Tres destacados científicos en el campo del clima combinaron los datos aportados por diez modelos climáticos globales y, con la ayuda de la inteligencia artificial (IA), concluyeron 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, según la definición del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC), probablemente superarán el umbral crítico de 1,5 °C en 2040 o incluso antes. Aparte de eso, varias regiones están en camino de superar el umbral de 3,0 °C en 2060, también mucho antes de lo previsto en estudios anteriores.
El Mediterráneo, entre las regiones más afectadas
Se espera que regiones como el sur de Asia, el Mediterráneo, Europa central y partes del África subsahariana alcancen estos umbrales de calentamiento más rápido que el resto del planeta, lo que agravará los riesgos para los ecosistemas terrestres y marinos, así como las poblaciones humanas que viven en estas partes del globo.
El Mediterráneo es una de las zonas con peor pronóstico / El Periódico
La investigación, realizada por Elizabeth Barnes, de la Universidad Estatal de Colorado; Noah Diffenbaugh, profesor de la Universidad de Stanford, y Sonia Seneviratne, profesora de la ETH-Zurich (Suiza), utilizó un método de transferencia de aprendizaje de inteligencia artificial de vanguardia, que integra múltiples modelos climáticos y observaciones para refinar estimaciones anteriores y ofrecer predicciones regionales más precisas.
Principales conclusiones
Utilizando los datos basados en IA y en 10 modelos climáticos diferentes para predecir aumentos de temperatura, los investigadores descubrieron lo siguiente:
–Es probable que 34 regiones superen los 1,5 °C de calentamiento para 2040.
-Se espera que 31 de estas 34 regiones alcancen los 2 °C de calentamiento para 2040.
-Se prevé que 26 de estas 34 regiones superen los 3 °C de calentamiento para 2060.
Elizabeth Barnes explicó: «Nuestra investigación subraya la importancia de incorporar técnicas de IA innovadoras como el aprendizaje por transferencia en el modelado climático para mejorar y delimitar los pronósticos regionales y proporcionar información útil para los responsables de las políticas, los científicos y las comunidades de todo el mundo».
Embalse sin apenas agua / Efe
Noah Diffenbaugh, coautor y profesor de la Universidad de Stanford, consideró igualmente que «es importante centrarse no sólo en los aumentos de la temperatura global, sino también en los cambios específicos que se producen en áreas locales y regionales. Al delimitar 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 problema es que el cambio climático regional puede ser incierto, tanto porque el sistema climático es inherentemente más impreciso a escalas espaciales más pequeñas como porque los procesos en la atmósfera, el océano y la superficie terrestre crean incertidumbre sobre cómo responderá exactamente una región determinada al calentamiento a escala global», señaló.
Estudio de referencia: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ad91ca
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