Los puntos críticos de las olas de calor son esos lugares donde la temperatura llega mucho más alto de lo que sería lógico dentro de los modelos climáticos convencionales. Esto un gran problema, porque la razón por la que en algunos lugares hace mucho más calor de lo previsto no está del todo claro.
El estudio, publicado en PNAS, muestra una gran diferencia entre las observaciones del mundo real y las predicciones de las simulaciones climáticas avanzadas. Los investigadores vieron que en gran parte de Europa Occidental, China, partes de Canadá y las regiones árticas más septentrionales, los días más cálidos del año se están calentando considerablemente más rápido que el promedio. Estos puntos críticos no son simples desviaciones y se observan en todo el mundo con grandes consecuencias para los ecosistemas y las sociedades.
Puntos críticos en Europa Occidental
Los investigadores analizaron los extremos de temperatura durante un período de 65 años y se concentraron en las regiones superiores de la distribución de temperatura, cuando el termómetro del jardín promedio apenas puede subir más. Descubrieron que el calor extremo en diferentes regiones superaba los modelos por un factor de cuatro, mientras que la tendencia moderada del calentamiento global coincidía con las predicciones de los modelos climáticos. En Europa Occidental, por ejemplo, los días más cálidos se han calentado el doble de rápido que los días de verano promedio.
Si bien no está del todo claro por qué, los investigadores sí ven ciertas interacciones que pueden llevar a que haga más calor de lo previsto. Hay todo tipo de interacciones complejas entre la humedad del suelo, la circulación atmosférica y los sistemas de alta presión. Estos factores amplifican el calor más de lo que los modelos globales pueden simular, y también muestran que la ciencia climática actual aún carece de información crucial dentro de las predicciones.
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| Regiones donde las olas de calor observadas superan las tendencias de los modelos climáticos. Las áreas enmarcadas con los colores rojos más oscuros son las más extremas; los rojos y naranjas más bajos superan a los modelos, pero no tanto. Los amarillos coinciden con los modelos, mientras que los verdes y azules son más bajos de lo que los modelos predecirían. Imagen: Kornhuber et al., PNAS 2024 |
¿Por qué fallan los modelos?
Los modelos climáticos son herramientas para entender los gases de efecto invernadero, pero no son perfectos. Se basan en supuestos y promedios que no siempre reflejan eventos extremos locales. Una razón de estas deficiencias es la forma en que los modelos manejan la dinámica regional, como las retroalimentaciones entre la tierra y la atmósfera y los patrones meteorológicos de alta presión que pueden retener el calor.
Por ejemplo, en 2021 se rompió récord tras récord en el noroeste de Canadá y Estados Unidos. Esto fue causado por una combinación de crestas atmosféricas persistentes y condiciones secas. Estas condiciones extremas siguen siendo difíciles de predecir porque los modelos a menudo subestiman la intensidad y la duración de estos patrones meteorológicos.
¿Qué significa esto para el futuro?
A medida que las olas de calor se vuelvan más frecuentes y graves, su impacto en la salud, la infraestructura y los ecosistemas aumentará. La ola de calor del verano de 2022 en Europa Occidental ya causó más de 60 000 muertes relacionadas con el calor. También en la Amazonía hubo extremos de temperatura en 2023 que tuvieron un gran impacto en los ecosistemas y los habitantes de la zona.
Este estudio, que ofrece una primera visión general a nivel mundial de las regiones con olas de calor extremas, muestra que se están produciendo en todo el mundo, excepto, por ahora, en la Antártida. Los investigadores afirman que se necesitan predicciones precisas para diseñar infraestructura resistente al calor y gestionar adecuadamente los recursos hídricos y energéticos durante las olas de calor.
El camino a seguir
Los investigadores abogan en su artículo por un enfoque de dos vías: mejorar los modelos climáticos y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. Las simulaciones a una resolución aún mayor podrían ayudar a capturar los sistemas locales que causan el calor extremo.
Con la ayuda del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, los investigadores esperan que en el futuro los modelos puedan refinarse mejor y que se puedan comprender mejor los patrones históricos.
En su conclusión, los investigadores enfatizan una vez más que “la mejor manera de reducir tanto la incertidumbre como la exposición a los efectos del clima es una transición rápida de los sectores sociales relevantes para alejarse de los combustibles fósiles y estabilizar el calentamiento global”. En otras palabras: dejar el petróleo y el carbón lo antes posible.
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