La pérdida de nubes bajas amplifica el calentamiento global en un proceso de retroalimentación positiva

Las nubes bajas sobre los océanos desempeñan un papel fundamental en el mantenimiento de la temperatura de nuestro planeta al reflejar la luz solar, impidiendo que llegue a la superficie.

Sin embargo, modelar su respuesta al cambio climático ha sido complejo. Ahora, investigadores de Caltech y Google han descubierto nuevos e importantes datos sobre cómo podrían responder las nubes al aumento de la temperatura de la superficie del mar y a los crecientes niveles de CO₂, utilizando un amplio y potente conjunto de datos de simulaciones desarrollado por el grupo.

La importancia de las nubes bajas oceánicas

«Una de las mayores incógnitas en la predicción climática es cómo responderán las nubes bajas al calentamiento global», afirma Zhaoyi Shen, investigador principal del Centro Ronald y Maxine Linde para la Ciencia Ambiental Global del Caltech y coautor de un artículo que resume los hallazgos del equipo, publicado en Science Advances. «Nuestros resultados muestran posibles ajustes rápidos y significativos de las nubes bajas a altas concentraciones de CO₂ , lo que sugiere que el clima de la Tierra podría ser más sensible a los altos niveles de CO₂ de lo que proyectan actualmente algunos modelos climáticos».

El equipo también descubrió que el adelgazamiento de las nubes bajas —capas uniformes o grandes extensiones irregulares por debajo de los 1800 metros que cubren enormes porciones de los mares subtropicales— amplifica el calentamiento global a través de un ciclo de retroalimentación: el aumento de la temperatura de la superficie del mar produce menos nubes, lo que significa menos luz solar reflejada y un planeta más cálido.

«Esto respalda la creciente evidencia de los últimos años», afirma Tapio Schneider, profesor titular de Ciencias Ambientales e Ingeniería en Caltech y coautor del artículo; Schneider también es científico principal en Google. «Ahora podemos descartar con seguridad la idea de que este efecto sea nulo o que de alguna manera atenúe el calentamiento global».

Si bien prácticamente todos los modelos climáticos globales indican que la Tierra se está calentando, difieren considerablemente en sus predicciones sobre el aumento exacto de la temperatura a largo plazo provocado por el incremento sostenido del CO₂ atmosférico. Gran parte del desafío para alcanzar un consenso científico radica en la incapacidad de comprender la turbulencia atmosférica a pequeña escala que impulsa la formación y disipación de nubes bajas.

Combinando un marco de modelado para simulaciones desarrollado por Shen con la potencia de los recursos informáticos de Google, el equipo de investigación utilizó datos meteorológicos simulados a gran escala de un modelo climático global fiable desarrollado por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica para impulsar miles de simulaciones de grandes remolinos de alta resolución.

Las simulaciones utilizaron condiciones atmosféricas y superficiales de 500 ubicaciones seleccionadas al azar en el océano Pacífico tropical, tomadas durante cuatro meses diferentes para representar los cambios estacionales. Cada combinación de ubicación y estación se utilizó para impulsar simulaciones de grandes remolinos para cuatro escenarios de cambio climático: un aumento de 4 grados Celsius en la temperatura de la superficie del mar con respecto al valor de referencia; una cuadruplicación del CO₂ atmosférico; un calentamiento de 4 grados Celsius con el doble de CO₂ ; y un calentamiento de 4 grados Celsius con el cuádruple de CO₂ .

«Hemos descubierto que las nubes responden directamente a los cambios de CO₂ , un hecho bien conocido en física, pero que quizás sorprenda a muchos», afirma Schneider. «Una simple alteración del CO₂ atmosférico modifica la forma en que la radiación infrarroja se propaga por el aire, afectando directamente a las nubes incluso si las temperaturas se mantienen constantes artificialmente. Fundamentalmente, este efecto no es lineal; se acelera a medida que aumentan los niveles de CO₂ ».

El equipo utilizó más de 7000 simulaciones en su investigación, lo que representa un aumento considerable en el tamaño de la muestra en comparación con trabajos anteriores. Por ejemplo, un estudio previo de Shen combinó datos de 500 simulaciones, lo que ya suponía un incremento respecto a las decenas de simulaciones utilizadas en experimentos anteriores.

El escalado masivo se hizo posible desde el punto de vista computacional mediante un código de simulación de grandes remolinos que aprovecha los clústeres de unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google para crear una sólida colección de estados de nube bajo diferentes condiciones. Las TPU son chips informáticos especializados diseñados para acelerar las cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático.

«Este experimento demuestra la magnitud de la computación que permiten las capacidades de hardware de Google», afirma Yi-Fan Chen, director de ingeniería de software en Google y líder del equipo que llevó a cabo la investigación. «Se trata de computación a una escala extraordinaria, que demuestra cómo los procesadores desarrollados originalmente para la IA y el aprendizaje automático pueden acelerar los descubrimientos científicos, posibilitando simulaciones que antes eran inalcanzables».

Mirando y simulando el pasado

Además de modelar el futuro, este conjunto de datos puede ayudar a los investigadores a dilucidar los climas pasados del planeta, como durante el Eoceno (que comenzó hace 56 millones de años y terminó hace 33,9 millones de años), cuando los niveles de CO₂ eran hasta cuatro veces superiores a los actuales. Además, el conjunto de datos es público, lo que significa que cualquier persona con un ordenador portátil puede usarlo para crear sus propios modelos.

«Este nuevo conjunto de datos públicos tiene el potencial de ayudar a la comunidad científica en general a evaluar y entrenar modelos de turbulencia, convección y nubes para modelos climáticos globales», afirma Shen. Shen también forma parte de la Alianza para el Modelado Climático (CliMA), una coalición de científicos, ingenieros y matemáticos aplicados de Caltech y el MIT, con sede en Caltech. «En la Alianza para el Modelado Climático, estamos desarrollando un nuevo modelo climático diseñado para aprender de los datos mediante inteligencia artificial y aprendizaje automático, y estoy utilizando este conjunto de datos para calibrar los nuevos esquemas de turbulencia y convección de nuestro modelo».

Fuente: Instituto Tecnológico de California, Caltech