Modelo climático , la enciclopedia libre

Cálculos del calentamiento global preparados en o antes de 2001 a partir de una gama de modelos climáticos en el escenario de emisiones SRES A2, el cual asume que no se toman medidas para reducir las emisiones en un desarrollo económico regionalmente dividido.
Cambios proyectados en la media anual térmica del aire superficial desde finales del siglo XX hasta mediados del siglo XXI, basado en un escenario de emisiones moderadas (SRES A1B).[1]​ Este escenario asume que no se adoptarán políticas futuras para limitar las emisiones de gases de efecto invernadero. Crédito de la imagen: NOAA GFDL.[2]

Un modelo climático es una representación de los procesos físicos, químicos y biológicos que afectan el sistema climático.[3]​ Los modelos climáticos usan métodos de investigación cuantitativa para simular las interacciones de la atmósfera terrestre, los océanos, el relieve terrestre y el hielo. Se utilizan para el estudio de la dinámica del sistema meteorológico y climático para las proyecciones del clima futuro.

Los modelos climáticos se basan en disciplinas científicas como la dinámica de fluidos y la termodinámica, así como los procesos físicos como la transferencia de radiación, es decir la energía entrante a la Tierra como las radiaciones electromagnéticas de onda corta (luz visible y ultravioleta) y la energía saliente de onda larga (infrarroja) proveniente de la radiación electromagnética de la Tierra. Los modelos se pueden usar para predecir un rango de variables tales como el movimiento local del aire, la temperatura, las nubes y otras propiedades atmosféricas; la temperatura, salinidad y circulación del océano; la capa de hielo en tierra y mar; la transferencia de calor y humedad del suelo y la vegetación a la atmósfera; y procesos químicos y biológicos, entre otros.

Los modelos relacionados con la temperatura del planeta predicen una tendencia ascendente en la temperatura superficial y un rápido incremento de la temperatura en altitudes altas. Los modelos no presuponen que el clima se calentará debido al aumento de los niveles de gases de efecto invernadero. En cambio, los modelos predicen cómo los gases de efecto invernadero interactuarán con la transferencia de radiación y otros procesos físicos. El enfriamiento o calentamiento es por tanto un resultado, no un supuesto, de los modelos.[4]

Aunque los investigadores tratan de incluir tantos procesos como sea posible, las simplificaciones del sistema climático real son inevitables debido a la complejidad de los mismos, las restricciones del poder computacional disponible y las limitaciones en el conocimiento del sistema climático. Los resultados de los modelos también pueden variar debido a diferentes ingresos de gases de efecto invernadero y la sensibilidad climática del modelo. Por ejemplo, la incertidumbre de las proyecciones de 2007 del IPCC es causada por (1) el uso de múltiples modelos[5]​ con diferentes sensibilidades a las concentraciones de GEI,[6]​ (2) el empleo de diferentes estimaciones de las emisiones humanas futuras de GEI,[5]​ y (3) las emisiones adicionales de retroalimentaciones climáticas que no fueron consideradas en los modelos usados por el IPCC para preparar su informe, a saber, la liberación de GEI procedentes del permafrost.[7]​ Las nubes y sus efectos son especialmente difíciles de predecir. Mejorar la representación de las nubes en los modelos es por tanto un tema importante en la investigación actual.[8]​ Otro asunto importante es expandir y mejorar las representaciones del ciclo del carbono.[9][10][11]​ Los modelos pueden oscilar desde relativamente simples a muy complejos: desde simples cálculos de la temperatura radiativa que tratan a la Tierra como un punto más, pasando por expansiones verticales (modelos radiativo-convectivos) u horizontales (modelos de balance de energía), hasta modelos climáticos globales acoplados atmósfera-océano-banquisa (hielo del mar).

Los modelos también se utilizan para ayudar a investigar las causas del cambio climático reciente al comparar los cambios observados con aquellos que los modelos proyectan a partir de diversas causas naturales y humanas. Aunque estos modelos no atribuyen inequívocamente el calentamiento que se produjo a partir de aproximadamente 1910 hasta 1945 a la variación natural o la acción del ser humano, sí indican que el calentamiento desde 1970 está dominado por las emisiones de gases de efecto invernadero producidas por el ser humano.[12]

El realismo físico de los modelos se prueba mediante el examen de su capacidad para simular climas contemporáneos o pasados.[13]​ Los modelos climáticos producen una buena correspondencia con las observaciones de los cambios globales de temperatura durante el siglo pasado, pero no simulan todos los aspectos del clima.[14]​ Los modelos climáticos utilizados por el IPCC no predicen con exactitud todos los efectos del calentamiento global. El deshielo ártico observado ha sido más rápido que el predicho.[15]​ La precipitación aumentó proporcionalmente a la humedad atmosférica y por lo tanto significativamente más rápido que lo predicho por los modelos del clima global.[16][17]​ Desde 1990, el nivel del mar también ha aumentado considerablemente más rápido que lo predicho por los modelos.[18]

Modelos adimensionales[editar]

Es posible obtener modelos climáticos relativamente simples. Un modelo particularmente simple para el equilibrio radiativo de la Tierra que relaciona la energía recibida del Sol con la energía re emitida por la Tierra al espacio está basado en la igualdad entre radiación entrante y saliente:

Símbolo Nombre Valor Unidad
Representa la energía de entrada desde el Sol
Representa la energía de salida de la Tierra, calculado de la ley de Stefan-Boltzmann asumiendo una temperatura radiativa constante, T, que debe ser hallada
Intensidad de la radiación solar irradiancia de entrada por unidad de área o constante solar 1370 W / m2
Promedio de albedo de la Tierra 0,37 a 0,39
Radio de la Tierra 6.371E6 m
Constante de Stefan-Boltzmann 5.67E-8 J / (m2 s K4)

A partir de la relación anterior, cancelando el factor común, πr2 y buscando la temperatura de equilibrio se llega a:

que da un valor de 246 a 248 K — cerca de -27 a -25 °C — para los promedios de temperatura de la Tierra T: es aproximadamente de 35 K más frías que las temperatura superficiales de 282 K. Esto se debe primariamente a que la ecuación de arriba intenta representar la temperatura radiativa de la tierra, y el nivel radiativo promedio es conocido por encima de la superficie. La diferencia entre las temperatura radiativas y superficiales es el efecto invernadero natural.

Este modelo muy simple es bien instructivo, y el modelo único puede ajustar en una página. Pero produce un resultado del que no se está interesado en temperatura radiativa; más que la más usada temperatura superficial, que también tiene al albedo como una constante, sin caminos para "predecirlo" dentro del modelo.

Utilizando esta simple fórmula, el cambio porcentual de la cantidad media de cada parámetro, considerados independientes, para provocar un cambio de un grado Celsius en la temperatura media de la Tierra en estado de equilibrio es de la siguiente manera:

  • Constante solar 1,4%
  • Albedo 3,3%
  • Eficiencia de emisión 1,4%

El promedio de la emisividad de la tierra es fácil estimar a partir de los datos disponibles. Las emisiones de la superficie terrestre se encuentran en el rango de 0,96 a 0,99 (con excepción de algunas pequeñas zonas del desierto que pueden ser tan bajas como 0.7). Las nubes, sin embargo, que cubren aproximadamente la mitad de la superficie de la tierra, tienen un promedio de emisiones de aproximadamente 0,5 (que debe ser reducido por la cuarta potencia de la relación de la temperatura absoluta a la nube con la temperatura media absoluta de la) y una temperatura media de las nubes de alrededor de 258 K (-15 °C, 5 °F). Teniendo en cuenta todo esto adecuadamente resulta una eficiencia de emisión terrestre alrededor de 0,64 (temperatura media terrestre de 285 K (12 °C, 53 °F)).

Este simple modelo determina fácilmente el efecto de los cambios en la energía solar de salida o cambios en el albedo de la tierra o la eficiencia de emisión de la temperatura de la Tierra. Los modelos adimensionales no tratan la distribución de temperatura en la tierra o los factores que mueven la energía sobre la tierra.

Modelos radiativos-convectivos[editar]

El modelo adimensional anterior, utilizando la constante solar y de temperatura media dada de la tierra, determina la eficiencia de emisión de onda larga al espacio de la tierra. Esto puede ser refinado en vertical a un modelo radiativos-convectivos adimensional, que considera dos procesos de transporte de energía:

  • Transferencia radiativa subiendo y bajando a través de las capas de la atmósfera, absorbiendo y emitiendo radiación infrarroja en ambos casos.
  • Transporte subida de calor por convección (especialmente importante en la parte baja de la troposfera).

Los modelos de radiación-convección tienen ventajas con respecto al modelo simple: pueden determinar los efectos de las variaciones en la concentración de gases de efecto invernadero sobre la eficacia de la emisión y por tanto la temperatura de la superficie. Pero los parámetros añadidos son necesarios para determinar la emisividad, el albedo y localizar los factores que mueven la energía sobre la tierra.[19][20]

Modelos de balance de energía[editar]

Alternativamente, el modelo adimensional puede expandirse horizontalmente para considerar la energía transportada horizontalmente en la atmósfera. Esta clase de modelo puede promediarse zonalmente. Este modelo tiene la ventaja de tener dependencia del albedo sobre la temperatura - los polos pueden tener hielo y el ecuador torridez - pero la pérdida de la verdadera dinámica significa que los transportes horizontales tienen que ser especificados.[21]

Modelos de sistema terráqueo de complejidad intermedia[editar]

Dependiendo de la naturaleza de las cuestiones preguntadas y las escalas de tiempo pertinentes, hay, por un lado modelos conceptuales (inductivos) y por el otro lado modelos de circulación generales (que funcionen a la máxima resolución espacial y temporal). Los modelos de complejidad intermedia, de sus siglas en inglés EMIC, reducen el salto entre ambos. Un ejemplo es el modelo Climber-3. Este modelo atmosférico es un modelo de 2,5 dimensiones estático-dinámico con 7,5º por 22,5º de resolución y un periodo de medio día; el océano es modelado con MOM3 con una malla de 3,75º por 3,75º con 24 niveles verticales.[22]

Modelos de Clima Global[editar]

Los modelos climáticos son sistemas de ecuaciones diferenciales basados en las leyes básicas de la física, la dinámica de fluidos y la química. Para realizar un modelo, los científicos dividen el planeta en una parrilla tridimensional, aplican las ecuaciones y evalúan los resultados. Los modelos atmosféricos calculan vientos, transferencia de calor, radiación, humedad relativa e hidrología superficial en cada cuadrado de la parrilla y evalúan las interacciones entre puntos contiguos.

Los MCGs (en inglés GCM) en tres dimensiones (más bien en cuatro dimensiones) discretizan las ecuaciones para movimiento de fluidos y las integran en el tiempo. También contienen parametrizaciones de procesos - tales como convección - que se producen en escalas demasiado pequeñas para ser resueltas directamente.

El MCG atmosférico (MCGA) modela la atmósfera e impone la temperatura de la superficie del mar. Los modelos conjuntos atmosférico-oceánico (MCGAO, por ejemplo HadCM3, EdGCM, GFDL CM2.X, ARPEGE-Climat) combinan los dos tipos de modelos. El primer modelo de circulación general que combina los procesos atmosféricos y oceánicos fue desarrollado a finales de los 60 en el Laboratorio De Fluidos Geofísicos de Administración Nacional Oceánica y Atmosférica. Los MCGAOs representan el pináculo de la complejidad en los modelos climáticos y los procesos de internacionalización de tantos como sea posible. Son las únicas herramientas que podrían proporcionar las predicciones regionales del cambio climático futuro. Sin embargo, están todavía en desarrollo. Los modelos más sencillos son generalmente susceptibles a simples análisis y sus resultados son generalmente fáciles de entender. Los MCGAOs, por el contrario, suelen ser casi tan difícil de analizar como el verdadero sistema climático.

Las simulaciones más recientes muestran la “verosimilitud” de las mediciones de las anomalías de la temperatura durante los últimos 150 años, observando los cambios en los gases de efecto invernadero y los aerosoles, pero se logran mejores resultados cuando los efectos naturales también se incluyen.[23][24]

Modeladores climáticos[editar]

Un modelador climático es una persona que diseña, desarrolla, implementa, prueba o explota modelos climáticos. Existen tres grandes tipos de instituciones en las que se puede encontrar un modelador climático:

  • En el servicio meteorológico local: la mayoría de los servicios meteorológicos nacionales tienen por lo menos una sección de la climatología.
  • En la universidad local, si existe un departamento que se ocupa de alguna de las siguientes áreas: ciencias de la atmósfera, la meteorología, la climatología, o la geografía, entre otros.
  • En laboratorios nacionales o internacional en los de investigación especializados en este ámbito, tales como el Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NCAR en Boulder, Colorado, EE. UU.), Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos (GFDL, en Princeton, Nueva Jersey, EE. UU.), el Centro Hadley para la Predicción del Clima y la Investigación (en Exeter, Reino Unido), o el Instituto Max Planck de Meteorología en Hamburgo, Alemania, por citar sólo algunos. El Programa Mundial de Investigaciones Climáticas (PMIC), ayudada por la Organización Meteorológica Mundial (OMM), coordina las actividades de investigación sobre la modelización del clima en todo el mundo.

Véase también[editar]

Referencias[editar]

  1. NOAA (de enero de 2007). files/kd/pdf/gfdlhighlight vol1n6.pdf «Patterns of greenhouse warming». GFDL Climate Modeling Research Highlights (en inglés) (Princeton, New Jersey, EEUU: The National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL)) 1 (6). , revision 2/2/2007, 8:50.08 AM.
  2. NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL) (9 de octubre de 2012). «NOAA GFDL Climate Research Highlights Image Gallery: Patterns of Greenhouse Warming». NOAA GFDL (en inglés). 
  3. IPCC, Glossary A-D Archivado el 13 de junio de 2017 en Wayback Machine.: «Climate Model» (en inglés), en IPCC AR4 SYR, 2007.
  4. Hansen, James (2000). Robert Lanza, ed. One World: The Health & Survival of the Human Species in the 21st century (en inglés). Health Press (Nuevo México). pp. 173-190. ISBN 0-929173-33-3. Consultado el 18 de agosto de 2007. 
  5. a b Meehl, G. A. «Ch 10: Global Climate Projections». Sec 10.5.4.6 Synthesis of Projected Global Temperature at Year 2100] (en inglés). Archivado desde el original el 4 de noviembre de 2018. Consultado el 28 de enero de 2020. , en IPCC AR4 WG1, 2007
  6. Karl, T. R., ed. (2009). «Global Climate Change». Global Climate Change Impacts in the United States (en inglés). Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-14407-0. Archivado desde el original el 15 de septiembre de 2012. 
  7. SCHAEFER, Kevin; Tingjun ZHANG, Lori BRUHWILER, Andrew P. BARRETT (2011). «Amount and timing of permafrost carbon release in response to climate warming». Tellus Series B (en inglés) 63 (2): 165-180. Bibcode:2011TellB..63..165S. doi:10.1111/j.1600-0889.2011.00527.x. 
  8. Stocker et al., Chapter 7: Physical Climate Processes and Feedbacks Archivado el 24 de diciembre de 2011 en Wayback Machine., Section 7.2.2: Cloud Processes and Feedbacks Archivado el 4 de abril de 2005 en Wayback Machine. (en inglés), en IPCC TAR WG1, 2001.
  9. Torn, Margaret; Harte, John (2006). «Missing feedbacks, asymmetric uncertainties, and the underestimation of future warming». Geophysical Research Letters (en inglés) 33 (10): L10703. Bibcode:2006GeoRL..3310703T. doi:10.1029/2005GL025540. Archivado desde el original el 4 de marzo de 2016. Consultado el 4 de marzo de 2007. 
  10. Harte, John; et al. (2006). «Shifts in plant dominance control carbon-cycle responses to experimental warming and widespread drought». Environmental Research Letters (en inglés) 1 (1): 014001. Bibcode:2006ERL.....1a4001H540pp. doi:10.1088/1748-9326/1/1/014001. 
  11. Scheffer, Marten; et al. (2006). «Positive feedback between global warming and atmospheric CO2 concentration inferred from past climate change». Geophysical Research Letters (en inglés) 33 (10): L10702. Bibcode:2006GeoRL..3310702S. doi:10.1029/2005gl025044. Consultado el 4 de mayo de 2007. 
  12. Hegerl et al., Chapter 9: Understanding and Attributing Climate Change Archivado el 28 de noviembre de 2011 en Wayback Machine., Section 9.4.1.5: The Influence of Other Anthropogenic and Natural Forcings Archivado el 23 de septiembre de 2014 en Wayback Machine. (en inglés), en IPCC AR4 WG1, 2007, pp. 690-691. «Recent estimates indicate a relatively small combined effect of natural forcings on the global mean temperature evolution of the second half of the 20th century, with a small net cooling from the combined effects of solar and volcanic forcings.» p. 690 Archivado el 8 de mayo de 2018 en Wayback Machine.
  13. Randall et al., Chapter 8, Climate Models and Their Evaluation Archivado el 2 de noviembre de 2018 en Wayback Machine. (en inglés), Sec. FAQ 8.1 en IPCC AR4 WG1, 2007.
  14. IPCC, Technical Summary Archivado el 13 de enero de 2013 en Wayback Machine. (en inglés), p. 54, en IPCC TAR WG1, 2001.
  15. Stroeve, J., et al. (2007). «Arctic sea ice decline: Faster than forecast». Geophysical Research Letters (en inglés) 34 (9): L09501. Bibcode:2007GeoRL..3409501S. doi:10.1029/2007GL029703. 
  16. Wentz, F. J., et al. (2007). «How Much More Rain Will Global Warming Bring?». Science (en inglés) 317 (5835): 233-5. Bibcode:2007Sci...317..233W. PMID 17540863. doi:10.1126/science.1140746. 
  17. Liepert, Beate G.; Previdi (2009). «Do Models and Observations Disagree on the Rainfall Response to Global Warming?». Journal of Climate (en inglés) 22 (11): 3156. Bibcode:2009JCli...22.3156L. doi:10.1175/2008JCLI2472.1. «Recently analyzed satellite-derived global precipitation datasets from 1987 to 2006 indicate an increase in global-mean precipitation of 1.1%–1.4% decade−1. This trend corresponds to a hydrological sensitivity (HS) of 7% K−1 of global warming, which is close to the Clausius–Clapeyron (CC) rate expected from the increase in saturation water vapor pressure with temperature. Analysis of two available global ocean evaporation datasets confirms this observed intensification of the atmospheric water cycle. The observed hydrological sensitivity over the past 20-yr period is higher by a factor of 5 than the average HS of 1.4% K−1 simulated in state-of-the-art coupled atmosphere–ocean climate models for the twentieth and twenty-first centuries.» 
  18. Rahmstorf, S.; Cazenave, A.; Church, J. A.; Hansen, J. E.; Keeling, R. F.; Parker, D. E.; Somerville, R. C. J. (4 de mayo de 2007). «Recent Climate Observations Compared to Projections». Science (en inglés) 316 (5825): 709-709. doi:10.1126/science.1136843. 
  19. «NASA GISS: Wang and Stone 1980». web.archive.org. 25 de octubre de 2003. Archivado desde el original el 25 de octubre de 2003. Consultado el 28 de enero de 2020. 
  20. «Copia archivada». Archivado desde el original el 25 de marzo de 2003. Consultado el 27 de febrero de 2003. 
  21. «Energy Balance Models». www.shodor.org. Consultado el 28 de enero de 2020. 
  22. http://www.pik-potsdam.de/emics/
  23. http://www.grida.no/climate/ipcc_tar/wg1/figspm-4.htm
  24. «Hadley Centre: Simulated global warming 1860-2000». web.archive.org. 27 de mayo de 2006. Archivado desde el original el 27 de mayo de 2006. Consultado el 28 de enero de 2020. 

Bibliografía[editar]

Enlaces externos[editar]