Cuando la historia del modelado climático se escriba en un futuro lejano, la conclusión principal bien puede ser cómo la respuesta fácil y computable resultó ser incorrecta, lo que resultó en un calentamiento sobreestimado y falsos temores por el aumento del efecto invernadero.
Mientras tanto, la evidencia empírica y teórica se acumula hacia este veredicto que cambia el juego a pesar de los mejores esfuerzos del establishment para mirar hacia otro lado.
Considere un comunicado de prensa de este mes de la Universidad de Colorado Boulder, «Nubes más cálidas, un planeta más frío», subtitulado «El ciclo de» retroalimentación «relacionado con la precipitación significa que los modelos pueden sobrestimar el calentamiento».
«Los modelos climáticos actuales están mostrando más calentamiento que sus predecesores», comienza el anuncio.
Sin embargo, un artículo publicado esta semana destaca cómo los modelos pueden pecar de demasiado calentamiento: las nubes de calentamiento de la Tierra enfrían la superficie más de lo previsto, informó el equipo liderado por Alemania en Nature Climate Change.
Nuestro trabajo muestra que el aumento en la sensibilidad climática de la última generación de modelos climáticos debe tomarse con un enorme grano de sal», dijo la becaria de CIRES Jennifer Kay, profesora asociada de ciencias atmosféricas y oceánicas en CU Boulder y coautora del estudio.
El comunicado de prensa continúa indicando cómo la incorporación de esta retroalimentación negativa mejorará los modelos climáticos de próxima generación, algo que es de suma importancia dada la próxima Sexta Evaluación del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC por sus siglas en inglés). Pero, ¿los modeladores en conflicto y el politizado IPCC serán sinceros con el elefante en la habitación?
Background
Fuertes retroalimentaciones positivas de la liberación de dióxido de carbono (CO2) y otros gases de efecto invernadero (GEI) provocados por el hombre son los que convierten un calentamiento modesto e incluso positivo en lo contrario. Se ha supuesto que el aumento de la evaporación en un mundo más cálido (de los océanos, principalmente) provoca una retroalimentación muy positiva, duplicando o incluso triplicando el calentamiento primario.
En términos técnicos, las moléculas de agua atrapan el calor y las nubes o el vapor en la troposfera tropical superior, donde el aire es extremadamente seco, atrapan sustancialmente más calor, espesando el invernadero. La forma en que el agua habita esta capa superior (≈30.000–50.000 pies) para bloquear (magnificar) o liberar (disminuir) el calor está en debate, dejando el signo de la externalidad desconocido para la economía climática. Y es la troposfera superior donde los modelos climáticos confunden los datos.
Y ahora tenemos demasiada confianza en algunos modelos climáticos muy dudosos y conjuntos de datos inadecuados. Y realmente no estamos planteando el problema con suficiente amplitud como para … hacer proyecciones creíbles sobre la variedad de cosas que posiblemente podríamos ver en el siglo XXI.
El reconocimiento de la incertidumbre
Los científicos del clima saben que los modelos climáticos son extremadamente complicados y frágiles. En What We Know About Climate Change (2018, p. 30), Kerry Emanuel del MIT explica:
«El modelado informático del clima global es quizás el esfuerzo más complejo jamás emprendido por la humanidad. Un modelo climático típico consta de millones de líneas de instrucciones de computadora diseñadas para simular una enorme variedad de fenómenos físicos….
Aunque las ecuaciones que representan los procesos físicos y químicos en el sistema climático son bien conocidas, no se pueden resolver con exactitud. …. El problema aquí es que muchos procesos importantes ocurren a escalas mucho más pequeñas».
El problema de la parametrización es similar a las falacias de la macroeconomía, donde se ignora la causalidad crucial de la acción individual. La microfísica es el motor del cambio climático, sin embargo, las ecuaciones no están resueltas y tienen una escala de subred. Como la macroeconomía, la macroclimatología debería haber sido profundamente testada y degradada hace mucho tiempo.
Mi mentor Gerald North, ex director del departamento de climatología de Texas A&M, tuvo una serie de observaciones sobre la naturaleza cruda y sobrevalorada de los modelos climáticos en 1998–99 que aún son relevantes en la actualidad.
«No sabemos mucho sobre el modelado del clima. Es como si estuviéramos modelando a un ser humano. Los modelos están finalmente en posición para decirnos que la criatura tiene dos brazos y dos piernas, pero se nos pide que curemos el cáncer.
Hay una buena razón para la falta de consenso sobre la ciencia. Simplemente es demasiado pronto. El problema es difícil y, lamentablemente, hay pocas formas de probar los modelos climáticos.
Hay que rellenar lo que pasa entre los 5 km y la superficie. La forma estándar es a través de modelos atmosféricos. No puedo hacer una mejor excusa.
Los diferentes modelos se acoplan a los océanos de manera diferente. Aquí hay bastante holgura (factores de manipulación indeterminados). Si un modelo es demasiado sensible, se puede acoplar un poco más de océano para que coincida con el registro. Esta es la razón por la que todos los modelos con diferentes sensibilidades parecen burlarse del registro igualmente bien. (Los modeladores se sentirían insultados por mi explicación, pero creo que es correcta).
[Resultados del modelo] también podría ser sociológico: obtener la respuesta socialmente aceptable».
La quinta evaluación del IPCC (2013), el informe “oficial” o general, reconoce la incertidumbre fundamental al tiempo que acepta la metodología y los resultados del modelo al pie de la letra. «La complejidad de los modelos», se afirma (p. 824), «ha aumentado sustancialmente desde el primer informe de evaluación del IPCC en 1990 …»
Sin embargo, cada bit de complejidad adicional, si bien tiene la intención de mejorar algún aspecto del clima simulado, también introduce nuevas fuentes de posibles errores (por ejemplo, a través de parámetros inciertos) y nuevas interacciones entre los componentes del modelo que pueden, aunque solo sea temporalmente, degradar la simulación de un modelo de otros aspectos del sistema climático. Además, a pesar de los avances que se han logrado, persiste la incertidumbre científica sobre los detalles de muchos procesos.
La humilde naturaleza de los modelos climáticos fue publicada por The Economist en 2019. “La predicción del futuro climático está plagada de incertidumbre”, explicó:
«[El modelado climático] es un proceso complicado. El código de un modelo tiene que representar todo, desde las leyes de la termodinámica hasta las complejidades de cómo las moléculas de aire interactúan entre sí. Ejecutarlo significa realizar billones de operaciones matemáticas por segundo, de ahí la necesidad de supercomputadoras.
Muchos modelos son toscos. Millones de celdas de cuadrícula pueden sonar mucho, pero eso significa que el área de una celda individual, vista desde arriba, es de aproximadamente 10,000 kilómetros cuadrados, mientras que una celda de aire u océano puede tener un volumen de hasta 100,000 km3. Tratar estas enormes áreas y volúmenes como puntos pierde muchos detalles.
Las nubes, por ejemplo, presentan un desafío particular para los modeladores. Dependiendo de cómo se formen y dónde, pueden calentar o enfriar el clima. Pero una nube es mucho más pequeña que incluso las celdas de cuadrícula más pequeñas, por lo que su efecto individual no se puede capturar. Lo mismo ocurre con los efectos regionales causados por elementos como las características topográficas o las islas.
La construcción de modelos también se ve dificultada por la falta de conocimiento sobre las formas en que el carbono, el átomo central de las moléculas de dióxido de carbono y metano, los principales gases de efecto invernadero que capturan calor, además del vapor de agua, se mueve a través del medio ambiente».
«Pero los investigadores lo están haciendo lo mejor que pueden», concluyó The Economist.
Los modelos climáticos, de hecho, sobreestiman significativamente el calentamiento, incluso a la mitad. Y la brecha se está ampliando a medida que un frío 2021 está en marcha. Y en cuanto al futuro, el calentamiento antropogénico está limitado por el efecto logarítmico más que lineal del forzamiento de GEI. El efecto de saturación significa que a medida que la atmósfera contiene más CO2, el aumento del calentamiento es cada vez menor. El calentamiento por duplicar el CO2, en otras palabras, no se repite al triplicarse sino al cuadriplicarse.
La ventana para mitigarlo se está cerrando rápidamente, en otras palabras, lo que explica el lenguaje estridente de políticos prominentes. Pero son los modelos climáticos subyacentes, no el clima en sí, los que se están quedando sin tiempo.
Sospecha generalizada
La metodología cruda y las conclusiones falsas de la modelización climática están emergiendo de las sombras. El físico y experto en informática Steven Koonin, en su influyente Unsettled: What Climate Science Tells, What it Does not, and Why It Matters (capítulo 4) explica:
«La modelización del clima es fundamental para la ciencia climática…. Sin embargo, muchos fenómenos importantes ocurren en escalas más pequeñas que el tamaño de la cuadrícula de 100 km (60 millas) (como montañas, nubes y tormentas eléctricas), por lo que los investigadores deben hacer suposiciones de “subcuadrícula” para construir un modelo completo….
Dado que los resultados generalmente no se parecen mucho al sistema climático que observamos, los modeladores luego ajustan («sintonizan») estos parámetros para obtener una mejor coincidencia con algunas características del sistema climático real».
La falta de sintonía deja el modelo poco realista, pero el sobreajuste «corre el riesgo de estropear los libros, es decir, predeterminar la respuesta», añade Koonin. Luego cita un artículo escrito en coautoría por 15 modeladores de clase mundial:
«… El ajuste se ve a menudo como una parte inevitable pero sucia del modelado climático, más ingeniería que ciencia, un acto de retoques que no merece ser registrado en la literatura científica…. El ajuste puede verse de hecho como una forma indescriptible de compensar los errores del modelo».
Conclusión
Podría decirse que el modelado climático ha sido peor que no tener nada porque la información falsa se ha presentado como verdadera y «consensuada». El alarmismo y el activismo político disruptivo (sustitución forzada de modelos energéticos; desafíos a los estilos de vida) han cobrado vida propia. El incendio, listo, el objetivo ha sustituido a la prudencia, de la ciencia a la política pública.
Los datos continúan confundiendo los modelos climáticos ingenuos. Una teoría muy difícil está explicando lenta pero con paso firme por qué. El debate sobre el clima vuelve a la ciencia física, de donde nunca debería haberse ido.
*** Robert L. Bradley, economista y autor de ocho libros sobre historia energética y políticas públicas.
Ilustración: Elena Mozhvilo.