Cuidado en la evaluación de modelos de simulación

Resumen

El uso de modelos de simulación es cada vez más frecuente en la investigación. La mayor capacidad, tanto de memoria como de procesamiento, así como la gran disponibilidad, accesibilidad y cantidad de datos recogidos y almacenados, induce y en ocasiones hace obligatorio el uso de esta herramienta. Por otro lado, calibrados, los modelos de simulación permiten realizar, en segundos y con coste casi nulo, innumerables estimaciones del comportamiento futuro, en los más diferentes escenarios, que, de otro modo, requerirían mucho tiempo y recursos para serem obtenidos. Los modelos de crecimiento de cultivos y los modelos climáticos se encuentran entre los más difundidos y utilizados en la investigación agrícola. Los usuarios de estos modelos han utilizado con frecuencia algunas métricas para evaluar su eficiencia. Sin embargo, no siempre se emplean las mejores técnicas. En este trabajo, los resultados de la simulación de datos de temperatura del aire y del suelo fueron analizados mediante dos modelos diferentes: ETA-HADGEM y STICS, respectivamente. Las métricas usualmente indicadas: EF (eficiencia del modelo) y RMSE (raíz del error cuadrático medio), se compararon con los resultados del análisis de regresión y la prueba de signos de sesgo. También se aplicó e interpretó la introducción de la corrección de sesgo. Se concluye que las métricas, si se utilizan de forma aislada y sin un análisis profundo de las características de las variables simuladas, pueden resultar en una mala interpretación de la eficiencia de los modelos.