La representación adecuada de las interacciones entre la superficie terrestre y la atmósfera es de crucial importancia en los sistemas modernos de predicción numérica del tiempo (NWP). En este contexto, este estudio examina cómo los errores en la capa límite planetaria (PBL) dependen de la calidad de la predicción cerca de la superficie sobre la tierra para la NWP de mediano plazo. Se evaluaron dos series de pronósticos de 10 días del sistema de predicción determinista global de Environment and Climate Change Canada (ECCC): una similar a la que se utiliza actualmente en los sistemas operativos de ECCC y la otra con un modelado de superficie terrestre mejorado y asimilación de datos terrestres. Se realizó una evaluación objetiva para la temporada de verano de 2019 en América del Norte, con un énfasis especial en tres áreas específicas: el norte de Canadá, el centro de EE. UU. y el sureste de EE. UU. Los resultados indican que el impacto del nuevo paquete de superficie terrestre es más difícil de interpretar en la PBL que en el nivel de pantalla. Las diferencias de error entre los dos experimentos son bastante distintas para las tres regiones examinadas. Como era de esperar, los errores aleatorios (desviaciones estándar) para la temperatura del aire y la humedad específica en la PBL están directamente relacionados con sus propios errores aleatorios en el nivel de pantalla, con coeficientes de correlación que disminuyen de un valor de uno en la superficie a valores de aproximadamente 0.2-0.3 a unos pocos kilómetros sobre la superficie. Sin embargo, menos esperado es el hecho de que los errores aleatorios en la atmósfera inferior también dependen en gran medida de los cambios en los sesgos de temperatura del aire en la superficie. Las condiciones más cálidas cerca de la superficie conducen a un aumento de los errores aleatorios para la temperatura del aire en la atmósfera inferior, en asociación con el desarrollo de la PBL más profunda, con una mayor variabilidad espacial. Este hallazgo es de particular interés al evaluar nuevas configuraciones de sistemas NWP para su implementación en centros nacionales de predicción meteorológica y ambiental.