AEMET, contra los profetas de las cabañuelas: "La famosa predicción de Filomena podría ser falsa"

La Agencia Estatal de Meteorología (Aemet) ha dejado de lado su perfil estrictamente informativo para terciar desde su cuenta de Twitter en una polémica candente para los profesionales e investigadores de las ciencias atmosféricas: la infiltración en la información meteorológica de métodos tradicionales sin aval científico. El caso más famoso es el de las cabañuelas, un método popular usado en el centro y el sur de España. Aunque hay otros en nuestro país, como las témporas en el norte, y tantos otros repartidos por el mundo como el Día de la Marmota en Punxsutawney (EEUU), este método pseudocientífico la borrasca Filomena.

"Esta clase de noticias desprestigian a los meteorólogos. No hay tampoco registros de una predicción de Filomena basada en las cabañuelas, pero aún así siguen dando la historia por cierta", denuncia el organismo estatal. Enlazan a una investigación del diario La Marea que evidencia que no hay ninguna prueba del augurio. Todo comenzó con un artículo en el Diario de Burgos de marzo de 2021 en el que el adolescente cabañuelista Jorge Rey, que lanzaba su blog en aquél momento, afirmaba haber hecho la predicción meses antes. "Podría ser falsa, porque no hay ningún registro", zanja Aemet frente a la coletilla de 'profeta de las cabañuelas'. 

¿Podrían haber predecido las cabañuelas la llegada de la borrasca con meses de antelación? El procedimiento consiste en realizar observaciones entre el 1 y el 12 de agosto, ya que cada día representa los siguientes 12 meses. Así, el día 1 sirve para pronosticar el tiempo de agosto; el día 2, el de septiembre; el 3, el de octubre; y así sucesivamente. Se añaden interpretaciones de la forma de las nubes, la dirección del viento, si hay rocío por las mañanas o el comportamiento de animales o insectos, todo ello parte del acervo antropológico y cultural del mundo rural.

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"La atmósfera es un sistema caótico, lo que significa que pequeñas variaciones en las condiciones iniciales hacen que la evolución prevista sea muy diferente", explica Aemet. "La resolución de las ecuaciones implica saber el estado actual de la atmósfera en una escala de cientos de km y en distintos puntos". Por el contrario, "las cabañuelas hacen uso de correlaciones del tipo si hace sol en 6 de agosto, enero será soleado, algo que está en contra de todo lo que hemos dicho anteriormente, ya que la atmósfera es un sistema caótico. Correlación no implica causalidad".

Los meteorólogos recuerdan que las cabañuelas llegaron a infiltrarse en los informativos públicos en enero de 2022, alertando sobre una "nueva Filomena" que nunca llegó. Esto no es inocuo, sentencia Aemet. "Una mala información meteorológica puede suponer el coste de vidas cuando hay fenómenos meteorológicos extremos si la población desconfía de los avisos y alertas". Por tanto, la entidad subraya la importancia de señalar la "incertidumbre a mayor plazo" y a rehuir las predicciones categóricas realizadas con meses de antelación.

"La idea del tipo 'las cabañuelas pueden fallar, al igual que los modelos meteorológicos' es tan grave como decir 'no me tomo un medicamento porque no siempre cura'. Los modelos meteorológicos y la ciencia permiten saber en qué se falla y en qué se puede mejorar", insisten. Además, las previsiones generales que hacen los métodos pseudocientíficos -del tipo "en noviembre lloverá mucho" o "en enero habrá muchas nevadas"- garantizan un margen de acierto aleatorio, como el 50% que se le atribuye a la marmota Phil.

"Un 50% de acierto puede parecer una buena cifra, pero en realidad es un cara o cruz, una variable dicotómica. En la meteorología hay más variables a considerar", concluye Aemet. Por tanto, insta a centrarse en las predicciones a diez días, que son las que introducen un margen de probabilidad por encima del 50%, y a estar pendientes de los avisos en casos de eventos extremos como temporales y olas de calor o frío, que requieren de frecuentes actualizaciones por el impacto que las variaciones tienen en el riesgo para la población.