Nuestros mapas

Si bien necesitamos las supercomputadoras para ejecutar enormes simulaciones de la Tierra, hay una herramienta mucho más simple capaz de transmitir esos resultados de manera significativa y útil: los mapas. Si puedes leer un mapa, puedes aprender la mayor parte de lo que necesitas saber sobre el cambio climático. Hemos trabajado para que nuestros mapas sean claros y fáciles de usar, y también hemos intentado hacerlos bonitos, porque ver el mundo así es una maravilla. Descubrimos que resulta beneficioso sentir asombro al explorar incluso los más difíciles futuros probables.

Todos los datos de los mapas interactivos proceden del marco CORDEX-CORE, una normalización de los resultados de los modelos climáticos regionales. Actualmente utilizamos los modelos climáticos regionales REMO2015 y REGCM4. REMO2015 y REGCM4 son los dos únicos RCM que se han ejecutado en todos los dominios en CORDEX-CORE, un esfuerzo que reduce la escala de los datos de múltiples GCM en el conjunto CMIP5 de modelos climáticos globales. Seguiremos estudiando la inclusión de otros modelos a medida que estén disponibles.

Elegimos estas medidas de fenómenos climáticos por su relevancia potencial para las personas y los sistemas de los que dependemos, tanto a escala global como regional. Por ejemplo, incluimos varios conjuntos de datos diferentes para cada medida de fenómenos climáticos (como días por encima de 32, 35 y 38 °C). Hacemos esto para que puedas explorar los umbrales que son importantes para tu región, industria o intereses; por ejemplo, un umbral de temperatura particular podría ser más importante en el este de China que en el sur de Australia. De manera similar, una medida en particular puede resultar significativa para una compañía de servicios públicos, pero no para un productor de café, aunque se encuentren en la misma región.

Los impactos físicos del cambio climático, como el calor extremo, la sequía y las precipitaciones, están directamente relacionados con la temperatura promedio mundial, no con calendarios o cronogramas. En otras palabras, no se puede predeterminar en qué fechas podría la Tierra alcanzar ciertos escenarios de calentamiento, puesto que dependen de nuestras propias emisiones.

Es posible que veas otros mapas que sí proyectan fechas específicas. Quienes crearon los datos para tales mapas tuvieron que pronosticar escenarios de emisiones: una combinación específica y compleja de actividades humanas. Nuestro enfoque tiene menos supuestos; además, creemos que las personas pueden interpretar los mapas basados en fechas como predicciones definitivas e inalterables, sobre las que no tenemos control. Por otro lado, el uso de escenarios de calentamiento comunica que la escala y el momento del cambio climático están bajo nuestro control. Similarmente, el uso de diferentes modelos en el mismo nivel de calentamiento elimina las fuentes de sesgo que se producen, lo que obliga a los modelos a alinearse en el tiempo en lugar de en las condiciones atmosféricas.

Ya sea que estés buscando proyecciones climáticas en un mapa disponible públicamente o uno encargado a un proveedor de servicios de datos climáticos, es importante comprender quién produce los datos, qué modelos se usan y qué elecciones metodológicas se toman. Estos factores variarán según el uso previsto y las habilidades de quienes analizan y presentan los datos. 

En general, los datos de temperatura serán los más consistentes de todos los fenómenos climáticos en todos los modelos, porque el calor es fundamental. Cada parte de nuestro clima es causada o influenciada por el calor. Como tal, los científicos diseñan modelos climáticos tomando la temperatura como base. Es por eso que la plataforma Probable Futures comienza a partir del calor y presenta mapas de muchos fenómenos de temperatura diferentes.

Nuestros colegas de Woodwell analizan los resultados del modelo climático que simulan las posibles consecuencias. Estas simulaciones reproducen los datos de temperatura, humedad relativa, lluvia, viento, presión atmosférica y otros aspectos del clima local. Para cada día simulado en cada celda de la cuadrícula, se muestran las temperaturas máximas y mínimas, la cantidad de precipitación, etc. La riqueza de los datos nos permite plantear cómo serían las condiciones en diferentes escenarios climáticos y comprobar qué tan «buenos» son los modelos. Los científicos se refieren a la capacidad de los modelos para producir resultados realistas como «habilidad del modelo». 

Muchos investigadores han trabajado con estos modelos en los últimos años, por lo que existen estudios académicos sobre sus habilidades, pero queríamos ver si «nos parecían correctos». Dado que el equipo de Probable Futures está disperso, y lo estuvo aún más durante la pandemia, nos pusimos a buscar lugares que conociéramos bien. A principios de 2021, una persona clave de nuestro equipo llamada Isabelle decidió mudarse a Portland, Oregón, una ciudad en el noroeste de los EE. UU. Nunca había estado allí, ni siquiera de visita. Nadie más en el equipo la conocía bien, pero todos pensamos que tenía un clima bastante suave. Juntos analizamos los resultados del modelo para la celda de cuadrícula que incluía a Portland. La siguiente presentación de diapositivas proporciona un buen estudio de caso acerca de los resultados del modelo y la forma de aplicarlos.

Los datos y el contenido educativo que publicamos en nuestros mapas pasan por un riguroso proceso de revisión y validación. 

Contamos con un exhaustivo proceso de control de calidad interno que incluye ciclos de revisión dentro de Woodwell y consultas con otros científicos climáticos líderes. La revisión interna se lleva a cabo en las primeras etapas del proceso de desarrollo de datos, después de realizar las primeras elecciones sobre la metodología y probarlas, mientras que la revisión externa no se lleva a cabo hasta qué los datos están en forma de borrador final. 

Tenga en cuenta que no pretendemos que el proceso de revisión reproduzca exactamente lo que sería una revisión por pares de una publicación académica. Solicitamos a revisores externos que evalúen el conjunto de datos desde una perspectiva holística, confirmando que las metodologías elegidas se emplean en la comunidad científica, que las suposiciones efectuadas son defendibles y que la documentación es suficiente para la replicación. También pedimos a los revisores que planteen preguntas y efectúen recomendaciones de manera más amplia sobre las metodologías y la documentación asociada. Agradecemos a los muchos científicos que han ofrecido su tiempo y experiencia como voluntarios. Probable Futures continuará evolucionando y actualizándose.

1. Tratar los datos como una herramienta. Es importante que cualquier persona que use los mapas de Probable Futures entienda que, mientras estos mapas ofrecen valores específicos, los resultados representan un rango de resultados posibles dentro de un programa de computadora que modela la Tierra. En otras palabras, no debes tomar los resultados como una predicción específica, sino como una herramienta que puede dar una idea de la escala y la probabilidad de ciertos resultados climáticos y cómo esa escala y probabilidad cambian a medida que se transforma la atmósfera.

2. Investigar cómo se realizaron los modelos.Alentamos a cualquiera que produzca o aplique datos climáticos a que se esfuerce por comprender qué modelos y enfoques se están utilizando para la reducción de escala, así como las suposiciones que se han adoptado dentro de tales modelos, y a divulgar esos detalles al público y a las partes interesadas relevantes. 

3. Divulgar cómo estás utilizando los datos. Los marcos de divulgación climática, como el CDP o el Grupo de Trabajo sobre Divulgaciones Financieras Relacionadas con el Clima (TCFD, por sus siglas en inglés) pueden ser guías útiles y están avanzando rápidamente para proporcionar estándares para la divulgación de riesgos climáticos físicos. Alentamos dichos estándares y esperamos que Probable Futures pueda ser un recurso útil. Woodwell y Wellington Management también han publicado recientemente marcos para la divulgación como complemento de esas fuentes.

4. La información compartida nos hace más fuertes. La comunidad científica abierta tiene miles de profesionales dedicados y capacitados que colaboran y comparten sus resultados. Creemos que todas las comunidades, ya sea a nivel local como global, pueden abordar mejor el cambio climático si comparten la información, al contrario de lo que sucedería si solo un pequeño número de personas empleara «su propia» información climática.

El calor, las precipitaciones y la sequía son los principales fenómenos que retratamos en nuestra plataforma. ¿Por qué estos tres? Probable Futures pretende servir de recurso para una ciencia climática bien establecida, bien entendida y bien contrastada. Los fenómenos climáticos específicos que decidimos incluir en nuestra plataforma deben cumplir normas científicas rigurosas y estar disponibles a escala casi mundial. El calor, la sequía y las precipitaciones son fenómenos climáticos fundamentales de primer orden cuya física se conoce bien y que pueden modelizarse a escala mundial con relativa precisión. Además, son relevantes en todas partes.

Además, la actividad humana desempeña un papel importante en la aparición de algunos fenómenos climáticos de segundo orden, como los incendios forestales y las inundaciones. Por ejemplo, los seres humanos a menudo provocan incendios forestales y viven en zonas propensas a ellos, denominadas interfaz urbano-forestal (WUI), y las infraestructuras de inundación de un lugar determinado pueden determinar si ese lugar se inunda o no. Estos factores hacen que la modelización sea mucho más compleja y teórica, sobre todo a escala mundial.