Según algunas medidas, el cambio climático es cosa del pasado.

"Múltiples líneas de evidencia respaldan firmemente el hallazgo de que los gases de efecto invernadero antropogénicos se han convertido en el principal impulsor del calentamiento global del clima observado desde mediados del siglo XX", informa la Declaración revisada sobre el clima cambiante de la Tierra adoptada por el Consejo de la Sociedad Estadounidense de Física en noviembre. —representando la voz colectiva de más de 50,000 miembros.

Prosiguen los esfuerzos importantes para detener las consecuencias del futuro cambio climático. Pero algunos investigadores se hacen una pregunta diferente:¿Cómo puede la sociedad volverse más resistente en un mundo que ya se calienta?

En la reunión de marzo de APS de 2022, los científicos compartirán nuevos hallazgos sobre cómo aprender a vivir con el cambio climático y los eventos extremos que lo siguen. Durante una conferencia de prensa el lunes 14 de marzo de 2022, los investigadores discutirán cómo combatir la confusión y la desinformación climáticas, construir un diccionario meteorológico y predecir el clima con física de aprendizaje profundo. La conferencia se llevará a cabo en el sitio y se transmitirá a través de Zoom.

A lo largo de la administración Trump, funcionarios como el jefe de la EPA, Scott Pruit, afirmaron que había demasiada incertidumbre para decir definitivamente que los humanos contribuyen al cambio climático. Además, esa administración promulgó una interpretación de las observaciones del calentamiento y el clima extremo como resultado de fluctuaciones normales pero posiblemente extremas de un clima estadísticamente invariable.

“Uno no necesita nada más que estadísticas elementales para mostrar que la postura de la administración Trump sobre el clima no es consistente con los hechos observados:usando observaciones es posible demostrar que el clima no es estadísticamente invariable”, dijo el matemático Juan M. Restrepo, científico de la el Laboratorio Nacional Oak Ridge del Departamento de Energía.

Restrepo y Michael Mann, climatólogo de la Universidad Estatal de Pensilvania, aplicaron además un teorema de probabilidad simple a los datos de temperatura desde el siglo XIX en adelante. Luego estimaron las incertidumbres relacionadas con las fluctuaciones de temperatura naturales y provocadas por humanos.

"La variabilidad natural por sí sola no puede explicar los cambios actuales en los datos climáticos. A pesar de las incertidumbres, aún se pronostica que la Tierra se calentará de manera consistente con los informes resumidos del IPCC", dijo Restrepo sobre sus hallazgos preliminares.

"Dada la evidencia de que los atributos clave del cambio climático, como el colapso de la capa de hielo y el aumento del nivel del mar, están ocurriendo antes de lo previsto, la incertidumbre en muchos aspectos se ha desatado contra nosotros, en lugar de a nuestro favor", agregó Mann. "La incertidumbre científica no es una razón para la inacción. En todo caso, es una razón para realizar esfuerzos más concertados para limitar las emisiones de carbono".

Una de las áreas más cruciales de la acción climática radica en la preparación para eventos extremos.

"No hay duda de que el planeta se está calentando. Pero existe la mayor incertidumbre acerca de los eventos que más nos afectan, que ocurren en una ciudad, un bosque, un continente a la vez", dijo el climatólogo Daniel Swain.

Los ciclones, las inundaciones, las olas de calor, los tornados y otros tipos de clima extremo surgen de los mismos procesos que componen el clima, explica Swain, quien trabaja en el Instituto de Medio Ambiente y Sostenibilidad de la Universidad de California en Los Ángeles.

Pero para cualquier desastre dado, ¿cómo identificamos si el cambio climático fue el culpable? Swain co-publicó recientemente un manual básico sobre el joven campo de la "atribución de eventos extremos", argumentando que los medios e incluso otros científicos a menudo malinterpretan los datos.

En la reunión, Swain brindará una descripción general de los avances recientes en las observaciones y modelos del mundo real, y explicará cómo la sociedad deberá adaptarse al clima extremo provocado por el clima.

Uno de los mayores dilemas con el clima extremo es predecirlo:¿cómo sabemos qué esperar y cuándo?

Los científicos de la Universidad de Paris-Saclay buscan respuestas mediante la creación de un diccionario meteorológico que se basa en la tecnología de búsqueda de palabras.

Una técnica de aprendizaje automático llamada Latent Dirichlet Allocation selecciona temas del texto. El grupo aplicó la estrategia para producir mapas meteorológicos totalmente reinventados.

"Hemos exportado la técnica lingüística popular al estudio del clima para entender el 'lenguaje' de los fenómenos meteorológicos extremos. ¿Cuáles son los temas recurrentes cuando la atmósfera nos habla, a través del viento?" dijo el investigador de sistemas complejos Davide Faranda.

El equipo comparó puntos de la cuadrícula de presión a nivel del mar con palabras e identificó con éxito ciclones y anticiclones conocidos por los meteorólogos, como el Génova Low, el Scandinavian High y el anticiclón de las Azores.

Desglosar el clima en motivos simples hace que sea más claro estudiar los efectos del cambio climático. "Proporciona una manera fácil de estudiar eventos extremos como olas de calor y frío e identificar sus precursores", dijo Faranda.

La inteligencia artificial ha revolucionado la previsibilidad del clima, pero quedan muchos obstáculos. Rose Yu, científica informática de la Universidad de California en San Diego, descubrió una forma de mejorar significativamente la capacidad de la IA para pronosticar el clima.

El principal problema es que, si bien el aprendizaje profundo hace predicciones poderosas y precisas, estas no siempre se adhieren a las leyes reales de la física. Yu y sus colegas han desarrollado soluciones alternativas que integran la física en un algoritmo para modelar flujos turbulentos.

"Hemos resuelto problemas altamente desafiantes en ciencia física en torno a modelos climáticos y simulaciones de COVID-19. Demuestro cómo integrar principalmente la física en modelos y algoritmos de IA para lograr precisión de predicción y consistencia física", dijo Yu.

Los enfoques computacionales como el de Yu podrían mejorar la forma en que predecimos todo, desde los fenómenos meteorológicos extremos y el cambio climático hasta la próxima pandemia, e incluso los patrones de tráfico dentro de una ciudad.