Un equipo internacional de investigadores desarrolló un sistema de predicción de olas de calor en Europa que se basa en el empleo de inteligencia artificial (IA) que puede pronosticarlas con hasta siete semanas de antelación.
El sistema puede proporcionar información útil entre 4 y 7 semanas antes de que comience el verano. Este margen es importante para conocer las predicciones y preparase para paliar sus efectos.
Es más rápido que los métodos de pronóstico tradicionales y requiere una menor cantidad de recursos computacionales, lo que hace que estas técnicas resulten más accesibles.
Predicción de olas de calor en Europa con IA debidas al cambio climático
Un equipo internacional de investigadores, buena parte de ellos españoles, ha desarrollado un sistema de predicción de olas de calor en Europa basado en inteligencia artificial (IA) con capacidad de predecir estos fenómenos entre 7 y 4 semanas antes de que ocurran, una anticipación clave para la prevención.
Al hallazgo, recogido este martes en la revista Nature Communications Earth & Environment, han contribuido investigadores de las universidades de Alcalá de Henares y Córdoba y del Barcelona Supercomputing Center.
El nuevo sistema, basado en el aprendizaje automático y la IA, iguala y, en algunos casos, supera a los métodos de predicción tradicionales, con mejoras particulares en el norte de Europa, donde hay más dificultades de pronóstico, subrayan los autores del estudio.
Las olas de calor causan efectos devastadores en toda Europa, incluyendo pérdidas agrícolas, picos de consumo energético, crisis sanitarias y aumento de la mortalidad, de ahí que sea crucial contar con previsiones estacionales precisas para salvar vidas.
Alerta temprana
Según los investigadores, la capacidad de alerta temprana que ofrece el nuevo sistema, sabiendo desde el mes de marzo que olas de calor vienen en verano, podría ayudar al sector agrícola y a los servicios sanitarios a aplicar estrategias más eficaces frente a este fenómeno.
El sistema identifica la combinación óptima de variables atmosféricas, oceánicas y terrestres para las olas de calor en toda Europa. Mediante técnicas de aprendizaje automático, analiza aproximadamente 2.000 predictores potenciales para seleccionar las combinaciones más probables para cada ubicación geográfica.
El método no solo iguala, y en algunos casos supera, a los sistemas de predicción tradicionales, sino que también proporciona información sobre los predictores que se utilizaron en el proceso.
Así, por ejemplo, la investigación revela que la humedad del suelo, los patrones de temperatura y la circulación atmosférica en Europa se perfilan como los predictores locales más críticos, mientras que las señales distantes del Pacífico tropical y el Atlántico también contribuyen a la precisión de las previsiones.
Uno de los aspectos más innovadores del estudio consistió en entrenar el sistema de aprendizaje automático con simulaciones paleoclimáticas que abarcaban los años 0-1850, lo que proporcionó una cantidad de datos de entrenamiento mucho mayor que la disponible en los registros observacionales.
Además de predecir cuándo ocurrirán las olas de calor, el método permite determinar si la severidad e intensidad de las mismas se debe a la influencia del cambio climático.
La capacidad de alerta temprana resulta crucial para que sectores como la salud pública, la agricultura y otras infraestructuras y sectores implementen estrategias y medidas efectivas, que además de reducir las pérdidas económicas, contribuyan a salvar vidas. Seguir leyendo en EFE / ECOticias.com
