Un equipo de investigadores del Instituto de Geociencias (IGEO), que forma parte del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad Complutense de Madrid (UCM), ha desarrollado un método innovador que utiliza la inteligencia artificial para predecir el impacto del cambio climático en las olas de calor. Este avance se enmarca dentro de la Plataforma Temática Interdisciplinar de Clima y Servicios Climáticos del CSIC y ha sido publicado en la revista Earth’s Future.
La metodología propuesta combina simulaciones climáticas con predicciones meteorológicas generadas por modelos de inteligencia artificial, permitiendo así evaluar el efecto de las actividades humanas sobre las olas de calor antes de que ocurran. Este enfoque representa un avance significativo en el estudio de eventos extremos, ya que permite obtener resultados en cuestión de minutos.
El aumento en la frecuencia, duración e intensidad de las olas de calor es una consecuencia directa del cambio climático provocado por el ser humano. Comprender cuánto ha contribuido el calentamiento global a estos fenómenos es crucial para diseñar estrategias efectivas de adaptación y mitigación. A diferencia de los métodos tradicionales, que suelen ser lentos y dificultan la aplicación durante un evento, este nuevo enfoque permite una respuesta más rápida y eficiente.
Métodos Avanzados en Inteligencia Artificial
El estudio utiliza tres modelos avanzados de inteligencia artificial: FourCastNet-v2, Pangu-Weather, ambos basados exclusivamente en IA, y NeuralGCM, que combina IA con principios físicos atmosféricos tradicionales. Según explica Bernat Jiménez-Esteve, investigador principal del IGEO, estos modelos han sido entrenados con datos meteorológicos globales y pueden simular la evolución atmosférica durante 10 a 15 días con una precisión comparable a la de los modelos convencionales, pero en un tiempo mucho menor.
La técnica utilizada para atribuir eventos extremos al cambio climático consiste en comparar dos predicciones: una para el escenario real actual, que incluye el impacto del cambio climático, y otra para un escenario hipotético sin influencia humana. Al modificar las condiciones iniciales atmosféricas para eliminar el efecto del calentamiento global, se puede cuantificar cómo afecta este fenómeno a los eventos climáticos antes de su ocurrencia.
Análisis Retrospectivo sobre Olas de Calor Históricas
La nueva metodología fue aplicada retrospectivamente a cuatro olas de calor históricas que afectaron diversas regiones: la península ibérica (2018), Canadá–EE. UU. (2021), India–Pakistán (2022) y Brasil (2023). En todos los casos analizados, los modelos fueron capaces de prever correctamente tanto la ocurrencia como la intensidad de estas olas con varios días de antelación.
Los resultados mostraron que el cambio climático incrementó significativamente la intensidad de estas olas. Por ejemplo, en agosto de 2018, las temperaturas registradas en la península ibérica aumentaron más de 1.3 grados debido al calentamiento global, según señala el investigador David Barriopedro.
Nuevas Implicaciones para la Ciencia Climática
Este avance metodológico representa un hito en la atribución anticipada de eventos climáticos extremos. Proporciona a gobiernos, medios y organismos internacionales herramientas valiosas para tomar decisiones informadas basadas en evidencia científica. Como destaca el investigador Ricardo García-Herrera, esta capacidad predictiva facilita la implementación rápida y efectiva de medidas como sistemas de alerta temprana.
A su vez, al requerir menos recursos computacionales que los modelos numéricos tradicionales, se logran reducir costos y emisiones asociadas al uso intensivo del procesamiento informático. Esto abre nuevas oportunidades para hacer accesible esta información a nivel global.
Además, este estudio sienta las bases para aplicar este enfoque a otros fenómenos extremos como ciclones tropicales o tormentas extratropicales. Aunque persisten desafíos científicos y técnicos por resolver, los investigadores están convencidos de que las nuevas generaciones de modelos basados en inteligencia artificial están preparadas para contribuir significativamente a la ciencia climática.
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