Las anomalías de humedad del suelo sustentan una serie de fenómenos hidrológicos críticos con consecuencias socioeconómicas, sin embargo, los estudios sistemáticos sobre la predictibilidad de la humedad del suelo son limitados. Aquí, utilizamos una técnica adaptativa de datos, el Modelado Inverso Lineal, que ha demostrado ser útil como indicación de predictibilidad en otros campos, para investigar la predictibilidad de la humedad del suelo en el norte de California. Este enfoque produce un modelo de humedad del suelo en 10 estaciones de la región, con resultados que indican la posibilidad de pronósticos hábiles en cada una para plazos de 1 a 2 semanas. Una ventaja importante de este modelo es la identificación a priori de pronósticos de condiciones de oportunidad, bajo las cuales se puede esperar que los pronósticos del modelo tengan una habilidad particularmente alta. Dado que los errores de pronóstico (y, en inversa, su habilidad) pueden ser estimados de antemano, estos hallazgos tienen el potencial de aumentar enormemente la utilidad de los pronósticos de humedad del suelo para aplicaciones prácticas, incluyendo la predicción de sequías e inundaciones.