Perspective

¿Qué podemos aprender de la modelización climática?

Daniele Visioni se basa en sus años de experiencia modelizando los efectos climáticos de los métodos de reflexión de la luz solar (SRM) y dirigiendo el Proyecto de Intercomparación de Modelos de Geoingeniería(GeoMIP) para reflexionar sobre lo que la modelización climática de los SRM puede y no puede decirnos sobre los SRM.

Daniele Visioni obtuvo su doctorado en Química y Física Atmosférica por la Universidad de L’Aquila (Italia) en 2018. Después se trasladó a la Universidad de Cornell, donde ha trabajado desde entonces, primero como asociado posdoctoral y ahora como profesor adjunto. Es copresidente del Proyecto de Intercomparación de Modelos de Geoingeniería (GeoMIP) y ha sido coautor de la Evaluación Científica del Agotamiento del Ozono: 2022 para el capítulo relacionado con las posibles repercusiones de la inyección de aerosoles estratosféricos (SAI) sobre el Ozono. También es copresidente del Programa Mundial de Investigación Climática sobre la Investigación de la Intervención Climática

Los modelos climáticos son una herramienta que me ha fascinado desde la primera vez que me topé con uno: miles de líneas de código que describen las leyes de la dinámica de fluidos y todas las múltiples interacciones entre los diversos componentes del sistema terrestre. Captan procesos que van desde las escalas más diminutas (cómo interactúan los fotones con las moléculas de gas) hasta las más grandes (cómo fluyen colosales corrientes de aguas oceánicas que atraviesan el mundo y desaparecen en profundidades incalculables)). A pesar de los errores y las imperfecciones, el hecho de que consigamos unir todo esto en un todo coherente y producir características que se asemejan al mundo real es grandioso.

Aparte de su belleza, los modelos climáticos también son increíblemente útiles. Podemos utilizarlos para explorar el pasado y los posibles futuros y para desentrañar el funcionamiento interno de los fenómenos del mundo real. Por ejemplo, podemos estudiar cómo (y por qué) El Niño afecta al régimen de lluvias en Nueva York, o cómo el aumento de las concentraciones de dióxido de carbono modifica la frecuencia y la probabilidad de las olas de calor en México.

A corridor in a high-tech facility with metal grates along the walls, covering electronics.

JASMIN es una supercomputadora con sede en el Reino Unido destinado a las ciencias medioambientales. Se utiliza para ejecutar complejos modelos climáticos y almacenar cantidades ingentes de datos.

Hay que tener en cuenta que los modelos climáticos no son bolas de cristal que predicen un futuro inexorable con total certeza, ni son guías sobre cuál es la mejor política climática. Sin embargo, pueden ayudarnos a explorar las consecuencias de las decisiones humanas, aportando información esencial junto a otros factores más subjetivos, pero no por ello menos importantes.

Así es también como debemos pensar en el uso de modelos climáticos para comprender y explorar los SRM. Nadie realizará nunca un experimento con modelos climáticos que nos diga definitivamente si debemos o no hacer SRM. Ese tipo de decisiones no están en manos de los científicos del clima ni de sus modelos. Pero el conocimiento que podemos obtener de la modelización climática de los SRM puede ayudar a tomar decisiones informadas sobre su uso o no uso en el futuro.

Existen varias formas en que los modelos climáticos pueden ayudar a tomar estas decisiones. Se pueden utilizar para evaluar las consecuencias de los escenarios de despliegue de SRM de la forma más realista posible, simulando con gran detalle tanto los despliegues bien intencionados como las posibilidades geopolíticas más desordenadas. También pueden utilizarse para simular experimentos claros y sencillos en los que los SRM se reducen a que «menos luz solar llega a la Tierra», lo que puede ayudarnos a desentrañar los mecanismos físicos que impulsan las respuestas más complejas que observamos en escenarios más realistas.

El análisis de las simulaciones de los modelos climáticos pone de relieve las partes del sistema climático que no comprendemos muy bien (o no comprendemos en absoluto) y ayuda a determinar dónde es necesario seguir trabajando. Por ejemplo, identificar dónde se necesitan desarrollos de modelos para capturar procesos faltantes, dónde observaciones nuevas o más consistentes podrían proporcionar cierta verdad fundamental o dónde experimentos de campo específicos podrían probar procesos clave.

Repasando las decenas de simulaciones de modelos climáticos de SRM y los cientos de artículos sobre modelización, me parecen destacables algunas conclusiones clave de alto nivel:

  • Reducir la luz solar entrante enfriaría el planeta. Hemos descubierto una regla empírica sorprendentemente sencilla: una reducción del 1% en la cantidad de luz solar que llega a la Tierra enfriaría la atmósfera de la superficie aproximadamente 1°C.1
  • Una reducción uniforme de la luz solar no produciría un enfriamiento uniforme. Como llega más luz solar a los trópicos que a las latitudes altas, una reducción uniforme de la luz solar entrante que compensara un aumento del calentamiento de efecto invernadero daría lugar a un cinturón tropical más frío y a cierto calentamiento residual en las latitudes altas.2 Sin embargo, en ambos casos el cambio sería mucho menor que si sólo se produjera el calentamiento de efecto invernadero.
  • Se puede producir un enfriamiento uniforme distribuyendo cuidadosamente una capa de aerosoles estratosféricos. Se puede reducir esta disparidad si, de alguna forma, se reduce la luz solar más en las latitudes altas que en las bajas. Por ejemplo, si se quiere compensar de manera uniforme 1°C de calentamiento por efecto invernadero, podría ser necesario reducir la luz solar en un 2% cerca de los polos y en un 0.5% cerca del ecuador.3 La modelización muestra que tales reducciones podrían lograrse con SAI ajustando cuidadosamente la inyección de aerosoles en diferentes latitudes de la estratosfera.3
  • Un enfriamiento uniforme podría reducir muchos aspectos del cambio climático, pero seguiría sin ser perfecto. En el marco del cambio climático, junto con el calentamiento esperamos otros cambios climáticos. Por ejemplo, muchas zonas experimentarán grandes cambios en las precipitaciones y en las precipitaciones extremas, lo que hará que algunas regiones sean mucho más húmedas y otras mucho más secas, y que en la mayoría de las regiones haya más inundaciones y más sequías.4,5 La SAI, si tuviera como objetivo frenar el calentamiento global mediante un enfriamiento lo más uniforme posible, compensaría algunos de estos cambios en las precipitaciones y en las precipitaciones extremas, pero daría lugar a una reducción de las precipitaciones globales, así como a algunos cambios en el lugar donde se producen las precipitaciones; para muchas regiones, estos cambios parecen menores que bajo el cambio climático, pero esto podría no ser cierto en todas partes.68
  • Un enfriamiento asimétrico podría producir cambios muy grandes en las precipitaciones. Si el enfriamiento provocado por los SRM no es uniforme, sino que se limita a un solo hemisferio (por ejemplo, porque los aerosoles se inyectan únicamente a 45°N), se producirían cambios drásticos en las precipitaciones tropicales. El cinturón de precipitaciones tropicales se desplazaría hacia el hemisferio más cálido debido al desequilibrio de los flujos de energía interhemisféricos.9,10
  • Detener repentinamente los SRM provocaría un rápido calentamiento. Si se detuvieran los SRM de forma repentina y permanente, el calentamiento que habrían contrarrestado volvería en cuestión de años.11 Si la cantidad de enfriamiento fuera significativa, el rápido calentamiento provocaría grandes y rápidos cambios climáticos que podrían tener grandes repercusiones en los ecosistemas.12

Estos resultados no son excepcionales. Se han obtenido a partir de múltiples modelos climáticos y han sido analizados por múltiples grupos de todo el mundo. Al igual que otros resultados similares sobre el cambio climático, este tipo de conclusiones generales y de alto nivel parecen capaces de resistir el paso del tiempo, aunque siempre están abiertas a un mayor escrutinio y perfeccionamiento.

Si bien podemos sacar algunas conclusiones sólidas y de alto nivel sobre los SRM en general, aún no hemos llegado a la fase en la que tengamos mucha confianza en los detalles de escenarios específicos a escala regional. Este tipo de conclusiones generales que la modelización climática de los SRM puede ofrecer hoy en día serán más complejas e inciertas a medida que se analicen diferentes escenarios y escalas más locales. Para algunos de estos resultados, hemos creado un simulador basado en la web que permite a cualquiera explorar las repercusiones potenciales de los SRM sobre la temperatura y las precipitaciones.

A pesar de las incertidumbres, la visión de alto nivel desde la «tierra de los modelos» indica que un esfuerzo bien gestionado de SRM podría ser una herramienta útil en una cartera más amplia de políticas para gestionar los riesgos del cambio climático. Incluso bien utilizados, los SRM no son una panacea, pues presentan muchos riesgos y deficiencias. Entender si estarían bien gestionados, si podrían socavar los recortes de emisiones o cómo podrían interactuar con las tensiones geopolíticas, bueno, eso está mucho más allá de lo que cualquier número de líneas de código puede decirnos.

Las opiniones expresadas por los escritores de Perspective son suyas y no están necesariamente respaldadas por SRM360. El objetivo de nuestras Perspectives es presentar ideas desde diversos puntos de vista, apoyando así el debate fundamentado sobre los métodos de reflexión de la luz solar.

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Notas finales

  1. Visioni D, MacMartin DG, Kravitz B y otros (2021). Identificar las fuentes de incertidumbre en las simulaciones de modelos climáticos de la modificación de la radiación solar con las simulaciones del Proyecto de Intercomparación de Modelos de Geoingeniería G6Sulfur y G6Solar (GeoMIP). Química y Física Atmosféricas. 21(13):10039-63. https://doi.org/10.5194/acp-21-10039-2021
  2. Kravitz B, MacMartin DG, Visioni D, et al. (2021). Comparación de diferentes generaciones de simulaciones idealizadas de geoingeniería solar en el Proyecto de Intercomparación de Modelos de Geoingeniería (GeoMIP). Química y Física Atmosféricas. 21(6):4231-47. https://doi.org/10.5194/acp-21-4231-2021
  3. Visioni D, MacMartin DG, Kravitz B. (2021). ¿Es la reducción de la radiación solar un buen indicador de la geoingeniería de sulfatos estratosféricos? Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 126(5):e2020JD033952. https://doi.org/10.1029/2020JD033952
  4. Tye MR, Dagon K, Molina MJ, et al. (2022). Índices de extremos: patrones geográficos de cambio en los extremos y repercusiones asociadas en la vegetación bajo intervención climática. Dinámica del sistema terrestre. 13(3):1233-57. https://doi.org/10.5194/esd-13-1233-2022
  5. Irvine P, Emanuel K, He J, et al. (2019). Reducir a la mitad el calentamiento con geoingeniería solar idealizada modera los principales riesgos climáticos. Cambio climático en la naturaleza. 9(4):295-9. https://doi.org/10.1038/s41558-019-0398-8
  6. Narenpitak P, Kongkulsiri S, Tomkratoke S, et al. (2024). Repercusiones regionales de la modificación de la radiación solar sobre la temperatura de la superficie y las precipitaciones en el sudeste asiático continental y los océanos adyacentes. Informes científicos. 14(1):22713. https://doi.org/10.1038/s41598-024-73149-6
  7. Fotso-Nguemo TC, Chouto S, Nghonda JP, et al. (2024). Impacto proyectado de la geoingeniería de modificación de la radiación solar sobre el riesgo de déficit hídrico en las principales cuencas fluviales de África Central. Cartas de investigación medioambiental. 19(9):094046. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ad657d
  8. Rezaei A, Karami K, Tilmes S, et al. (2024). Futuros cambios en el almacenamiento de agua sobre el Mediterráneo, Oriente Medio y Norte de África en respuesta al calentamiento global y la intervención de los aerosoles estratosféricos. Dinámica del sistema terrestre. 15(1):91-108. https://doi.org/10.5194/esd-15-91-2024
  9. Haywood JM, Jones A, Bellouin N, et al. (2013). El forzamiento asimétrico de los aerosoles estratosféricos influye en las precipitaciones del Sahel. Cambio climático en la naturaleza. 3(7):660-5. https://doi.org/10.1038/nclimate1857
  10. Visioni D, Bednarz EM, Lee WR, et al. (2023). Respuesta climática a las inyecciones de azufre estratosférico fuera del ecuador en tres modelos del sistema terrestre. Parte 1: Protocolos experimentales y cambios en la superficie. Química y Física Atmosféricas. 23(1):663-85. https://doi.org/10.5194/acp-23-663-2023
  11. Farley J, MacMartin DG, Visioni D, et al. (2024). Emulación de incoherencias en la inyección de aerosoles estratosféricos. Investigación medioambiental: Clima. https://doi.org/10.1088/2752-5295/ad519c
  12. Hueholt DM, Barnes EA, Hurrell JW, et al. (2024). La velocidad del cambio ambiental enmarca el riesgo ecológico relativo en escenarios de cambio climático e intervención climática. Nature Communications.15(1):3332. https://doi.org/10.1038/s41467-024-47656-z

Cita

Daniele Visioni (2025) – "¿Qué podemos aprender de la modelización climática?" [Perspective]. Publicado en línea en SRM360.org. Obtenido de: 'https://srm360.org/es/perspective/que-podemos-aprender-de-la-modelizacion-climatica/' [Recursos en línea]

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