol\u00f3gicas de VineForecast se regionalizan antes de utilizarlas en la modelizaci\u00f3n de enfermedades.<\/p>\n\n\n\n

Un ejemplo de la regionalizaci\u00f3n de la temperatura a una altura de 2 metros puede verse en la Figura 2 siguiente. A la izquierda figura la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica est\u00e1ndar del modelo ICON-D2 del DWD (resoluci\u00f3n de 2 km x 2 km), mientras que a la derecha puede verse la previsi\u00f3n regionalizada de VineForecast (resoluci\u00f3n de 50 m x 50 m). Por cierto, el valle del Mosela est\u00e1 situado en el sureste del mapa, lo que resulta claramente visible en la previsi\u00f3n regionalizada.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Temperatura regionalizada: a la izquierda una resoluci\u00f3n de 2 x 2 km, a la derecha 25 x 25 m<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Comparaci\u00f3n de 40 modelos meteorol\u00f3gicos \ud83d\udcca<\/h3>\n\n\n\n

Adem\u00e1s de la regionalizaci\u00f3n, no s\u00f3lo utilizamos un modelo meteorol\u00f3gico, sino que tambi\u00e9n trabajamos con los llamados modelos ensemble. Las previsiones meteorol\u00f3gicas de conjunto son una serie de previsiones que representan el abanico de posibilidades meteorol\u00f3gicas futuras. Se realizan varias simulaciones, cada una con una ligera variaci\u00f3n de las condiciones iniciales. En el caso de VineForecast, se comparan 40 previsiones diferentes para cada estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica virtual del sistema, con el fin de proporcionar una declaraci\u00f3n lo m\u00e1s v\u00e1lida posible para una amplia gama de lugares.<\/p>\n\n\n\n

En pocas palabras, una predicci\u00f3n es fiable en gran medida siempre que el cambio en la condici\u00f3n inicial no provoque diferencias importantes en los distintos modelos. Si el cambio en la condici\u00f3n inicial provoca diferencias importantes en los distintos modelos de predicci\u00f3n, cabe suponer que la predicci\u00f3n sigue siendo muy incierta.<\/p>\n\n\n\n

La presentaci\u00f3n <\/h2>\n\n\n\n

Pero no se preocupe, no tiene que consultar 40 gr\u00e1ficos diferentes. Nosotros analizaremos los datos por ti. Para obtener datos meteorol\u00f3gicos de VineForecast, primero necesitas una estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica virtual. Puedes averiguar c\u00f3mo crear una aqu\u00ed aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Si ya tiene una emisora, vaya a la barra lateral y haga clic en Previsiones -> Estaciones<\/em><\/strong> y seleccione una estaci\u00f3n meteorol\u00f3gica. A continuaci\u00f3n, acceder\u00e1 a la p\u00e1gina de detalles de la estaci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Los datos meteorol\u00f3gicos \ud83c\udf26<\/h2>\n\n\n\n

Temperatura \ud83c\udf21<\/h3>\n\n\n\n

VineForecast calcula la temperatura m\u00e1xima y m\u00ednima, incluida la informaci\u00f3n de seguridad, comparando 40 modelos meteorol\u00f3gicos. Los datos de temperatura se pueden encontrar como previsi\u00f3n de 48 h en la pesta\u00f1a \"Previsi\u00f3n horaria\"<\/strong>. Tambi\u00e9n puede consultar la temperatura m\u00e1xima y m\u00ednima de cada d\u00eda en forma de previsi\u00f3n diaria.<\/p>\n\n\n\n

Precipitaciones \ud83c\udf27<\/h3>\n\n\n\n

VineForecast tambi\u00e9n calcula la precipitaci\u00f3n como valor diario y horario y muestra los valores en los mismos cuadros que para la temperatura. <\/p>\n\n\n\n

Para el historial de precipitaciones, VineForecast utiliza mediciones de radar (s\u00f3lo en Alemania y Austria), ya que \u00e9stas son m\u00e1s precisas que los datos del modelo. Puedes consultar los valores exactos de las precipitaciones de las \u00faltimas semanas y meses en la secci\u00f3n \"Precipitaci\u00f3n<\/strong>\". El periodo de tiempo mostrado puede modificarse mediante el desplegable situado en la esquina superior derecha del recuadro.<\/p>\n\n\n\n

Si mueve el puntero del rat\u00f3n sobre el diagrama en su PC o el dedo en su tel\u00e9fono m\u00f3vil, ver\u00e1 dos valores. El valor inferior muestra la cantidad de precipitaci\u00f3n en el d\u00eda seleccionado. El valor superior muestra la cantidad de precipitaci\u00f3n que cay\u00f3 entre el primer d\u00eda y el d\u00eda seleccionado (en el ejemplo siguiente, en el periodo comprendido entre el 15 de julio y el 23 de julio). El \u00e1rea en el fondo del diagrama le muestra la cantidad total de precipitaci\u00f3n para el periodo seleccionado.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Humedad de la hoja \ud83c\udf31<\/h3>\n\n\n\n

VineForecast modela la humedad de las hojas, especialmente para la predicci\u00f3n de la Peronospora. Para simplificar, s\u00f3lo diferenciamos entre hojas h\u00famedas y secas. Los datos sobre la humedad de las hojas se encuentran en la pesta\u00f1a Enfermedades. As\u00ed como en la pesta\u00f1a \"Previsi\u00f3n horaria\" desglosada en detalle en una previsi\u00f3n de 48h.<\/p>\n\n\n\n

Viento \ud83c\udf2c<\/h3>\n\n\n\n

Encontrar\u00e1 informaci\u00f3n detallada sobre el viento en la pesta\u00f1a \"Previsi\u00f3n horaria\". Adem\u00e1s de la velocidad del viento, aqu\u00ed tambi\u00e9n puedes ver su direcci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Splash weather \u2049\ufe0f<\/h3>\n\n\n\n

Puede consultar las condiciones de pulverizaci\u00f3n en la pesta\u00f1a \"Previsi\u00f3n horaria\".<\/p>\n\n\n\n

VineForecast utiliza de nuevo los colores y s\u00edmbolos del sem\u00e1foro para facilitar la comunicaci\u00f3n. Los s\u00edmbolos verdes indican una situaci\u00f3n meteorol\u00f3gica en la que la pulverizaci\u00f3n deber\u00eda producir una eficacia normal. Los s\u00edmbolos amarillos indican condiciones suficientes para la pulverizaci\u00f3n. Sin embargo, al menos una variable es desfavorable para un buen efecto de la aplicaci\u00f3n. Un s\u00edmbolo rojo indica que al menos dos variables son desfavorables para un buen efecto de la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Si mueve el puntero del rat\u00f3n sobre el s\u00edmbolo en su PC o el dedo en su tel\u00e9fono m\u00f3vil, aparecer\u00e1 tambi\u00e9n una descripci\u00f3n del significado exacto del s\u00edmbolo (v\u00e9ase la imagen siguiente).<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Las infecciones por Oidio y Peronospora dependen en gran medida de la meteorolog\u00eda. Junto con la previsi\u00f3n de infecciones, la meteorolog\u00eda es el n\u00facleo de VineForecast. En este art\u00edculo, aprender\u00e1s m\u00e1s sobre el modelado, la interpretaci\u00f3n y el uso de los an\u00e1lisis meteorol\u00f3gicos en VineForecast. El c\u00e1lculo \ud83e\uddee La base \u25b6\ufe0f Para entender c\u00f3mo se crean realmente las previsiones meteorol\u00f3gicas, es necesario...<\/p>","protected":false},"author":2,"comment_status":"open","ping_status":"closed","template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"ht-kb-category":[3],"ht-kb-tag":[14,19],"class_list":["post-187","ht_kb","type-ht_kb","status-publish","format-standard","hentry","ht_kb_category-prognosen","ht_kb_tag-content","ht_kb_tag-basics"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/help.vineforecast.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/ht-kb\/187","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/help.vineforecast.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/ht-kb"}],"about":[{"href":"https:\/\/help.vineforecast.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/ht_kb"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/help.vineforecast.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/help.vineforecast.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=187"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/help.vineforecast.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/ht-kb\/187\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/help.vineforecast.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=187"}],"wp:term":[{"taxonomy":"ht_kb_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/help.vineforecast.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/ht-kb-category?post=187"},{"taxonomy":"ht_kb_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/help.vineforecast.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/ht-kb-tag?post=187"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}