La precisión de las simulaciones adquiere mayor relevancia en el marco de los cambios que está experimentando el clima mundial, con los consecuentes problemas de aluviones, inundaciones, daño al ecosistema, pérdidas humanas y de infraestructura, similar a lo vivido hace pocos días en la zona centro-sur del país.

Cuando vemos informaciones en los medios sobre el pronóstico meteorológico, o de eventos atmosféricos como El Niño, La Niña, el clima y sus transformaciones, los científicos del área siempre hablan de proyecciones. Pero ¿cómo proyectan lo que pasará con ellos? ¿Lo imaginan? ¿Lo adivinan? Ciertamente no. Lo que hacen es modelizar o construir un esquema teórico del futuro de esos sucesos, con series de datos del pasado sobre lluvia, nieve, viento, humedad, u otros que busquen estudiar. Para esto también utilizan ecuaciones matemáticas que les permiten representar, por ejemplo, la realidad del océano y de la atmósfera de una determinada región, de un continente, o de todo el globo terráqueo. Pero ¿qué tan confiable es el resultado? Es aquí donde las cosas se vuelven más complejas, porque el nivel de precisión depende de múltiples elementos, como la escala del espacio, del tiempo, los accidentes geográficos, etc., del lugar que cubre un determinado modelo.

Uno de los aspectos que puede ser simulado por los modelos climáticos globales, es el comportamiento de las precipitaciones. Esto adquiere mayor relevancia en el marco de los cambios del clima mundial y las variaciones extremas que se experimentarían en diversos lugares del planeta, de continuar el aumento de la temperatura mundial, con consecuentes problemas de aluviones, inundaciones, daño al ecosistema, pérdidas humanas y de infraestructura, similar a lo vivido hace pocos días en la zona centro-sur del país. En ese marco, una nueva investigación, recientemente publicada, verificó que esta tecnología es más precisa de lo que se pensaba, particularmente cuando proyecta algunos cambios en la precipitación extrema, por ejemplo, más de 50 o 100 mm en un día.

“A pesar de que los modelos, en general, tienen deficiencias en la simulación de precipitación extrema en el clima histórico, las proyecciones de futuros cambios porcentuales en la frecuencia de precipitación extrema son más confiables de lo que uno esperaría. Esto es una buena noticia, ya que estos modelos son usados, habitualmente, en estudios científicos y en políticas de adaptación a cambios en la frecuencia de precipitación extrema bajo cambio climático”, explica el Dr. Cristian Martínez-Villalobos, investigador postdoctorante del CEAZA y autor principal de la publicación.

 

Relación precipitación-temperatura

El investigador detalla que los modelos mostrarían un incremento en la frecuencia de precipitación extrema de alrededor de 7%, por cada grado Celsius de incremento de la temperatura global, y que esto variaría según la zona del planeta.

“Esto es debido a que si se incrementa la temperatura también se incrementa el vapor de agua que puede ser precipitado en una tormenta extrema. Ahora estos cambios no son espacialmente homogéneos, debido a que no solamente sube el vapor de agua bajo cambio climático, sino que también cambian los patrones de viento. Esto hace que haya algunos lugares donde se espera que la precipitación extrema suba mucho más que 7% por cada grado Celsius, por ejemplo en el Pacífico Tropical. Hay otros lugares donde se espera que se incrementen en menor medida o, definitivamente, decrezcan. Este último caso es donde varios modelos ponen a la Región de Coquimbo y el norte/centro de Chile, en general”.

El científico aclara que los cambios porcentuales son los que los modelos son capaces de predecir de mejor forma, no así la cantidad de precipitación que podría aumentar en un período y lugar determinado.

“Que la frecuencia de precipitación extrema suba 7% por grado de incremento de temperatura es un cambio porcentual o fraccional. Que la precipitación extrema suba 20mm de aquí a fin de siglo es un cambio absoluto, y del cual no tenemos confianza de que los modelos puedan simular bien”, señala el climatólogo.

Refuerza la idea de que el estudio se enfocó en la escala global, por lo tanto, sus conclusiones son relevantes a ese nivel. Manifiesta que a escalas más locales los modelos analizados no son necesariamente confiables, por múltiples características naturales que puede tener una zona dada. 

“Aunque no lo enfatizamos en el paper, una de las cosas que encontramos es que la simulación de precipitación extrema en estos modelos no es muy confiable en la costa chilena y la región de Coquimbo, en particular. Las razones probablemente tienen que ver con que la orografía no está bien resuelta por estos modelos globales. También es conocido que los modelos, en general, no simulan muy bien el clima de esta zona, en especial tienen problemas con la simulación de nubes estratos en el Pacífico este, al frente del norte de Chile”.

El Dr. Martínez-Villalobos enfatiza que es necesario avanzar en modelizar mejor la precipitación en modelos globales, en el contexto del cambio climático. Pero, a su juicio, no es sencillo, ya que esta tecnología depende de la compleja dinámica atmosférica, que todavía no es comprendida completamente por la ciencia. 

“Otra dificultad proviene de entender mejor las tendencias en observaciones de la frecuencia e intensidad de precipitación extrema. Este tampoco es un problema simple de resolver, ya que la precipitación extrema ocurre raramente, debido a que los eventos extremos son extraordinarios. Por ello no es fácil atribuir cambios en estas tendencias al cambio climático moderno o a otros factores internos en el clima histórico. Para poder hacer esto de mejor manera en el futuro, es necesario tener y mantener estaciones meteorológicas, que lleven un registro continuo de precipitación. Esto es especialmente importante para escalas de tiempo finas, por ejemplo precipitación horaria”.

Junto a Martínez-Villalobos trabajó en este estudio su colega el Dr. J. David Neelin, de la Universidad de California Los Angeles.

Nombre de la publicación: Climate models capture key features of extreme precipitation probabilities across regions