Una investigación reciente, liderada por el Instituto de Geociencias (IGEO), que es un centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad Complutense de Madrid (UCM), ha presentado un método innovador para predecir y atribuir olas de calor al cambio climático. Este estudio, enmarcado dentro de la Plataforma Temática Interdisciplinar de Clima y Servicios Climáticos del CSIC, fue publicado en la revista Earth’s Future.
La metodología propuesta combina simulaciones climáticas con predicciones meteorológicas generadas mediante modelos de inteligencia artificial (IA). Este enfoque permite evaluar, en cuestión de minutos, el impacto de las actividades humanas sobre las olas de calor, incluso antes de que ocurran. La creciente frecuencia, duración e intensidad de estos fenómenos, atribuibles al cambio climático antropogénico, subraya la necesidad urgente de herramientas efectivas para su análisis.
Nuevas perspectivas en la predicción climática
Los métodos tradicionales para evaluar el impacto del calentamiento global en eventos extremos suelen ser lentos y difíciles de aplicar durante su desarrollo. Ante esta situación, el equipo investigador ha propuesto una solución innovadora: integrar señales físicas del cambio climático provenientes de simulaciones climáticas globales con predicciones meteorológicas impulsadas por IA. Esto permite atribuir fenómenos climáticos extremos antes de su manifestación.
El estudio utiliza tres modelos avanzados de inteligencia artificial: FourCastNet-v2 y Pangu-Weather, que operan exclusivamente con IA, y NeuralGCM, que fusiona IA con principios físicos atmosféricos tradicionales. Según Bernat Jiménez-Esteve, investigador del IGEO y autor principal del trabajo, “estos modelos pueden simular la evolución atmosférica durante los próximos 10-15 días con una precisión comparable a la de los modelos convencionales, pero en cuestión de minutos y sin requerir supercomputadoras”.
Análisis retrospectivo y resultados significativos
La metodología se aplicó retrospectivamente a cuatro olas de calor históricas que afectaron a diversas regiones: la península ibérica (2018), Canadá–EE. UU. (2021), India–Pakistán (2022) y Brasil (2023). En cada caso, los modelos lograron prever adecuadamente tanto la ocurrencia como la intensidad de las olas de calor, así como los patrones atmosféricos asociados, varios días antes de su llegada.
Las comparaciones entre predicciones factuales y contrafactuales revelaron que el cambio climático incrementó significativamente la intensidad de estas olas. Por ejemplo, en agosto de 2018 en la península ibérica, el calentamiento global elevó las temperaturas en más de 1.3 grados Celsius, según explica David Barriopedro, otro investigador del IGEO.
Implicaciones para políticas climáticas
Este avance representa un hito en la atribución científica de eventos extremos al proporcionar predicciones anticipadas basadas en evidencias sólidas. Esta herramienta puede resultar invaluable para autoridades gubernamentales, medios informativos y organismos internacionales al facilitar decisiones informadas sobre mitigación y adaptación ante el cambio climático.
Ricardo García-Herrera, también investigador del IGEO, señala que “la predicción ayuda a implementar medidas eficaces como sistemas de alerta temprana”, mientras que la atribución contribuye a elevar la conciencia pública sobre el clima y a diseñar políticas adecuadas frente a sus desafíos.
Además, esta metodología requiere menos recursos computacionales que los enfoques numéricos tradicionales, lo cual no solo reduce costos y emisiones de dióxido de carbono (CO2), sino que también democratiza el acceso a información crítica sobre atribución climática.
Apertura hacia nuevos fenómenos extremos
El estudio abre posibilidades para aplicar este enfoque a otros fenómenos extremos como ciclones tropicales o tormentas extratropicales. Aunque persisten desafíos científicos y técnicos por superar, los investigadores concluyen que las nuevas generaciones de modelos basados en IA están preparadas para contribuir eficazmente a la ciencia climática a nivel global.
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