Meteorología en Canarias: del problema a una aplicación propia
En marzo de 2026 publiqué en este blog una reflexión sobre algo que seguramente hemos experimentado muchas veces quienes vivimos en Canarias: consultar la predicción meteorológica de nuestro municipio y comprobar después que lo que ocurre donde estamos tiene poco que ver con aquello que esperábamos.
No se trataba de desacreditar a AEMET ni de sostener que las predicciones meteorológicas fueran deficientes. El problema era bastante más interesante.
Canarias es un territorio extraordinariamente complicado para resumir meteorológicamente mediante una única referencia municipal. En pocos kilómetros podemos pasar de la costa a las medianías, cambiar varios centenares de metros de altitud, atravesar una ladera orientada al alisio, situarnos a sotavento o entrar en un barranco donde las condiciones locales son muy diferentes.
Aquella entrada planteaba fundamentalmente una pregunta.
¿Podíamos obtener información meteorológica más cercana al lugar concreto donde realmente queremos saber qué tiempo hará?
Durante los últimos meses he seguido tirando de ese hilo. He investigado fuentes, probado servicios, comparado datos y realizado diferentes ensayos. Y lo que comenzó como una curiosidad ha terminado convirtiéndose en una pequeña aplicación que ya puede probarse.
La he llamado Meteo Canarias.
El problema no era el municipio, sino la escala
Cuando decimos que mañana habrá determinada temperatura en Candelaria, La Orotava, Güímar o Santa Cruz estamos simplificando necesariamente una realidad mucho más compleja.
Una predicción municipal necesita ofrecer una referencia comprensible para el conjunto de la población. Es útil, por supuesto, pero no puede describir simultáneamente todas las condiciones existentes dentro de un territorio donde la altitud, la orientación o la proximidad al mar cambian de manera tan acusada.
Pensemos, por ejemplo, en Candelaria.
No es meteorológicamente lo mismo estar junto a la costa que varios centenares de metros por encima, aunque ambas localizaciones pertenezcan al mismo municipio. Tampoco tiene por qué comportarse igual una vertiente expuesta al viento que otra protegida por el relieve.
Ese era el problema que me interesaba estudiar desde aquella entrada de marzo.
No cómo sustituir una predicción oficial, sino cómo acercarnos un poco más al punto concreto que queremos consultar.
Descubrí que los datos estaban ahí
La sorpresa llegó al comprobar que una parte importante de la información necesaria ya existe y es accesible.
Servicios como Open-Meteo permiten consultar predicciones modelizadas utilizando coordenadas geográficas concretas. Es decir, en lugar de preguntar simplemente qué tiempo se espera en un municipio podemos introducir una latitud y una longitud determinadas.
La diferencia parece pequeña, pero cambia bastante la manera de consultar la información.
Podemos seleccionar nuestra casa, una zona de medianías, un sendero, un terreno agrícola o cualquier otro punto de Canarias y obtener la información que el modelo meteorológico asigna a ese entorno.
Eso permite trabajar con temperatura, sensación térmica, humedad, precipitación, viento, rachas, nubosidad, presión, visibilidad, radiación solar o índice ultravioleta, entre otras variables.
Además, la información puede consultarse hora a hora y para los días siguientes.
No estamos creando datos nuevos. Estamos utilizando de manera práctica información que ya producen modelos meteorológicos y poniéndola en relación con un lugar que nosotros mismos elegimos.
De una prueba para Candelaria a Meteo Canarias
El primer ensayo fue deliberadamente sencillo.
Empecé trabajando con Candelaria porque conozco el municipio y porque representa bastante bien el problema que quería estudiar. Costa, medianías, diferencias importantes de altitud y condiciones que pueden cambiar notablemente en pocos kilómetros.
A partir de ahí fui incorporando funciones.
Primero la selección de coordenadas. Después un mapa. Más tarde la identificación del municipio y de topónimos cercanos mediante información cartográfica del Instituto Geográfico Nacional.
Finalmente, la aplicación dejó de estar limitada a Candelaria y pasó a permitir seleccionar puntos en el conjunto del archipiélago.
Así nació Meteo Canarias.
Su funcionamiento es sencillo: elegimos un punto sobre el mapa —o introducimos directamente sus coordenadas— y la aplicación reúne diferentes informaciones relacionadas con ese lugar.
El objetivo no es complicar la predicción meteorológica, sino exactamente lo contrario: hacer accesibles datos que normalmente aparecen dispersos entre distintos servicios.
AEMET sigue estando dentro de la aplicación
Había una decisión que me parecía importante desde el principio.
No quería construir una herramienta que enfrentara una predicción con otra.
Por eso Meteo Canarias incorpora también la predicción municipal de AEMET.
Cuando el sistema identifica correctamente el municipio en el que se encuentra la coordenada seleccionada, consulta la información oficial correspondiente y la muestra junto a la predicción modelizada del punto.
Pero hay que entender bien qué estamos comparando.
La predicción de AEMET que aparece en la aplicación se refiere a la capital municipal. La otra utiliza unas coordenadas determinadas y una cuadrícula de modelo.
Por tanto, es perfectamente posible que los valores sean diferentes sin que eso signifique que una de las dos fuentes esté necesariamente equivocada.
Están describiendo referencias espaciales distintas.
Y precisamente una de las cosas que me gustaría que aportara esta herramienta es ayudarnos a comprender mejor esas diferencias.
Un punto en el mapa tampoco es una estación meteorológica
Aquí conviene introducir una advertencia fundamental.
Elegir unas coordenadas muy concretas no significa que exista una estación meteorológica exactamente en ese lugar ni que el modelo conozca lo que sucede alrededor de nuestra casa metro a metro.
Los modelos meteorológicos trabajan con cuadrículas.
Nosotros pedimos información para unas coordenadas, pero la predicción procede de la celda o punto de cálculo que el proveedor considera correspondiente. Esa referencia puede encontrarse incluso a cierta distancia de la ubicación seleccionada.
Por eso Meteo Canarias muestra tanto el punto elegido como la coordenada utilizada por el modelo y su altitud de referencia.
Es una diferencia importante.
Podemos aumentar enormemente el grado de localización de la consulta sin convertir por ello una predicción modelizada en una observación directa.
Una ladera, un barranco, un edificio, una diferencia brusca de altitud o determinadas condiciones locales pueden seguir generando fenómenos que el modelo no resuelva completamente.
Los microclimas canarios no desaparecen porque introduzcamos una latitud y una longitud.
También podemos mirar el polvo y la calidad del aire
Durante el desarrollo apareció otra posibilidad interesante.
La API de calidad del aire utilizada por la aplicación permite consultar información modelizada relacionada con partículas PM10 y PM2,5, polvo atmosférico, dióxido de nitrógeno, ozono y el índice europeo de calidad del aire.
En Canarias esto tiene un interés evidente por los episodios de polvo sahariano.
Pero nuevamente debemos evitar convertir un dato en algo que no es.
Un determinado valor de polvo atmosférico no constituye por sí solo una declaración oficial de calima ni una alerta sanitaria. Estamos ante información modelizada sobre composición atmosférica.
La aplicación pretende ayudar a interpretar información, no sustituir a los organismos responsables de emitir avisos.
Lo que Meteo Canarias puede hacer y lo que todavía no puede hacer
Creo que esta distinción es especialmente importante.
Meteo Canarias puede permitirnos consultar información meteorológica para un punto elegido, visualizar previsiones horarias y diarias, conocer referencias geográficas cercanas, comparar esa información con la predicción municipal oficial y consultar determinadas variables de composición atmosférica.
Pero no puede decirnos con certeza qué ocurrirá mañana exactamente sobre nuestra casa.
Tampoco he demostrado todavía que sus predicciones sean estadísticamente más acertadas que otras.
Eso exigiría otro trabajo.
Habría que almacenar predicciones realizadas en diferentes momentos, compararlas después con observaciones reales suficientemente próximas y calcular errores durante un periodo suficientemente largo.
Es algo que me parece especialmente interesante para una futura fase del proyecto.
Porque una cosa es disponer de mayor detalle espacial y otra diferente demostrar una mejora de precisión.
Prefiero mantener esa diferencia clara.
Una aplicación todavía en pruebas
La versión publicada es una primera versión funcional.
Durante el desarrollo se han realizado comprobaciones automáticas y pruebas reales en diferentes puntos de Tenerife, Gran Canaria y La Palma. También se ha revisado el tratamiento de datos ausentes, la identificación municipal, los cambios horarios y la conexión con las diferentes fuentes.
Pero eso no equivale a haber validado todos los municipios, todas las islas, todos los dispositivos ni todas las situaciones meteorológicas posibles.
Quedan cosas por hacer.
Quiero mejorar la experiencia desde dispositivos móviles, ampliar las comprobaciones, estudiar la integración de observaciones reales y avisos y, especialmente, analizar en el futuro cómo se comportan las predicciones frente a lo que finalmente registran las estaciones.
La herramienta no nace terminada.
Nace precisamente para poder seguir aprendiendo.
De una pregunta a una herramienta
Hay algo de este pequeño proyecto que me resulta especialmente satisfactorio.
En marzo de 2026 escribí sobre un problema.
No sabía entonces si existía una solución práctica. Simplemente había algo que no terminaba de convencerme en la manera en que consultábamos el tiempo en un territorio tan complejo como Canarias.
Meses después, aquella pregunta me llevó a investigar modelos meteorológicos, coordenadas, cartografía, APIs, datos atmosféricos y diferentes maneras de presentar la información.
Y finalmente a programar una herramienta que cualquiera puede utilizar.
No pretende competir con AEMET. No pretende convertirse en un servicio meteorológico. Y mucho menos pretende prometer una precisión imposible.
Su aspiración es bastante más modesta y, para mí, también más interesante: aprovechar mejor la información disponible para comprender qué puede ocurrir en el lugar concreto que nos interesa.
Ahora comienza probablemente la parte más útil.
Probarla.
Compararla con la realidad.
Descubrir dónde funciona bien y dónde se equivoca.
Y mejorarla.
Porque la tecnología tiene sentido cuando deja de ser una colección de posibilidades y consigue resolver, aunque sea modestamente, un problema que alguna vez nos hicimos mirando por la ventana y preguntándonos por qué la predicción del municipio decía una cosa mientras sobre nuestra casa estaba ocurriendo otra.
