Un avance en la teoría de la ciencia del cambio climático ha brindado a los científicos la forma más poderosa de vincular el cambio climático observado con causas naturales y provocadas por el hombre y de encontrar señales de alerta temprana para posibles catástrofes climáticas.
Una colaboración internacional entre el matemático Valerio Lucarini de la Universidad de Leicester y el científico Mikel Cecrone ha llevado a la aplicación de los principios de la mecánica estadística a la ciencia climática para determinar cómo separar la señal del cambio climático del “ruido de fondo” de la variabilidad climática natural. a banderas cerca de “puntos de inflexión”, como la circulación asociada del Océano Atlántico o el declive de la selva amazónica.
Estos avances teóricos allanan el camino para el desarrollo de enfoques innovadores para estudiar el cambio climático y sus riesgos asociados, gracias a una mejor comprensión de los mecanismos subyacentes que impulsan el cambio climático.
Publicado en Revista carta de revisión físicaEsto dará a los científicos la confianza para realizar atribuciones sobre el cambio climático y reconocer cuándo estamos al borde de un posible punto de inflexión climático y tomar medidas preventivas para mitigarlo. Esto dará a los responsables de las políticas la certidumbre que tanto necesitan sobre la metodología utilizada para evaluar el cambio climático.
Los puntos de inflexión son umbrales en nuestro sistema climático que conducen a cambios potencialmente a gran escala y daños a nuestro medio ambiente. Eventos como el colapso de la circulación meridional del Atlántico, cuya desaceleración resultaría en un enfriamiento relativo en la región, o el colapso ecológico de la selva amazónica tendrían implicaciones catastróficas para la vida en nuestro planeta. Sin embargo, es difícil predecir cuándo hemos alcanzado un posible punto de inflexión a partir de los datos climáticos.
El desafío es distinguir la evidencia del cambio climático y, en particular, un punto de inflexión inminente, de la variabilidad climática natural existente. La “señal” del cambio climático causado por el hombre se ve oscurecida por el “ruido” del cambio ambiental natural. El equipo dirigido por Leicester descubrió que los enfoques existentes basados en métodos puramente estadísticos proporcionan información limitada sobre los procesos dinámicos que afectan nuestro clima. Proporciona una instantánea de nuestro clima, sin ninguna idea de cómo surgió.
Al aplicar los principios de la mecánica estadística (la física detrás de los procesos dinámicos aleatorios), su investigación nos permite retroceder el tiempo en esa instantánea y comprender cómo se creó esa imagen. Desarrollaron un modelo matemático capaz de recrear dinámicamente los procesos en juego e identificar las causas del cambio. A partir de esto, pueden tomar huellas digitales de las señales del cambio climático causado por el hombre y determinar su impacto, lo que podría mejorar drásticamente la capacidad de detectar alertas tempranas de puntos de inflexión climáticos.
El autor principal, el profesor Valerio Lucarini, de la Facultad de Computación y Ciencias Matemáticas de la Universidad de Leicester, dijo: “La cuestión de cómo atribuimos el forzamiento antropogénico a los datos climáticos tiene consecuencias de gran alcance. Los escépticos del cambio climático han cuestionado cómo se puede forzar un sistema que es demasiado para una causa determinada ¿Las fluctuaciones en la lógica y la visualización que estamos observando ahora se deben a la intervención humana?
“El progreso que hemos logrado es conectar la física del sistema, las leyes que determinan la evolución del sistema, con lo que se puede observar. De esto queda bastante claro que la mejor manera de estudiar el cambio son las leyes evolutivas que nos afectan. . Observando, y ese cambio sería exactamente el clima que estamos buscando.
El Dr. Mikael Cechrone, de la Universidad de California, Los Ángeles y el Instituto Weizmann de Ciencias, añadió: “Este es un gran paso porque nos dice que las detecciones y características que hemos utilizado durante muchos años para decir que hay “