Modelos climáticos y evaluación de la calidad de las observaciones

(Barcelona, 6 de octubre 2016). – La calidad de los modelos utilizados para estudiar el cambio climático se evalúa constantemente comparando sus predicciones con los datos proporcionados por diferentes sistemas de monitorización del clima. Sin embargo, con la puesta en marcha durante los últimos años de múltiples sistemas de observación, se ha hecho evidente que a menudo distintas fuentes proporcionan datos distintos. Un estudio publicado este jueves día 6 en la revista Science arroja luz sobre estas diferencias de resultados y propone una innovadora manera de evaluar los diferentes sistemas de observación: utilizando los modelos climáticos como herramientas de evaluación.

Las redes observacionales a gran escala basadas en mediciones directas (en el terreno) o remotas (desde el espacio) son fuentes de información esenciales para monitorizar el estado del clima y para tomar decisiones al respecto. Por esta razón, continuamente se invierte gran cantidad de dinero, tiempo y esfuerzos en desarrollar mejores programas de observación. Aun así, todos los datos que proporcionan estas redes son, en algún grado, inciertos: no es posible medir cada metro cuadrado del planeta y los datos que se proporcionan están sujetos a errores instrumentales o metodológicos.

Un equipo de investigadores europeos del Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), la Universidad Católica de Lovaina (UCL, Bélgica) y el Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM, Francia), han comparado las predicciones de temperatura de superficie en el Pacífico hechas por 11 modelos climáticos de primer nivel con los datos proporcionados por 4 de estos sistemas observacionales. Encontraron que, dependiendo con la fuente de observación elegida, las predicciones se correspondían en mayor o menor grado con lo que supuestamente acabó pasando en la “realidad”.

El equipo, formado por François Massonet (BSC/UCL), Omar Bellprat (BSC-CNS), Virginie Guemas (BSC/CNRM) y Francisco Doblas-Reyes (BSC-CNS/ICREA) plantea una propuesta para estudiar la fiabilidad de los actuales conjuntos de datos observacionales. Comenzaron desafiando la hipótesis ampliamente aceptada de que existe una jerarquía entre las referencias de observación y los modelos climáticos, como si los primeros fueran la representación de la verdad absoluta y los segundos un instrumento que debe aspirar a acercarse a esta verdad. Y, tras revisar este paradigma, proponen un marco para estimar la calidad, tanto de los modelos, como de las referencias de observación. Este enfoque les ha permitido poner de relieve de manera objetiva la calidad de los diferentes conjuntos de datos de observación sobre la temperatura del mar y la extensión del hielo marino.

El artículo “Utilizing Climate Models to estimate the quality of global observational data sets” será publicado por Science y AAAS, vía “First Release”, el jueves 6 de octubre (posteriormente, el artículo aparecerá en la edición impresa)

DOI (disponible a partir de las 20.00h del 6 de octubre de 2016, hora española):

http://dx.doi.org/10.1126/science.aaf6369

Se pueden obtener más detalles sobre este artículo contactando con los autores en:

François Massonnet ([email protected] / [email protected]) para entrevistas en francés o en inglés, el lunes y el martes 3-4 de septiembre.

Omar Bellprat ([email protected]) para entrevistas en catalán o en castellano, el lunes 4 de septiembre.

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Fuente: Barcelona Supercomputing Center