Máster en Climatología y Predicción Meteorológica con Satélites
¿Por qué este master?
El Máster en Climatología y Predicción Meteorológica con Satélites
Te proporciona una comprensión profunda de los procesos climáticos y las técnicas de predicción, con un enfoque especializado en el uso de datos satelitales. Aprenderás a analizar e interpretar información obtenida de satélites para modelar el clima, predecir patrones meteorológicos y comprender el impacto del cambio climático. Este programa te prepara para afrontar los desafíos del análisis climático y la predicción meteorológica con herramientas de vanguardia.
Ventajas diferenciales
- Análisis avanzado de datos satelitales: domina las técnicas de procesamiento e interpretación para aplicaciones climáticas y meteorológicas.
- Modelado climático de vanguardia: utiliza modelos numéricos para simular el clima y predecir escenarios futuros.
- Predicción meteorológica precisa: aplica técnicas avanzadas para mejorar la exactitud de las predicciones a corto, medio y largo plazo.
- Expertos en climatología y teledetección: aprende de profesionales líderes en el campo y participa en proyectos de investigación innovadores.
- Aplicaciones prácticas: desarrolla proyectos reales para sectores como la agricultura, la energía y la gestión de desastres naturales.
- Modalidad: Online
- Nivel: Masters
- Horas: 1600 H
- Fecha de matriculación: 22-05-2026
- Fecha de inicio: 17-06-2026
- Plazas disponibles: 7
¿A quién va dirigido?
- Graduados en Física, Ciencias Ambientales, Geografía o Ingeniería que desean especializarse en el análisis del clima y la predicción meteorológica utilizando tecnología satelital.
- Profesionales de la meteorología y la climatología que buscan actualizar sus conocimientos y habilidades en el uso de datos satelitales para mejorar las predicciones y modelos climáticos.
- Investigadores y académicos interesados en profundizar en el estudio del cambio climático y sus impactos a través del análisis de datos satelitales.
- Consultores ambientales y técnicos de empresas que necesitan interpretar y aplicar información meteorológica y climática para la toma de decisiones en sectores como la agricultura, la energía o la gestión de riesgos.
- Responsables de la gestión de recursos naturales y la planificación territorial que requieren información precisa y actualizada sobre el clima y el tiempo para la gestión sostenible del territorio.
Flexibilidad y Aplicación Práctica
Diseñado para profesionales y estudiantes: formato online flexible, casos prácticos con datos reales y aplicación directa en proyectos e investigaciones.
Objetivos y competencias

Desarrollar modelos predictivos avanzados:
«Utilizar algoritmos de Machine Learning (Regresión, Clasificación, Redes Neuronales) para pronosticar demanda, optimizar inventario y predecir riesgo crediticio.»

Interpretar datos satelitales para optimizar la gestión de recursos hídricos:
«Analizar información espectral y geoespacial para evaluar la disponibilidad, calidad y uso del agua, identificando patrones y anomalías para la toma de decisiones informadas.»

Evaluar el impacto del cambio climático en patrones meteorológicos regionales:
Analizar datos históricos y modelos predictivos para identificar tendencias en temperatura, precipitación y eventos extremos, considerando la vulnerabilidad de ecosistemas y comunidades locales.

Diseñar estrategias de mitigación ante eventos meteorológicos extremos:
«Evaluar riesgos específicos por tipo de evento (olas, viento, hielo) y adaptar planes de navegación/carga.»

Comunicar eficazmente información climática y meteorológica a diversos públicos:
Adaptar el lenguaje y el formato de la información, considerando el nivel de conocimiento y las necesidades específicas de cada audiencia (ciudadanos, empresas, medios de comunicación, etc.).

Liderar proyectos de investigación climática y meteorológica con tecnología satelital:
«Diseñar, ejecutar y comunicar estudios robustos, asegurando la calidad de datos satelitales y su integración con modelos climáticos, colaborando con expertos y gestionando recursos eficientemente.»
Plan de estudio - Módulos
1.1. Concepto de clima y diferencias entre clima, tiempo meteorológico y variabilidad climática
1.2. Componentes del sistema climático: atmósfera, océanos, criosfera, biosfera y litosfera
1.3. Balance radiativo terrestre, efecto invernadero y transferencia de energía en el sistema climático
1.4. Estructura vertical de la atmósfera y propiedades termodinámicas del aire
1.5. Circulación general de la atmósfera y patrones globales de transporte de energía y masa
1.6. Interacciones océano-atmósfera y su influencia en la variabilidad climática
1.7. Ciclo hidrológico global y su relación con el clima y la meteorología
1.8. Variabilidad climática natural y forzamientos externos del sistema climático
1.9. Escalas espaciales y temporales del clima desde local a global
1.10. Enfoque sistémico de la climatología como base para la predicción meteorológica avanzada
2.1. Ecuaciones fundamentales de la dinámica atmosférica y su interpretación física
2.2. Movimientos de aire, fuerzas actuantes y equilibrio geostrófico
2.3. Procesos termodinámicos en la atmósfera: estabilidad, convección y advección
2.4. Formación de nubes, precipitación y fenómenos meteorológicos asociados
2.5. Ondas atmosféricas, frentes y sistemas de baja y alta presión
2.6. Turbulencia, mezcla vertical y procesos de capa límite atmosférica
2.7. Fenómenos meteorológicos extremos y su dinámica
2.8. Interacción entre topografía, superficie terrestre y dinámica atmosférica
2.9. Escalas de movimiento atmosférico desde mesoescala a escala sinóptica
2.10. Integración de procesos físicos en la predicción meteorológica
3.1. Principios de teledetección y adquisición de datos atmosféricos desde plataformas satelitales
3.2. Tipos de satélites meteorológicos: geoestacionarios y de órbita polar
3.3. Sensores activos y pasivos para observación de la atmósfera
3.4. Radiometría, espectros electromagnéticos y señales captadas por sensores meteorológicos
3.5. Variables atmosféricas derivadas de satélites: temperatura, humedad, nubosidad y aerosoles
3.6. Resolución espacial, temporal y espectral en observación satelital
3.7. Procesamiento inicial de datos satelitales y correcciones radiométricas
3.8. Limitaciones y errores en la observación remota de la atmósfera
3.9. Integración de datos satelitales con observaciones in situ
3.10. Aplicaciones de la teledetección en meteorología operativa
4.1. Redes de observación meteorológica terrestre, marina y aérea
4.2. Instrumentación meteorológica y medición de variables atmosféricas
4.3. Radiosondeos, estaciones automáticas y plataformas de observación continua
4.4. Integración de datos satelitales y terrestres en sistemas de monitoreo global
4.5. Calidad de datos, validación y control de errores en observaciones meteorológicas
4.6. Sistemas de almacenamiento, transmisión y gestión de datos meteorológicos
4.7. Fundamentos de asimilación de datos en modelos numéricos
4.8. Métodos de interpolación y reconstrucción de campos atmosféricos
4.9. Big data y gestión de grandes volúmenes de información climática
4.10. Construcción de sistemas integrados de observación para predicción meteorológica
5.1. Fundamentos de modelización numérica de la atmósfera
5.2. Discretización de ecuaciones y métodos numéricos aplicados a meteorología
5.3. Modelos globales y regionales de predicción meteorológica
5.4. Parametrización de procesos físicos subescala
5.5. Inicialización de modelos mediante datos observacionales
5.6. Predicción a corto, medio y largo plazo
5.7. Evaluación de incertidumbre y ensembles en predicción meteorológica
5.8. Validación de modelos y verificación de pronósticos
5.9. Simulación de escenarios climáticos futuros
5.10. Integración de modelos en sistemas operativos de predicción
6.1. Procesamiento digital de imágenes satelitales meteorológicas
6.2. Clasificación de nubes y sistemas atmosféricos mediante imágenes
6.3. Detección de fenómenos meteorológicos mediante teledetección
6.4. Análisis multiespectral y multitemporal de datos satelitales
6.5. Extracción de variables atmosféricas a partir de imágenes
6.6. Algoritmos de corrección y mejora de imágenes meteorológicas
6.7. Integración de datos satelitales con modelos numéricos
6.8. Automatización del análisis mediante inteligencia artificial
6.9. Visualización avanzada de datos meteorológicos
6.10. Aplicaciones operativas del procesamiento satelital
7.1. Fenómenos de variabilidad climática como El Niño y La Niña
7.2. Oscilaciones climáticas y patrones de teleconexión
7.3. Evidencias del cambio climático y análisis de tendencias
7.4. Impacto del cambio climático en sistemas meteorológicos
7.5. Modelos climáticos y proyecciones futuras
7.6. Interacción entre cambio climático y eventos extremos
7.7. Evaluación de riesgos climáticos
7.8. Adaptación y mitigación frente al cambio climático
7.9. Integración de datos satelitales en estudios climáticos
7.10. Construcción de escenarios climáticos regionales
8.1. Predicción meteorológica en aviación y navegación
8.2. Aplicaciones en agricultura y gestión de recursos hídricos
8.3. Meteorología aplicada a energía renovable
8.4. Gestión de riesgos y desastres naturales
8.5. Sistemas de alerta temprana
8.6. Aplicaciones en urbanismo y planificación territorial
8.7. Predicción meteorológica en transporte
8.8. Impacto económico de la predicción del tiempo
8.9. Servicios meteorológicos operativos
8.10. Integración de predicción en toma de decisiones
9.1. Aplicación de inteligencia artificial en análisis meteorológico
9.2. Machine learning para predicción del tiempo
9.3. Big data en climatología
9.4. Integración de datos heterogéneos
9.5. Modelos híbridos físico-estadísticos
9.6. Automatización de predicciones
9.7. Sistemas de soporte a decisión
9.8. Visualización avanzada de datos climáticos
9.9. Innovación tecnológica en meteorología
9.10. Futuro de la predicción meteorológica
10.1. Definición del caso de estudio
10.2. Recopilación de datos meteorológicos y satelitales
10.3. Procesamiento y análisis de información
10.4. Aplicación de modelos de predicción
10.5. Integración de datos y simulación
10.6. Evaluación de resultados
10.7. Desarrollo de conclusiones
10.8. Aplicación práctica del proyecto
10.9. Elaboración de memoria técnica
10.10. Presentación y defensa del proyecto final
Salidas profesionales
«`html
- Meteorólogo/Climatólogo en agencias estatales y autonómicas: Predicción, vigilancia y análisis del tiempo y el clima.
- Consultor/Asesor en empresas del sector energético, agrario, turístico o de seguros: Evaluación de riesgos climáticos y optimización de actividades.
- Investigador en centros de investigación y universidades: Desarrollo de modelos climáticos, análisis de datos satelitales y estudios de impacto.
- Técnico en empresas de desarrollo tecnológico: Diseño y desarrollo de instrumentos y software para la observación y predicción meteorológica.
- Analista de datos climáticos en empresas de Big Data: Procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos climáticos y meteorológicos.
- Gestor de proyectos en organizaciones no gubernamentales (ONGs): Adaptación al cambio climático y gestión de riesgos en países en desarrollo.
- Divulgador científico en medios de comunicación y museos: Comunicación y educación sobre temas relacionados con el clima y la meteorología.
- Experto en teledetección en empresas de consultoría ambiental: Análisis de imágenes satelitales para la monitorización del medio ambiente.
«`
Requisitos de admisión

Perfil académico/profesional:
Grado/Licenciatura en Náutica/Transporte Marítimo, Ingeniería Naval/Marina o titulación afín; o experiencia profesional acreditada en puente/operaciones.

Competencia lingüística:
Recomendado inglés marítimo (SMCP) funcional para simulaciones y materiales técnicos.

Documentación:
CV actualizado, copia de titulación o libreta de embarque, DNI/Pasaporte, carta de motivación.

Requisitos técnicos (para online):
Equipo con cámara/micrófono, conexión estable, monitor ≥ 24” recomendado para ECDIS/Radar-ARPA.
Proceso de admisión y fechas

1. Solicitud
online
(formulario + documentos).

2. Revisión académica y entrevista
(perfil/objetivos/compatibilidad horaria).

3. Decisión de admisión
(+ propuesta de beca si aplica).

4. Reserva de plaza
(depósito) y matrícula.

5. Inducción
(acceso a campus, calendarios, guías de simulador).
Becas y ayudas
- Análisis Climático Avanzado: Domina las técnicas más punteras para comprender y modelar el clima global y regional.
- Predicción Meteorológica de Precisión: Aprende a realizar predicciones meteorológicas precisas utilizando modelos numéricos y datos satelitales.
- Teledetección y Satélites Meteorológicos: Profundiza en el uso de datos satelitales para la observación y el análisis de fenómenos meteorológicos.
- Aplicaciones Prácticas: Desarrolla proyectos reales y adquiere experiencia en la aplicación de la climatología y la predicción meteorológica en diversos sectores.
- Networking Profesional: Conecta con expertos del sector y amplía tus oportunidades laborales en instituciones y empresas líderes.
Testimonios
Este máster me proporcionó las herramientas y conocimientos necesarios para desarrollar un nuevo modelo de predicción de sequías utilizando datos satelitales. Este modelo, actualmente implementado en mi trabajo en el centro meteorológico nacional, ha mejorado la precisión de las predicciones a largo plazo en un 15%, permitiendo una mejor gestión de los recursos hídricos a nivel nacional.
Durante el Máster en Tecnología Espacial & Satelital aplicada al Mar, desarrollé un algoritmo de detección de microplásticos en zonas costeras utilizando imágenes satelitales, el cual fue posteriormente implementado por una ONG para monitorizar la contaminación en el Mediterráneo, contribuyendo a la preservación del ecosistema marino.
Tras completar el Máster en Climatología y Predicción Meteorológica con Satélites, lideré el desarrollo de un nuevo modelo de predicción de sequías para la región del Sahel, utilizando datos satelitales de última generación. Este modelo ha mejorado la precisión de las predicciones en un 15%, permitiendo a las comunidades locales implementar medidas de mitigación más efectivas y reducir el impacto de las sequías en la agricultura y la seguridad alimentaria.
Apliqué los conocimientos del máster para desarrollar un modelo de predicción de sequías utilizando datos satelitales. Este modelo, implementado por una ONG en la región del Sahel, ha mejorado la precisión de las predicciones en un 20%, permitiendo una mejor gestión de recursos hídricos y la implementación de medidas preventivas que han mitigado el impacto de la sequía en las comunidades locales.
Preguntas frecuentes
El enfoque principal es la aplicación de datos e imágenes satelitales a la climatología y la predicción meteorológica.
Sí. El itinerario incluye ECDIS/Radar-ARPA/BRM con escenarios de puerto, oceánica, niebla, temporal y SAR.
Online con sesiones en vivo; opción híbrida para estancias de simulador/prácticas mediante convenios.
Se centra en la climatología a largo plazo utilizando datos satelitales, aunque también incluye la predicción meteorológica a corto plazo como herramienta para comprender el clima.
Recomendado SMCP funcional. Ofrecemos materiales de apoyo para fraseología estándar.
Sí, con titulación afín o experiencia en operaciones marítimas/portuarias. La entrevista de admisión confirmará encaje.
Opcionales (3–6 meses) a través de Empresas & Colaboraciones y la Red de Egresados.
Prácticas en simulador (rúbricas), planes de derrota, SOPs, checklists, micro-tests y TFM aplicado.
Título propio de Navalis Magna University + portafolio operativo (tracks, SOPs, informes y KPIs) útil para auditorías y empleo.
10.1. Definición del caso de estudio
10.2. Recopilación de datos meteorológicos y satelitales
10.3. Procesamiento y análisis de información
10.4. Aplicación de modelos de predicción
10.5. Integración de datos y simulación
10.6. Evaluación de resultados
10.7. Desarrollo de conclusiones
10.8. Aplicación práctica del proyecto
10.9. Elaboración de memoria técnica
10.10. Presentación y defensa del proyecto final
Solicitar información
- Completa el Formulario de Solicitud
- Adjunta CV/Titulación (si la tienes a mano).
- Indica tu cohorte preferida (enero/mayo/septiembre) y si deseas opción híbrida con sesiones de simulador.
Un asesor académico se pondrá en contacto en 24–48 h para guiarte en admisión, becas y compatibilidad con tu agenda profesional.
Profesorado
Ing. Tomás Riera
Profesor Titular
Ing. Tomás Riera
Profesor Titular
Ing. Sofía Marquina
Profesora Titular
Ing. Sofía Marquina
Profesora Titular
Ing. Javier Bañuls
Profesor Titular
Ing. Javier Bañuls
Profesor Titular
Dra. Nuria Llobregat
Profesora Titular
Dra. Nuria Llobregat
Profesora Titular
Dr. Pau Ferrer
Profesor Titular
Dr. Pau Ferrer
Profesor Titular
Cap. Javier Abaroa (MCA)
Profesor Titular
Cap. Javier Abaroa (MCA)
Profesor Titular