Mejora de los modelos climáticos globales
Dado que el conocimiento de los principios físicos que rigen los sistemas climáticos resulta incompleto, los grupos dedicados a la modelización climática en todo el mundo incluyen en sus modelos distintas representaciones de los procesos climáticos. Esto origina diferencias e incertidumbre en las proyecciones del clima futuro. Con el fin de incrementar la precisión de las predicciones estacionales, el proyecto «Performance and usefulness of climate predictions: Beyond current limitations» (CLIMITS), financiado por la UE, integró varios modelos de previsión diferentes, reduciendo la ambigüedad de los modelos individuales. Para alcanzar sus objetivos, la iniciativa utilizó un método basado en un conjunto multimodelo (MME, multi-model ensemble), esto es, el uso de múltiples modelos diferentes para elaborar una previsión. Los socios del proyecto integraron dos sistemas de predicción estacional (SPS, seasonal prediction systems) mediante MME desarrollados de forma independiente por las comunidades de predicción climática de Europa (ENSEMBLES) y de la región de Asia-Pacífico (CliPAS/APCC). Además, se evaluaron diversas combinaciones multimodelo descubiertas al integrar cinco modelos de ENSEMBLES y once de CliPAS/APCC. Dicha combinación condujo a la creación del denominado gran MME ENSEMBLES-CliPAS/APCC. Este gran conjunto propicia una mejora muy significativa de las predicciones climáticas en comparación con las previsiones anteriores. Tras la evaluación de diversas combinaciones de SPS, se determinó que la relativa a la integración de modelos de ENSEMBLES y CliPAS/APCC resultaba óptima. También se puso a prueba la relación entre rendimiento e imparcialidad de las combinaciones del gran MME. El primero de dichos parámetros fue objeto de una evaluación minuciosa en la franja europea de la región del Mediterráneo y en Asia Oriental, incluyendo la capacidad para predecir irregularidades durante el monzón estival de la India y el verano boreal. De los resultados se desprende que combinar SPS de fuentes de MME independientes supone una estrategia eficaz para superar las limitaciones existentes en las predicciones estacionales. CLIMITS puso de manifiesto algunas deficiencias en las previsiones a partir de MME actualmente disponibles a cargo de las comunidades de predicción climática de Europa y la región de Asia-Pacífico. Los resultados deberían ayudar a las organizaciones dedicadas a la información climática a desarrollar métodos de MME destinados a proporcionar unas previsiones estacionales de mayor calidad que brindarán a sus usuarios una información más fiable.
Palabras clave
Clima global, modelos climáticos, sistemas climáticos, predicciones climáticas, conjunto multimodelo
