Los detalles del modelo probabilístico, que ha sido diseñado por investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), se publican en la revista Scientific Reports.
El clima es un complejo sistema integrado por muchas variables como la temperatura, la humedad, las precipitaciones, la presión o la velocidad del viento, un conjunto de elementos que interaccionan entre sí y que se influyen y alteran entre ellos.
Un nuevo modelo matemático explica la red de correlación del #Clima de la Tierra a nivel global
Con él se podrán analizar fenómenos climáticos recurrentes como ‘El Niño’ o el calentamiento global
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— CSIC (@CSIC) September 2, 2020
En los últimos 15 años se ha trabajado intensamente en la construcción de la red de teleconexiones del clima pero «el método utilizado, conocido como red de correlaciones, tiene muchos inconvenientes que se han intentado solventar con mayor o menor éxito, pero siempre introduciendo mucha ‘cocina’ sobre los datos», explica Juan Manuel López, investigador del Instituto de Física de Cantabria (IFCA-CSIC) que participa en el estudio.
El principal problema del modelo de correlaciones es que produce resultados artificiosos, mientras que el nuevo, basado en la relevancia estadística, permite describir, por ejemplo, la probabilidad de tener una temperatura determinada en cada lugar del planeta.
«La principal ventaja del sistema consiste en utilizar solo un 1% de las conexiones que necesitan los métodos habituales», lo que simplifica mucho todo el procesamiento de datos, explica López.
«Por eso decimos que hemos construido la verdadera ‘columna vertebral probabilística’ del sistema climático: el modelo solo contiene los enlaces esenciales para entender los datos», puntualiza.
Para probar el nuevo modelo, los investigadores han estudiado los efectos globales del fenómeno de El Niño, que cada 3 o 7 años calienta el océano Pacífico y junto al lógico efecto local de un aumento de temperaturas en un entorno alrededor del punto caliente, la anomalía se refleja en el Índico con un sobrecalentamiento y un enfriamiento en Oceanía.
«El modelo probabilístico no predice el futuro, pero sí permite ‘interrogar’ al sistema sobre los efectos que provoca una anomalía en una región concreta, por lo que será efectivo para estudiar, entre otros, los efectos de un sobrecalentamiento en los polos sobre Europa o Asia, así como analizar distintos escenarios de calentamiento global del planeta», concluye el investigador.
Estrella Digital