Un nuevo enfoque matemático mejora la predicción del clima extremo

   MADRID, 16 Nov. (EUROPA PRESS) -

   La predicción de fenómenos climáticos de gran impacto puede mejorarse sustancialmente mediante un nuevo enfoque matemático que analiza la conectividad y los patrones entre lugares geográficos.

   Según afirman científicos en un nuevo estudio publicado en Proceedings of the US National Academy of Sciences (PNAS), esto puede salvar potencialmente miles de vidas y evitar miles de millones de pérdidas económicas.

   Los tiempos de predicción de fenómenos como El Niño, los monzones, las sequías o las precipitaciones extremas podrían aumentar sustancialmente, hasta un mes o, en algunos casos, incluso un año de antelación, según el tipo de fenómeno, por ello el nuevo marco puede resultar clave para mejorar la adaptación a la crisis del calentamiento global.

   "El nuevo enfoque de previsión ha demostrado, en varios casos en los últimos años, ser muy eficiente en la predicción de diferentes fenómenos climáticos mucho antes que antes. El Niño, por ejemplo, pudo predecirse hasta con un año de antelación, en comparación con los seis meses de los métodos de predicción estándar", explica en un comunicado Josef Ludescher, del Instituto de Investigación del Impacto Climático de Potsdam (PIK), en Alemania, autor principal del artículo en perspectiva en la revista.

   "El inicio del monzón de verano en el centro de la India, vital para la economía de esta región, se predijo con más de un mes de antelación, mucho antes que la previsión utilizada actualmente, gracias al nuevo enfoque", añade.

   Los fenómenos extremos, como las inundaciones, las olas de calor o las sequías, suelen llegar con poco o ningún tiempo de aviso, lo que hace difícil, si no imposible, una adaptación eficaz a corto plazo. El nuevo marco de predicción mejora fundamentalmente esta situación, como subraya Jürgen Kurths, del PIK, pionero en la aplicación de redes a la previsión de fenómenos climáticos y coautor del artículo.

   "En la actualidad, por ejemplo, no existe una predicción fiable de las fuertes lluvias en los Andes Centrales de Pascua que provocan inundaciones y corrimientos de tierra con impactos devastadores para los habitantes de esa parte de Sudamérica --señala--. Nuestro enfoque basado en la red puede predecir esos fenómenos con hasta dos días de antelación, un tiempo crucial para que la gente se prepare, salve vidas y limite los daños".

   Las previsiones meteorológicas y climáticas tradicionales se basan principalmente en modelos numéricos que imitan los procesos atmosféricos y oceánicos. Estos modelos, aunque suelen ser muy útiles, no pueden simular perfectamente todos los procesos subyacentes, y fenómenos como el inicio de los monzones, las inundaciones o las sequías pueden predecirse demasiado tarde.

   Aquí es donde entra en juego la previsión basada en redes. Ludescher explica que, "en lugar de examinar un gran número de interacciones locales, que representan procesos físicos como el intercambio de calor o humedad, nos fijamos directamente en la conectividad entre distintos lugares geográficos, que pueden abarcar continentes u océanos".

   "Esta conectividad se detecta midiendo la similitud en la evolución de cantidades físicas como las temperaturas del aire en estos lugares. Por ejemplo, en el caso de El Niño, una fuerte conectividad en el Pacífico tropical tiende a acumularse en el año natural anterior al inicio del evento", explica.

   Kurths añade que "se trata de un enfoque fundamentalmente diferente de la modelización numérica tradicional utilizada en las previsiones meteorológicas y climáticas. No simula todo el sistema terrestre, sino que analiza los patrones de conectividad a gran escala en los datos de observación", precisa.

   "Estos patrones, es decir, la conectividad entre las localizaciones y su evolución en el tiempo, pueden proporcionar nueva información crítica para las previsiones y, así lo esperamos, hacer más seguras las respectivas regiones", afirma la coautora Maria Martin, también del PIK.

   Hans-Joachim Schellnhuber, antiguo director del instituto, concluye que, "con esta Perspectiva, se han reunido varios casos de éxito que demuestran el poder científico del enfoque de red para la previsión - y, en consecuencia, para salvar potencialmente miles de vidas y evitar miles de millones de costes económicos".