Los modelos climáticos son objeto de controversia. A menudo se ponen en duda las previsiones que hablan de la subida de la temperatura media del Planeta o de una determinada región del Planeta.
Para evaluar la calidad de los modelos climáticos un equipo de investigadores del Barcelona Supercomputing Center en colaboración con otros investigadores, ha realizado un estudio comparativo para estimar la precisión de dichos pronósticos.
Distintas fuentes proporcionan datos distintos
Para que un modelo meteorológico sea eficaz ha de ser evaluado constantemente, comparando sus predicciones con los datos observados por los diferentes sistemas de monitorización que les correspondan.
Sin embargo, con la puesta en marcha durante los últimos años de múltiples sistemas de observación, se ha hecho evidente que a menudo distintas fuentes proporcionan datos distintos.
La importancia de evaluar los modelos climáticos
Por ello, el estudio al que hacemos referencia y que ha sido publicado recientemente en Science, trata de poner luz en el asunto, proporcionando una innovadora manera de evaluar los diferentes sistemas de observación: utilizando los modelos climáticos como herramientas de evaluación.
Las redes observacionales: esenciales
Los sistemas de monitorización se dividen en observaciones a gran escala mediante mediciones directa (sobre el terreno) o remotas (observaciones satelitales). Ambas fuentes de información son esenciales para poner en marcha las predicciones numéricas.
Pero no cabe duda de que la información proporcionan estas redes son pueden ser errónea, no solo porque la instrumentación falle (ya sea por el método de recepción de los datos o por la tecnología) sino que lógicamente no es posible medir cada metro cuadrado del planeta.
Comparativa de 11 modelos climáticos
Para arrojar luz en este asunto un equipo de investigadores del Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS), la Universidad Católica de Lovaina (UCL, Bélgica) y el Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM, Francia) han comparado las predicciones de temperatura de superficie en el Pacífico hechas por 11 modelos climáticos de primer nivel con los datos proporcionados por 4 de estos sistemas observacionales.
Los investigadores encontraron que, dependiendo con la fuente de observación elegida, las predicciones se correspondían en mayor o menor grado con lo que supuestamente acabó pasando en la “realidad”.
Nueva propuesta para analizar la fiabilidad
El trabajo plantea una nueva propuesta para estudiar la fiabilidad de los actuales conjuntos de datos observacionales.
Se desafía la hipótesis ampliamente aceptada de que existe una jerarquía entre las referencias de observación y los modelos climáticos, como si los primeros fueran la representación de la verdad absoluta y los segundos un instrumento que debe aspirar a acercarse a esta verdad.
Tras revisar este paradigma, proponen un marco para estimar la calidad, tanto de los modelos, como de las referencias de observación.
El grupo de investigación del BSC, integrado por François Massonet, Omar Bellprat, Virginie Guemas y Francisco Doblas-Reyes, han propuesto un marco para estudiar la fiabilidad de los datos que resulta de los sistemas de observación, como son los satélites.
El marco tendría en cuenta el factor de calidad de los modelos climáticos y las referencias de observación.
La observabilidad de la atmósfera
Los investigadores llegaron a esta propuesta tras afrontar la hipótesis de que hay una desigualdad entre las referencias de observación, que son vistas como la «representación» de la verdad absoluta, y los modelos climáticos, como instrumentos que trabajan para coincidir con la realidad.
Según una portavoz del Barcelona Supercomputing Center (BSC), las predicciones siempre pueden ser mejores y más exactas, ya que muchas no coinciden con la realidad, pero lo que «no sabíamos era que los datos tampoco eran fiables».
Este enfoque les ha permitido poner de relieve de manera objetiva la calidad de los diferentes conjuntos de datos de observación sobre la temperatura del mar y la extensión del hielo marino.
Referencia: http://science.sciencemag.org/content/354/6311/452
Buenos dias, interesante estudio.
No obstante, no termino de entender lo de la ‘falta de fiabilidad de los datos observacionales’. ¿Es porque faltan estaciones de muestreo?.
Otra duda que tengo es que aquí a veces mencionais los modelos deterministas. ¿Existen modelos que no son deterministas?. ¿Qué son los ensembles?.
Muchas gracias.
Un saludo.
Hola Paco.
Efectivamente, faltan datos observables tanto en calidad como en cantidad para que los modelos meteorológicos y climáticos funcionen mejor.
Los modelos meteorológicos realizan varios tipos de ejecuciones, de salidas. Las deterministas se podría decir que son aquellas principales, que marcan una evolución más probable y fiable, pero realmente los modelos ejecutan muchas más soluciones y plantean más escenarios, usando diferentes puntos de partida: esos son los ensembles, las salidas que complementan la información de las salidas deterministas.
Saludos.
Todo esto se las trae. Hay valores, como la temperatura, que estamos acostumbrados a valorar como la del momento o confort, la máxima o la mínima; buscando siempre un nuevo record y por último las medias que vienen a definir un clima…
Pero, la temperatura es un valor continuo no sucede en un momento.
Y el tratamiento valores de datos similares, ¿cuántos y hasta donde se podrían cuestionar?
es una reflexión no una certeza.