Los modelos climáticos son una historia de éxito, dado que mucho de lo que predijeron se ha hecho realidad. Sin embargo, Reto Knutti señala en una publicación de blog, los investigadores todavía necesitan nuevos modelos.

En 1950, los meteorólogos Jule Charney y Ragnar Fjørtoft se unieron al matemático John von Neumann y otros investigadores para crear la primera simulación por computadora del clima. En aquel momento, se necesitaron 24 horas de cálculos para pronosticar el clima de 24 horas. En otras palabras, prácticamente tan pronto como se terminó el mezquino pronóstico, la realidad se había instalado y la había vuelto inútil. Las previsiones meteorológicas de hoy son asombrosamente buenas, a menudo producen pronósticos hábiles con hasta una semana de anticipación y están diseñados para incluir eventos extremos. Están disponibles en todos los teléfonos móviles y todo el mundo sabe cómo interpretarlos.

Increíble progreso de los modelos climáticos

Los modelos climáticos están estrechamente relacionados con los modelos meteorológicos; y ellos, también, han hecho un progreso asombroso. Hoy simulan corrientes de aire y mar, hielo marino, la biosfera, tierra, el ciclo del carbono y mucho más. Tienen en cuenta miles de efectos de retroalimentación y procesos climáticos, constan de un millón de líneas de código de programación, y producen petabytes de datos, y estos modelos son una historia de éxito en muchos sentidos. Muchas proyecciones de modelos climáticos se han hecho realidad. Fue sobre la base de tales proyecciones que los legisladores decidieron que deberíamos limitar el calentamiento global antropogénico a considerablemente menos de 2 grados Celsius. Pero por qué, luego, ¿Requiere este campo aún más investigación y nuevos modelos?

Hace decadas, el estadístico George Box declaró:"Todos los modelos son incorrectos, pero algunos son útiles ". Y de hecho, cada modelo simplifica la realidad hasta cierto punto. Para ciertas preguntas, esta simplificación está justificada, mientras que para otros las incertidumbres siguen siendo grandes. Un punto en particular es que cada modelo tiene una resolución espacial específica, o escala, por debajo del cual no son posibles las previsiones. Hoy en día, los modelos climáticos suelen tener una escala de 10 a 50 kilómetros. Incluso esta resolución deja en claro que necesitamos reducir nuestro CO ₂ emisiones. Sin embargo, para saber con qué frecuencia se producirán veranos calurosos y secos como el de 2018, o si el pueblo de montaña suizo de Sedrun seguirá recibiendo suficiente nieve en el año 2040, necesitamos una escala de unos pocos kilómetros. Esto se debe a que las montañas los valles y los fenómenos altamente localizados, como el levantamiento de masas de aire que se convierten en formaciones de nubes, juegan un papel fundamental.

Sin embargo, lograr estas escalas más pequeñas requiere una enorme potencia informática, los gustos de los cuales se encuentran cada vez con más frecuencia solo en computadoras con unidades de procesamiento de gráficos (GPU). Por lo tanto, el "funcionamiento interno del modelo, "en otras palabras, cómo los núcleos individuales comparten y procesan datos, tiene que ser reprogramado. Supercomputadoras tan poderosas hacen posible mapear fenómenos a pequeña escala, como nubes de tormenta, o modelos de ciudades de formas nuevas y mejoradas. Sin embargo, también producen más datos de los que se pueden almacenar.

Conseguir que un modelo de alta resolución se ejecute en una nueva arquitectura informática requiere la experiencia de los físicos, farmacia, biólogos y otros expertos para describir mejor estos fenómenos a pequeña escala. Científicos de la computación, también, son necesarios si queremos hacer un uso eficiente de las nuevas tecnologías. Pero al final del día incluso la mejor simulación es inútil si sus usuarios no la entienden o no saben para qué usarla.

Beneficios para la sociedad

Para los investigadores, Los modelos climáticos son herramientas con las que pueden probar sus hipótesis, aprender a comprender los procesos e interpretar los datos de medición. Pero también pueden hacer más:los modelos climáticos se utilizan en los pronósticos para minimizar los riesgos y las vulnerabilidades de la sociedad y la infraestructura y para encontrar medios sólidos de ajuste. El diálogo y el beneficio para los usuarios es clave en este proceso. Una vez que los modeladores del clima comprendemos qué información necesitan los agricultores o los ingenieros civiles para qué lugar y período de tiempo, entonces podremos preparar mejor nuestros modelos para el ajuste, un ejemplo brillante de cómo el desarrollo tecnológico y la investigación interdisciplinaria y transdisciplinaria trabajan juntos para brindar beneficios tangibles a la sociedad.