Los pronósticos meteorológicos hacen lucir bien a los económicos

«El error en los pronósticos de las condiciones atmosféricas pueden ser atribuidos a dos causas: deficiencias en el modelo e inexactitudes en las condiciones iniciales. Dado que los modelos atmosféricos son pensados como caóticos y, por tanto, sensitivos a las condiciones iniciales, mucha atención ha sido focalizada en tales condiciones como un límite a la predictibilidad... Mientras los efectos del caos eventualmente llevan a una pérdida de predictibilidad, esto pudiera ocurrir solamente en una escala de largo plazo.» L. Smith et al., European Geophysical Society, julio 2001

Son incuantificables los daños que causan los fenómenos atmosféricos, tanto a la economía como a los seres humanos -algunos incluirían también a los animales. Desde los huracanes San Zenón, Inés, David y Georges -entre otros- el país ha sufrido el embate de huracanes devastadores que han dejado una secuela de daños solo recuperables en el curso de varios años -sin contar las pérdidas irrecuperables de vidas humanas. Recientemente, el estado de Texas fue afectado por el huracán Harvey y los daños económicos se estiman en la frontera de los USD 100,000 millones, mientras que las pérdidas económicas causadas por el mismo huracán en el estado de la Florida se sitúan en el orden de los USD 50,000. En el Caribe, el paso del huracán Irma por áreas situadas en San Martín, Islas Vírgenes y Antigua y Barbuda, causó daños materiales que se han estimado en unos USD 10,000 millones, una cifra que aumentará considerablemente cuando se incluyan los daños en Cuba, Bahamas y República Dominicana. Similar impacto – o quizás peor- tendrá el huracán María cuando concluya su trayectoria por el Caribe, especialmente si se considera que su impacto sobre Puerto Rico ha sido devastador.

Es en este contexto que radica -primordialmente- la importancia de los pronósticos meteorológicos: cómo minimizar los daños materiales y humanos que esos desastres naturales causan. La precisión de esos pronósticos ayuda a definir planes de prevención mucho más efectivos. Los costos de prevenir se originan en diversas fuentes; entre ellas, el fortalecimiento de las estructuras físicas, la preparación y movilización hacia refugios y la parálisis de las actividades productivas. De manera que las falsas alarmas pueden resultar muy costosas. (Algunas personas se sienten decepcionadas cuando se monta todo un aparataje preventivo y luego no pasa nada.) Un buen sistema de información permite reducir los costos por prevenciones que no son necesarias.

Y, justamente, los pronósticos meteorológicos pueden fallar cuando son más necesarios. De hecho, la gran mayoría falla. Esto se puede comprobar observando un gráfico tipo «espagueti» que presenta un compendio de una gran variedad de pronósticos; aun considerando los márgenes de errores -estadísticamente aceptables- muchos de esos pronósticos resultan fallidos. Tomen, por ejemplo, las trayectorias que originalmente se le atribuyeron al huracán Irma; iban desde una trayectoria sur, pasando por República Dominicana, hasta una trayectoria norte muy distante. También ha sido el caso del huracán María y de tantos otros. En la medida que el fenómeno se ha ido acercando al objetivo proyectado, en la misma medida ha ido mejorando el pronóstico. ¡Qué maravilla! Algunas estimaciones arrojan que los pronósticos con cuatro días de anticipación se desvían en promedio unos 175 km de la trayectoria que en realidad sigue el huracán.

Uno pudiera preguntarse, ¿cómo es posible que una disciplina como la meteorología que utiliza las técnicas estadísticas más avanzadas en sus pronósticos presente un récord tan inexacto? La clave está en las limitaciones que son propias al momento de definir la estructura del modelo a utilizar. Una mala selección de variables explicativas -o la omisión de variables con poder de explicación-, así como la definición de las condiciones iniciales del fenómeno pueden decretar la inutilidad de un modelo. Sin embargo, la gran cantidad de datos disponibles en tiempo real y la potencia de los sistemas de computación están supuestos a generar pronósticos más precisos. Actualmente, hay dos modelos que se destacan; uno es el modelo norteamericano Global Forecast System (GFS) y, el otro, el Integrated Forecast System (IFS), mejor conocido como el modelo europeo, pues ha sido diseñado y utilizado por el European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Este último modelo utiliza una plataforma computacional que pesa 50 toneladas métricas. Destaco el hecho de que estos modelos tienen a su disposición los mejores avances en el campo de la tecnología y, aun así, la precisión -que ciertamente ha mejorado- está muy lejos de alcanzar los objetivos deseados.

Similares críticas a las que se les hacen a los pronósticos meteorológicos son hechas a los pronósticos en economía, tanto en lo que se refiere a la estructura del modelo como a las condiciones iniciales que sirven de base a tales pronósticos. Los pronósticos económicos se revisan con una frecuencia bastante parecida a los que hacen los meteorólogos. Y si bien se considera que los fenómenos atmosféricos están dominados -en cierto nivel- por el caos, no es menos cierto que la actividad económica está dominada por una conducta humana que puede cambiar con rapidez ante un cambio de percepción de la realidad. Al igual que en meteorología, los nuevos pronósticos en economía sustituyen a los anteriores y dan la sensación de un nivel de precisión que no existe. Pero, en buena lid, la precisión debiera medirse a partir del primer pronóstico. Si así fuera, muchos perderían su trabajo en manos de los adivinadores. Mientras tanto, los economistas pueden dormir tranquilos... los meteorólogos se equivocan tanto como ellos.

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Pedro Silverio Alvarez