Volver al Futuro

Traducido por Angela Carosio

Unas semanas atrás estuve en una reunión en Cambridge donde se discutió como, o si, la información paleo climática puede reducir las incertidumbres conocidas en simulaciones climáticas futuras.

Las incertidumbres en el impacto que provoca el aumento de gases de invernadero en múltiples sistemas son significativas: el potencial impacto de ENSO Oscilación del Sur, El Niño (El Niño Southern Oscillation, ENSO, por sus siglas en inglés), o el vuelco en la circulación del atlántico norte, probable información sobre la composición atmosférica (CO2, CH4, N2O, aerosoles), la posibilidad de pronosticar los cambios climáticos por décadas la sensibilidad misma del clima global y, quizás la más importante es que sucederá con las capas de hielo y el régimen de lluvias regional en un clima más cálido.

La razón por la cual la información paleo climática puede ser clave en estos casos es que todos estos componentes climáticos han cambiado en el pasado. Si se pueden entender el cómo y el porqué de estos cambios en el pasado, se pueden modelar nuestras proyecciones de cambio para el futuro. Lamentablemente, el simple uso del registro, ir hacia atrás hasta un punto que tenga condiciones similares a las que esperamos para el futuro no funciona muy bien, ya que no hay buenas analogías a los trastornos que estamos causando. Nunca se ha visto antes un aumento tan veloz de gases de invernadero con la presente configuración de los continentes y vastas cantidades de hielo polar. Por ende, se deben desarrollar enfoques más sofisticados y esta reunión estuvo dedicada a examinar dichos enfoques.

La primera observación que se puede hacer es muy sencilla. ¡Si algo sucedió en el pasado, entonces eso significa que es posible! Así, cambios en ENSO, capas de hielo y los ciclos del carbono, por ejemplo, demuestran claramente que estos sistemas son realmente sensibles a cambios externos. Por lo tanto, asumir que no pueden cambiar en el futuro sería ingenuo. Esto es básico, pero no verdaderamente útil desde un punto de vista práctico.

Toda proyección futura cuenta con modelos de algún tipo. Lo que domina en el tema climático son los GCMs (Global Climate Model, GCM por sus siglas en inglés) modelos climáticos globales océano atmosféricos a gran escala, que fueron discutidos extensamente en el último informe del Panel Intergubernamental del Cambio Climático, conocido por sus siglas IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change en inglés), pero también se pueden usar otros modelos más simples, más especializados o más conceptuales. La razón por la que estos otros modelos son aún útiles es que los GCMs no son completos, no contienen todas las posibles interacciones que conocemos de los registros paleo climáticos y pueden ocurrir observaciones modernas. Segundo, las interacciones observadas en los registros como, por ejemplo, entre los niveles de dióxido de carbono o cantidades de polvo y el forzante de Milankovitch, implican que hay un mecanismo que los conecta. Estos mecanismos pueden ser solo imperfectamente conocidos, pero los registros paleo climáticos resaltan la necesidad de cuantificar dichos mecanismos para que los modelos sean más completos.

Tercero, y probablemente el tema más importante, es que los registros paleo climáticos son útiles para evaluar los modelos. Todo episodio en la historia climática, en principio, debiera dejarnos cuantificar cuan buenos son nuestros modelos y cuan apropiada es nuestra hipótesis sobre cambios climáticos en el pasado. Sin embargo, es vital tomar nota de un detalle, los modelos incluyen muchos más datos y suposiciones sobre cómo funciona el clima, pero para que el clima de los modelos cambie se necesita una hipótesis, como podrían ser un cambio en la órbita terrestre, actividad volcánica, cambios en el sol, etc. Comparar simulaciones de modelos climáticos con datos observados se convierte en una evaluación de los dos factores juntos. Aún cuando la hipótesis sea que los cambios se deben a variaciones intrínsecas, una simulación en un modelo buscando la magnitud de cambios intrínsecos (posiblemente debido a múltiples estados constantes o similar) sigue siendo una prueba de evaluación tanto para el modelo como para la hipótesis. Si la evaluación fracasa, es una muestra que uno o algunos elementos (o ambos) son deficientes, o que la información está incompleta o mal interpretada. Si la evaluación es exitosa, tenemos una explicación consistente de los cambios observados que puede, no obstante, no ser única, pero es un buen punto de partida.

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