Huracanes, terremotos y tormentas dañan cada temporada zonas geográficas expuestas a este tipo de eventos climáticos extremos. Sectores estratégicos trabajan para proteger las infraestructuras y a la población, pero ¿con qué exactitud se puede predecir su impacto?
El mundo está marcado por la continua intensificación y el mayor alcance de eventos climáticos como las olas de calor extremas, las tormentas tropicales o maremotos, que impactan tanto en el bienestar de los ciudadanos como en el desarrollo económico de las regiones. En este contexto, la capacidad de anticipar estos fenómenos es cada vez más acuciante para evitar consecuencias que van desde la pérdida de vidas humanas hasta la destrucción de infraestructuras esenciales.
Bernat Jiménez Esteve, científico en ciencias atmosféricas en el Instituto de Geociencias (IGEO), perteneciente al Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), nos habla de las tendencias tecnológicas que están abordando este importante desafío.
La anticipación como recurso
“Avanzar en la predictibilidad subestacional de eventos extremos es crucial para una gestión eficaz de riesgos, planificación de recursos, respuesta rápida, protección de la infraestructura crítica, seguridad alimentaria, salud pública y adaptación al cambio climático”, señala Bernat.
Predecir estos sucesos permite a las autoridades y comunidades prepararse con antelación, reduciendo el impacto en términos de vidas humanas, daños materiales y la interrupción de servicios esenciales. Una buena gestión impacta muy positivamente en distintos aspectos, entre ellos:
De cara a la ciudadanía:
- Aporta tiempo adicional para prepararse y tomar medidas de seguridad, como evacuaciones anticipadas en caso de tormentas, reduciendo así el riesgo de pérdidas de bienes y vidas humanas.
- Permite la planificación de recursos, como la evacuación en refugios o el aprovisionamiento para permanecer en casa durante una tormenta, aumentando la capacidad de respuesta y la resiliencia de la comunidad ante eventos climáticos extremos.
Para la industria:
- Una buena predicción ayuda a los agricultores a tomar decisiones eficaces sobre qué cultivos realizar y cuándo hacerlo, lo que incrementa la sostenibilidad y rentabilidad de la cosecha.
- La implementación de medidas de mitigación para proteger los cultivos de los efectos negativos de eventos extremos, como inundaciones o heladas, fortalece la seguridad alimentaria.
- En la industria energética, la tecnología facilita una mejor planificación para gestionar la demanda energética durante períodos de calor extremo o frío intenso, evitando cortes de energía y garantizando la continuidad de los servicios esenciales.
La incorporación de nuevas tecnologías
El especialista señala que existen diversas técnicas y métodos para predecir eventos climáticos extremos con mayor precisión y anticipación. “Uno de los métodos más comunes a escala subestacional son los modelos numéricos de predicción. Estos utilizan ecuaciones matemáticas basadas en la física para simular la atmósfera y otros componentes del sistema climático, como el océano, el hielo marino o el suelo terrestre”, asegura.
Esto implica que la predicción del clima varía según el período de tiempo considerado. A corto plazo —hasta unos 7 días— las condiciones son previsibles, pero la incertidumbre aumenta debido a la naturaleza caótica de la atmósfera —efecto mariposa—. A escala estacional, la evolución diaria puede ser impredecible, pero se pueden estimar las condiciones medias de una estación utilizando información de componentes más lentos del sistema.
Bernat expone como “uno de los avances recientes más notorios en la predicción de eventos extremos, la incorporación de técnicas de inteligencia artificial. Por ejemplo, algunos modelos ya pueden predecir la probabilidad de olas de calor tres semanas antes de que se produzcan”.
Además, la incorporación de la IA ofrece ventajas sustanciales en la predicción de eventos extremos como:
- Mejora en los modelos numéricos de predicción. Esto permite abordar las parametrizaciones de fenómenos no resueltos, como la microfísica de nubes o los procesos irradiantes.
- Reducción de sesgos e incertidumbres. Los modelos híbridos ofrecen un potencial significativo al permitir una mejor calibración de las parametrizaciones.
- Optimización de la asimilación de observaciones. La IA garantiza la generación de condiciones iniciales y de contorno precisas para los modelos.
- Procesamiento avanzado de datos. Esto implica una análisis más detallado y refinado de los resultados, lo que facilita la identificación de patrones y tendencias relevantes.
- Flexibilidad y adaptabilidad. Esto genera un ajuste dinámico en función de las condiciones cambiantes del clima y la disponibilidad de datos.
Un futuro parametrizado
Jiménez Esteve destaca el éxito alcanzado en la predicción climática a través del ejemplo de las olas de calor y su impacto en la salud pública. “La anticipación de estos eventos y el desarrollo de planes de acción, surgidos tras la devastadora ola de calor de 2003 en Europa, han contribuido significativamente a reducir drásticamente el número de muertes”, recuerda.
No obstante, advierte también de los desafíos persistentes debido a la baja frecuencia y limitada predictibilidad de estos fenómenos. Aunque se han realizado mejoras considerables en los modelos numéricos, las observaciones y las parametrizaciones físicas en las últimas décadas mantiene ciertas dificultades técnicas y de comprensión del sistema.
A pesar de todo, cree que estos retos vinculados al progreso tecnológico se superarán de la mano de una colaboración científica sin precedentes que ya ha dado importantes frutos. “En las últimas décadas ha habido avances consistentes en la pericia de estos modelos mediante mejoras en los métodos numéricos, la cantidad y precisión de las observaciones, las parametrizaciones físicas y la resolución espacial de los modelos”, concluye.
Ha colaborado en este artículo…
Bernat Jiménez Esteve es un físico atmosférico que trabaja como investigador postdoctoral en ciencia atmosférica en el Instituto de Geociencias (IGEO), única institución de investigación mixto dependiente del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y de la Universidad Complutense de Madrid (UCM).
Obtuvo su licenciatura en Física y su máster en Meteorología en la Universidad de Barcelona, y completó su doctorado en Zúrich.
A lo largo de su carrera, ha trabajado con modelos atmosféricos globales y regionales, intentando comprender los procesos detrás de diferentes fenómenos meteorológicos.
