La simulación de cargas de viento estocásticas es necesaria para muchas aplicaciones en ingeniería del viento. El método de representación espectral basado en la descomposición ortogonal propia (POD) es un enfoque popular utilizado para este propósito, debido a su eficiencia computacional. Para direcciones de viento generales y configuraciones de edificios, el modelo estocástico basado en POD informado por datos es una alternativa que utiliza la densidad espectral auto y cruzada suavizada en túnel de viento como entrada, para calibrar los valores propios y vectores propios del proceso de carga objetivo. A pesar de que este método es directo y presenta ventajas en comparación con el uso de densidades espectrales auto y cruzadas empíricas, las limitaciones y errores asociados con este modelo no han sido investigados. Con este fin, se llevó a cabo un extenso estudio experimental sobre un modelo de edificio rectangular considerando múltiples direcciones y configuraciones de viento, para permitir la cuantificación de la incertidumbre relacionada con el uso de registros de túnel de viento de corta duración para la calibración y validación del modelo estocástico basado en POD informado por datos. Los resultados demuestran que el modelo informado por datos puede simular eficientemente cargas de viento estocásticas con errores de modelo despreciables, mientras que los errores asociados con la calibración a datos de túnel de viento de corta duración pueden ser importantes.