Datos de la región ártica mejorados para predecir el cambio climático
Las regiones de alta latitud (próximas a los polos), incluida la región polar ártica, son zonas gélidas que históricamente se han caracterizado por la presencia de hielo y nieve durante todo el año. Son parte integrante de la denominada criosfera, donde la Tierra está congelada de forma permanente. Las fluctuaciones de ciertos parámetros asociados a estas zonas congeladas afectan al nivel del mar y al clima de los países de las latitudes medias y, a su vez, el cambio climático global afecta a estos parámetros. La región ártica es especialmente sensible al cambio global y al calentamiento global (mecanismos de forzamiento), y refleja estos cambios con más intensidad que cualquier otra región de la criosfera. Un grupo de científicos inició el proyecto «Monitoring and assessing regional climate change in high latitudes and the Arctic» (Monarch-A), financiado por la Unión Europea, a fin de desarrollar un paquete de información dedicado a las variables climáticas esenciales (ECV) en estas zonas durante los últimos treinta a cincuenta años. Se seleccionaron once ECV multidisciplinares que abarcan componentes terrestres, oceánicas y atmosféricas, para generar evoluciones de series históricas. Entre ellas se encuentran la cubierta de tierra, la cubierta de nieve, el nivel del mar, el volumen de hielo marino y el transporte de calor oceánico. Los científicos trabajan en describir el estado y la evolución de las ECV de las altas latitudes y el Ártico en el contexto de los flujos del carbono terrestre y el agua, el nivel del mar, la circulación de los océanos y el ciclo del carbono marino. Los investigadores de Monarch-A han armonizado distintas fuentes de las mismas variables, han vuelto a analizar los parámetros mediante modelos y algoritmos mejorados, y han reunido los datos existentes en nuevas y completas bases de datos. Ya se han logrado numerosas mejoras en la precisión y la cobertura de los datos. La mayor cobertura temporal de los registros de datos ECV y su mayor precisión mejoran la capacidad de predicción de los modelos mediante el uso de puntos de inicio (condiciones iniciales) mejores. Se espera que los resultados de Monarch-A proporcionen fundamentos científicos importantes para desarrollar e implantar políticas ambientales europeas y nacionales, incluidas las estrategias de adaptación al clima.
