La prueba de la cebolla no predice las lluvias de un año con un 60% de acierto, tal y como asegura una entrevista en TV3

Es un método de predicción ancestral sin base científica y la probabilidad de que acierte o falle se debe a la casualidad


¿Qué se ha dicho?

Que, gracias al método de “la prueba de la cebolla”, puedes saber el tiempo de todo el año y que, de media, acierta en el 60% de las veces.

¿Qué sabemos?

La prueba de la cebolla es un método con un fuerte arraigo en los pueblos de Catalunya y del Alto Aragón, pero se trata de una predicción ancestral sin base científica y cuyos resultados no señalan el tiempo que va a hacer y mucho menos la probabilidad de acierto.

Diversos medios catalanes como TV3, en un programa matinal que se emite de lunes a viernes llamado Tot es mou, se han hecho eco estos días del método de predicción pseudocientífico de “la prueba de la cebolla”, con el que supuestamente podemos conocer las lluvias “de todo el año”. Durante el programa también señalan que el sistema “de media, tiene un 60% de probabilidad de acierto”. 

Es FALSO. La prueba de la cebolla es un método de predicción ancestral sin base científica y la probabilidad de que acierte o falle se debe a una casualidad más que a una relación directa

“Haces la prueba de la cebolla y sabes el tiempo de todo el año […] De media, un 60% [de las veces] lo adivinas”

El método consiste en cortar una cebolla en doce trozos iguales la última noche del año y colocarlos al aire libre, en una superficie plana. Tal y como indica el entrevistado del programa, se otorga a cada capa el nombre de un mes y sobre ellas se coloca un poco de sal. Tras haber pasado una noche a la intemperie, se observan las capas de la cebolla: los trozos en los que la sal genera más jugo denotan meses lluviosos y los que no, secos. 

La prueba de la cebolla forma parte de la cultura de los pueblos y de su historia al menos “desde la Edad Media” y gozan de una amplia tradición precisamente en los pueblos de Catalunya y el Alto Aragón, pero es importante dejar claro que carece de validez científica, tal y como recuerda a Verificat José Miguel Viñas, meteorólogo y divulgador científico. Sin embargo, no hay evidencia de que el método de las cebollas tenga un 60% de promedio de acierto, sino que cualquier posible concordancia con la situación meteorológica en cualquier mes se da por azar. Tampoco es cierto que, si se realizan varias pruebas en diferentes lugares y con cebollas distintas, y en todas estas pruebas hay meses en los que coinciden todas con el pronóstico —tal y como sugieren otros artículos sobre el tema—, significa que vaya a pasar lo que señalan. Cualquier similitud entre los pronósticos es pura coincidencia. 

Ninguna predicción actual a más de dos semanas tiene una fiabilidad elevada, tal y como indican los expertos consultados. “En latitudes medias como Europa, el skill [la capacidad predictiva de estos modelos] es súper limitada”, indica a Verificat Daniel San Martín Segura, director de Predictia, una organización que ofrece sistemas de modelización y gestión de datos en áreas como el clima. “En general, la predictibilidad es muy limitada y las predicciones se realizan en términos de anomalías: el próximo mes, o los próximos tres meses, van a ser más cálidos que lo normal, o más o menos húmedos de lo normal. Para nada es eso de: ‘Va a haber una Filomena’. Estamos muy lejos de eso”. 

Las previsiones actuales se hacen a través del análisis de diversos impulsores (conocidos como drivers), tal y como indica a Verificat Rubén del Campo, portavoz de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), que son básicamente una serie de parámetros —temperatura oceánica o presencia de hielo en Siberia, entre otros— que los meteorólogos analizan para estimar “cómo estos pueden impulsar un determinado tipo de tiempo en nuestras latitudes a lo largo de la estación”. 

Modelos basados en la probabilidad

En la actualidad, la predicción estacional para determinar si los próximos meses serán lluviosos o secos está basada en probabilidades, es decir, en calcular si es más plausible que suceda un escenario de más lluvias de lo normal, o menos. En el caso de la Agencia Estatal de Meteorología (Aemet), estas se publican a finales de cada mes y con una serie de mapas que indican cuánto de probable es que el mes sea más cálido, frío, lluvioso o seco de lo normal para los próximos tres meses. 

Esa es la mayor diferencia respecto a las predicciones meteorológicas, que son las que nos dicen el tiempo que se espera en los próximos días, y que tienen un carácter “determinista”, tal y como resume San Martín, que son aquellas predicciones en las que, para unas condiciones iniciales dadas, genera una única predicción. 

“Cuando vamos a la escala estacional […] se utilizan modelos numéricos —modelos matemáticos que parten de las observaciones atmosféricas realizadas en ese momento—, que son como los que se utilizan [para las predicciones] a corto plazo”, resume San Martín, quien señala que la principal diferencia [con las predicciones meteorológicas] es que la predicción se hace por conjuntos: “Se hacen perturbaciones en las condiciones iniciales, como de la temperatura del agua del mar, y cada modelo lanza un montón de simulaciones diferentes”, y se genera un conjunto de predicciones. 

Las predicciones estacionales suelen tomar como referencia los datos de instituciones como el Centro Europeo de Predicciones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMWF), una de las herramientas más comunes y de mayor calidad del mundo para realizar predicciones meteorológicas, pero, tal y como indica la Organización Meteorológica Mundial (OMM), “en la actualidad, […] la mayoría de los Centros Mundiales de Producción de la Organización Meteorológica Mundial (OMM) generan de manera rutinaria pronósticos” de este tipo. 

Tal y como indica Del Campo, los mapas estacionales se obtienen a partir de “drivers o parámetros, [también los define como factores atmosféricos, oceánicos] que conducen a que el tiempo a largo plazo en una escala estacional se comporte de una determinada manera”, es decir, que los meteorólogos, a través de ver cuál es la temperatura oceánica, o de si a lo largo de la estación se sucederá el fenómeno de El Niño o La Niña, pueden prever cambios “en la circulación atmosférica que se pueden traducir en más lluvias en nuestro territorio”. 

La Aemet añade en su web que “la pericia” o precisión de estas predicciones también depende de la región a analizar. Por ejemplo, esta suele ser mayor “en zonas tropicales que en latitudes medias donde se encuentra España”, ya que, en estas últimas, “las fluctuaciones aleatorias del tiempo son normalmente mayores que las componentes predecibles a escala estacional”. En otras palabras, que en latitudes como la de España hay mayor variabilidad meteorológica que en zonas tropicales, lo que dificulta más la predicción a medio plazo. 

Predicción pseudocientífica en los medios

No es la primera vez que los medios de comunicación dan credibilidad a métodos de predicción de la meteorología pseudocientíficos. Es el caso de las cabañuelas y el joven que, supuestamente, predijo la tormenta Filomena, y sobre lo cual, según medios especializados, tampoco hay evidencias. 

Al igual que la prueba de la cebolla, el método de las cabañuelas tampoco tiene base científica. Sin embargo, en ocasiones las informaciones publicadas no dejan suficientemente claro que si acierta este tipo de predicción es por una coincidencia. 

La presencia de este tipo de predicciones en medios sin explicar de forma clara que no son métodos que funcionen, puede dar una falsa idea de cómo se lleva a cabo realmente la predicción meteorológica actual a medio plazo que, como hemos explicado antes, tampoco acierta en todas las ocasiones: la predicción meteorológica en general se basa en probabilidades, no en certezas.

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