¿Qué es MeteoLens?

MeteoLens™ es una licencia de actualización por ubicación que ofrece acceso a conjuntos de datos climáticos y atmosféricos especializados, entre los que se incluyen proyecciones climáticas, datos sobre el impacto del humo y un historial ampliado. Estos conjuntos de datos amplían las capacidades de SolarAnywhere más allá del análisis histórico estándar, lo que permite obtener una visión más profunda de la variabilidad a largo plazo, los efectos de los fenómenos meteorológicos extremos y los riesgos climáticos que afectan al rendimiento y la planificación de las instalaciones solares.

Acceso a los datos de MeteoLens

Los conjuntos de datos de MeteoLens se pueden descargar exclusivamente a través del portal de datos SolarAnywhere.

Para acceder a MeteoLens es necesario disponer de una licencia activa de «Typical Year», «Typical Year+» o «Sites». Los usuarios de «SolarAnywhere Historical Data» pueden añadir MeteoLens como una actualización por ubicación en cualquier emplazamiento activo, lo que les permite acceder a los conjuntos de datos de MeteoLens para esa ubicación.

Actualizar una ubicación a MeteoLens

1. Selecciona una ubicación activa (Año típico, Año típico+ o Emplazamientos) de la lista de ubicaciones y elige Gestionar el acceso a los datos:
2. Haz clic en el + botón situado debajo de Actualizaciones de licencia:

   Nota: Si no hay créditos de actualización de ubicación de MeteoLens disponibles, haz clic en Añadir créditos en la Revisar y editar licencias de la sección Gestionar acceso a datos . Los créditos de MeteoLens se pueden comprar directamente en el sitio web de SolarAnywhere siguiendo las instrucciones de la página de compra.

3. Seleccione MeteoLens y confirma.

MeteoLens – Datos sobre proyecciones climáticas

MeteoLens Climate Projections ofrece previsiones meteorológicas y de recursos solares específicas para cada ubicación hasta el año 2099. Estos conjuntos de datos están diseñados para facilitar la planificación a largo plazo, la evaluación de riesgos climáticos y el análisis de carteras basado en escenarios. Las previsiones se basan en los resultados del Modelo del Sistema Terrestre del Instituto Max Planck (MPI-ESM1.2) y se procesan utilizando las metodologías de Clean Power Research para generar variables relevantes para el análisis de la energía solar.

Los conjuntos de datos permiten a los usuarios evaluar los posibles cambios en la irradiación solar, la temperatura y otras variables meteorológicas en diferentes condiciones climáticas futuras. Esto resulta de gran utilidad para aplicaciones como la previsión del rendimiento energético, la elaboración de modelos financieros y el desarrollo de proyectos basados en el análisis de riesgos.

Escenarios climáticos (CMIP6 / Marco SSP)

Al descargar datos de proyección, los usuarios seleccionan un escenario climático que representa una trayectoria futura concreta. Estos escenarios se basan en las Trayectorias Socioeconómicas Compartidas (SSP) definidas por el marco CMIP6. Cada escenario refleja diferentes hipótesis sobre el desarrollo mundial, las emisiones de gases de efecto invernadero y el uso del suelo.

La convención de nomenclatura de los escenarios (por ejemplo, SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5) hace referencia al nivel aproximado de forzamiento radiativo (en W/m²) que se alcanzará en 2100 en comparación con las condiciones preindustriales. El forzamiento radiativo representa el cambio neto en el balance energético de la Tierra, definido como la radiación solar entrante menos la radiación terrestre saliente. Por lo general, los valores más altos se corresponden con un mayor calentamiento.

En la tabla 1 se ofrece un resumen de los escenarios disponibles.

Tabla 1. Trayectorias socioeconómicas compartidas¹

Estructura y formatos de datos

Los datos de las proyecciones climáticas de MeteoLens están disponibles en varios formatos para adaptarse a diferentes flujos de trabajo de análisis:

• Series temporales por hora (a escala reducida): Conjuntos de datos continuos por hora derivados de los resultados diarios de modelos climáticos mediante técnicas de reducción de escala CPR. Son adecuados para flujos de trabajo de simulación detallada y modelización del rendimiento.
• Agregaciones mensuales y anuales: resúmenes preagregados para el análisis de tendencias a largo plazo, la comparación de escenarios y la elaboración de informes.
• Año típico ponderado por la temperatura (8760): Conjunto de datos representativo de 8760 horas elaborado a partir de datos de proyección para reflejar la variabilidad determinada por la temperatura durante el periodo y el escenario futuros seleccionados. Estos archivos pueden importarse a herramientas como PVsyst de forma similar a los conjuntos de datos de año típico de SolarAnywhere.

Resolución espacial y temporal

• Resolución espacial: aproximadamente 100 km
• Cobertura temporal: Los datos están disponibles en intervalos horarios, diarios y anuales, y abarcan el periodo comprendido entre 2015 y 2099.

La resolución espacial (~100 km) refleja la escala original del modelo climático subyacente, que está optimizado para captar las tendencias climáticas a gran escala, más que la variabilidad a nivel local.

Los conjuntos de datos horarios se obtienen a partir de los resultados diarios originales del modelo mediante los métodos de reducción de escala estadística basados en inteligencia artificial de Clean Power Research. Este enfoque redistribuye los valores diarios en perfiles horarios realistas, conservando al mismo tiempo las características físicas clave de los datos subyacentes.

En cuanto a la irradiación solar (GHI), los valores horarios reducidos a escala conservan la energía, lo que significa que la suma de los 24 valores horarios de un día determinado equivale al total diario original del modelo MPI-ESM1.2.

En el caso de otras variables meteorológicas, los valores horarios se generan mediante un método basado en bosques aleatorios. Por ello, es posible que los totales diarios, obtenidos a partir de la agregación de los valores horarios, no coincidan exactamente con los resultados originales del modelo en el día a día. No obstante, se mantiene la coherencia en horizontes temporales más amplios, y los valores agregados (por ejemplo, los totales anuales) concuerdan con el modelo climático subyacente a nivel macro.

Ejemplo conceptual

La siguiente figura ilustra cómo varían las proyecciones climáticas en los distintos escenarios del CMIP6 (SSP), mostrando una gama de posibles trayectorias de temperatura a largo plazo en función de diferentes trayectorias de emisiones. Cada línea representa un escenario diferente; las líneas discontinuas indican las tendencias a largo plazo y las líneas continuas muestran la variabilidad interanual.

Figura 1: Temperatura máxima anual del aire prevista según el escenario CMIP6 (SSP), desierto de Mojave (2025-2099).

Cómo interpretar este gráfico:

• La cifra debe interpretarse como una comparación de posibles situaciones, no como una predicción de un único resultado futuro.
• Las diferencias entre los distintos escenarios reflejan trayectorias climáticas alternativas a largo plazo, más que previsiones específicas para cada lugar.
•  La variabilidad interanual sigue estando presente, incluso dentro de las tendencias a largo plazo.
• Estas proyecciones sirven de base para el análisis de sensibilidad y la evaluación de riesgos.

Contexto importante

• Las proyecciones climáticas representan condiciones futuras plausibles, no predicciones deterministas.
• Los resultados se han obtenido a partir de un modelo climático global y reflejan hipótesis de escenarios, no resultados adaptados a cada lugar.
• Los datos resultan más útiles para comprender los rangos de impacto potencial (por ejemplo, reducciones de potencia por temperatura o variabilidad a largo plazo), que para predecir valores concretos en un año determinado.

Descarga de conjuntos de datos de proyecciones climáticas

1. Selecciona una ubicación de MeteoLens en la lista de ubicaciones y aparecerá en la sección «Ubicaciones listas para descargar».
2. Seleccionar Opciones de descarga.
3. En la ventana de descarga, selecciona Datos sobre proyecciones climáticas e indique el intervalo de fechas que desea que se refleje en los archivos, el escenario climático, el tipo o tipos de archivo y los conjuntos de datos.
4. Haz clic en «Descargar» y, a continuación, descarga los datos desde la pestaña «Archivos».

MeteoLens – Datos sobre el impacto del humo

En los últimos años, la actividad de los incendios forestales ha aumentado tanto en frecuencia como en intensidad en muchas regiones, lo que ha tenido repercusiones cuantificables en la disponibilidad de recursos solares. Los datos de impacto del humo de MeteoLens están diseñados para cuantificar el efecto del humo de los incendios forestales sobre la irradiación solar, lo que permite realizar análisis de rendimiento más precisos y determinar con mayor exactitud las pérdidas de energía durante los periodos en los que hay humo.

Se dispone de conjuntos de datos sobre el impacto del humo a escala mundial para el periodo histórico comprendido entre 1998 y 2025. Cuando se utilizan junto con los datos históricos de series temporales estándar de SolarAnywhere (es decir, con una licencia de Sites), estos conjuntos de datos permiten a los usuarios distinguir entre las condiciones de irradiación observadas y las condiciones estimadas sin humo para una misma ubicación y un mismo periodo de tiempo.

Descripción general del conjunto de datos

Los datos sobre el impacto del humo de MeteoLens proporcionan estimaciones por hora del efecto incremental del humo de los incendios forestales sobre la irradiancia, en lugar de series temporales completas de la irradiancia.

El conjunto de datos incluye dos campos:

• Efecto del humo sobre la irradiancia horizontal global (GHI) (W/m²)
• Efecto del humo sobre la irradiancia normal directa (DNI) (W/m²)

Estos campos representan la irradiancia adicional que habría estado disponible en ausencia de humo de incendios forestales en las mismas condiciones atmosféricas.

Los datos históricos de irradiación de SolarAnywhere (disponibles mediante las licencias «Año típico», «Año típico+» y «Emplazamientos») ya reflejan las condiciones reales, incluido el impacto del humo, ya que los modelos subyacentes tienen en cuenta de forma dinámica la profundidad óptica de los aerosoles (es decir, las partículas atmosféricas). Los campos de impacto del humo están diseñados para utilizarse en combinación con estos datos.

Al añadir los valores del impacto del humo a las marcas de tiempo correspondientes en la serie temporal de irradiancia de SolarAnywhere (disponible mediante una licencia de Sites), los usuarios pueden estimar las condiciones hipotéticas de irradiancia sin humo. La diferencia entre la irradiancia observada y la irradiancia reconstruida sin humo representa la reducción del recurso solar disponible atribuible al humo de los incendios forestales.

Cómo se pueden utilizar los datos

Cuando se combinan con los conjuntos de datos de series temporales históricas de SolarAnywhere (disponibles mediante una licencia de Sites), los datos sobre el impacto del humo permiten llevar a cabo diversos flujos de trabajo analíticos:

• Atribución del rendimiento: Determinar si los periodos de menor producción del sistema se deben al humo de los incendios forestales o a otros factores, como problemas del sistema o variaciones meteorológicas.
• Cuantificación de las pérdidas de energía: Calcular la magnitud de las pérdidas de irradiación y producción atribuibles a episodios de humo, ya sea por horas, por días o de forma agregada.
• Análisis de eventos históricos: Evaluar el impacto de los principales incendios forestales en emplazamientos concretos o en conjuntos de activos.
• Evaluación de riesgos de la cartera: Analizar la exposición histórica a los efectos relacionados con el humo para orientar las futuras estrategias de ubicación y gestión de riesgos.

Ejemplo conceptual

La siguiente figura ilustra esta relación:

• La línea continua muestra la irradiancia observada, que incluye los efectos del humo de los incendios forestales.
• La línea discontinua muestra la irradiancia sin humo reconstruida, obtenida al sumar los valores del impacto del humo a los datos observados.
• La diferencia entre las dos curvas representa la reducción cuantificada del recurso solar debida al humo.

Este enfoque permite realizar comparaciones directas y sincronizadas en el tiempo, y facilita una atribución más precisa de los efectos sobre el rendimiento durante los periodos en los que se produce humo.

Figura 2: Efecto del humo de los incendios forestales sobre la irradiancia solar: condiciones observadas frente a condiciones estimadas sin humo (Alberta, julio de 2023)

Disponibilidad y acceso a los datos

• Resolución temporal: cada hora
• Periodo de cobertura: de enero de 1998 a diciembre de 2025
• Cobertura geográfica: Mundial (de 60° N a 60° S)

Los datos sobre el impacto del humo se pueden descargar desde la interfaz de SolarAnywhere Data Services para las ubicaciones compatibles con MeteoLens.

Metodología y referencias

La metodología en la que se basan los datos sobre el impacto del humo de MeteoLens se basa en las investigaciones publicadas por Clean Power Research sobre la cuantificación de los efectos relacionados con los aerosoles y el humo en la irradiación solar. Esto incluye estudios revisados por pares como Quantifying the Solar Impacts of Wildfire Smoke in Western North America (2021)² y Cuantificación de los efectos de los incendios forestales de Canadá de 2023 sobre la irradiación solar en superficie (2025)³.

Descarga de conjuntos de datos sobre el historial de humo

1.  Selecciona una ubicación de MeteoLens en la lista de ubicaciones y aparecerá en la sección «Ubicaciones listas para descargar».
2. Seleccionar Opciones de descarga.
3. En la ventana de descarga, selecciona Datos sobre el impacto del humo y especifique el intervalo de fechas.
4. Haz clic Descargar y recupera los datos de la página Archivos.

MeteoLens – Datos históricos ampliados

Los conjuntos de datos históricos ampliados de MeteoLens ofrecen resúmenes a largo plazo, que abarcan varias décadas, de variables solares y meteorológicas clave para facilitar el análisis de tendencias, la selección de carteras y la evaluación del contexto climático.

Estos conjuntos de datos incluyen archivos resumidos anuales y mensuales sobre la irradiación solar, la temperatura de la superficie, las precipitaciones líquidas y las ráfagas de viento, con una cobertura que se remonta hasta 1960. Al utilizar resúmenes en lugar de series temporales sin procesar, los usuarios pueden identificar más fácilmente las tendencias plurianuales, la variabilidad interanual, los patrones estacionales y las condiciones extremas en distintas regiones y períodos de tiempo.

Resumen de datos

Contexto importante

Los conjuntos de datos históricos ampliados están diseñados para ofrecer un contexto climatológico general, en lugar de estimaciones de irradiación específicas para cada emplazamiento y que puedan utilizarse para fines financieros.

• Los datos proceden de un modelo de reanálisis global, lo que garantiza su coherencia a lo largo de varias décadas.
• Los resultados reflejan condiciones históricas simuladas, no datos medidos ni adaptados al emplazamiento.
• Estos conjuntos de datos son los más adecuados para el análisis estadístico a largo plazo y la evaluación de tendencias.

Los datos históricos de irradiación por hora no se incluyen en los conjuntos de datos de «Extended History». Se puede acceder a datos de irradiación por hora validados a nivel mundial y específicos para cada emplazamiento a través del modelo de irradiación histórica de SolarAnywhere, mediante las licencias «Typical Year», «Typical Year+» o «Sites».

Los datos históricos ampliados tienen por objeto complementar, y no sustituir, los conjuntos de datos históricos validados sobre irradiación solar de SolarAnywhere.

Descarga de conjuntos de datos históricos ampliados

1. Selecciona una ubicación de MeteoLens en la lista de ubicaciones y aparecerá en la sección «Ubicaciones listas para descargar».
2. Selecciona«Opciones de descarga».
3. En la ventana de descarga, selecciona Datos históricos ampliados y especificar el intervalo de fechas y los conjuntos de datos.
4. Haz clic en«Descargar» y recupera los datos desde la página «Archivos».

Referencias

¹ Lee, J.-Y., J. Marotzke, G. Bala, L. Cao, S. Corti, J.P. Dunne, F. Engelbrecht, E. Fischer, J.C. Fyfe, C. Jones, A. Maycock, J. Mutemi, O. Ndiaye, S. Panickal y T. Zhou, 2021: El clima global futuro: proyecciones basadas en escenarios e información a corto plazo. EnCambio climático 2021: Bases de la ciencia física. Contribución del Grupo de Trabajo I al Sexto Informe de Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático[Masson-Delmotte, V., P. Zhai, A. Pirani, S.L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M.I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J.B.R. Matthews, T.K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu y B. Zhou (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, Reino Unido y Nueva York, NY, EE. UU., pp. 553–672, doi: 10.1017/9781009157896.006.

² J. Huang, M. Pérez y R. Pérez, «Quantifying the effects of the 2023 Canada wildfires on surface solar irradiance», 53.ª Conferencia de Especialistas en Energía Fotovoltaica (PVSC) del IEEE, 2025, Montreal, QC, Canadá, 2025, pp. 0929-0931, doi: 10.1109/PVSC59419.2025.11132730.

³ P. Keelinet al., «Quantifying the solar impacts of wildfire smoke in western North America», 48.ª Conferencia de Especialistas en Energía Fotovoltaica (PVSC) del IEEE, 2021, Fort Lauderdale, Florida (EE. UU.), 2021, pp. 1401-1404, doi: 10.1109/PVSC43889.2021.9518440.
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