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Las nubes podrían acelerar el calentamiento global



Fuente: Scientific American - Por Chelsea Harvey, E&E News el 26 de julio de 2021

Podrían hacer menos probables los mejores y peores escenarios del cambio climático


Una de las preguntas más fundamentales sobre el cambio climático es también una de las más espinosas: ¿Cuánto se calentará exactamente la Tierra en respuesta a las futuras emisiones de gases de efecto invernadero?


La respuesta, según los científicos, está en el cielo sobre nuestras cabezas. Las nubes son los esponjosos e improbables guardianes del cambio climático: desempeñan un papel fundamental en la rapidez con que se calienta el mundo.


Una serie de estudios recientes han arrojado nueva luz sobre ese papel. A medida que el mundo se calienta, la cobertura de nubes cambiará en todo el planeta. Y estas nubes cambiantes probablemente acelerarán el calentamiento global.


Esto significa que la Tierra puede ser ligeramente más sensible a los gases de efecto invernadero de lo que sugerían algunas estimaciones anteriores.


"Las nubes son una gran incertidumbre", afirma Paulo Ceppi, científico del clima del Imperial College de Londres y coautor de uno de los nuevos estudios. "Y esa fue la principal motivación. Queremos entender cómo cambiarán las nubes y cómo esta retroalimentación de las nubes afectará al calentamiento global".


La investigación sobre las nubes es un asunto complicado. Las nubes tienen a veces un efecto de calentamiento en el clima local y a veces un efecto de enfriamiento: todo depende del tipo de nube, del clima local y de una serie de otras condiciones.


El cambio climático no hace más que complicar el asunto. Se espera que el calentamiento global aumente ciertos tipos de nubes en ciertos lugares y los disminuya en otros. En definitiva, se trata de un gran y complejo mosaico de efectos en todo el planeta.


Durante años, los científicos se han esforzado por determinar exactamente cómo cambiarán las nubes con el calentamiento futuro, y si empeorarán el cambio climático o si podrían amortiguar algunos de sus efectos. Ha sido una pregunta difícil de responder. Los científicos suelen utilizar modelos informáticos para hacer predicciones sobre el futuro cambio climático. Pero las nubes son muy difíciles de simular, especialmente a escala global.


En los últimos meses, sin embargo, varios estudios han empezado a llegar al fondo de la cuestión. Todos llegan a las mismas conclusiones: Algunos de los peores escenarios de calentamiento global pueden ser menos probables de lo que los científicos pensaban anteriormente. Pero algunos de los mejores escenarios tampoco van a ocurrir.


Todos estos estudios se centran en la misma pregunta: ¿Cuánto se calentaría el mundo exactamente si las concentraciones de dióxido de carbono en la atmósfera alcanzaran el doble de sus niveles preindustriales?


Por ahora es una pregunta hipotética. Pero eso podría cambiar pronto.


Antes de la Revolución Industrial, hace unos 150 años, los niveles globales de dióxido de carbono rondaban las 280 partes por millón. El doble sería 560 ppm. Hoy, las concentraciones ya superan las 410 ppm y aumentan cada año.


Esta cuestión de duplicar el CO2 -una métrica conocida por los científicos como "sensibilidad climática de equilibrio"- ha sido una cuestión central entre los investigadores del clima durante décadas.


También ha sido una cuestión difícil de resolver.


En 1979, un informe fundamental de la Academia Nacional de Ciencias sugirió que el planeta probablemente se calentaría entre 1,5 y 4,5 grados centígrados como respuesta. Durante años, un estudio tras otro llegó más o menos a la misma conclusión.


Hace poco que los investigadores han empezado a reducirlo, y las mejoras en la investigación sobre las nubes han tenido mucho que ver.


El año pasado, un nuevo e innovador estudio concluyó que una duplicación del CO2 podría provocar un calentamiento de entre 2,6 y 3,9 grados centígrados.


Se trata de una proyección sustancialmente más estrecha, que descarta algunas de las proyecciones más altas y elimina gran parte del rango inferior. El estudio reunió todas las investigaciones más recientes sobre la sensibilidad climática, teniendo en cuenta múltiples líneas de evidencia diferentes, incluyendo los recientes avances en la investigación de las nubes.


Y en los últimos meses, varios estudios recientes -centrados principalmente en las nubes- también han apoyado un rango de sensibilidad climática más estrecho.


Un estudio publicado en febrero en Nature Climate Change sugería una sensibilidad probable de unos 3,5°C. Otro estudio de mayo, también publicado en Nature Climate Change, la situaba en torno a los 3°C. Ambos estudios sugerían que las nubes, a escala mundial, probablemente tendrían un efecto amplificador moderado sobre el ritmo del calentamiento global.


Estos estudios utilizaron observaciones del mundo real para sacar sus conclusiones. Recopilaron grandes cantidades de datos sobre el comportamiento de las nubes -cómo reaccionan a los cambios de temperatura, humedad y otras variables meteorológicas- y luego realizaron análisis estadísticos de esas observaciones para averiguar cómo es probable que las nubes respondan al futuro cambio climático.


Es una forma bastante tradicional de abordar el problema, según Mark Zelinka, científico del clima y experto en nubes del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, y coautor tanto del estudio de mayo como del del año pasado.


Un estudio más reciente, en cambio, ha adoptado un enfoque menos convencional. Publicado la semana pasada en Proceedings of the National Academy of Sciences, el estudio utilizó el aprendizaje automático para averiguar cómo responden las nubes a los cambios en su entorno.


El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial en la que los ordenadores examinan grandes cantidades de datos, identifican patrones y los utilizan para construir algoritmos que predigan cómo deberían comportarse los datos futuros en diversas condiciones. En este caso, los investigadores utilizaron observaciones del mundo real sobre la forma en que las nubes responden al cambio ambiental.


El método de aprendizaje automático llegó a una conclusión similar: una menor sensibilidad climática, que descarta la mayoría de los escenarios climáticos más suaves. El estudio concluyó que es casi imposible que la sensibilidad climática sea inferior a 2°C.


"Hace tiempo que pienso que el problema de las nubes es especialmente adecuado para los enfoques de aprendizaje automático", dijo Ceppi, que realizó el estudio con su colega científico del clima y experto en aprendizaje automático Peer Nowack. "Si se quiere entender la relación entre las nubes y la temperatura o la humedad o los vientos, es bastante difícil desentrañar los efectos individuales de cada una de estas variables ambientales".


El aprendizaje automático puede ser una forma más sencilla de abordar un conjunto de datos tan complicado, dijo.


El aprendizaje automático también es prometedor en otros tipos de investigación sobre las nubes. Algunos grupos de investigación están experimentando con la incorporación de componentes de aprendizaje automático en los modelos climáticos globales como forma de sortear las dificultades de simulación de las nubes.


Las nubes suponen un reto para los modelos porque requieren una física a escala extremadamente fina; al fin y al cabo, las nubes se forman a partir de diminutas gotas de agua en el cielo. Simular estos procesos microscópicos a escala global requeriría un nivel inimaginable de potencia de cálculo; simplemente no es posible.


Para evitarlo, los modelizadores no suelen forzar sus modelos para simular físicamente la formación de nubes. En su lugar, introducen manualmente información sobre cómo deberían formarse las nubes y responder a los cambios en su entorno, una táctica conocida como parametrización.


El aprendizaje automático puede ser una alternativa a la parametrización. En lugar de introducir en el modelo una regla sobre cómo deben comportarse las nubes, un componente de aprendizaje automático puede construir algoritmos que predigan la forma en que deben responder las nubes.


Todavía no es una estrategia muy común. Pero varios grupos de investigación han empezado a investigar en los últimos años su utilidad.


Son avances prometedores en el complicado campo de la investigación sobre las nubes. Aun así, "el aprendizaje automático es una herramienta muy útil, pero no es la panacea", advirtió Piers Forster, director del Centro Internacional Priestley para el Clima de la Universidad de Leeds, en un correo electrónico enviado a E&E News.


El aprendizaje automático es una forma eficaz de analizar conjuntos de datos complicados, pero puede dejar sin respuesta algunas preguntas sobre los procesos físicos subyacentes a esos datos. Todavía hay mucho espacio para una investigación más tradicional sobre los cómos y los porqués del comportamiento de las nubes.


"En mi opinión, la respuesta está en el desarrollo coordinado de ambos frentes", añadió Forster.


Mientras tanto, añadió Zelinka, es tranquilizador que diferentes estrategias hayan llegado a conclusiones similares.


"Si se tratara de un solo estudio, se podría cuestionar la solidez de ese resultado", dijo Zelinka. "Pero si tienes más y más pruebas de autores independientes que utilizan técnicas independientes, y todos llegan a una conclusión similar, eso es bastante poderoso".



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