Cambio climático

De acuerdo con científicos de Stanford la temperatura global aumentará 3ºC mucho antes de lo pensado

Para llegar a esta conclusión se analizaron, mediante IA, 10 modelos climáticos globales. Las conclusiones no son muy buenas.

Tracking methane sources and movement around the globe, NASA program
El planeta tendrá cada vez más zonas desérticas (NASA)NASA/SCIENTIFIC VISUALIZATION STAgencia EFE

La hoja de ruta, de cara al cambio climático, parecía muy clara: demorar lo más posible el incremento de 1,5 °C de la temperatura global lo más posible. O por lo menos más allá de 2040. Y si esto era inevitable y el incremento alcanzaba los 3 °C, que no sea antes de 2080. Parece que no será posible.

Un equipo de científicos de las universidades de Colorado y Stanford y del Instituto de Tecnología Federal de Zúrich han combinado los conocimientos de 10 modelos climáticos globales y, con la ayuda de la inteligencia artificial, concluyen que es probable que los umbrales de calentamiento regionales se alcancen más rápido de lo que se había estimado anteriormente.

El estudio, publicado en Environmental Research Letters, prevé que la mayoría de las regiones del planeta probablemente superarán el umbral crítico de 1,5 °C en 2040 o antes. De manera similar, varias regiones están en camino de superar el umbral de 3,0 °C en 2060, antes de lo previsto en estudios anteriores.

Se espera que regiones como el sur de Asia, el Mediterráneo, Europa central y partes del África subsahariana alcancen estos umbrales más rápido, lo que agravará los riesgos para los ecosistemas y las comunidades vulnerables.

El análisis utilizó un enfoque de aprendizaje por transferencia de inteligencia artificial de vanguardia, que integra el conocimiento de múltiples modelos climáticos y observaciones para refinar estimaciones anteriores y ofrecer predicciones regionales más precisas.

“Nuestra investigación subraya la importancia de incorporar técnicas de IA innovadoras como el aprendizaje por transferencia en el modelado climático para mejorar y limitar potencialmente los pronósticos regionales y proporcionar información útil para los responsables de las políticas, los científicos y las comunidades de todo el mundo”, explica en un comunicado la coautora Elizabeth Barnes".

Utilizando el aprendizaje por transferencia basado en IA, los investigadores analizaron datos de 10 modelos climáticos diferentes para predecir aumentos de temperatura y descubrieron que es probable que 34 regiones superen los 1,5 °C de calentamiento para 2040. De estas, el 90% (31 regiones) alcanzarán los 2 °C de calentamiento en menos de dos décadas y 26 superarán los 3 °C de en 2060.

“Es importante centrarse no solo en los aumentos de la temperatura global, sino también en los cambios específicos que se producen en áreas locales y regionales – concluye Noah Diffenbaugh, coautor del estudio -. Al limitar el momento en que se alcanzarán los umbrales de calentamiento regionales, podemos anticipar con mayor claridad el momento en que se producirán los impactos específicos en la sociedad y los ecosistemas. El desafío es que el cambio climático regional puede ser más incierto, tanto porque el sistema climático es más complejo a escalas espaciales más pequeñas como porque los procesos en la atmósfera, el océano y la superficie terrestre crean incertidumbre sobre cómo exactamente responderá una región determinada al calentamiento a escala global”.