Introducción
Como nuestros lectores saben bien, en nuestros días se gesta una grave crisis planetaria, una que bien puede ser denominada como el Gran Colapso Civilizatorio, es por ello menester que nuestra comunidad científica sume a sus tareas la del conocimiento del mundo venidero y, en particular, los elementos referentes a la mitigación y adaptación al calentamiento global antropogénico.
Sabemos tambien que los años recientes, desde el punto de vista socioambiental, sólo pueden ser calificados como atípicos: a la vez que buena parte de los habitantes de la tierra debieron permanecer confinados por la pandemia de Covid —con el consecuente descenso en su consumo de gasolinas y demás combustibles fósiles—, de todas formas, el año 2023 superó al 2016 como el más caluroso jamás registrado[1] y el 2024 a pesar de la interrupción de la industria a escala mundial, ha sido catalogado como el año más cálido de toda la historia. El desconfinamiento mundial restableció las condiciones de contaminación precedentes y generó condiciones aún más calurosas[2].
La grave situación socioambiental que enfrenta el mundo moderno –cambio climático, sexta extinción masiva de las especies, contaminación generalizada, omnímodo dominio corporativo— es, por su naturaleza crítica, una estupenda oportunidad para desarrollar propuestas de mejora civilizatoria.
El modelo económico neoliberal que, dominado por enormes corporaciones trasnacionales, impera en el mundo actual y consiguió imponer a Donald Trump en la presidencia de los EEUU, sólo ha empequeñecido a los gobiernos y empobrecido a la ciudadanía. La economía lineal, esa que genera cantidades ingentes de residuos y polución es otro flagelo que daña la salud de los ecosistemas y la humanidad.
Es menester fomentar en nuestros jóvenes científicos el interés por la ciencia climática para que, contando con cifras claras y confiables, puedan construir un nuevo modelo civilizatorio, más justo y sostenible.
Poner en práctica la ciencia climática
Por todo lo anterior, se revela necesario que la ciencia climática sea más ágil y receptiva, y lograrlo nos obliga a revisar su metodología.
Tal y como informan Schmidt et al (2023)[3], los científicos abocados al clima han tenido dificultades para dar explicaciones cuantitativas de lo que ha sucedido con el clima durante las últimas dos décadas. Todavía están utilizando escenarios que se diseñaron hace más de una década y que no se han actualizado para tener en cuenta los innumerables cambios que han ocurrido. Muchas personas han notado estos problemas y, por lo tanto, hay muchas ideas circulando sobre la manera de solucionarlos. Una de ellas es la que aporta el equipo de Schmidt et al (2023) [4], el cual propuso actualizar los conjuntos de datos de forzamientos climáticos y rehacer gran parte del trabajo de atribución que se había hecho antes para centrarse específicamente en explicar las tendencias en un período de tiempo determinado.
Cada vez más se revela la importancia de un aspecto clave: la urgente actualización de los archivos de datos de forzamiento y la estandarización de las simulaciones de extensión históricas por parte de los grupos de modelado.[5] Esto ha cobrado importancia debido en parte a las dificultades que ha tenido la comunidad para explicar las anomalías recientes en la temperatura, y en parte como respuesta a la frustración generalizada por la lentitud con la que se actualizan los escenarios y las proyecciones.
El problema del “fin de la historia”
No nos referimos aquí al problema filosófico estudiado por Fukuyama, sino a uno asociado a las proyecciones propias de la ciencia del clima.
Tal y como indica Stevens (2024)[6] gran parte del esfuerzo por comprender el clima pasado y proyectar el clima futuro cuenta con el apoyo del Programa Mundial de Investigación Climática (CMIP). El CMIP es un esfuerzo coordinado de los grupos de modelado que no sólo establece los modelos, sino también el tipo de datos a generar y documentar. Desde su inicio a principios de la década de 1990, este proceso se ha vuelto más complejo a medida que los modelos se han complejizado también y se ha ampliado la gama de preguntas útiles que se pueden plantear en ellos. Si bien al principio solo había un parámetro de entrada (la concentración de CO2) que necesitaba ser estudiado, ahora las entradas se han ampliado para incluir una miríada de factores relacionados: otros gases de efecto invernadero, la contaminación del aire, los cambios de uso de suelo, el ozono, la irradiación solar, la actividad volcánica, el riego, el agua de deshielo, etc.
Uno de los elementos clave de las proyecciones han sido las simulaciones “históricas”, las cuales implican, necesariamente, la determinación del momento final con el cual comparar los resultados, es decir, “el fin de historia”[7].
En la práctica de la modelización, la “historia” siempre se detiene unos años antes de que las simulaciones deban entregarse a los informes del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC). Así, para el informe del IPCC de 2007, las simulaciones del CMIP3[8] se llevaron a cabo alrededor del año 2003, por lo que la historia se detuvo a finales de 2000. Para el CMIP5, la historia se detuvo en 2005, y para el CMIP6 (la última), se detuvo en 2014: hace ya una década.
Además, los datos de forzamiento climático están disponibles con diferentes latencias. Por ejemplo, las temperaturas de la superficie del mar están disponibles en tiempo real, pero la irradiación solar sólo está disponible después de unos días, los gases de efecto invernadero lo están después de varias semanas, las emisiones de aerosoles, las cuales no se observan directamente, deben estimarse en función de datos económicos que a menudo no se publican hasta varios meses después. Otros forzamientos, como los datos de riego u otros cambios en el uso de suelo, pueden tardar años en procesarse y actualizarse. En la práctica, el principal cuello de botella es la estimación de las emisiones de forzamientos climáticos de corta duración (gases reactivos, aerosoles, etc.), que incluyen variables como las emisiones del transporte marítimo.
Es también importante señalar un problema perenne: durante los casi 170 años de registros históricos, casi no se cuenta con datos perfectamente consistentes. A medida que la instrumentación mejoró, mejoró la cobertura y cuando comenzaron a usarse los registros satelitales, se produjeron cambios notables en la precisión, la varianza y el sesgo a lo largo del tiempo. Esto se puede corregir parcialmente, pero para algunos modelos, tal y como informaron Fasullo et al (2022)[9] el cambio de los promedios decenales de quema de biomasa en el pasado a datos mensuales variables en los últimos años condujo a variaciones sustanciales de los impactos (ya que la respuesta del modelo era altamente no lineal).
Como respuesta a esta falta de homogeneidad a lo largo del tiempo, muchos de estos forzamientos se modelan por partes. Por ejemplo, la irradiación solar solo se mide directamente después de 1979; antes de tal año solo puede inferirse a partir de información indirecta como la actividad de las manchas solares. Por lo tanto, no sólo es necesario ampliar los conjuntos de datos de forzamiento con nuevos datos a medida que pasa el tiempo, sino que también es frecuente que se revisen las estimaciones anteriores en función de los cambios en las estimaciones de los datos de origen o las actualizaciones del modelo. Tal y como informan Hausfather, Z. y G.P. Peters (2020),[10] a menudo, los grupos realizan la ampliación y la actualización al mismo tiempo, lo que significa que el conjunto de datos no es continuo con lo que se había utilizado en el último conjunto de simulaciones y ello dificulta realizar predicciones precisas.
¿Como corregir el problema?
Gracias al avance de los modelos actuales, debería ser posible obtener una estimación de los datos del año pasado para julio del año siguiente, es decir, deberíamos poder obtener la extensión de datos de 2024 para julio de 2025. Eso es suficiente para que los grupos de modelado puedan agregar rápidamente un año a los conjuntos históricos y las simulaciones de forzamiento único/agrupado que se utilizan para los estudios de atribución, y para que estos se analicen a tiempo para el informe de la Organización Meteorológica Mundial (OMM) sobre el estado del clima que se publica cada noviembre.
Si, además, estas extensiones se pueden utilizar para generar pronósticos a corto plazo (por ejemplo, que cubran los próximos cinco años), también se podrían utilizar para las predicciones decenales que también comienzan en noviembre. Indican Schmidt et al. (2023), que los reanálisis también podrían hacer uso de estos pronósticos a corto plazo para permitir actualizaciones en sus campos de forzamiento y ayudar a que esos esfuerzos sean más realistas. Por supuesto, el gran trabajo en este momento es actualizar y ampliar los datos históricos desde 2014 hasta al menos 2022 o, idealmente, 2023, y esto debería hacerse muy pronto para que, en el 2025, podamos contar con versiones finales. Dadas estas nuevas líneas de trabajo actualizadas, debería ser más fácil crear un consenso para ampliarlas anualmente.
Esto requerirá un gran compromiso de los diversos grupos de modelado climático para hacer las extensiones, procesarlas y cargarlas en los datos de manera oportuna, pero se trata de una tarea relativamente pequeña en comparación con la que generalmente hacen para el CMIP en su conjunto.
Como señaló hace poco John Kennedy, debemos dejar de pensar en los artículos como la forma de actualizar el conocimiento y empezar a pensar en sistemas operativos que se actualicen automáticamente y que estén continuamente disponibles para su análisis. Nos hemos acostumbrado a ello para la estimación de la temperatura de la superficie terrestre y otros flujos de datos, pero debe hacerse para todos los parámetros. Esto facilitaría notar las anomalías como las que vimos en 2023/2024 y revelaría más rápidamente si falta algo en los modelos.
Gracias a todo esto, podríamos contar con predicciones mucho más precisas y actualizadas sobre lo que ocurrirá en el clima de la tierra en las décadas venideras, esas denominadas por nuestro amigo, el Dr. Jorge Riechmann, como las de la Gran aceleración (del Colapso civilizatorio).
Cuernavaca, Morelos, 15 de mayo de 2025.
Antonio Sarmiento Galán es investigador del Instituto de Matemáticas de la UNAM, campus Chamilpa.
Luis Tamayo Pérez es catedrático de la Facultad de Psicología de la UAEM y la de la Maestría en psicoterapia de la ULSAC.
[1] Según indicó el 8 de enero del 2021 el Copernicus Marine Service de la Unión Europea.
[2] La NASA reportó que la grave sequía que en el 2021 afectó a la vasta Aridoamérica mexicana mantuvo a las presas que dotan de agua a la región en una cuarta parte de su capacidad, con el enorme riesgo de stress hídrico y capacidad de generación de conflictos sociales correspondiente. Esa grave situación puede volver a presentarse.
[3] G.A. Schmidt, T. Andrews, S.E. Bauer, P.J. Durack, N.G. Loeb, V. Ramaswamy, N.P. Arnold, M.G. Bosilovich, J. Cole, L.W. Horowitz, G.C. Johnson, J.M. Lyman, B. Medeiros, T. Michibata, D. Olonscheck, D. Paynter, S.P. Raghuraman, M. Schulz, D. Takasuka, V. Tallapragada, P.C. Taylor, and T. Ziehn, “CERESMIP: a climate modeling protocol to investigate recent trends in the Earth’s Energy Imbalance”, Frontiers in Climate, vol. 5, 2023. http://dx.doi.org/10.3389/fclim.2023.1202161
[4] Ibidem
[5] C. Jakob, A. Gettelman, and A. Pitman, “The need to operationalize climate modelling”, Nature Climate Change, vol. 13, pp. 1158-1160, 2023.
http://dx.doi.org/10.1038/s41558-023-01849-4
[6] B. Stevens, “A Perspective on the Future of CMIP”, AGU Advances, vol. 5, 2024. http://dx.doi.org/10.1029/2023AV001086
[7] C. Jakob, A. Gettelman, and A. Pitman, “The need to operationalize climate modelling”, Nature Climate Change, vol. 13, pp. 1158-1160, 2023.
http://dx.doi.org/10.1038/s41558-023-01849-4
[8] Es decir, del tercer informe del Programa Mundial de Investigación Climática (CMIP3).
[9] J.T. Fasullo, J. Lamarque, C. Hannay, N. Rosenbloom, S. Tilmes, P. DeRepentigny, A. Jahn, and C. Deser, “Spurious Late Historical‐Era Warming in CESM2 Driven by Prescribed Biomass Burning Emissions”, Geophysical Research Letters, vol. 49, 2022.
http://dx.doi.org/10.1029/2021GL097420
[10] Z. Hausfather, and G.P. Peters, “RCP8.5 is a problematic scenario for near-term emissions”, Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 117, pp. 27791-27792, 2020. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2017124117
AQUÍ PUEDES LEER TODAS LAS ENTREGAS DE “ECOSOFÍA”, LA COLUMNA DE ANTONIO SARMIENTO GALÁN Y LUIS TAMAYO PARA LALUPA.MX
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