Curso de Aplicaciones de predicción meteorológica
¿Por qué este curso?
Descubre el poder de la predicción meteorológica aplicada.
Este curso te proporciona las herramientas y el conocimiento para interpretar modelos numéricos, analizar datos en tiempo real y crear pronósticos personalizados. Aprende a anticipar eventos climáticos extremos y optimizar decisiones en sectores como la agricultura, la energía y el transporte.
Ventajas diferenciales
- Análisis de modelos de predicción: GFS, ECMWF, WRF y otros modelos de vanguardia.
- Visualización y procesamiento de datos: Software especializado para interpretar información meteorológica.
- Pronóstico a corto, medio y largo plazo: Técnicas para diferentes horizontes temporales.
- Aplicaciones prácticas: Estudios de caso en sectores clave.
- Flexibilidad: Modalidad online con acceso a recursos y soporte personalizado.
¿A quién va dirigido?
- Meteorólogos y climatólogos que buscan profundizar en modelos predictivos y herramientas de vanguardia.
- Profesionales del sector agrícola y energético que requieren información meteorológica precisa para la toma de decisiones estratégicas.
- Responsables de la gestión de riesgos y desastres naturales interesados en optimizar la preparación y respuesta ante eventos climáticos extremos.
- Investigadores y estudiantes en ciencias atmosféricas que buscan ampliar sus conocimientos en predicción meteorológica avanzada.
- Pilotos, navegantes y profesionales del transporte que necesitan comprender y aplicar las predicciones para una navegación segura y eficiente.
Adaptabilidad profesional
El curso se adapta a tu ritmo: material disponible 24/7, foros de discusión activos y ejercicios prácticos para aplicar lo aprendido de inmediato.
Objetivos y competencias
Interpretar y utilizar datos para optimizar la toma de decisiones:
Identificar patrones y tendencias en la información para anticipar problemas y oportunidades, ajustando estrategias proactivamente.
Evaluar riesgos y oportunidades para la optimización de recursos:
«Identificar ineficiencias en el consumo de energía y agua, proponiendo alternativas basadas en tecnologías más limpias y prácticas de economía circular.»
Anticipar y mitigar impactos adversos en operaciones sensibles al clima:
«Evaluar riesgos meteorológicos específicos (olas, viento, hielo) e implementar medidas preventivas en la planificación y ejecución.»
Pronosticar con precisión para mejorar la eficiencia operativa:
«Anticipar la demanda, optimizar inventarios y ajustar recursos en tiempo real, minimizando costes y maximizando la utilización de activos.»
Adaptar estrategias y tácticas en tiempo real para una respuesta ágil al clima:
Anticipar cambios meteorológicos utilizando información actualizada (radares, pronósticos) y modificar planes de navegación proactivamente, considerando márgenes de seguridad ampliados y opciones de refugio.
Aprovechar la información meteorológica para optimizar la logística y el despliegue de recursos:
Integrar previsiones en tiempo real para ajustar rutas, horarios y ubicaciones de personal/equipos, minimizando riesgos y costes operativos.
Plan de estudio - Módulos
- Gestión integral de incidentes en el mar: protocolos, roles y cadena de mando para respuesta coordinada
- Planificación y ejecución de operaciones: briefing, rutas, ventanas meteorológicas y criterios de go/no-go
- Evaluación rápida de riesgos: matriz de criticidad, control de escena y decisiones bajo presión
- Comunicación operativa: VHF/GMDSS, reportes estandarizados y enlace interinstitucional
- Movilidad táctica y abordaje seguro: maniobras con RHIB, aproximación, amarre y recuperación
- Equipos y tecnologías: EPP, señalización, localización satelital y registro de datos en campo
- Atención inmediata al afectado: valoración primaria, hipotermia, trauma y estabilización para evacuación
- Condiciones ambientales adversas: oleaje, visibilidad, corrientes y mitigación operativa
- Simulación y entrenamiento: escenarios críticos, uso de RV/RA y ejercicios con métricas de desempeño
- Documentación y mejora continua: lecciones aprendidas, indicadores (MTTA/MTTR) y actualización de SOPs
- Introducción al modelado predictivo: conceptos básicos y aplicaciones climáticas
- Fundamentos de la climatología: variables climáticas, ciclos y forzamientos
- Análisis exploratorio de datos climáticos: series temporales, outliers, imputación
- Modelos lineales y no lineales: regresión, suavizado, redes neuronales
- Modelos de series temporales: ARIMA, Prophet, detección de estacionalidad
- Evaluación y validación de modelos: métricas, cross-validation, incertidumbre
- Escenarios climáticos: proyecciones, modelos de circulación general (MCG)
- Aplicaciones: predicción de temperatura, precipitación, eventos extremos
- Software y herramientas: R, Python, librerías especializadas
- Ética y responsabilidad en el modelado climático
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- Introducción al Modelado Predictivo en Meteorología: Conceptos y aplicaciones
- Fundamentos de la Meteorología: Atmósfera, termodinámica y dinámica
- Adquisición y Procesamiento de Datos Meteorológicos: Sensores, redes y control de calidad
- Modelos Estadísticos para Predicción Meteorológica: Regresión, series temporales y aprendizaje automático
- Modelos Numéricos de Predicción del Tiempo (NWP): Principios, componentes y resolución
- Sistemas de Alerta Temprana: Diseño, umbrales y difusión de alertas
- Verificación y Validación de Modelos Predictivos: Métricas, análisis de errores y mejora continua
- Visualización de Datos Meteorológicos: Mapas, gráficos y herramientas interactivas
- Aplicaciones Específicas: Predicción de eventos extremos (tormentas, inundaciones, sequías)
- Tendencias y Futuro del Modelado Predictivo en Meteorología: Big data, IA y computación de alto rendimiento
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- Introducción al análisis de datos meteorológicos: fuentes, formatos y calidad de datos.
- Estadística descriptiva para datos del tiempo: medidas de tendencia central, dispersión y visualización.
- Probabilidad y distribuciones de probabilidad aplicadas al clima: modelado de eventos meteorológicos extremos.
- Regresión lineal y no lineal: predicción de variables meteorológicas (temperatura, precipitación, viento).
- Series temporales meteorológicas: descomposición, suavizado y análisis de autocorrelación.
- Modelos ARIMA: predicción a corto plazo del tiempo.
- Técnicas de machine learning para modelado predictivo del tiempo: regresión, clasificación y clustering.
- Evaluación y validación de modelos predictivos: métricas de error, validación cruzada y ajuste de hiperparámetros.
- Implementación de modelos en Python o R: uso de librerías específicas para análisis de datos meteorológicos.
- Visualización avanzada de datos y resultados: creación de informes y dashboards interactivos.
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- Introducción a los modelos numéricos: tipos y aplicaciones
- Fundamentos de la meteorología: atmósfera, presión, temperatura, humedad
- Modelos atmosféricos globales: resolución, variables, limitaciones
- Modelos regionales y de alta resolución: adaptaciones, predicción local
- Visualización de datos meteorológicos: mapas, gráficos, animaciones
- Interpretación de salidas de modelos: análisis y pronóstico
- Herramientas de software para la visualización y análisis
- Validación y calibración de modelos: fuentes de datos, técnicas estadísticas
- Aplicaciones en la gestión del tiempo: energía, agricultura, transporte
- Tendencias actuales y futuras en modelado y visualización del tiempo
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- Arquitectura y componentes del sistema: diseño estructural, materiales y subsistemas (mecánicos, eléctricos, electrónicos y de fluidos) con criterios de selección y montaje en entornos marinos
- Fundamentos y principios de operación: bases físicas y de ingeniería (termodinámica, mecánica de fluidos, electricidad, control y materiales) que explican el desempeño y los límites operativos
- Seguridad operativa y medioambiental (SHyA): análisis de riesgos, EPP, LOTO, atmósferas peligrosas, gestión de derrames y residuos, y planes de respuesta a emergencias
- Normativas y estándares aplicables: requisitos IMO/ISO/IEC y regulaciones locales; criterios de conformidad, certificación y buenas prácticas para operación y mantenimiento
- Inspección, pruebas y diagnóstico: inspección visual/dimensional, pruebas funcionales, análisis de datos y técnicas predictivas (vibraciones, termografía, análisis de fluidos) para identificar causas raíz
- Mantenimiento preventivo y predictivo: planes por horas/ciclos/temporada, lubricación, ajustes, calibraciones, sustitución de consumibles, verificación post-servicio y fiabilidad operacional
- Instrumentación, herramientas y metrología: equipos de medida y ensayo, software de diagnóstico, calibración y trazabilidad; criterios de selección, uso seguro y almacenamiento
- Integración e interfaces a bordo: compatibilidad mecánica, eléctrica, de fluidos y de datos; sellado y estanqueidad, EMC/EMI, protección contra corrosión y pruebas de interoperabilidad
- Calidad, pruebas de aceptación y puesta en servicio: control de procesos y materiales, FAT/SAT, pruebas en banco y de mar, criterios “go/no-go” y registro de evidencias
- Documentación técnica y práctica integradora: bitácoras, checklists, informes y caso práctico completo (seguridad → diagnóstico → intervención → verificación → reporte) aplicable a cualquier sistema
- Introducción a la Predicción Meteorológica Numérica: Fundamentos y Alcance
- Modelos Atmosféricos Globales: Estructura, Componentes y Limitaciones
- Modelos Regionales de Alta Resolución: Aplicaciones y Adaptaciones Locales
- Asimilación de Datos: Técnicas, Fuentes de Información y Control de Calidad
- Visualización de Datos Meteorológicos: Herramientas y Plataformas Interactivas
- Interpretación de Mapas Meteorológicos: Superficie, Altitud y Variables Clave
- Validación de Modelos Numéricos: Métricas de Evaluación y Análisis de Errores
- Calibración y Ajuste de Modelos: Técnicas Estadísticas y Aprendizaje Automático
- Predicción de Fenómenos Extremos: Tormentas, Huracanes, Sequías e Inundaciones
- Análisis de Incertidumbre y Comunicación de Resultados: Riesgos y Limitaciones
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- Introducción a los modelos de pronóstico: tipos, aplicaciones y limitaciones
- Fundamentos de estadística: medidas de tendencia central, dispersión y probabilidad
- Recopilación y limpieza de datos: fuentes, formatos y tratamiento de valores atípicos
- Análisis exploratorio de datos (EDA): visualización y descubrimiento de patrones
- Regresión lineal: simple y múltiple, evaluación de modelos y supuestos
- Series temporales: descomposición, suavizado exponencial y ARIMA
- Modelos de clasificación: regresión logística, árboles de decisión y SVM
- Visualización de datos: principios de diseño, herramientas y dashboards interactivos
- Evaluación y selección de modelos: métricas de rendimiento y validación cruzada
- Ética en el uso de datos y pronósticos: sesgos, privacidad y responsabilidad
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- Introducción a los modelos predictivos en meteorología: Tipos y aplicaciones.
- Fundamentos de estadística: Variables, distribuciones y medidas de tendencia central.
- Fuentes de datos meteorológicos: Estaciones, satélites, radares y modelos numéricos.
- Preprocesamiento de datos: Limpieza, transformación y normalización.
- Modelos de regresión: Lineal, múltiple y polinómica para predicción meteorológica.
- Modelos de clasificación: Árboles de decisión y máquinas de soporte vectorial (SVM).
- Series temporales: Análisis y predicción con ARIMA y Prophet.
- Técnicas de visualización de datos: Gráficos, mapas y dashboards meteorológicos.
- Evaluación y validación de modelos predictivos: Métricas y técnicas de resampling.
- Aplicaciones prácticas: Predicción de temperatura, precipitación y eventos extremos.
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- Introducción a los Modelos Numéricos: Tipos, Aplicaciones y Limitaciones
- Discretización: Métodos de Diferencias Finitas, Elementos Finitos y Volúmenes Finitos
- Ecuaciones Diferenciales: Fundamentos, Tipos y Métodos de Resolución Numérica
- Modelado de Procesos Atmosféricos: Ecuaciones Primitivas, Capa Límite Planetaria
- Simulación de la Radiación: Transferencia Radiativa, Modelos de Nubes y Aerosoles
- Modelado de la Superficie Terrestre: Balance Energético, Hidrología Superficial y Subterránea
- Asimilación de Datos: Técnicas de Interpolación, Filtrado de Kalman y Variacional
- Validación y Verificación de Modelos: Métricas de Error, Análisis de Sensibilidad
- Introducción a Herramientas de Software: WRF, COSMO, OpenFOAM
- Casos de Estudio: Predicción del Tiempo, Cambio Climático y Calidad del Aire
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Salidas profesionales
- Meteorólogo/a operativo/a: Predicción y seguimiento del tiempo en tiempo real para diversos sectores.
- Consultor/a meteorológico/a: Asesoramiento a empresas y organizaciones sobre el impacto del clima.
- Investigador/a en ciencias atmosféricas: Desarrollo y mejora de modelos de predicción y comprensión del clima.
- Analista de datos meteorológicos: Procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos para la mejora de predicciones.
- Desarrollador/a de software meteorológico: Creación y mantenimiento de aplicaciones de predicción y visualización del clima.
- Técnico/a en estaciones meteorológicas: Instalación, mantenimiento y calibración de instrumentos de medición.
- Gestor/a de riesgos climáticos: Evaluación y mitigación de los impactos del clima extremo en diferentes sectores.
- Educador/a ambiental: Divulgación y enseñanza de la ciencia del clima y la importancia de la predicción meteorológica.
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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
- Fundamentos de la predicción: Domina los principios de la meteorología y los modelos numéricos del tiempo.
- Herramientas y Software: Aprende a utilizar software especializado para el análisis y la visualización de datos meteorológicos.
- Interpretación de modelos: Desarrolla la habilidad de interpretar salidas de modelos y evaluar su precisión.
- Aplicaciones prácticas: Explora casos de estudio reales en agricultura, aviación, energía y gestión de desastres.
- Técnicas avanzadas: Profundiza en el uso de inteligencia artificial y machine learning para mejorar las predicciones.
Testimonios
Desarrollé un modelo de predicción de precipitaciones para la región vinícola de Mendoza, Argentina, que mejoró la precisión de los pronósticos a corto plazo en un 15%, permitiendo a los viticultores optimizar el riego y la aplicación de tratamientos fitosanitarios, resultando en una reducción del 10% en el uso de agua y un aumento del 5% en la producción.
Dominé la integración de sistemas de navegación electrónica, software de cartografía y herramientas de planificación de rutas, optimizando la eficiencia y seguridad en la navegación. Mi proyecto final, un sistema de alerta temprana de colisión basado en IA, recibió la máxima calificación y el reconocimiento del profesorado por su innovación y aplicabilidad.
Desarrollé un modelo de predicción de granizo con 95% de precisión, superando en un 15% a los modelos existentes y permitiendo a los agricultores locales proteger sus cultivos con mayor eficacia.
Desarrollé un modelo de predicción de lluvia con un 95% de precisión para la región del Amazonas, utilizando datos satelitales y aprendizaje automático, lo que permitió a las comunidades locales anticipar inundaciones y optimizar la agricultura.
Preguntas frecuentes
Proporcionar información oportuna y precisa sobre las condiciones meteorológicas futuras.
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.
Permiten a los agricultores tomar decisiones informadas sobre la siembra, el riego, la fertilización y la cosecha, optimizando el rendimiento y minimizando las pérdidas por eventos climáticos adversos.
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.
- Introducción a los Modelos Numéricos: Tipos, Aplicaciones y Limitaciones
- Discretización: Métodos de Diferencias Finitas, Elementos Finitos y Volúmenes Finitos
- Ecuaciones Diferenciales: Fundamentos, Tipos y Métodos de Resolución Numérica
- Modelado de Procesos Atmosféricos: Ecuaciones Primitivas, Capa Límite Planetaria
- Simulación de la Radiación: Transferencia Radiativa, Modelos de Nubes y Aerosoles
- Modelado de la Superficie Terrestre: Balance Energético, Hidrología Superficial y Subterránea
- Asimilación de Datos: Técnicas de Interpolación, Filtrado de Kalman y Variacional
- Validación y Verificación de Modelos: Métricas de Error, Análisis de Sensibilidad
- Introducción a Herramientas de Software: WRF, COSMO, OpenFOAM
- Casos de Estudio: Predicción del Tiempo, Cambio Climático y Calidad del Aire
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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.
