Autor: Esteban Samaniego
El clima es un sistema natural muy complejo. En el él se desarrollan fenómenos que ocurren a escalas muy diversas. Su estudio representa, por tanto, un gran reto científico.
En la práctica, este reto tiene implicaciones que van más allá de lo científico, pues problemas que pueden amenazar la misma supervivencia de la especie humana, como el cambio climático, están relacionados con lo buenas que puedan ser nuestras teorías científicas para estudiar dicho sistema complejo.
El estudio del clima es, en principio, de naturaleza global. Sin embargo, la toma de decisiones relacionada con las consecuencias de los fenómenos climáticos requiere a menudo entender cómo dichos fenómenos afectan a los procesos locales. Resolver esta tensión entre lo local y lo global es fundamental para contar con modelos que sean relevantes.
Los modelos de circulación global (GCM, por sus siglas en inglés) pretenden describir el comportamiento del clima a nivel mundial. Su importancia es enorme por esta razón. Sin embargo, debido a restricciones teóricas y computacionales, estos modelos entregan información que puede resultar de baja resolución para muchos propósitos. Una forma típica de afrontar este problema es el uso de los llamados modelos de reducción de escala (downscaling). Estos modelos deben presentar un equilibrio entre su costo computacional y la capacidad que tengan de realizar predicciones fiables y explicar mecanismos relevantes.
Otro aspecto fundamental en la comprensión de los fenómenos climáticos es el de la necesidad de procesar la gran cantidad de datos que arrojan los modelos del clima. Generar conocimiento a partir de ese caudal de datos es fundamental para comprender procesos. Esfuerzos como el uso de técnicas basadas en redes complejas o descubrimiento causal aportan a una mejor comprensión del clima y, por tanto, incrementan la capacidad de tomar decisiones más racionales.
En definitiva, el carácter complejo y multiescala de los fenómenos climáticos presenta retos importantes para los investigadores dedicados al desarrollo de modelos matemáticos y computacionales. Estos retos pasan por desarrollar la capacidad de integrar de manera rigurosa, pero a la vez eficiente, el comportamiento global y el comportamiento local del sistema climático. Esta integración no puede darse solamente desde arriba hacia abajo (estrategia top-down). El uso de enfoques que van desde las escalas locales a las globales (bottom-up) es fundamental para asegurar la relevancia de los modelos utilizados. De esta manera, conceptos como el de vulnerabilidad pueden incluirse en el diseño de los marcos de trabajo usados para la toma racional de decisiones. Por esta razón, al aproximarse al desarrollo de modelos para el clima, hay que tener claro que no hay cabida para visiones estrechas de la realidad.
Sobre autor:
Esteban Samaniego
Esteban Patricio Samaniego Alvarado
Profesor titular principal de la Universidad de Cuenca
Doctor en Mecánica Computacional por la Universidad Politécnica de Cataluña
Ingeniero Civil por la Universidad de Cuenca
RG: https://www.researchgate.
Contacto: Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Necesita activar JavaScript para visualizarla..
Esteban Patricio Samaniego Alvarado
Profesor titular principal de la Universidad de Cuenca
Doctor en Mecánica Computacional por la Universidad Politécnica de Cataluña
Ingeniero Civil por la Universidad de Cuenca
RG: https://www.researchgate.
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