Expertos norteamericanos advirtieron que en el cielo se puede replicar aquello que ya se evidencia en las zonas más frías del planeta, con el derretimiento de las capas de hielo. Cuáles son las razones.
Las consecuencias del cambio climático ya comenzaron a evidenciarse. Según la Organización Meteorológica Mundial (OMM), dependiente de las Naciones Unidas (ONU), en 2021 cuatro indicados claves del cambio climático registraron “valores sin precedentes″. Ante este panorama, analizar cuáles serán las repercusiones en los continentes, los polos y los océanos es de suma importancia. Sin embargo, aún no se había evaluado cómo impactará en los cielos.
“Las nubes bajas podrían secarse y encogerse como las capas de hielo”, explicó el profesor de Ciencias del Sistema Terrestre de la Universidad de California (EE UU), Michael Pritchard. Al tiempo que aseguró que otra opción, podría ser que se espesen y se vuelvan más reflectantes. Según el experto, ambos escenarios darían como resultado climas muy diferentes. Con lo cual, en vez de develarse el “misterio”, se genera un nuevo problema.
Es por ese motivo que, según el estudio publicado en Journal of Advances in Modeling Earth Systems, el experto advirtió: “Si le preguntas a dos modelos climáticos diferentes cómo será el futuro cuando agreguemos mucho más CO 2, obtienes dos respuestas muy diferentes. Y la razón clave de esto es la forma en que las nubes se incluyen en los modelos climáticos”.
En palabras de Pritchard, las nubes y los aerosoles (tanto hollín como polvo que nuclean las gotas de las nubes) forman parte de la ecuación climática, siendo que uno de los inconvenientes que debieron enfrentar es que estos fenómenos naturales “ocurren en una escala de duración y tiempo que los modelos actuales no pueden reproducir”, por lo cual “se incluyen aproximaciones”, siendo que “las nubes constituyen la mayor fuente de incertidumbre e inestabilidad”.
El científico aseguró que, para corregir estas variaciones y la brecha entre ambos escenarios, se dividió el modelo climático en dos partes: uno planetario de baja resolución (100 km) de grano grueso, y un segundo conformado por un gran número de pequeños parches con una resolución de 100 a 200 metros. “Las dos simulaciones se ejecutan de forma independiente y luego intercambian datos cada 30 minutos para asegurarse de que la simulación no se desvíe ni se vuelva poco realista”, explicaron los científicos norteamericanos.
Asimismo señalaron que, mientras el modelo climático global más avanzado de EEUU busca acercarse a una resolución global de 4 kilómetros, Pritchard calcula que los modelos requieren una resolución de, por lo menos, 100 metros para capturar los turbulentos remolinos de forma definida, a una fina escala, que generan sistemas de nubes poco profundas, las cuales se detectan 40 veces más resueltas en cada dirección.
“El modelo hace un recorrido final en torno al problema más difícil: el modelado de todo el planeta”, indicó Pritchard. Al tiempo que afirmó que “tiene miles de pequeños micromodelos que capturan cosas como la formación realista de nubes poco profundas que solo emergen en muy alta resolución”.
Por su parte, Mark Taylor, científico computacional jefe del proyecto Modelo del sistema terrestre de exaescala de energía (E3SM) del DOE y científico investigador en Sandia National Laboratories, explicó que “el enfoque del marco de modelado multiescala también es ideal para las próximas computadoras de exaescala basadas en GPU del DOE”, siendo que “cada GPU tiene la potencia necesaria para ejecutar cientos de micromodelos sin dejar de igualar el rendimiento del modelo planetario de baja resolución y granularidad gruesa”.
“Desarrollamos una forma para que una supercomputadora - ubicada en el Centro de Computación Avanzada de Texas (TACC)- divida mejor el trabajo de simular la física de las nubes en diferentes partes del mundo que merecen diferentes cantidades de resolución... para que funcione mucho más rápido”, describió el equipo, al tiempo que resaltó que simular la atmósfera permite una resolución necesaria para capturar los procesos físicos y los remolinos turbulentos que intervienen en la formación de nubes.
Pritchard destacó, además, que detectaron que “las diferencias eran pequeñas” entre ambos modelos y auguraron “una nueva flexibilidad a todos los usuarios de modelos climáticos que deseen enfocar la alta resolución en diferentes lugares”. “Soy muy optimista de que este sueño de regionalizar y descomponer el MPI (sigla que proviene de la frase en inglés message passing interface) está conduciendo a un panorama totalmente diferente de lo que es posible”, agregó.
“Si el aprendizaje automático de la física de nubes de alta resolución alguna vez tuviera éxito, transformaría todo acerca de cómo hacemos simulaciones climáticas”, aseguró el científico y añadió: “Estoy interesado en ver cuán reproducible y confiablemente es el enfoque de aprendizaje automático que puede tener éxito en entornos complejos”. “Mi trabajo era producir simulaciones de 10 a 100 años. Eso restringió todas mis opciones de cuadrícula. Sin embargo, si el objetivo es producir simulaciones cortas para entrenar modelos de aprendizaje automático, ese es un panorama diferente”, evaluó.
Para finalizar, al explicar cuál sería el comportamiento en los cielos del cambio climático, Pritchard afirmó: “Si esas nubes se encogen, como lo harán las capas de hielo, exponiendo superficies más oscuras, eso amplificará el calentamiento global y todos los peligros que conlleva. Pero si hacen lo opuesto a las capas de hielo y se espesan, lo que podrían hacer, eso es menos peligroso. Algunos han estimado que esto es un problema multimillonario para la sociedad. Y esto ha estado en duda durante mucho tiempo”.