¿Qué diablos es un modelo climático y por qué es importante? Estas aproximaciones informáticas del planeta y de cómo reacciona ante los cambios son vitales para evitar los peores escenarios de cambio climático. Y gracias a la ciencia, sus predicciones con cada vez más certeras (y peores)
Hasta hace bien poco, la información general sostenía que ningún evento climático extremo podía ser atribuido al cambio climático. Sin embargo, ahora los científicos pueden afirmar con cada vez más seguridad que las acciones humanas causado graves sequías o las han agravado y también han desencadenado huracanes.
Una de las principales razones de este cambio se debe a la mejora que está experimentando la ciencia de los modelos climáticos. Esta mejora ha sido posible gracias a avances en tecnologías y técnicas, y al cada vez mayor intercambio de datos entre científicos. Todo esto permite diseñar nuevos tipos de experimentos o simplemente hacer muchos más que antes (ver Las armas nucleares ayudan a explicar la gran pérdida de hielo de 2012).
Los modelos climáticos son precisas simulaciones informáticas que se aproximan a cómo responde el planeta a variaciones en algunos de sus elementos, como el aumento del dióxido de carbono atmosférico. Para ello, los modelos descomponen los océanos, la superficie terrestre y la atmósfera en cajas tridimensionales y calculan cómo las condiciones cambiantes evolucionan a través del tiempo y el espacio.
Las mejoras en la potencia computacional de los ordenadores también han ayudado. En 1990, estas cajas tenían una resolución unos 500 kilómetros cuadrados. Por su parte, algunos de los modelos de alta resolución actuales, como el E3SM del Departamento de Energía de EE. UU., los de la Agencia Meteorológica de Japón y los de China, tienen menos de 25 kilómetros cuadrados. La resolución aumenta aún más para aplicaciones específicas, como la modelización de huracanes.
Además, los primeros modelos climáticos de la década de 1960 estaba centrados en la atmósfera, pero los de ahora tienen en cuenta las superficies terrestres, el hielo marino, los aerosoles, el ciclo del carbono, la vegetación y la química atmosférica. Más recientemente, los modelos han comenzado a incorporar los cambios en el comportamiento humano asociados al propio cambio climático, incluida la migración y la deforestación.
Los modelos climáticos han experimentado más mejores gracias a un proyecto de tres décadas incluido en el Programa Mundial de Investigaciones Climáticas: el Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados (CMIP, por sus siglas en inglés). Este programa pide a las instituciones de investigación que realicen un conjunto común de experimentos con un conjunto común de insumos y que compartan después públicamente los resultados. Los petabytes de datos resultantes han permitido a investigadores de todo el mundo realizar estudios que se adentran en áreas específicas de interés sin tener que dedicar su propio tiempo a los superordenadores.
Foto: Gráfico que muestra la evolución de los modelos climáticos y las nuevas variables que se han ido introduciendo, desde la década de 1960 hasta la actualidad.
La abundancia de datos también ha permitido que los científicos comparen los resultados de varios modelos entre sí, y también los estudien frente a los datos del cambio climático real experimentado hasta la fecha. Esto ha proporcionado información crucial sobre qué modelos funcionan mejor (ver El futuro más negro del cambio climático es también el más probable) y hasta ha permitido detectar fallos en algunos datos. También ha permitido a las instituciones probar nuevas hipótesis, perfeccionar los modelos y mejorar su comprensión de los procesos naturales, sostiene el profesor de ciencia del sistema terrestre de la Universidad de Stanford (EE. UU.) Noah Diffenbaugh.
El modelador de huracanes del MIT, Kerry Emanuel utilizó datos públicos de siete modelos para generar una simulación de huracanes decenas de miles de veces. Su objetivo consistía en calcular las probabilidades de que una tormenta de la escala del huracán Harvey azotara de nuevo a esa región. Al examinar dos períodos de 20 años en una serie de escenarios para las emisiones de gases de efecto invernadero, descubrió que lo que a finales del siglo XX era un evento con una probabilidad de ocurrir una vez cada 100 años había pasado a convertirse en un evento con una media de ocurrencia de uno cada 5,5 años (ver El huracán Harvey destruye los modelos de predicción que rigen la sociedad).
Así que parece que a pesar de todas estas mejoras, incluso una caja de 25 kilómetros cuadrados es demasiado grande para analizar procesos a pequeña escala, como el comportamiento de nubes individuales. Los científicos son conscientes de que los modelos no representan los procesos naturales complejos a la perfección. Por eso, en los escenarios de cambio climático generalmente se habla en términos de rangos, y también a ello se debe que los eventos en el mundo real puedan ocurrir ocasionalmente fuera de esos límites. "Todavía hay mucha incertidumbre en las proyecciones y eso nos preocupa a todos", concluye Emanuel.