Por René Garreaud, académico del Departamento de Geofísica de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile, y subdirector del Centro de Ciencia del Clima y la Resiliencia CR2
Fotografía desde la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile (azotea de Beauchef 851) mirando hacia el oriente a las 20:08 horas del jueves 6 de noviembre. Cortesía del académico Ricardo Muñoz.
Se solía llamar “lluvia mata pajaritos” a las tormentas que ocurren hacia fines de primavera en la zona central de Chile. En este breve análisis describimos uno de estos eventos: la tormenta del 6 de noviembre de 2025 que —por razones personales— la hemos renombrado “lluvia mata techo”.
Cuánto y cómo llovió
La Figura 1 muestra un mapa con la estimación satelital de la precipitación entre el mediodía del 6 y mediodía del 7 de noviembre de 2025, sobre parte del cono sur de Sudamérica. Acumulaciones significativas (mayores a 30 mm) se observan sobre el centro de Argentina y Uruguay. En contraste, Chile continental presenta precipitaciones escasas (inferiores a 5 mm) y dispersas entre las regiones de Coquimbo y la Araucanía. ¿No pasó nada entonces?
Figura 1. Estimación satelital (producto GSMaP-Jaxa) de la precipitación acumulada entre el mediodía del 6 y mediodía del 7 de noviembre de 2025, para el cono sur de Sudamérica.
En verdad sí pasó, pero la estimación satelital tiene una resolución horizontal más bien gruesa y es solo eso, una estimación de la lluvia basada en la temperatura del tope de las nubes. Miremos con detalle, entonces, los datos de pluviómetros disponibles para este evento. El panel izquierdo de la Figura 2 muestra las acumulaciones de lluvia en la misma ventana de tiempo anterior en base a los registros de la red de la Dirección General de Aguas (DGA-MOP) y da cuenta de acumulaciones sobre los 30 mm en algunas estaciones en la precordillera de la región metropolitana. El panel derecho de esta figura muestra los registros de la red de pluviómetros ciudadanos —iniciativa liderada por el académico del Departamento de Geofísica U. de Chile, Patricio Aceituno— que cuenta con más de 40 estaciones en la cuenca de Santiago. Esta densa red de monitoreo devela dos aspectos notables de la tormenta: (a) los altos montos acumulados en esta zona (hasta 55 mm) y (b) la marcada concentración de las lluvias en unas pocas comunas del oriente de Santiago, contrastando con acumulaciones casi nulas en otros sectores de la cuenca. Aunque la distribución espacial de lluvia es siempre variable y generalmente aumenta hacia la cordillera de los Andes, la tormenta del 6 de noviembre representa un caso extremo de heterogeneidad espacial (P. Aceituno, comunicación personal).
Figura 2. Precipitación acumulada entre el mediodía del 6 y mediodía del 7 de noviembre de 2025 en base a pluviómetros. A la izquierda se muestra la red de estaciones de la Dirección General de Aguas (DGA-MOP) en Chile central. A la derecha se muestra un zoom en la cuenca de Santiago empleando las estaciones anteriores junto a la red de pluviómetros ciudadanos (DGF-U. de Chile).
La precipitación el 6 de noviembre se concentró en la tarde-noche de ese día. Para visualizar la variación temporal de la lluvia, la Figura 3 muestra los registros cada 5 minutos de la estación meteorológica automática (EMA) “Holanda23 – IPROVI58” obtenida de la red WeatherUndeground. Los 50 mm en esta estación se acumularon entre las 6 PM y 11:30 PM. Se observa un primer máximo de 20 mm/hora pasada las 7 PM, una pausa entre las 8 y 9 PM, y un segundo máximo que alcanzó hasta 60 mm/h cerca de las 10:30 PM. Es importante notar que estos valores corresponden a intensidades casi instantáneas (intervalos de 5 minutos) pero expresadas en mm/hora. Con esto, la máxima acumulación horaria durante la tormenta alcanzó los 30 mm (entre las 10 y 11 PM). La Figura 3 también indica temperaturas cercanas a 10 °C durante la tormenta (con lo cual estimamos la altura de la isoterma 0 °C en 2300 msnm) y condiciones cercanas a la saturación durante toda esa noche. Aunque esta estación meteorológica automática no pertenece a la Dirección Meteorológica de Chile ni a la DGA, otras estaciones en la comuna de Ñuñoa y La Reina muestran un comportamiento similar respaldando la evolución temporal sugerida por “Holanda23”.
Figura 3. Registros (cada 5 minutos) de la temperatura del aire (línea roja) y punto de rocío (línea verde) en el panel superior e intensidad de precipitación (barras celestes) y precipitación acumulada (línea violeta) en el panel inferior, en la estación Holanda 23, en el centro de la comuna de Ñuñoa, Santiago oriente. Datos obtenidos a través de WeatherUnderground.
¿Llovió mucho? Daños y perdidas
Las personas que experimentaron esta tormenta en el sector oriente de Santiago describen el evento como que “el cielo se caía”, “llovía a baldes” y otros calificativos que no puedo reproducir aquí. ¿Pero son 50 mm mucho? Es bastante. Sabemos por experiencia propia y análisis de otros eventos (Valenzuela & Garreaud 2019) que una tormenta que acumule más de 30 mm en un día es poco probable y puede tener grandes impactos en Chile central. El dato más relevante, sin embargo, es la acumulación de 30 mm en una hora. Si esta intensidad horaria hubiera persistido el resto del día, se habrían acumulado 720 mm, más del doble que la acumulación anual en Santiago en un año promedio.
Para ser más precisos, podemos estimar el periodo de retorno de un evento que acumula 30 mm en una hora. Para esto, los hidrólogos emplean las curvas Intensidad-Duración-Frecuencia (IDF) en base a registros de larga data. La Figura 4 muestra la IDF para cerro Calán (en el oriente de Santiago) tomada de un estudio de la Universidad de Talca – Programa Hidrológico Internacional, de donde obtenemos un periodo de retorno de, al menos, 100 años para el valor máximo durante la tormenta del 6 de noviembre. Enfatizamos que estamos empleando las curvas IDF de Calan para poner en contexto los registros de una estación diferente (Holanda 32) pero también ubicada en Santiago oriente. En cerro Calan la acumulación el día 6 de noviembre fue de solo 20 mm con una intensidad máxima horaria de 8 mm, un valor más recurrente en esa estación. El concepto de Periodo de Retorno tiende a producir confusión, pero en este caso lo podemos interpretar señalando que en promedio (énfasis en promedio) una tormenta que incluye una acumulación horaria de 30 mm ocurre cada 100 años en el oriente de Santiago. La estimación del periodo de retorno para precipitaciones basadas en estaciones puntuales es adecuada en caso de tormentas “estables y amplias”, como son las que nos afectan en invierno en Chile central. En casos convectivos, como la tormenta en cuestión, es posible que el periodo de retorno de 100 años sea una sobrestimación del “valor real” (¿20 años tal vez?), resultando en una subestimación de la amenaza de estas tormentas. En el anexo A se discute este tema en más detalle.
Figura 4. Curvas Intensidad – Duración – Frecuencia, para la estación Cerro Calan (Santiago oriente). Cada línea indica la intensidad de precipitación (eje vertical) para distintas duraciones (eje horizontal) y periodos de retorno (diversas curvas de color) Obtenido de informe PHI – Universidad de Talca. Se muestran también las acumulaciones máximas en 1, 2, 6, 12 y 24 horas durante la tormenta del 6 de noviembre 2025 registrados en la estación Holanda 23, Ñuñoa, Santiago.
No existe aún un catastro de los daños e impactos que causó la tormenta del 6 de noviembre, pero la información periodística (un ejemplo aquí) revela inundaciones de paso de nivel, anegamiento de calles, socavón de proporciones en la autopista Vespucio oriente y caída del cielo falso en la casa de un climatólogo de la Universidad de Chile.
Aspectos meteorológicos
La tormenta del 6 de noviembre de 2025 escapa al patrón característico de lluvias en Chile central, pues no se trató de un sistema frontal, no hubo un río atmosférico y ocurrió fuera de la estación invernal. Veamos, entonces, sus elementos condicionantes. El panel (a) de la Figura 5 muestra el viento en el nivel de 500 hPa (unos 5500 msnm) sobre Sudamérica a las 9 PM del día en cuestión, destacando una profunda vaguada en altura restringida a latitudes subtropicales con su eje alineado con la costa de Chile. La vaguada se cierra sobre la costa norte produciendo fuertes vientos del norte sobre Chile central (identificado con el cuadrado blanco). Hacia la zona centro sur los vientos del nornoroeste (NNW) se relajan e incluso se aprecia una pequeña componente del este (desde Argentina hacia Chile), lo cual es indicativo de la existencia de una baja segregada.
Estos vórtices ciclónicos en altura son eventos que afectan con cierta frecuencia a nuestro país (detalles en Rondanelli 2025) y, a diferencia de un sistema frontal, no tienen rasgos claros en niveles bajos como se aprecia en el campo de vientos en 1000 hPa (cerca de la superficie) en la Figura 5b. El proceso de segregación ocurrió varios días antes sobre el océano Pacífico y terminó en las primeras horas del día 7 de noviembre, apenas el sistema cruzó hacia territorio argentino.
Figura 5. (a) Viento en el nivel de 500 hPa (unos 5500 msnm) el 6 de noviembre de 2025 a las 9 PM. La caja blanca indica Chile central. Panel (b) vientos en la misma fecha, pero a 1000 hPa (muy cerca de la superficie del mar). Fuente: Modelo GFS; NOAA-EEUU vía nullschool.
¿Cómo esta configuración sinóptica produjo tanta lluvia en Santiago? La precipitación requiere de suficiente humedad y ascenso vigoroso. En este caso, la humedad en las capas cerca de la superficie estuvo dentro de los rangos normales para una tormenta de “invierno” (18 mm de agua precipitable en la costa; razón de mezcla ~6 gr/Kg en Santiago). El “culpable” entonces parece ser el intenso ascenso, el cual obedece a tres razones principales. En primer lugar, el fuerte viento del NNW en la tropósfera media incide sobre la cordillera de los Andes y genera ascenso orográfico. En segundo lugar, el núcleo de la circulación ciclónica sobre el océano adyacente favorece el ascenso de gran escala sobre Chile central. A estos dos forzantes dinámicos se agrega un último y crucial elemento de carácter termodinámico: la inestabilidad atmosférica. Uno de los rasgos distintivos de una baja segregada es su núcleo frío en altura, que en este caso se refleja en una temperatura de -25 °C a 500 hPa, cerca de 10 °C más frío que su entorno. La radiosonda de Santo Domingo también muestra cómo la temperatura del nivel 500 hPa cayó cerca de 10 °C entre las 9 PM del miércoles 5 y las 9 PM del jueves 6 de noviembre (Figura 6). El cambio de temperatura fue mucho más modesto bajo 1 km de altura, lo que acoplado con el marcado enfriamiento en la tropósfera media resulta en una situación potencialmente inestable. En efecto, los modelos de pronóstico estiman un CAPE (convective available potential energy) cercano a los 150 J/kg (Julio Marín, comunicación personal). El sondeo de las 9 PM del 6 de noviembre también revela el marcado cizalle entre los vientos del sursuroeste (SSW) bajo los 3000 msnm (700 hPa) y los fuertes vientos del NNW sobre ese nivel.
Figura 6. Diagrama termodinámico construido con los datos de la radiosonda de Santo Domingo (en la costa de Chile central a 33°S). La escala vertical está en hPa (números fuera del gráfico) y su equivalente en metros sobre el nivel del mar (números dentro del gráfico). La escala horizontal está en grados Celsius. La curva en color verde es la temperatura del aire (rocío) a las 9 PM del 6 de noviembre. La curva en color violeta es la es la temperatura del aire a las 9 PM del 5 de noviembre, relevando el fuerte enfriamiento en la tropósfera media durante el día 6 de noviembre. Fuente: Dirección Meteorológica de Chile.
Es plausible, entonces, que el ascenso producto de factores dinámicos lograra llevar algunas parcelas de aire a su nivel de convección libre, gatillando así convección localizada en sectores de la cuenca. La convección en el entorno de una baja segregada es un aspecto bien conocido de estos fenómenos, resultando en precipitaciones intensas en tormentas “fuera de temporada” como se ha descrito en el centro-norte de Chile (e.g., Garreaud & Fuenzalida 2002; Bozkurt et al., 2016). En la tormenta del 6 de noviembre, la convección se evidencia por la ocurrencia de granizo, tormentas eléctricas y la altísima intensidad de precipitación antes comentada. La imagen infrarroja del satélite GOES-East de las 9 PM de ese día (Figura 7) permite distinguir tres núcleos de nubes muy frías -torres convectivas- que se formaron en el norte de la cuenca de Santiago y avanzaron hacia el sur muy cerca del pie de monte. El tiempo de paso de estos núcleos convectivos coincide con los máximos de precipitación reportados previamente.
Figura 7. Imagen del satélite GOES-East, canal infrarrojo, a las 9 PM del día 6 de noviembre de 2025. Se destacan los tres núcleos convectivos que pasaron sobre Santiago oriente impulsados por el flujo del viento noroeste en la tropósfera media.
Referencias
Alburquerque, A. (
Bozkurt, D., Rondanelli, R., Garreaud, R., & Arriagada, A. (2016). Impact of warmer eastern tropical Pacific SST on the March 2015 Atacama floods. Monthly Weather Review, 144(11), 4441-4460. https://journals.ametsoc.org/view/journals/mwre/144/11/mwr-d-16-0041.1.xml
Garreaud, R., & Fuenzalida, H. A. (2007). The influence of the Andes on cutoff lows: A modeling study. Monthly Weather Review, 135(4), 1596-1613. https://journals.ametsoc.org/view/journals/mwre/135/4/mwr3350.1.xml
Rondanelli, R. (2025). Cutoff Lows Over Southwestern South America. In Oxford Research Encyclopedia of Climate Science. https://oxfordre.com/climatescience/display/10.1093/acrefore/9780190228620.001.0001/acrefore-9780190228620-e-976
Valenzuela, R. A., & Garreaud, R. D. (2019). Extreme daily rainfall in central-southern Chile and its relationship with low-level horizontal water vapor fluxes. Journal of Hydrometeorology, 20(9), 1829-1850. https://journals.ametsoc.org/view/journals/hydr/20/9/jhm-d-19-0036_1.xml
Anexo A
El periodo de recurrencia (TR) estimado anteriormente provienen de un análisis de frecuencia en base a datos de estaciones puntuales. En caso de tormentas de origen frontal, la distribución espacial de la lluvia es más bien homogénea (excepto por el gradiente orográfico) y las estimaciones anteriores son una buena estimación. Por el contrario, la tormenta del 6 de noviembre tuvo un carácter convectivo, en que el núcleo de precipitación intensa era de menos de 200 km2 (equivalente a un círculo de 8 km de radio). En estos casos, la recurrencia basada en valores puntuales puede ser una gruesa sobrestimación de “valor real”, resultando en una subestimación de la amenaza de estas tormentas.
Para ejemplificar el punto anterior, consideremos una región (como la cuenca de Santiago) con cinco estaciones pluviométricas de buena calidad (panel izquierdo en la figura A1). Supongamos que tormentas intensas -con intensidades máximas sobre los 20 mm/hr- ocurren una vez cada década, de manera que TR =10 años y en 50 años se registran cinco de estas tormentas en la cuenca (panel derecho). No obstante, si las tormentas son convectivas —con una escala horizontal menor que la distancia media entre estaciones—, cada estación en este ejemplo registra solo una de ellas en esta ventana de tiempo. Por ejemplo, la tormenta que ocurrió el año 25 solo se registró en la estación 3. Lo anterior nos lleva a concluir TR = 50 años, bien por encima del valor «real» en este caso sintético.
Figura A1
Para cuantificar la sobrestimación del periodo de recurrencia de tormentas convectivas, ahora procedemos con un ejercicio sintético y unidimensional en que toda la acción ocurre a lo largo del eje X. Consideramos un dominio de longitud en el cual existen pluviómetros distribuidos de forma uniforme separados cada . Supongamos que el clima de esta región esta caracterizada por lluvias moderadas () pero con ocurrencia esporádica de lluvias intensas ( en su centro). Asumimos un perfil gaussiano de precipitación cuando estos eventos se manifiestan:
donde x2 indica el centro de la tormenta (máximo de precipitación). El perfil p(x) es posteriormente escalado de forma que p(xc) = Pmax. El valor de s determina el ancho de la tormenta de manera que p(xc ± 1.5 · s) ≈ 0.
A continuación, generamos Ny = 300 de datos “sembrando” una lluvia extrema exactamente cada RR = 20 años. El centro de cada tormenta se asigna al azar siguiendo una distribución uniforme xc ∽ U(0,Lx). La recurrencia “aparente” (RA) es entonces estimado con la serie de valores anuales de cada estación o el conjunto de ellas.
El número de estaciones que registra precipitación sustancial (≥½Pmax) durante las tormentas intensas depende del ancho de la tormenta (s) y el número de estaciones (Ns). En tormentas “esbeltas” -la versión 1-D de tormentas convectivas de pequeña escala- solo las estaciones cercanas a xc registran precipitación. Por el contrario, la mayoría de las estaciones experimentan precipitación intensa en tormentas “anchas” -la versión 1-D de tormentas frontales extensas. La Figura A2 muestra por ejemplo como una tormenta ancha (s=20) produjo precipitación intensa en tres de las cinco estaciones dentro del dominio, una tormenta intermedia (s=10) produjo precipitación intensa en solo una estación y ninguna estación registro la precipitación intensa de una tormenta esbelta (s=2). Este es precisamente el tipo de tormentas convectivas cuya recurrencia es difícilmente estimada por una red de estaciones poco densa.
Figura A2
La generación de 300 años de datos fue repetida para todas las combinaciones de s = {1:2:100} y = {2, 5, 7, 10, 15, 20, 30, 40, 50}. Cada combinación (s, Ns) fue además repetida 1000 veces permitiendo una estimación robusta del periodo de recurrencia de tormentas intensas. La figura A3 resume los resultados de este ejercicio desplegando el periodo de recurrencia estimado para cada combinación (RA). El panel (a) muestra el promedio de la recurrencia de tormentas intensas en base a la recurrencia de cada estación. El panel (b) muestra la recurrencia de las estaciones agregadas. Esto se consigue empleando en cada año el máximo valor de las Ns estaciones.
En la estimación basada en el promedio de las estaciones individuales, RA está por debajo de 100 años para climas caracterizados por tormentas anchas (s >30 km). Pero incluso en estos casos, RR≈ RA (20 años) solo cuando se cuenta con 5 o más estaciones en el dominio de 100 km (∆x=20km). En el extremo de tormentas convectivas (s < 6 km), la recurrencia aparente puede superar los 1000 años incluso con una red de 20 estaciones (∆x=5km). La estimación de la recurrencia aparente basada en las estaciones agrupadas sigue la misma tendencia, pero demuestra su utilidad al ampliar el espacio (s, Ns) donde RR ≈ RA y restringir el espacio donde RR » RA.
En resumen, la sobrestimación del periodo de recurrencia de tormentas intensas se incrementa marcadamente (hasta 2 órdenes de magnitud) cuando la escala de las tormentas es pequeña y comparable con el espaciamiento típico de la red de estaciones. Lo anterior conlleva a una severa subestimación de estos eventos extremos. Una potencial solución a este problema es calcular los periodos de recurrencia y retorno empleando el máximo anual del conjunto de estaciones en una región, pero lo anterior tiene el problema práctico de definir una región homogénea (en términos de ocurrencia de tormentas intensas) y luego encontrar suficientes estaciones de buena calidad y largo registro para acometer esta tarea. últimamente, una red densa de estaciones de buena calidad parece ser la única forma de abordar este problema con implicancias en la seguridad de la población y la infraestructura.
Nota del editor
- En todo el texto se modificó la máxima acumulación de 22 a 30 mm.
- En todo el texto se modificó la acumulación horaria de 20 a 30 mm.
- Se modificó la intensidad que se habría acumulado de 480 a 720 mm.
- En todo el texto se cambió el periodo de retorno de 60 a 100 años.
- Se incluyó un párrafo que inicia con «La Figura 4 también incluye…»
- Se modificó la figura 4 y se cambió su lectura.
- Se modificó la totalidad de la sección Anexo