Cómo se conectó el modelo de clima de Google DeepMind, y la nieve vista por satélite, a una herramienta ciudadana chilena. Incluye la consulta que iba a costar US$1.244 y la nube que casi se publicó como manto nevado.
Alerta Clima ya cruzaba la alerta oficial de SENAPRED, cinco modelos de pronóstico de Open-Meteo y el caudal de los ríos de GloFAS. Todo eso llega bien hasta el día 4. Después, se apaga.
En agosto de 2026 Google abrió WeatherNext 2 —el modelo de pronóstico de DeepMind— para consultarlo desde BigQuery. Se pidió acceso el 2 de agosto; llegó el 13. WeatherNext proyecta a 15 días.
El problema no fue técnico. Fue de plata.
BigQuery no cobra por consulta: cobra por bytes escaneados. Hay 1 TiB gratis al mes y después son ~US$6 por TiB. Antes de lanzar cualquier cosa, uno pide una estimación.
El modo dry run de BigQuery dijo que la consulta escanearía 0,186 GiB. Prácticamente nada. La consulta real escaneó 971 GiB.
Regla que quedó: nunca confiar en el dry-run de BigQuery cuando hay predicados geográficos.
Perdida la confianza en la estimación, hay un truco que sí funciona: lanzar la consulta con un tope de bytes ridículo (1 MiB). BigQuery la rechaza y en el mensaje de error dice cuánto habría necesitado. Mide sin ejecutar y sin cobrar un peso.
Con ese método se levantó la tabla real de costos:
| Lo que se pedía | Escanea | Costo |
|---|---|---|
| 1 zona · 48 h · solo lluvia | 120,9 GiB | US$0,74 |
| La misma zona, radio a la mitad | 120,9 GiB | US$0,74 |
| La misma zona, 72 h en vez de 48 | 120,9 GiB | US$0,74 |
| Lluvia + viento | 358,5 GiB | US$2,19 |
| Todo Chile | 203.798 GiB | US$1.244 |
Achicar el radio no sirve de nada. Achicar el horizonte tampoco. El precio no lo fija cuánto territorio pides ni cuántos días: lo fija cuántas columnas tocas.
Cada variable del ensamble cuesta ~120 GiB por corrida, pidas un cerro o pidas el país entero. Cuatro corridas al día habrían sido US$89 al mes — para una herramienta que no le cobra a nadie, eso es la muerte.
Ninguna de las cuatro es "pedir menos". Son sobre cómo se pide.
WeatherNext publica 64 escenarios posibles — el ensamble. Para esto basta el promedio, y Google publica esa versión aparte: 43 veces más chica (36,8 TiB contra 1,6 PiB).
Se pierde la probabilidad de ensamble, y eso se dice en la interfaz: el sitio muestra "media del ensamble · mm proyectados", nunca un "% de probabilidad" que no se tiene.
Escribir WHERE init_time = (SELECT MAX(init_time)…) se ve elegante y cuesta US$40: impide podar la partición. WeatherNext publica a las 00, 06, 12 y 18 UTC, así que los candidatos se calculan en código y entran como texto fijo.
Dentro de la estructura anidada, pedir el objeto completo arrastra todo lo que hay adentro. Hay que nombrar uno por uno los campos que de verdad se usan.
Si el radio no afecta el costo, entonces pedir una zona cuesta lo mismo que pedir el país. Las 74 zonas van escritas dentro de la misma consulta y el cruce espacial se resuelve en SQL. Una consulta, no 74.
Por si algo se sale de madre, cada consulta lleva un límite duro de 2 GiB (maximumBytesBilled): si lo supera, la consulta se rechaza en vez de cobrarse. Ese tope ya evitó una cuenta real de US$37 — la primera corrida de varios puntos iba a escanear ~6 TiB.
El aluvión no lo causa la lluvia sola. Lo causa la lluvia sobre nieve: llueve fuerte, la isoterma 0° sube, el agua derrite el manto acumulado y baja todo junto. Es el mecanismo — y es distinto de "va a llover harto".
Para eso hay que saber si hay nieve de verdad. Ahí entra Google Earth Engine, con las imágenes MODIS que miden cobertura nívea a diario.
MODIS guarda el estado dentro del mismo campo que el porcentaje: 0 a 100 es cobertura nívea, pero 250 = nube, y 200/201/211/237/239/254/255 son "sin dato". Además existe una banda parecida, en otra escala (0–10.000), que no es cobertura pero lo aparenta.
Leyéndola mal, un día completamente nublado salió como "manto nevado confirmado". Estuvo a nada de publicarse.
Cajón del Maipo, imagen del 9 de agosto: 87% de cobertura nívea. Manto confirmado.
Cruzado con lo que ya había —40 mm proyectados e isoterma 0° a 2.880 m— el mecanismo del aluvión queda con sus tres piezas verificadas, no inferidas.
Con los campos que ya se estaban pidiendo, sin costo adicional relevante, salieron cinco capas de aviso temprano:
| Capa | Qué avisa |
|---|---|
| Isoterma 0° | Si en la cordillera cae lluvia o nieve |
| Lluvia sobre nieve | El gatillo del aluvión — va primero, con borde rojo |
| Heladas | Mínimas bajo cero |
| Marejadas | Costa con presión baja y viento, cruzado con mareas vivas |
| Nieve en los pasos | Los 8 pasos cordilleranos, incluido el lado argentino |
El lado argentino de los pasos entró al mismo cruce espacial a costo cero (lo fija la partición, no la geografía). Eso resolvió el punto ciego de Los Libertadores, que estuvo 30 días cerrado esperando que Argentina despejara su ladera.
Con el mismo acceso se sumaron los focos de incendio de NASA FIRMS (0,022 GiB por consulta), que convierten la herramienta en algo útil también en verano.
NOAA GFS para nieve observada: 113 GiB por consulta — y su tabla ni siquiera trae espesor de nieve. Descartado.
Google Trends como detector temprano: Chile solo expone el top nacional de términos en alza, que resultó ser puro fútbol. Un término de emergencia entraría cuando ya está en los noticieros. Descartado, con el motivo escrito en el código.
Una herramienta que dice "va a llover" sin llevar la cuenta de cuántas veces le achuntó no es una herramienta: es una opinión.
Cada 3 horas, un proceso anota el pronóstico para mañana (ensamble y WeatherNext) y lo observado hoy por las estaciones de la Dirección Meteorológica. El registro conserva la predicción original y solo refresca lo observado — o sea, no se pueden mejorar los aciertos a posteriori. Si el modelo se equivoca, queda escrito.
En la validación cruzada, donde WeatherNext y el ensamble se solapan, dieron 40,4 contra 40,5 mm en el Cajón del Maipo y 46,3 contra 47,2 mm en Chapa Verde. Unidades y agregación, correctas.
También se corrigió un error propio: la isoterma 0° estimada con gradiente estándar subestimaba entre 500 y 700 metros frente a la real del ensamble. Al corregirla, la capa de "lluvia sobre nieve" saltó de 8 a 44 zonas, y hubo que recalibrar el umbral a ≥30 mm con isoterma ≥2.500 m para quedarse con las que de verdad tienen el mecanismo.
Si vas a lanzar tu primera consulta a una tabla de petabytes: mide con el tope bajo, desconfía del dry-run, y revisa qué columnas estás tocando antes de mirar el mapa.