Cambiar el sensor de humedad puede dejar huella en la serie: lo que encontró un estudio con 55 estaciones del Reino Unido

Quien mantiene una serie de humedad relativa durante años, en un invernadero, un almacén, un museo o una estación meteorológica, acaba cambiando el sensor: porque envejece, porque falla o porque toca sustituirlo. La pregunta práctica es si ese cambio queda escrito en los datos y si, sin un registro de mantenimiento, se puede saber después cuándo ocurrió. Un estudio publicado en diciembre de 2025 por investigadores del Laboratorio Nacional de Física del Reino Unido (NPL) y de la Met Office da una respuesta parcial, con límites que conviene conocer antes de trasladarla a su punto de medición.

La pregunta del estudio

Valerie N. Livina, Kate Willett y Stephanie Bell se preguntaron si una técnica estadística pensada para anticipar transiciones bruscas en sistemas naturales, el análisis de puntos de inflexión (tipping point analysis), puede detectar cambios de instrumento en series de humedad, incluidos los que no quedaron documentados. Parten de un hecho que recuerdan en el resumen: las tecnologías de los higrómetros han cambiado con los años y, en algunos casos, han sido propensas a la deriva por envejecimiento, condensación o contaminación en servicio. En la introducción citan como ejemplo de cambio de tecnología el paso de psicrómetro a higrómetro electrónico. Los autores presentan el trabajo como la primera aplicación de esta técnica con ese fin.

Cómo se hizo

El estudio analiza el punto de rocío y la humedad relativa de 55 estaciones de observación del Reino Unido, con datos de HadISD, un conjunto de datos horarios de superficie que en estas estaciones abarca varias décadas. Se partió de 56 estaciones, se eliminaron los datos anteriores al mayor hueco de cada serie y una quedó demasiado corta. La humedad relativa analizada no es una lectura directa: se obtiene del punto de rocío y la temperatura de HadISD, con una presión superficial climatológica tomada del reanálisis ERA5 del ECMWF.

El método se fija en la textura de la serie más que en su valor medio. Tras eliminar la tendencia global y la estacionalidad, calcula en ventanas móviles, del 10 % de la longitud de la serie, la autocorrelación de un paso (cuánto depende, en promedio, cada dato del anterior), el indicador principal del estudio. Después localiza los cambios con un método bayesiano de detección de puntos de cambio y solo da por significativos los que superan una probabilidad de 0,8.

¿Por qué un cambio de instrumento alteraría esa textura? Según los autores, dos tramos de una misma serie pueden tener distinta resolución efectiva o distinto ruido, y pasar a muestrear con más frecuencia (en su ejemplo, de unas pocas lecturas al día a registros cada minuto) produciría de inmediato autocorrelaciones más fuertes.

Lo que se observó

En la estación de Bingley aparecieron dos cambios estadísticamente significativos, en 1994 y en 1998, años en que hubo paso de observación manual a automática y también un cambio del aeródromo local. Otras detecciones más pequeñas, en 2007, 2011 y 2018, se relacionaron, según la información sobre los cambios de instrumento conocidos, con sustituciones rutinarias de sensores en esa estación. En Camborne y en Carlisle, los dos análisis mostraron detecciones fuertes en la década de 1990. El artículo recuerda, en general, que en las décadas de 1980 y 1990 hubo sustituciones de instrumentos analógicos por otros digitales.

Las detecciones se confirmaron después con los registros disponibles de cambios de instrumento en algunas de las estaciones. Los autores subrayan que los efectos observados no son transiciones climáticas, sino transiciones críticas de corta duración, y proponen que estas técnicas podrían servir para vigilar el estado de redes de sensores, de forma automática e incluso en tiempo real, y para identificar cambios de instrumento cuando falta la documentación.

Lo que el estudio no permite decir

• No dice cuánto. El método señala cuándo cambia el comportamiento de la serie, no cuánto se desplaza la humedad: el artículo no da magnitudes en puntos de humedad relativa ni en grados de punto de rocío, así que por sí solo no basta para corregir una serie.
• No distingue causas. Los autores escriben que no intentaron distinguir entre tipos de problema del sensor. En Bingley, además, el cambio de técnica y el del entorno coinciden en el tiempo.
• La fecha es aproximada. Según los autores, el momento de un cambio puede identificarse, si hace falta, con una incertidumbre pequeña, de varias semanas; aun así, hay que tenerla en cuenta al cruzarlo con un registro de mantenimiento.
• Equipo y datos. Son higrómetros de una red nacional a lo largo de décadas, con paso de instrumentos analógicos a digitales y de observación manual a automática, no registradores autónomos en un almacén o un invernadero. Y la humedad relativa es calculada, no medida.
• Región y longitud de serie. Son estaciones del Reino Unido. El estudio no prueba si el método se comporta igual en climas más secos o con más contraste estacional, como gran parte de la Península, ni fija una longitud mínima de serie: con ventanas del 10 % sobre series de décadas, no se sabe qué rendiría en una serie de uno o dos años.

Qué cambia en una decisión de medición

Un solo estudio no hace consenso, y este trata series de décadas de una red oficial. Aun así, lo observado en estas estaciones apoya algunas decisiones sencillas para quien registra humedad:

1. Anote cada cambio de sensor: fecha y hora, modelo y número de serie del que sale y del que entra, y el motivo. En este estudio, las detecciones solo se pudieron confirmar donde existía un registro de cambios; sin él, un salto en la serie se queda sin explicación.
2. Anote también lo que cambia alrededor y en la configuración. En Bingley coincidieron el paso a observación automática y un cambio del aeródromo, y los autores señalan que pasar a una frecuencia de muestreo mayor produciría de inmediato autocorrelaciones más fuertes. Cambiar el intervalo de registro a mitad de serie es un cambio de método, aunque el sensor sea el mismo.
3. Antes de leer una tendencia, cruce las fechas. Si su serie de humedad cambia de comportamiento, compruebe si coincide con una sustitución, una recalibración o un traslado del sensor. Es la misma lógica que aplicamos a los récords de temperatura en esta otra pieza sobre series cortas y metadatos.
4. No confunda detección con corrección. Saber que algo cambió no dice cuánto. Para estimarlo hace falta comparar con una referencia, algo que este estudio no hace.

Referencias

• Livina, V. N., Willett, K. y Bell, S. (2025). Tipping point analysis helps identify sensor phenomena in humidity data. Geoscientific Instrumentation, Methods and Data Systems, 14, 541-564. DOI: 10.5194/gi-14-541-2025. Texto completo en la web de la revista (consultado el 28 de octubre de 2026).

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El sensor inteligente de temperatura y humedad relativa S-THC-M002 funciona con los registradores de datos Onset que aceptan sensores inteligentes y, según su ficha, guarda sus propios parámetros y comunica la configuración al registrador sin programación. Para la humedad relativa, la ficha declara ±2,5 % entre el 10 % y el 90 % (típico), hasta un máximo de ±3,5 % con histéresis a 25 °C, y una deriva típica inferior al 1 % por año, un dato útil para planificar cuándo verificarlo o sustituirlo y para dejarlo anotado. Quedan por dimensionar el registrador o la estación, el protector contra la radiación solar en el que la ficha recomienda montarlo y el registro de mantenimiento.

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