Un nuevo estudio, publicado en Environmental Research Letters, concluye que la mayoría de las regiones terrestres definidas por el Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC) superarán el umbral crítico de 1.5 °C para 2040 o antes. Además, varias regiones podrían exceder los 3.0°C para 2060.
- El trabajo, realizado por tres destacados científicos climáticos, usa IA y combina datos de 10 modelos climáticos globales. Los datos revelan que los umbrales de calentamiento regional se alcanzarán más rápido de lo estimado anteriormente.
Así, el informe sugiere que 34 regiones probablemente superarán un calentamiento de 1.5 °C para 2040, y 31 de estas 34 regiones se espera que alcancen un calentamiento de 2 °C para 2040. Es más, 26 de estas superarán un calentamiento de 3 °C para 2060.
Las regiones más afectadas son el sur de Asia, el Mediterráneo, Europa Central y partes del África subsahariana, lo que aumenta los riesgos para ecosistemas y comunidades vulnerables.
Innovación en modelos climáticos
La investigación, llevada a cabo por Elizabeth Barnes, profesora en la Universidad Estatal de Colorado; Noah Diffenbaugh, profesor en la Universidad de Stanford y Sonia Seneviratne, profesora en el ETH-Zurich, ha utilizado el aprendizaje por transferencia con IA. Este método integra conocimientos de múltiples modelos climáticos y observaciones para refinar las estimaciones anteriores y ofrecer predicciones regionales más precisas.
“Nuestra investigación subraya la importancia de incorporar nuevas técnicas de IA, como el aprendizaje por transferencia, para mejorar y limitar potencialmente los pronósticos regionales, y brindar información útil para los responsables de las políticas, los científicos y las comunidades de todo el mundo”, comenta Barnes.
- Nuestra investigación subraya la importancia de incorporar nuevas técnicas de IA para mejorar y limitar potencialmente los pronósticos regionales, y brindar información útil para los responsables de todo el mundo.- Elizabeth Barnes (Univ. Estatal de Colorado)
- “Al limitar el momento en que se alcanzarán los umbrales de calentamiento regionales, se puede anticipar con mayor claridad el momento en que se producirán los impactos específicos en la sociedad y los ecosistemas”, añade Diffenbaugh.
“El desafío es que el cambio climático regional puede ser más incierto, tanto porque el sistema climático es más llamativo a escalas espaciales más pequeñas como porque los procesos en la atmósfera, el océano y la superficie terrestre crean incertidumbre sobre cómo responderá exactamente una región determinada al calentamiento a escala global”, afirma.
La IA reveló cuáles son las causas principales del cambio climático
La Inteligencia Artificial sigue triunfando a la hora de realizar análisis, rankings y de dar explicaciones sobre lo inexplicable. Hoy le tocó el turno a la crisis ambiental más debatida y estudiada en el mundo: el cambio climático.
El cambio climático es uno de los desafíos más críticos del siglo XXI. Sus consecuencias se manifiestan diariamente en olas de calor extremas, tormentas intensas, sequías prolongadas y un aumento sostenido del nivel del mar. Frente a este panorama, la comunidad científica internacional lleva décadas investigando qué lo provoca y cómo mitigar sus efectos. Sin embargo, la complejidad del fenómeno hace que no sea fácil reducirlo a una lista clara de factores, hasta ahora.
Con el desarrollo de herramientas de IA, surgió la posibilidad de procesar grandes volúmenes de información en cuestión de segundos y así obtener conclusiones más específicas. Gracias a estos avances, se puede detectar con mayor certeza qué factores tienen más peso en la alteración climática y cuáles deberían ser atendidos con urgencia para frenar su avance.
Cambio climático hoy en día
La concientización sobre el cambio climático creció exponencialmente en las últimas décadas. Movimientos sociales, ONGs, científicos, jóvenes activistas y algunos gobiernos pusieron el tema en la agenda pública y lo mantienen ahí. Aún así, el debate sigue abierto y, en muchos sectores, está polarizado. Existen personas que exigen acciones inmediatas, mientras otros minimizan o niegan el fenómeno, apelando a intereses económicos o interpretaciones erróneas de la evidencia.
Sin dudas, la emergencia climática dejó de ser una discusión futura para convertirse en una experiencia actual. Incendios forestales descontrolados, temperaturas récord, inundaciones inusuales y pérdida de biodiversidad son señales que ya no pueden ignorarse. La presión social por respuestas concretas también aumentó. Se demanda una transición energética real, políticas de conservación efectivas y cambios de hábitos tanto en industrias como en ciudadanos comunes.
5 factores principales que impulsan el cambio climático
El cambio climático es un fenómeno complejo que involucra múltiples causas, tanto de origen natural como causado por la acción humana. Sin embargo, la evidencia científica demuestra que en las últimas décadas las actividades humanas fueron el principal motor de los cambios observados en el clima global. A continuación, se presentan las causas principales del cambio climático:
Emisiones de Gases de Efecto Invernadero
- Dióxido de carbono (CO): la quema de combustibles fósiles (carbón, petróleo y gas natural) para la generación de energía, el transporte, y la industria es la fuente primaria de emisiones de CO.
- Metano (CH): se libera durante la producción y el transporte de combustibles fósiles, en la ganadería (digestión de animales rumiantes) y en la descomposición de residuos orgánicos en vertederos.
- Óxidos nitrosos (NO) y otros gases: se generan en procesos agrícolas, especialmente por el uso de fertilizantes nitrogenados, y en ciertas actividades industriales, contribuyendo significativamente al calentamiento global.
Deforestación y Cambios en el Uso del Suelo
- Pérdida de bosques: la deforestación para la agricultura, la urbanización y la explotación de recursos madereros reduce la capacidad de la Tierra para absorber CO.
- Conversión de ecosistemas: la transformación de áreas naturales en cultivos agrícolas o zonas urbanas altera el balance de la tierra y afecta procesos críticos como la evapotranspiración y el ciclo del agua.
Actividades Industriales y Urbanización
- Procesos de manufactura: muchas industrias liberan una combinación de gases de efecto invernadero y contaminantes.
- Infraestructura y expansión urbana: las ciudades, al concentrar transporte, consumo de energía y calefacción o aire acondicionado, contribuyen a la emisión de gases contaminantes y a la formación de islas de calor urbano, lo que afecta los microclimas locales.
Agricultura y Ganadería
- Producción agrícola: el uso intensivo de fertilizantes y la irrigación a gran escala pueden alterar los ciclos naturales del agua y del nitrógeno.
- Ganadería: la cría de animales, especialmente el ganado vacuno, genera emisiones significativas de metano a través de sus procesos digestivos (fermentación entérica) y por el manejo de estiércol.
Otros Factores
- Procesos de retroalimentación: algunos cambios inducidos por el calentamiento,
Tres destacados científicos del clima han pasado por el filtro de la Inteligencia Artificial los resultados de diez modelos climáticos globales, y sus previsiones son aún peores que las dibujadas por los humanos, superando en varios lugares del mundo, entre ellos el Mediterráneo, los umbrales de calentamiento que desencadenarían fenómenos meteorológicos extremos.
Usar IA para relacionar olas de calor con el cambio climático
Las emisiones humanas de gases de efecto invernadero han desencadenado un rápido período de calentamiento global sin precedentes en al menos los últimos 2000 años. Muchas de las consecuencias más destructivas se sienten a través de fenómenos meteorológicos extremos, como olas de calor, precipitaciones intensas y sequías, que han aumentado en frecuencia e intensidad en muchas partes del mundo.
- A pesar de estos avances recientes, las herramientas actuales para atribuir estos eventos a la actividad humana aún tienen numerosas limitaciones. La principal desventaja es que se basan en simulaciones de modelos climáticos que pueden tener grandes sesgos en la forma en que la circulación atmosférica (y otros procesos que influyen en los extremos) responde a la actividad humana. Por lo tanto, es difícil discernir si los cambios simulados en eventos extremos son el resultado de cambios termodinámicos generales o modificaciones que hemos provocado los humanos y que resultan más complejas de medir.
Para intentar responder a esto, un equipo de científicos de las universidades de Stanford y la Estatal de Colorado han desarrollado un método rápido y de bajo coste para estudiar cómo los eventos climáticos extremos individuales se han visto afectados por el calentamiento global. El método, publicado en la revista Science Advances, utiliza el aprendizaje automático para determinar cuánto ha contribuido el calentamiento global a las olas de calor.
De acuerdo con los autores, liderados por Jared Trok, el método demostró ser muy preciso y podría cambiar la forma en que los científicos estudian y predicen el impacto del cambio climático en una variedad de eventos meteorológicos extremos. Los resultados también pueden ayudar a guiar las estrategias de adaptación climática y son relevantes para las demandas que buscan cobrar una compensación por los daños causados por el cambio climático.
“Hemos visto los impactos que los eventos climáticos extremos pueden tener en la salud humana, la infraestructura y los ecosistemas – explica Trok -. Para diseñar soluciones efectivas, necesitamos comprender mejor hasta qué punto el calentamiento global impulsa cambios en estos eventos extremos».
- El equipo de Trok entrenó modelos de IA para predecir las temperaturas máximas diarias en función de las condiciones climáticas regionales y la temperatura media global. Para ello utilizaron datos de una gran base de datos de simulaciones de modelos climáticos que abarcan desde 1850 hasta 2100.
- Pero a esta información le dieron una vuelta de tuerca: una vez que los modelos de IA fueron entrenados y verificados, utilizaron las condiciones climáticas reales de olas de calor específicas del mundo real para predecir cuan altas serían las temperaturas si ocurrieran exactamente las mismas condiciones climáticas, pero con diferentes niveles de calentamiento global. Luego compararon estas predicciones a diferentes niveles de calentamiento global para estimar cómo el cambio climático influyó en la frecuencia y gravedad de los eventos climáticos históricos.
- La primera evaluación se llevó a cabo analizando la ola de calor de Texas de 2023, que contribuyó a un número récord de muertes relacionadas con el calor el año pasado. Con la información en la mano, descubrieron que el calentamiento global hizo que la ola de calor histórica fuera entre 1,18 y 1,42 grados Celsius más alta de lo que hubiera sido sin el cambio climático. Otro de los hallazgos realizados fue que el sistema predijo con precisión la magnitud de las olas de calor que batieron récords en otras partes del mundo, y que los resultados eran consistentes con estudios publicados previamente sobre esos eventos.
Basándose en esto, el equipo de Trok utilizó los datos de la IA para predecir cuán severas podrían llegar a ser las olas de calor si los mismos patrones climáticos que causaron olas de calor récord anteriores se producen con niveles más altos de calentamiento global. Los resultados mostraron que eventos equivalentes a algunas de las peores olas de calor en Europa, Rusia e India en los últimos 45 años podrían ocurrir varias veces por década si las temperaturas globales alcanzan 2,0 C por encima de los niveles preindustriales, algo no muy lejano teniendo en cuenta que el calentamiento global se está acercando actualmente a 1,3 C por encima de los niveles preindustriales.
“El aprendizaje automático crea un nuevo y poderoso puente entre las condiciones meteorológicas reales que causan un evento climático extremo específico y los modelos climáticos que nos permiten realizar experimentos virtuales más generalizados en el sistema terrestre – añade Noah Diffenbaugh, coautor del estudio -. La IA no ha resuelto todos los desafíos científicos, pero este nuevo método es un avance realmente emocionante que creo que se adoptará para muchas aplicaciones diferentes”.
- Una de las ventajas de este nuevo método de IA, es que no requiere nuevas simulaciones costosas de modelos climáticos porque la IA se puede entrenar utilizando simulaciones existentes. En conjunto, estas innovaciones permitirán análisis precisos y de bajo coste de eventos extremos en más partes del mundo, lo que es crucial para desarrollar estrategias efectivas de adaptación climática. También abre nuevas posibilidades para un análisis rápido y en tiempo real de la contribución del calentamiento global al clima extremo.
El próximo paso es aplicar este método a una gama más amplia de eventos climáticos extremos y refinar las redes de IA para mejorar sus predicciones, incluido el uso de nuevos enfoques para cuantificar la gama completa de incertidumbre en las predicciones de IA.
“Hemos demostrado que el aprendizaje automático es una nueva herramienta poderosa y eficiente para estudiar el impacto del calentamiento global en eventos climáticos históricos – concluye Trok-. Esperamos que este estudio ayude a promover futuras investigaciones sobre el uso de la IA para mejorar nuestra comprensión de cómo las emisiones humanas influyen en el clima extremo, ayudándonos a prepararnos mejor para futuros eventos extremos”./PUNTOporPUNTO
Documento íntegro a continuación:
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ad91ca/pdf
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