¿Cómo puede un algoritmo de Oxford revolucionar las previsiones climáticas del IPCC?

El cambio climático es uno de los mayores retos de nuestro tiempo. Anticipar y comprender sus efectos es crucial para desarrollar políticas y estrategias eficaces.

Para ello, los modelos informáticos desempeñan un papel esencial a la hora de proporcionar proyecciones de las tendencias climáticas futuras.

El reto del "spin-up"

Las proyecciones climáticas del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) se basan en sofisticados modelos informáticos conocidos como "Earth System Models" (ESMs). Estos instrumentos simulan la respuesta de la Tierra, los océanos y la atmósfera a las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), lo que los convierte en poderosas herramientas para predecir futuros cambios medioambientales. Sin embargo, los ESM son extremadamente exigentes en cuanto a recursos informáticos.

A pesar de su fiabilidad, se enfrentan a un importante reto técnico: el tiempo necesario para iniciar las simulaciones, un periodo conocido como "spin-up", que puede durar hasta dos años.

Este periodo es importante para que el modelo alcance un equilibrio representativo de las condiciones preindustriales, lo que resulta esencial para evaluar el impacto humano sobre el clima. Sin esta estabilización inicial, los resultados pueden estar sesgados, comprometiendo la exactitud de las proyecciones climáticas.

Solución revolucionaria

El algoritmo desarrollado por la profesora Samar Khatiwala y su equipo de la Universidad de Oxford promete revolucionar este proceso. Inspirado en la técnica de aceleración de secuencias, este algoritmo, denominado Anderson Acceleration (AA), pretende acelerar la convergencia de los modelos oceánicos y terrestres hacia el equilibrio.

Al optimizar el proceso iterativo de spin-up, reduce considerablemente el tiempo de puesta en marcha de los ESMs. Las pruebas del algoritmo en modelos utilizados por el IPCC han arrojado resultados significativos.

Este enfoque no sólo ahorra a los investigadores una enorme cantidad de tiempo, energía y recursos informáticos, sino que también podría mejorar la fiabilidad de las proyecciones climáticas al reducir las incertidumbres asociadas a los modelos.

Perspectivas a futuro

El algoritmo de Oxford mejoraría la precisión de las proyecciones climáticas, proporcionando información más precisa y fiable a los responsables políticos para guiarles en la lucha contra el cambio climático.

Esta solución sólida y escalable debería permitir un uso más eficaz de los ESMs para abordar importantes problemas científicos y sociales. Al acelerar la puesta en marcha de modelos, abre nuevas perspectivas para la investigación y la toma de decisiones en el ámbito del cambio climático.

Con el desarrollo de nuevas simulaciones del Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) en marcha, este estudio es oportuno y ofrece un potencial considerable para transformar la forma en que entendemos y anticipamos los desafíos climáticos futuros.

Referencia de la noticia:

Samar Khatiwala, Efficient spin-up of Earth System Models using sequence acceleration.Sci. Adv.10,eadn2839(2024). DOI:10.1126/sciadv.adn2839