Las pruebas a corto plazo validan las estimaciones a largo plazo del cambio climático.

Las pruebas a corto plazo validan las estimaciones a largo plazo del cambio climático.

¿Qué tan sensible es el clima a los niveles atmosféricos de dióxido de carbono?

Para duplicar la concentración de CO2 de los niveles preindustriales, algunos modelos predicen un calentamiento alarmante a largo plazo de más de 5 ° C.

¿Pero son estas estimaciones creíbles? Escribiendo en el Journal of Advances in Modeling Earth Systems, Williams et al. han probado algunas de las revisiones que se han hecho a uno de esos modelos al evaluar su precisión para pronósticos meteorológicos a muy corto plazo. Los resultados no son tranquilizadores: respaldan las estimaciones.

Hay pocas dudas, al menos entre los que entienden la ciencia, de que el cambio climático es uno de los mayores desafíos que enfrentan los humanos en las próximas décadas. Sin embargo, la medida en que el cambio climático sin control resultaría catastrófico se basa en procesos que no se entienden bien. Quizás el más importante de estos se refiere a la forma en que el ciclo hidrológico de la Tierra, que incluye la evaporación, la condensación y el movimiento del agua, reaccionará a nuestro planeta en calentamiento.

Uno de los problemas clave es cómo las nubes se adaptan al calentamiento. Si la capa de nubes de bajo nivel aumenta y las nubes de alto nivel disminuyen, las nubes compensarán el efecto de calentamiento del aumento de las concentraciones de CO2 atmosférico y, por lo tanto, actuarán como una retroalimentación negativa o amortiguador sobre el cambio climático, comprándonos un respiro. Por el contrario, si hay una retroalimentación positiva de las nubes, es decir, si las nubes de bajo nivel disminuyen con el calentamiento y las nubes de alto nivel aumentan, entonces, a menos que cese rápidamente y por completo el uso de combustibles fósiles, podríamos dirigirnos al desastre.

Entonces, ¿qué han estado haciendo las nubes a medida que el calentamiento global se ha apoderado lentamente? Las tendencias en la cobertura global de nubes solo pueden estimarse a partir de observaciones basadas en el espacio. Sin embargo, los conjuntos de datos en la nube derivados de múltiples satélites durante varias décadas sufren de artefactos falsos relacionados con cambios en la órbita del satélite, la calibración del instrumento y otros factores. Estos artefactos son particularmente grandes al estimar la cobertura de nubes promediada globalmente, lo que actualmente impide cualquier estimación confiable de tendencias en una dirección u otra.

En lugar de evidencia observacional, debemos recurrir a modelos computacionales del sistema climático. Pero hay un problema. Las nubes están en una escala demasiado pequeña para ser representadas usando las leyes de la física en los modelos climáticos actuales. En cambio, están representados por fórmulas masivas relativamente crudas y computacionalmente baratas conocidas como parametrizaciones. Estos sí codifican algunas ideas básicas de la física de las nubes, por ejemplo, la dependencia de las nubes de la temperatura ambiente, la humedad y la velocidad vertical del aire, pero están lejos de ser estimaciones iniciales. Por lo tanto, el papel de las nubes en el cambio climático es crucial pero incierto.

El problema de la retroalimentación de la nube se ha enfocado en los últimos meses, ya que los resultados han surgido de las docenas de modelos de cambio climático en un conjunto llamado Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados. Las proyecciones del falso clima futuro de este esfuerzo global se han incorporado al Sexto Informe de Evaluación del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC), que se presentará el próximo año.

Algunos de los modelos de última generación en CMIP6 ahora indican sensibilidades climáticas superiores a 5 ° C5–7. Aquí, la sensibilidad climática se refiere al calentamiento global después de que el clima se haya equilibrado a una duplicación de la concentración de CO2 en relación con los niveles preindustriales, un equilibrio que puede demorar unos cientos de años en establecerse. Estos valores de sensibilidad están fuera del rango de los producidos por el conjunto CMIP5, que se incluyeron en el Informe de evaluación anterior del IPCC8 en 2013. Parecen haber surgido en gran medida debido a las revisiones de cómo se representa la microfísica de las nubes, particularmente en la parametrización del agua líquida sobreenfriada . La microfísica de las nubes describe las propiedades (como el tamaño y la concentración relativa) de las gotas de agua y hielo en una nube. En asuntos tan pequeños podría descansar nuestro futuro.

Y entonces, la pregunta es esta. ¿Debemos creer estas nuevas estimaciones de sensibilidad climática, o terminarán siendo revertidas a valores CMIP5 anteriores a medida que los modelos pasan por una nueva ronda de revisiones?

Hace algunos años, el meteorólogo Mark Rodwell propuso un método para evaluar las predicciones de la sensibilidad climática, uno basado en pronósticos meteorológicos de muy corto alcance (6 horas). Lo motivaron los sorprendentes resultados que sugieren que el calentamiento podría ser de hasta 11 ° C para duplicar los niveles de CO210.

Estas altas estimaciones surgieron en los modelos climáticos en los que un parámetro particular del sistema de nubes, conocido como arrastre convectivo, se estableció en valores inusualmente pequeños que no podían descartarse fácilmente al estudiar la precisión de las simulaciones climáticas de los modelos. Al mostrar que los errores de las previsiones meteorológicas de 6 horas empeoraron sustancialmente utilizando un modelo con estos valores reducidos de arrastre convectivo, pudo poner en duda la credibilidad de estas estimaciones excepcionalmente grandes de sensibilidad climática.

Descubrieron que si ejecutan un sistema numérico de predicción meteorológica de última generación con un parámetro de arrastre convectivo bajo, producía pronósticos de 6 horas mucho menos precisos que cuando el modelo de pronóstico tenía valores más típicos conectados. Esto sugirió que los valores bajos del parámetro utilizado en los modelos climáticos no eran realistas y, por lo tanto, podríamos descartar las alarmantes estimaciones de sensibilidad de 11 ° C. Williams y col. ahora hemos sometido el modelo climático CMIP6 Met Office a la misma prueba de pronóstico del tiempo de 6 horas. Los autores decidieron probar este modelo porque era uno de los que producía una sensibilidad climática relativamente grande de aproximadamente 5.5 ° C.

El modelo tiene un esquema revisado para la microfísica de las nubes como se mencionó anteriormente, en el que hay más gotas de agua sobreenfriadas y menos gotas de hielo. Los autores encontraron que los errores de pronóstico de 6 horas fueron más pequeños para el modelo revisado que para una versión del modelo sin las revisiones de microfísica en la nube. Por lo tanto, en lugar de poder descontar las estimaciones de alta sensibilidad, como había hecho Rodwell, su resultado proporciona algunas de las mejores pruebas actuales de que la sensibilidad climática podría ser de 5 ° C o más.

En resumen, estos resultados, publicados en una revista especializada, y probablemente leídos por pocos formuladores de políticas climáticas, llevan un mensaje de gran alcance: no podemos permitirnos ser complacientes. Parece que el ajuste de la nube al cambio climático no nos dará espacio para respirar. En cambio, debemos redoblar nuestros esfuerzos para reducir las emisiones.

Existe una seria advertencia sobre la aplicación general de esta técnica. La prueba tiene sentido solo si el modelo utilizado para hacer el pronóstico a corto plazo es el mismo que el utilizado para hacer la proyección climática. Los modelos meteorológicos y climáticos de Met Office son razonablemente similares (su modelo a menudo se llama el “Modelo Unificado”), pero los modelos climáticos generalmente no se corresponden bien con los modelos climáticos.

Además de esto, un pronóstico meteorológico preciso de 6 horas solo es posible si se pueden obtener condiciones iniciales precisas para el modelo a partir de observaciones, un proceso conocido como asimilación de datos. Este es un problema de optimización complejo y computacionalmente exigente11, y la mayoría de los institutos climáticos no tienen esa capacidad de asimilación de datos. Además, la asimilación precisa de datos requiere que se aumente la resolución espacial y temporal de los modelos climáticos para ser comparable con los utilizados para la predicción meteorológica de vanguardia. Por el contrario, las parametrizaciones en los modelos de pronóstico del tiempo deben ser tan complejas y completas como las de los modelos climáticos correspondientes; pocos centros de pronóstico del tiempo tienen los recursos para esto.

Por lo tanto, para reducir la incertidumbre en las estimaciones de las retroalimentaciones cruciales de la nube, los institutos climáticos y los centros de pronóstico del tiempo deberían trabajar juntos para garantizar que sus sistemas modelo sean lo más fluidos12,13 posible. El modelado del clima y el clima debe racionalizarse en todo el mundo, y que los recursos humanos y computacionales deben agruparse para producir modelos meteorológicos unificados de alta resolución.

Fuente: www.nature.com

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