Las nubes pueden acelerar el calentamiento global
Una de las preguntas más fundamentales sobre el cambio climático es también una de las más difíciles: ¿Cuánto se calentará el planeta por las futuras emisiones de gases de efecto invernadero?
Los científicos dicen que la respuesta está en el cielo sobre nosotros. Las nubes son guardianes esponjosos e improbables del cambio climático, y juegan un papel clave en la rapidez con la que el mundo se está calentando.
Una serie de estudios recientes han arrojado nueva luz sobre este papel. A medida que el mundo se calienta, la cobertura global de nubes cambiará. Y estas nubes cambiantes podrían acelerar el calentamiento global.
Eso significa que el planeta puede ser un poco más sensible a los gases de efecto invernadero de lo que podrían sugerir algunas estimaciones anteriores.
«Las nubes son una gran incertidumbre», dijo Paul Seppi, científico climático del Imperial College London y coautor de un nuevo estudio. «Así que esa es la principal motivación. Queremos entender cómo van a cambiar las nubes y cómo esta retroalimentación de las nubes afectará el calentamiento global».
La investigación en la nube es un negocio complicado. A veces, las nubes pueden tener un efecto de calentamiento en el clima local y, a veces, un efecto de enfriamiento; todo depende del tipo de nube, el clima local y varias otras condiciones.
El cambio climático solo complicará las cosas. Se espera que el calentamiento global aumente ciertos tipos de nubes en algunos lugares y las disminuya en otros. En definitiva, es un mosaico extenso y complejo de efectos globales.
Durante años, los científicos se han esforzado por determinar cómo cambiarán las nubes con el calentamiento futuro, y si empeorarán el cambio climático o si amortiguarán algunos de sus efectos. Esta es una pregunta difícil de responder. Los científicos suelen utilizar modelos informáticos para predecir el cambio climático futuro. Pero las nubes son notoriamente difíciles de simular, especialmente a escala global.
En los últimos meses, sin embargo, algunas investigaciones han comenzado a profundizar en el tema. Todos llegaron a la misma conclusión: algunos de los peores escenarios para el calentamiento global pueden ser menos probables de lo que los científicos pensaban anteriormente. Pero algunos de los mejores escenarios ciertamente no van a suceder.
Todos estos estudios se centran en la misma pregunta: ¿Cuánto se calentaría realmente el mundo si las concentraciones de dióxido de carbono atmosférico se duplicaran desde los niveles preindustriales?
Esta es una pregunta hipotética. Pero eso pronto cambiará.
Antes de la Revolución Industrial, hace unos 150 años, los niveles globales de dióxido de carbono rondaban las 280 partes por millón. sería el doble de 560 ppm. Hoy en día, las concentraciones ya superan las 410 ppm y aumentan cada año.
Este problema de duplicación de dióxido de carbono, una métrica que los científicos llaman «sensibilidad climática de equilibrio», ha estado en el corazón de los investigadores del clima durante décadas.
También es un tema difícil de avanzar.
En 1979, un informe seminal de 1979 de la Academia Nacional de Ciencias sugirió que la Tierra podría calentarse entre 1,5 y 4,5 grados centígrados en respuesta. A lo largo de los años, estudio tras estudio ha llegado más o menos a la misma conclusión.
Es solo recientemente que los investigadores han comenzado a reducir el campo, y las mejoras en la investigación de la nube tienen mucho que ver con eso.
El año pasado, un nuevo e innovador estudio descubrió que duplicar el dióxido de carbono podría hacer que las temperaturas aumentaran de 2,6 grados centígrados a 3,9 grados centígrados.
Ese es un pronóstico bastante estrecho, excluyendo algunos pronósticos de alto nivel y eliminando la mayor parte del rango más bajo. El estudio reúne todas las investigaciones más recientes sobre la sensibilidad climática, considerando una variedad de pruebas diferentes, incluidos los avances recientes en la investigación de las nubes.
En los últimos meses, varios estudios recientes centrados principalmente en las nubes también han respaldado el rango de sensibilidad climática más estrecho.
Un estudio en Nature Climate Change en febrero sugirió una posible sensibilidad de alrededor de 3,5 grados centígrados. Un estudio de mayo, también en Nature Climate Change, lo situó en unos 3 grados centígrados. Ambos estudios sugieren que, a escala global, las nubes pueden tener un modesto efecto de amplificación en la tasa de calentamiento global.
Estos estudios utilizan observaciones del mundo real para sacar conclusiones. Recopilaron una gran cantidad de datos sobre el comportamiento de las nubes (cómo responden las nubes a los cambios de temperatura, humedad y otras variables climáticas) y luego realizaron análisis estadísticos de esas observaciones para descubrir cómo las nubes podrían responder al cambio climático futuro.
Es un enfoque bastante convencional del problema, dijo Mark Zelinka, científico del clima y experto en nubes del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore y coautor del estudio de mayo y del estudio del año pasado.
Por otro lado, un estudio más reciente adoptó un enfoque menos tradicional. El estudio, publicado la semana pasada en Proceedings of the National Academy of Sciences, utilizó el aprendizaje automático para descubrir cómo responde la nube a los cambios en su entorno.
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial en la que las computadoras filtran grandes cantidades de datos, identifican patrones y luego usan esos patrones para construir algoritmos que predicen cómo se comportarán los datos en el futuro bajo diversas condiciones. En este caso, los investigadores utilizaron el mundo real para observar cómo respondía la nube a los cambios en el entorno.
El enfoque de aprendizaje automático llegó a una conclusión similar: una sensibilidad climática más estrecha que descartó la mayoría de los escenarios climáticos más suaves. La sensibilidad climática por debajo de los 2 grados centígrados tiene pocas posibilidades, encontró el estudio.
«Siempre he pensado que los problemas de la nube son particularmente adecuados para los enfoques de aprendizaje automático», dijo Ceppi, quien realizó la investigación con el científico climático y experto en aprendizaje automático Peer Nowack. «Si desea comprender la relación entre las nubes y la temperatura, la humedad o el viento, es difícil descifrar los efectos individuales de cada variable ambiental».
El aprendizaje automático podría ser una forma más fácil de manejar conjuntos de datos tan complejos, dijo.
El aprendizaje automático también se ha mostrado prometedor en otros tipos de investigación en la nube. Algunos grupos de investigación están tratando de sortear la dificultad de simular nubes incorporando componentes de aprendizaje automático en modelos climáticos globales.
Las nubes desafían a los modelos porque requieren una física extremadamente precisa; después de todo, las nubes se forman a partir de pequeñas gotas de agua en el cielo. Simular estos procesos microscópicos a escala global requeriría un poder de cómputo inimaginable; sería imposible.
Para abordar esto, los modeladores normalmente no obligan a sus modelos a simular físicamente la formación de nubes. En cambio, insertaron manualmente información sobre cómo debería formarse la nube y responder a los cambios en el entorno, una estrategia llamada parametrización.
El aprendizaje automático puede reemplazar la parametrización. En lugar de insertar reglas sobre cómo debe comportarse la nube en el modelo, el componente de aprendizaje automático puede crear algoritmos que predicen cómo debe responder la nube.
Esto no es todavía una estrategia general. Pero en los últimos años, múltiples grupos de investigación han comenzado a investigar sus usos.
Estos son avances prometedores en el complejo campo de la investigación de las nubes. Aún así, «el aprendizaje automático es una herramienta súper útil, pero no una panacea», advirtió Piers Forster, director del Centro Internacional del Clima Priestley de la Universidad de Leeds, en un correo electrónico a E&E News.
El aprendizaje automático es una forma efectiva de analizar conjuntos de datos complejos, pero puede dejar algunas preguntas sin respuesta sobre los procesos físicos subyacentes detrás de los datos. Todavía hay mucho espacio para investigaciones más tradicionales sobre cómo y por qué se comportan las nubes.
«En mi opinión, el desarrollo coordinado de los dos es la respuesta», agregó Foster.
Al mismo tiempo, agregó Zelinka, tranquilizadoramente, las diferentes estrategias llegaron a conclusiones similares.
«Si fuera solo un estudio, podría cuestionar la solidez de los resultados», dijo Zelinka. «Pero si obtiene más y más evidencia de autores independientes que usan técnicas independientes, y todos llegan a conclusiones similares, eso es bastante poderoso».
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