Es bien sabido que el cambio climático está aumentando la incidencia y la gravedad de las olas de calor. Sin embargo, cuando ocurre un evento, es importante comprender en qué medida el cambio climático influyó en su aparición y duración. Los métodos tradicionales suelen ser lentos o requieren recursos costosos, lo que los hace menos útiles para la toma de decisiones rápida.
Este estudio presenta un nuevo enfoque que utiliza modelos meteorológicos impulsados por inteligencia artificial (IA) para estimar rápidamente cómo el cambio climático afecta la intensidad y las características de las olas de calor. El método combina predicciones rápidas de IA con datos de modelos climáticos globales.
La IA, las olas de calor y el cambio climático
Una investigación liderada por el CSIC y la Universidad Complutense de Madrid (UCM) presenta un método innovador para predecir y atribuir olas de calor al cambio climático de forma anticipada. El trabajo, publicado en la revista Earth’s Future, propone una metodología híbrida que combina simulaciones climáticas con predicciones meteorológicas generadas con modelos de inteligencia artificial (IA). Los resultados suponen un avance en el estudio de eventos extremos, al permitir evaluar en cuestión de minutos el efecto de las actividades humanas sobre las olas de calor, incluso antes de que ocurran.
Las olas de calor están aumentando en frecuencia, duración e intensidad debido al cambio climático de origen antropogénico. 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 del riesgo.
Sin embargo, los métodos tradicionales destacan por su lentitud, lo que dificulta su aplicación durante el transcurso de un evento. Para abordar estas limitaciones, el equipo de investigadores sugiere un enfoque novedoso: combinar las señales físicas del cambio climático procedentes de simulaciones de modelos climáticos globales con predicciones meteorológicas generadas por IA, para atribuir así los fenómenos climáticos extremos antes de su aparición.
¿Cómo evoluciona la atmósfera?
El estudio emplea tres modelos avanzados: FourCastNet-v2 y Pangu-Weather, que utilizan únicamente IA, y NeuralGCM, que combina IA con física atmosférica tradicional.
“Estos modelos, entrenados con datos meteorológicos globales, 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”, destaca Bernat Jiménez-Esteve, investigador del Instituto de Geociencias (IGEO) y autor principal del estudio.
La técnica se basa en comparar dos predicciones: una para el mundo factual o escenario real, que representa la evolución esperada de las condiciones atmosféricas actuales (incluyendo el papel del cambio climático), y otra para un mundo contrafactual o escenario hipotético, que predice cómo evolucionaría la atmósfera en un clima preindustrial, sin influencia humana.
Para generar esta última, se modifican las condiciones iniciales de la atmósfera y resta el impacto del cambio climático estimado a partir de modelos del clima globales. La diferencia de las predicciones en ambos mundos permite cuantificar el efecto del calentamiento global en el evento antes de que se produzca.
Retrospectiva aplicada a olas de calor históricas
La metodología se aplicó de manera retrospectiva a cuatro olas de calor históricas que afectaron a distintas regiones: península ibérica (2018), Canadá–EE UU (2021), India–Pakistán (2022) y Brasil (2023).
En todos los casos, los modelos de IA fueron capaces de predecir adecuadamente la ocurrencia e intensidad de las olas de calor, así como los patrones atmosféricos asociados, con varios días de antelación a su ocurrencia.
La comparación de las predicciones factuales y contrafactuales demostró que el cambio climático aumentó de forma significativa la intensidad de todas 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 el investigador del IGEO David Barriopedro.
La nueva Ciencia climática y sus recursos
Esta metodología marca un punto de inflexión en la atribución de eventos extremos, ya que proporciona 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”, señala el investigador del IGEO Ricardo García-Herrera.
Los investigadores destacan que, al requerir menos recursos computacionales que los modelos numéricos tradicionales, se reducen los costes, las emisiones de dióxido de carbono (CO2) y las barreras de acceso a la información de atribución, haciendo posible que esta sea operativa, global y equitativa.
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.
El análisis de los expertos concluye que el cambio climático intensificó las cuatro olas de calor de lo que habrían sido en un clima preindustrial, con una fuerte concordancia entre los modelos. Los resultados también muestran que, si bien las temperaturas superficiales del mar influyen, la principal influencia proviene de los cambios en las condiciones atmosféricas. Este método basado en IA permite una atribución más rápida, casi en tiempo real, de las olas de calor, lo que facilita la toma de decisiones más rápidas y una mejor planificación en un mundo en calentamiento. ECOticias.com
