La IA desvela extremos climáticos desconocidos en Europa

La IA (inteligencia artificial) en la meteorología y la climatología es una herramienta cada vez más utilizada y en este caso ha permitido desvelar la existencia de nuevos extremos climáticos desconocidos en Europa.

Actualmente, los científicos utilizan más de 30.000 estaciones meteorológicas repartidas por todo el planeta que, cada día, recogen datos esenciales como la temperatura, las precipitaciones y otros indicadores meteorológicos.

Esta inmensa cantidad de información es clave para que los investigadores analicen y elaboren informes sobre las temperaturas globales y regionales que vemos frecuentemente en las noticias.

La IA desvela extremos climáticos desconocido

Pero ahora, un equipo de científicos ha llevado esta tarea a otro nivel. Han aplicado inteligencia artificial para estudiar los extremos de temperatura en Europa, logrando una sorprendente precisión en comparación con los métodos tradicionales.

Lo más llamativo es que también han identificado fenómenos extremos que hasta ahora habían pasado desapercibidos. Este innovador trabajo ha sido publicado en la prestigiosa revista Nature Communications.

Por qué importa entender los extremos climáticos

Con el cambio climático avanzando a pasos agigantados, es crucial comprender cómo están evolucionando los extremos de temperatura y precipitaciones.

Esta información no es solo un dato más: es una herramienta vital para que los planificadores puedan adaptar sus estrategias frente a fenómenos meteorológicos cada vez más extremos.

Por ejemplo, según un estudio de 2021 en Nature, algunas regiones del planeta están experimentando lluvias mucho más intensas, superando con creces los registros históricos.

Al mismo tiempo, los extremos de calor se han disparado: hoy en día, más del 30% de la superficie terrestre registra temperaturas que exceden el umbral de dos desviaciones estándar en comparación con los niveles históricos. En 1950, esa cifra apenas llegaba al 1%.

El desafío de los datos incompletos

Uno de los mayores retos para los climatólogos ha sido la falta de datos históricos. Muchas estaciones meteorológicas han dejado de funcionar por diversos motivos: falta de mantenimiento, abandono o simplemente porque no fueron reemplazadas.

Este problema es especialmente grave en regiones como África o las zonas polares, donde la cobertura de estaciones es escasa.

Para resolver estas lagunas, los investigadores llevan años desarrollando técnicas de homogeneización de datos que permiten ajustar y comparar mediciones de distintas épocas y metodologías.

Sin embargo, siempre han existido ligeras diferencias entre los resultados de los diferentes grupos que estudian las temperaturas globales.

IA al rescate: reconstruyendo los extremos climáticos del pasado

Un equipo liderado por Étienne Plésiat, del Centro Alemán de Computación Climática en Hamburgo, ha demostrado que las técnicas de redes neuronales pueden ser una solución efectiva para este desafío.

¿Su enfoque? Reconstruir los extremos climáticos en Europa, una región con una de las redes de estaciones meteorológicas más densas y antiguas del mundo.

Utilizando la IA, lograron recrear fenómenos como días y noches extremadamente cálidos o fríos, y lo hicieron con mayor precisión que los métodos estadísticos tradicionales como el Kriging o la ponderación de distancia inversa.

Estos métodos suelen funcionar bien en áreas con muchas estaciones cercanas, pero fallan cuando los datos son escasos.

La clave del éxito radica en un modelo de IA llamado CRAI (Climate Reconstruction AI), que no solo llenó los vacíos en los datos históricos, sino que también detectó extremos climáticos desconocidos hasta ahora, como la ola de frío de 1929 o la ola de calor de 1911.

Un paso adelante en la predicción climática

Para validar sus resultados, los investigadores compararon su modelo de IA con simulaciones climáticas históricas del archivo CMIP6, un proyecto global que combina modelos atmosféricos y oceánicos. Los resultados mostraron que CRAI supera a los métodos tradicionales en precisión, especialmente en regiones con escasez de datos.

Además, esta técnica ha permitido reconstruir la historia climática de Europa desde 1901 hasta 2018, utilizando el conjunto de datos HadEX3, que incluye más de 80 índices de temperaturas y precipitaciones extremas.

El futuro de la meteorología: IA y grandes datos

Este avance subraya el enorme potencial de la inteligencia artificial para mejorar nuestra comprensión de los fenómenos climáticos extremos y sus tendencias a largo plazo. Según los investigadores, a medida que se entrenen modelos con conjuntos de datos aún más grandes, la precisión seguirá mejorando, permitiendo una predicción y adaptación más efectiva frente a los desafíos climáticos del futuro.

Con la IA en la ecuación, estamos cada vez más cerca de entender cómo estos fenómenos extremos afectarán nuestras vidas en las próximas décadas.