{"id":173256,"date":"2025-08-12T11:28:17","date_gmt":"2025-08-12T10:28:17","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-metodo-con-ia-predice-los-efectos-de-la-crisis-climatica-en-olas-de-calor\/"},"modified":"2025-08-12T11:28:17","modified_gmt":"2025-08-12T10:28:17","slug":"un-metodo-con-ia-predice-los-efectos-de-la-crisis-climatica-en-olas-de-calor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/un-metodo-con-ia-predice-los-efectos-de-la-crisis-climatica-en-olas-de-calor\/","title":{"rendered":"Un m\u00e9todo con IA predice los efectos de la crisis clim\u00e1tica en olas de calor"},"content":{"rendered":"

Una investigaci\u00f3n liderada por el CSIC y la Universidad Complutense de Madrid (UCM) presenta un m\u00e9todo innovador para predecir y atribuir olas de calor al cambio clim\u00e1tico de forma anticipada.\u00a0<\/p>\n

El trabajo, publicado en la revista\u00a0Earth\u2019s Future<\/a>, propone una metodolog\u00eda h\u00edbrida que combina simulaciones clim\u00e1ticas con predicciones meteorol\u00f3gicas generadas con modelos de inteligencia artificial (IA).<\/p>\n

Los resultados suponen un avance\u00a0en el estudio de\u00a0eventos extremos, al evaluar en\u00a0cuesti\u00f3n de minutos el efecto de las actividades humanas sobre las olas de calor<\/p>\n

Los resultados suponen un avance\u00a0en el estudio de\u00a0eventos extremos, al permitir evaluar en\u00a0cuesti\u00f3n de minutos el efecto de las actividades humanas sobre las olas de calor, incluso antes de que ocurran.<\/p>\n

Las olas de calor est\u00e1n aumentando en frecuencia, duraci\u00f3n e intensidad debido al cambio clim\u00e1tico de origen antropog\u00e9nico. Evaluar cu\u00e1nto ha contribuido el calentamiento global en estos eventos proporciona informaci\u00f3n \u00fatil para dise\u00f1ar estrategias de adaptaci\u00f3n, mitigar riesgos y tomar decisiones de gesti\u00f3n del riesgo.\u00a0<\/p>\n

Sin embargo, los m\u00e9todos tradicionales destacan por su lentitud, lo que dificulta su aplicaci\u00f3n durante el transcurso de un evento. Para abordar estas limitaciones, el equipo de investigadores propone un enfoque novedoso: combinar las se\u00f1ales f\u00edsicas del cambio clim\u00e1tico procedentes de simulaciones de modelos clim\u00e1ticos globales con predicciones meteorol\u00f3gicas generadas por IA, para atribuir as\u00ed los fen\u00f3menos clim\u00e1ticos extremos antes de su aparici\u00f3n.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Evoluci\u00f3n de la atm\u00f3sfera<\/h2>\n

El estudio emplea tres modelos avanzados: FourCastNet-v2 y Pangu-Weather, que utilizan \u00fanicamente IA, y NeuralGCM, que combina IA con f\u00edsica atmosf\u00e9rica tradicional.\u00a0<\/p>\n

\u201cEstos modelos, entrenados con datos meteorol\u00f3gicos globales, pueden simular la evoluci\u00f3n de la atm\u00f3sfera durante los siguientes 10-15 d\u00edas con una precisi\u00f3n similar a la de los modelos convencionales y en cuesti\u00f3n de minutos, sin necesidad de supercomputadores\u201d,\u00a0destaca\u00a0Bernat Jim\u00e9nez-Esteve, investigador del Instituto de Geociencias (IGEO) y autor principal del estudio.<\/p>\n

Evaluar cu\u00e1nto ha contribuido el calentamiento global a las olas de calor proporciona\u00a0informaci\u00f3n \u00fatil\u00a0para dise\u00f1ar estrategias de adaptaci\u00f3n y mitigar riesgos<\/p>\n

La t\u00e9cnica se basa en comparar dos predicciones: una para el mundo factual o escenario real, que representa la evoluci\u00f3n esperada de las condiciones atmosf\u00e9ricas actuales (incluyendo el papel del cambio clim\u00e1tico), y otra para un mundo contrafactual o escenario hipot\u00e9tico, que predice c\u00f3mo evolucionar\u00eda la atm\u00f3sfera en un clima preindustrial, sin influencia humana.\u00a0<\/p>\n

Para generar esta \u00faltima, se modifican las condiciones iniciales de la atm\u00f3sfera y resta el impacto del cambio clim\u00e1tico estimado a partir de modelos del clima globales. La diferencia de las predicciones en ambos mundos permite cuantificar el efecto del calentamiento global en el evento antes de que se produzca.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Olas de calor hist\u00f3ricas<\/h2>\n

La metodolog\u00eda se aplic\u00f3 de manera retrospectiva a cuatro olas de calor hist\u00f3ricas que afectaron a distintas regiones: pen\u00ednsula ib\u00e9rica (2018), Canad\u00e1\u2013EE UU\u00a0(2021), India\u2013Pakist\u00e1n (2022) y Brasil (2023).\u00a0<\/p>\n

En todos los casos, los modelos de IA fueron capaces de predecir adecuadamente la ocurrencia e intensidad de las olas de calor, as\u00ed como los patrones atmosf\u00e9ricos asociados, con varios d\u00edas de antelaci\u00f3n a su ocurrencia.<\/p>\n

El cambio clim\u00e1tico aument\u00f3 de forma significativa la\u00a0intensidad\u00a0de todas estas olas de calor, con se\u00f1ales robustas y coherentes entre los modelos<\/p>\n

La comparaci\u00f3n de las predicciones factuales y contrafactuales demostr\u00f3 que el cambio clim\u00e1tico aument\u00f3 de forma significativa la intensidad de todas estas olas de calor, con se\u00f1ales robustas y coherentes entre los modelos.\u00a0<\/p>\n

\u201cPor ejemplo, en la pen\u00ednsula ib\u00e9rica, el cambio clim\u00e1tico aument\u00f3 las temperaturas de la ola de calor de agosto de 2018 en m\u00e1s de 1,3 grados\u201d, explica el investigador del IGEO\u00a0David Barriopedro.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Ciencia clim\u00e1tica<\/h2>\n

Esta metodolog\u00eda marca un punto de inflexi\u00f3n en la\u00a0atribuci\u00f3n de eventos extremos, ya que proporciona a las autoridades gubernamentales, medios de comunicaci\u00f3n y organismos internacionales una herramienta para la toma de decisiones basadas en evidencia cient\u00edfica.\u00a0<\/p>\n

\u201cLa predicci\u00f3n facilita el despliegue de medidas eficientes de mitigaci\u00f3n, como sistemas de alerta temprana, mientras que la atribuci\u00f3n es \u00fatil para la\u00a0concienciaci\u00f3n clim\u00e1tica y el dise\u00f1o de pol\u00edticas de adaptaci\u00f3n, compensaci\u00f3n y litigaci\u00f3n frente al cambio clim\u00e1tico\u201d,\u00a0se\u00f1ala el investigador del IGEO\u00a0Ricardo Garc\u00eda-Herrera.<\/p>\n

Esta metodolog\u00eda\u00a0proporciona a las autoridades gubernamentales, medios de comunicaci\u00f3n y organismos internacionales una herramienta para la toma de decisiones basadas en evidencia cient\u00edfica<\/p>\n

Los investigadores destacan que, al requerir menos recursos computacionales que los modelos num\u00e9ricos tradicionales, se reducen los costes, las emisiones de di\u00f3xido de carbono (CO2) y las barreras de acceso a la informaci\u00f3n de atribuci\u00f3n, haciendo posible que esta sea operativa, global y equitativa.<\/p>\n

Adem\u00e1s, el estudio abre la puerta a la atribuci\u00f3n al cambio clim\u00e1tico de otros fen\u00f3menos extremos, como\u00a0ciclones tropicales o tormentas extratropicales. Aunque a\u00fan existen desaf\u00edos cient\u00edficos y t\u00e9cnicos, los investigadores concluyen que las nuevas generaciones de modelos de IA ya est\u00e1n listas para apoyar la ciencia clim\u00e1tica de forma funcional, r\u00e1pida y global.<\/p>\n

Referencia:\u00a0<\/p>\n

B. Jim\u00e9nez-Esteve, et al.\u00a0AI-driven weather forecasts to accelerate climate change attribution of heatwaves.\u00a0Earth’s Future<\/a>. 2025<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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