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Un método nuevo para unas mejores proyecciones del cambio climático a largo plazo

Unos investigadores climáticos financiados con fondos europeos han demostrado que su método puede cuantificar mejor los efectos a largo plazo de las concentraciones de CO2 sobre el clima de la Tierra.

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Sabemos sin lugar a dudas que la cantidad de CO2 en la atmósfera afecta al clima del planeta. Sin embargo, a pesar de esta certidumbre, resulta difícil calcular de forma precisa su efecto. En los experimentos de modelos climáticos globales, los científicos duplican el CO2 atmosférico y registran el incremento a largo plazo que provoca en las temperaturas. Este aumento de la temperatura, conocido como sensibilidad climática en equilibrio, es importante porque su estimación de forma precisa ayuda a los científicos a realizar mejores predicciones sobre cómo afectarán diferentes hipótesis de emisiones al clima en el futuro. No obstante, según se explica en un artículo publicado en la revista «Geophysical Research Letters»: «Resulta complicado obtener estimaciones precisas de la sensibilidad climática en equilibrio, esto se debe principalmente a los prolongados plazos de computación necesarios para equilibrar por completo los modelos climáticos globales modernos». En el artículo se presentan los resultados de la investigación llevada a cabo con el apoyo del proyecto TiPES, financiado con fondos europeos, y se propone un modo eficiente de obtener proyecciones precisas del cambio climático futuro. Los autores, todos de la Universidad de Utrecht (los Países Bajos), socia del proyecto, hablan de su método para mejorar las estimaciones del calentamiento global a partir de modelos climáticos complejos. Incluso teniendo en cuenta los avances de las tecnologías informáticas, los modelos climáticos realistas tardarán cada vez más en simular los efectos del calentamiento global a largo plazo. Tal como se afirma en el artículo: «Debe pasar mucho tiempo para que todos los procesos de un modelo climático se asienten por completo, especialmente en los modelos más avanzados y cada vez más detallados, y en la práctica no resulta viable dejar que todas las variables se asienten». La solución es calcular la sensibilidad climática mediante datos de modelos limitados, lo cual puede resultar problemático porque el sistema climático está compuesto por «numerosos procesos que funcionan con escalas temporales extremadamente diferentes».

Más observables, mejores estimaciones

Las técnicas convencionales de sensibilidad climática en equilibrio suelen utilizar dos propiedades cuantificables denominadas observables: la temperatura media global de la superficie de la Tierra y el desequilibrio radiactivo en la parte superior de la atmósfera (provocado porque la Tierra absorbe más calor del que desprende). La solución que proponen los autores es una nueva técnica de cálculo que puede captar procesos muy lentos mejor que las técnicas convencionales. El método, conocido como regresión lineal multicomponente, calcula mejor la sensibilidad climática en equilibrio y también permite desarrollar ampliaciones futuras de la sensibilidad climática incorporando otros elementos observables, como las precipitaciones o el transporte oceánico del calor. «Lo que hicimos fue añadir otra propiedad observable a las dos tradicionales. Esa es la idea. Si se utilizan rasgos observables adicionales, se mejoran las estimaciones en escalas temporales más prolongadas. Y nuestro trabajo demuestra que eso es posible», explica el autor principal, el doctor Robbin Bastiaansen, en un artículo publicado en el sitio web «Phys.org». Los resultados del estudio ayudarán al proyecto TiPES (Tipping Points in the Earth System) a acercarse más a sus metas. El objetivo fundamental es obtener unas evaluaciones mejores de los puntos de inflexión del sistema climático y garantizar su inclusión en las proyecciones climáticas. El proyecto, de cuatro años de duración, finalizará en agosto de 2023. Para más información, consulte: Sitio web del proyecto TiPES

Palabras clave

TiPES, clima, sensibilidad climática en equilibrio, modelo climático, calentamiento global

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