Artículo elaborado por Juan Andrés García-Valero¹, Miguel Huerta de la Asunción², Ángela Méndez García² y Enrique Jara López². ⁽¹⁾ Agencia Estatal de Meteorología ⁽²⁾ Universidad de Murcia.

Introducción

El índice Wet Bulb Globe Temperature (WBGT) es uno de los referentes para el análisis del estrés térmico en la actividad laboral, especialmente en aquellas actividades desarrolladas a la intemperie. Hay algunos trabajos en los que se han desarrollado climatologías de él en base a información de reanálisis pero, son inexistentes aquellos basados en observaciones directas de las tres temperaturas de las que se compone el índice, básicamente porque en ningún lugar se dispone de registro continuo a lo largo de un período largo de años. Como se explicó en el artículo anterior publicado en este blog (García-Valero, 2026), desde el año 2024 en el Observatorio de AEMET en la Región de Murcia comenzaron a tomarse medidas directas y se extrajeron algunas conclusiones relativas al verano de 2025. No obstante, estas resultan, por su corto período de tiempo, insuficientes para desarrollar una climatología más completa del índice en Murcia. Una alternativa para ello es emplear datos registrados de variables meteorológicas, de las que sí se dispone de medidas durante varias décadas y deducir a partir de ellas el índice WBGT. Las series temporales estimadas por esta vía, podrían compararse en períodos temporales de solape con la serie observada directamente y, comprobar si el método aplicado para la estimación es el adecuado y reproduce estimaciones fiables.

En este artículo se presenta el método seguido para la estimación de series WBGT derivadas de variables meteorológicas. Además, se presenta un estudio comparativo de las series estimadas y observadas. Por último, se muestran algunos resultados climatológicos de la serie estimada para el período 2015-2025, así como algunas tendencias para determinadas horas, de las que se dispone información, en el período 1998-2025.

Método de obtención del índice WBGT y variables meteorológicas empleadas

En Liljegren et al., 2008, se presenta un método para derivar el índice WBGT a partir de variables meteorológicas observadas como la temperatura y humedad del aire, el viento y la radiación solar. Este método explica los fundamentos físicos para derivar las variables Temperatura de globo (Tg) y temperatura natural del termómetro húmedo (Tw), a partir de ecuaciones de balance de energía y masa. Para la obtención de ambas variables se plantea un cálculo iterativo hasta alcanzar la convergencia numérica, cálculo en el que intervienen variables como la temperatura del aire (T2m), humedad relativa, velocidad del viento, radiación (global y directa) y presión atmosférica al nivel de la estación.

Para este trabajo se han usado datos horarios de todas la variables anteriores registradas
en el observatorio de AEMET en Murcia entre las 6 y las 18 UTC en el período 1998-2025. No obstante, hay algunas limitaciones en cuanto a la disponibilidad horaria de algunas de las variables. Así, para el caso de la presión, su observación está limitada solo a unas determinadas horas del día: 0, 7, 13 y 18 UTC. Por otro lado, la humedad relativa también se medía solo para estas mismas horas, pero a partir del 1 de noviembre de 2005 y hasta el 31 de mayo de 2015, la medición de la humedad se amplió a las horas 6, 9, 12 y 15 UTC. A partir del 1 de junio de 2015 se ampliaron las medidas de humedad a todas las horas del día.

Estas limitaciones en los datos y, en especial en la humedad relativa, variable altamente
relacionada con Tw, nos limita la posibilidad de que se pueda reconstruir una climatología larga del índice WBGT para el período diurno de 6 a 18 UTC, aunque al menos sí podremos disponer de ella para las horas de 7, 13 y 18 UTC entre los años 1998 y 2025. No obstante, es posible inferir una climatología completa para todas las horas diurnas del período 2015-2025. En este caso, la presión no constituye un gran impedimento, puesto que su influencia en el cálculo del índice WBGT es mucho menor que el de la humedad relativa. Para solventar el déficit horario de esta variable, se han estimado valores de presión en todas las horas aplicando una interpolación a partir de los 3 valores observados a las 7, 13 y 18 UTC.

Debido a que la climatología del índice WBGT tiene mucho más interés en los meses de verano, los datos se han analizado solo para el período que comprende los meses de junio,
julio, agosto y septiembre.

Comparativa entre las series WBGT observada y estimada del verano 2025

Para validar la serie estimada a partir de la metodología aplicada que se ha comentado
en el apartado 2, se han utilizado los mismos días en los que se dispone de observaciones
del instrumento WBGT instalado en el observatorio de Murcia dentro del período de estudio del verano de 2025. Así, en la Figura 1, se muestran las series observada (naranja) y estimada (verde). Como puede apreciarse ambas son muy similares, mostrándose una muy alta correlación entre ambas. Por otro lado, en la Figura 2. se representa en diagramas de cajas las distribuciones de las diferentes temperaturas (Tw, Tg y T2m) y del índice WBGT obtenidas para aquellos días de los que se dispone de observación directa. Para distinguirlas, se ha incluido al final la letra, “d”, para las variables medidas directamente y la “e” para aquellas otras obtenidas por el método explicado en el apartado 2 o bien medidas por instrumentos meteorológicos convencionales como T2m. Como puede observarse, las distribuciones de las series observadas y estimadas son muy similares en todas las variables, especialmente para WBGT y Tw. En cuanto a Tg, los valores estimados son ligeramente menores que los observados, aunque la distribución estimada presenta una varianza algo mayor. El caso de T2m es distinto al resto de variables. En general, la varianza es muy similar entre ambas poblaciones, aunque claramente la observación en garita meteorológica arroja valores menores que los observados por el sensor de temperatura del equipo WBGT, resultado que es lógico teniendo en cuenta que las observaciones en garita se encuentra más protegidas de la radiación solar. No obstante, vemos que estas diferencias apenas se traducen en una clara desviación de la distribución estimada respecto a la observada para el índice WBGT.

Como resumen, en la Tabla 1, se muestran los valores, mínimo, máximo, mediana, primer y segundo cuartil, así como las desviaciones típicas de las poblaciones de las distintas variables observadas y estimadas. Además, también se presentan en las dos últimas filas el error cuadrático medio y el error medio de las diferencias entre las series estimadas y observadas.

Como puede observarse, los cuartiles de la población (primero, segundo y mediana) son muy similares para WBGT y Tw, con apenas unas pocas décimas de grado de diferencia, mientras que son sensiblemente distintos para Tg y especialmente para T2m, cuyo error medio es del orden de 1 ºC, por lo que ya hemos comentado anteriormente de la mayor exposición del equipo de medida directa a la radiación. También se aprecia una subestimación de Tg, quizá debido a la misma causa, puesto que su cálculo iterativo se inicializa a partir de la variable T2m observada en garita. La sobrestimación de Tw, del orden de poco más de medio grado en términos medios, compensa los errores de las otras variables, provocando que el error medio de las estimaciones de WBGT sea prácticamente nulo, y su error cuadrático por debajo de 1 ºC. Este resultado, aunque mejorable, evidencia que el método aplicado para la estimación del índice proporciona valores fiables de él.

Otro aspecto interesante es el análisis de los errores del WBGT según la hora del día (Figura 3). Como puede verse, en las horas centrales, el RMSE se sitúa, en general, por debajo de 1 ºC, siendo el error medio ligeramente negativo en la primera mitad de la mañana y, ligeramente positivo entre las 11 y las 16 UTC, en ambos casos con valores absolutos por debajo de 0.5 ºC. Es interesante ver que los errores son especialmente altos a las 7 UTC como consecuencia de los errores más notable en Tg (Tabla 1).

Resultados climatológicos de la serie WBGT estimada

En este apartado se muestran algunos resultados derivados de la serie estimada del índice WBGT para dos períodos distintos debido a las limitaciones encontradas en los datos meteorológicos. El primero comprende el período 2015-2025, donde se dispone de información horaria de todas las variables esenciales para la obtención del índice WBGT. El segundo período, 1998-2025, donde solo hay disponibilidad completa para algunas horas del día (ver apartado 2) se presenta un análisis de posibles tendencias en el índice y en sus temperaturas constituyentes.

Valores medios y máximos del período 2015-2025

En la Figura 4 se muestran los valores medios y máximos de las distintas temperaturas y del índice WBGT obtenidos para los meses de verano del período 2015-2025 entre las 6 y las 18 UTC. Se aprecia que en julio y agosto se alcanzan valores medios muy similares, aunque son ligeramente superiores en julio. Por contra, septiembre es el mes en el que el valor medio de WBGT es menor, aunque todavía sigue teniendo un valor relativamente alto. Comparando septiembre con junio, se observa como el valor de Tw es superior, señal de la alta humedad reinante en esta región al final del verano, el cuál mantiene un estrés térmico relativamente alto a pesar de que Tg y T2m son sensiblemente más bajos en septiembre que en junio.

Como dato interesante, el valor máximo absoluto del WBGT estimado en el período 2015-2025, se produjo el 10 de agosto de 2023 a las 13 UTC. En este caso, el WBGT estimado presenta un valor de 38.6 ºC, el cual se alcanzó con unos valores de T2m, Tg y Tw de 41.6 ºC, 62.0 ºC y 31.8 ºC, respetivamente. Es interesante recordar que el umbral de alerta roja por alta temperaturas del plan meteoalerta para la comarca de la Vega del Segura, donde se sitúa el observatorio, es para T2m de 44 ºC, temperatura mucho más alta que la observada en este día. Esto nos demuestra que con temperaturas muy inferiores, cuando se tienen en cuenta otras variables como la humedad del aire y el viento, los efectos sobre la salud de los trabajadores pueden ser muy adversos y por tanto debieran tenerse en cuenta.

Ciclo diario del período 2015-2025

En este caso se muestra una representación en diagramas de cajas (Figura 5), relacionada con el ciclo diario de las diferentes variables a resolución horaria entre las 6 y las 18 UTC para cada uno de los meses del verano. Todas las figuras muestran un ciclo diario, con valores más altos en las horas centrales del día. Como puede apreciarse, el valor de la mediana (línea negra representada en cada caja) del índice WBGT (gráficas de la fila superior de la Figura 5) sobrepasa los 30 ºC, entre las 11 y las 16 UTC durante el mes de julio, mientras que en agosto, disminuye en una hora el número de horas en los que la mediana sobrepasa este umbral (entre las 11 y las 15 UTC). En cambio, durante los meses de junio y septiembre, la mediana no supera este umbral en ninguna hora, lo que no impide que el WBGT supere este valor durante algunos de los días de ambos meses.

Tendencias en el período 1998-2025

En este apartado se muestran las tendencias obtenidas para las 13 y 18 UTC del índice WBGT y de las tres temperaturas que lo componen. Las tendencias se han obtenido a partir del estimador de Sen y su significación estadística mediante el test de Mann-Kendall. La Tabla siguiente muestra tanto las tendencias obtenidas (cambio por década) en los valores medios y máximos de los veranos (junio a septiembre) del período 1998-2025. En ella puede verse que la mayoría de las variables presentan tendencias significativas estadísticamente (99%) tanto a las 13 como a las 18 UTC. En general, se obtiene que las tendencias en los valores extremos (máximos) son superiores a las de los valores medios, siendo mayores a las 13 que a las 18 UTC.

Conclusiones y líneas futuras de trabajo

En este trabajo se ha aplicado el método de Liljegren et al, 2008, para estimar series horarias del índice WBGT y de sus temperaturas constituyentes en la ciudad de Murcia. Sus estimas para el año 2025 evidencian la validez de este método cuando se comparan las series estimadas con las observadas directamente por un equipo de medición del WBGT. Con estas estimas se han extraído algunos resultados interesantes relativos a valores medios y máximos del índice, así como los ciclos diarios para el período de 6 a 18 UTC durante los meses de junio a septiembre del período 2015-2025. Resultados que a priori podrían resultar de gran interés para la planificación de la jornada laboral de trabajos a la intemperie. Por otro lado, se han estimado tendencias en el índice para ciertas horas del día para el período 1998-2025. Los resultados muestran que los valores más extremos del índice están aumentando a lo largo de las décadas, al igual que los valores medios, aunque estos cambios son mayores en los valores más extremos. Este resultado evidencia que el riesgo de estrés térmico para los trabajadores a la intemperie en la ciudad de Murcia está aumentando en las últimas tres décadas.

A pesar de que este trabajo arroja resultados más robustos acerca de la climatología del índice WBGT y de sus temperaturas constituyentes que el trabajo presentado anteriormente en este blog (García-Valero, 2026), todavía el número de años considerado resulta insuficiente para elaborar una climatología. La limitación de los datos de observación es algo inevitable, pero la disponibilidad de datos de reanálisis que abarcan un mayor número de años, podría emplearse para generar climatologías más completas. Es en esta línea de trabajo en la que continuará nuestra actividad, tratando de aplicar la metodología de estimación llevada a cabo a información de reanálisis, así como del uso de observaciones directas y/o estimas indirectas mediante observación meteorológica, en períodos de solape para evaluar las estimaciones alcanzadas.

Agradecimientos

Al Instituto Nacional de Seguridad y Salud en el Trabajo, y en especial al personal de su Centro Nacional de Nuevas Tecnologías, los cuales nos han facilitado el equipo de observación Delta OHM-HD32.2-WBGT. También a Francisco Bello Millán y Álvaro Subías-Díaz (AEMET-ATAP) por la programación en lenguaje python del método de Liljegren para la obtención del índice WBGT.

Bibliografía

• García-Valero, J.A (2026). Observaciones del índice WBGT para el análisis del
  riesgo por estrés térmico en a ciudad de Murcia. Blog de AEMET
• Liljegren, J. C., Carhart, R. A., Lawday, P., Tschopp, S., & Sharp, R. (2008).
  Modeling the wet bulb globe temperature using standard meteorological
  measurements. Journal of occupational and environmental hygiene, 5(10), 645-
  655.