Nuevo modelo de circulación glacial profunda del Atlántico

• Investigadores de la Universidad Nacional de Australia (ANU) proporcionan una imagen más clara de las condiciones durante la última edad de hielo, que puede mejorar las proyecciones climáticas.

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• lunes 27 julio 2020
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El estudio demuestra una nueva forma de recrear las condiciones del océano en el Atlántico durante el Último Máximo Glacial (LGM por sus siglas en inglés), hace unos 20.000 años. El autor principal, el doctor Jimin Yu, dice que los científicos han estado tratando de reconstruir la circulación oceánica durante este período de tiempo durante décadas, debido a las pistas que ofrece sobre los niveles pasados de CO2 y los cambios climáticos.

"El LGM fue una época de niveles de CO2 mucho más bajos, temperatura global más baja y niveles más bajos del mar", dijo Yu. Los investigadores dicen que los viejos modelos oceánicos no pueden explicar los datos publicados recientemente sobre el LGM, lo que significa que se necesitaba un cambio de pensamiento.

Utilizando sedimentos marinos para reconstruir el ion carbonato de aguas profundad --que traza reflejando la acidez del agua de mar--, el grupo generó un mapa de primer nivel que muestra las condiciones del agua para el último máximo glacial en el Atlántico.

Este mapa revela un nuevo modelo de circulación glacial profunda del Atlántico.

"Descubrimos que las aguas profundas del Pacífico, ricas en carbono, se extendían hacia el norte hasta unos 20 ° S en el Atlántico Sur a una profundidad de tres a cuatro kilómetros durante el Último Máximo Glacial", dijo Yu en un comunicado.

"Esto puede haber contribuido de manera crítica a la disminución del CO2 atmosférico, ayudando así a iniciar el máximo glacial". Según Yu, la circulación oceánica es un regulador clave del clima, almacenando y transportando calor, carbono y nutrientes.

"Este estudio sugiere que cuando las aguas cambiaron durante la LGM, el carbono se almacenó en las profundidades del océano, bajando los niveles atmosféricos de CO2", dijo Yu. Esta información también podría ayudar a mejorar o probar el rendimiento de varios modelos climáticos.

"Si un modelo es capaz de reproducir los datos, un método conocido como proyección posterior o backtesting, podría darnos confianza en la capacidad del modelo para mapear las condiciones climáticas futuras", explica Yu. La investigación ha sido publicada en Nature Geoscience.

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