Si algo va quedando bastante claro, aunque haya voces que se empeñen en negarlo, es que las olas de calor son cada vez más frecuentes, intensas y prolongadas, como se ha podido comprobar estos últimos veranos. Por ello, anticiparse a ellas, al igual que a las posibles olas de frío, tormentas cada vez más intensas y localizadas, es esencial para reducir los riesgos y preparar a la población.
Ahora un equipo de científicos españoles ha desarrollado un nuevo método que predice estos fenómenos extremos, especialmente las olas de calor, días antes de que se produzcan y lleguen hasta nosotros.
El método, desarrollado por el Instituto de Geociencias (IGEO), un centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad Complutense de Madrid (UCM), combina simulaciones climáticas con predicciones meteorológicas generadas con modelos de inteligencia artificial (IA). Los detalles del trabajo se han publicado en la revista Earth’s Future.
Precisión y rapidez
En los últimos años, el cambio climático ha intensificado las olas de calor. Evaluar cuánto ha contribuido el calentamiento global en estos eventos proporciona información útil para diseñar estrategias de adaptación, mitigar riesgos y tomar decisiones de gestión de las amenazas.
Sin embargo, los métodos tradicionales destacan por su lentitud, lo que dificulta su aplicación durante el transcurso de un evento.
El nuevo método usa tres modelos de inteligencia artificial avanzados que han sido entrenados con datos meteorológicos globales y que “pueden simular la evolución de la atmósfera durante los siguientes 10-15 días con una precisión similar a la de los modelos convencionales y en cuestión de minutos, sin necesidad de supercomputadores”, asegura Bernat Jiménez-Esteve, investigador del IGEO (CSIC-UCM) y autor principal del estudio.
Comparativa con simulación
La técnica se basa en comparar dos predicciones: una para un escenario real, que representa la evolución esperada de las condiciones atmosféricas actuales (incluyendo el papel del cambio climático), y otra para un escenario hipotético, que predice cómo evolucionaría la atmósfera en un clima preindustrial, sin influencia humana.
La diferencia de las predicciones en ambos modelos permite cuantificar el efecto del calentamiento global en el evento antes de que se produzca.
La metodología se aplicó de manera retrospectiva a cuatro olas de calor históricas: la de 2012 en la Península Ibérica, la de Canadá y EEUU en 2021, la de India y Pakistán en 2022, y la de Brasil en 2023. En todas ellas, los modelos de IA fueron capaces de predecir adecuadamente la ocurrencia e intensidad de estos eventos con varios días de antelación.
Influencia del cambio climático
La comparación entre ambas predicciones (escenario real e hipotético) demostró que el cambio climático aumentó de forma significativa la intensidad de estas olas de calor, con señales robustas y coherentes entre los modelos.
“Por ejemplo, en la Península Ibérica, el cambio climático aumentó las temperaturas de la ola de calor de agosto de 2018 en más de 1,3 grados”, explica a la agencia Efe el investigador del IGEO David Barriopedro.
Los autores aseguran que esta metodología marca un punto de inflexión en la atribución de eventos extremos, ya que proporciona una predicción y atribución anticipadas de este tipo de fenómenos climáticos, ofreciendo a las autoridades gubernamentales, medios de comunicación y organismos internacionales una herramienta para la toma de decisiones basadas en evidencia científica.
“La predicción facilita el despliegue de medidas eficientes de mitigación, como sistemas de alerta temprana, mientras que la atribución es útil para la concienciación climática y el diseño de políticas de adaptación, compensación y litigación frente al cambio climático”, detalla Ricardo García-Herrera.
Además, el estudio abre la puerta a la atribución al cambio climático de otros fenómenos extremos, como ciclones tropicales o tormentas extratropicales.
Aunque aún existen desafíos científicos y técnicos, los investigadores concluyen que las nuevas generaciones de modelos de IA ya están listas para apoyar la ciencia climática de forma funcional, rápida y global. De esta manera, la población general podrá beneficiarse de las predicciones de una manera más práctica y buscar la fortma de adaptarse.
