Un equipo de investigadores del Instituto de Geociencias (IGEO) y la Universidad Complutense de Madrid ha desarrollado un innovador método basado en inteligencia artificial para predecir y atribuir olas de calor al cambio climático. Este avance, publicado en la revista Earth’s Future, combina simulaciones climáticas con modelos de IA, permitiendo evaluar el impacto humano en eventos extremos antes de que ocurran. La metodología se aplicó a olas de calor históricas y demostró que el cambio climático ha incrementado significativamente su intensidad. Este enfoque no solo mejora la predicción y atribución de fenómenos climáticos, sino que también reduce costes y emisiones, facilitando una respuesta más efectiva ante el cambio climático.
Una reciente investigación del Instituto de Geociencias (IGEO), un centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad Complutense de Madrid (UCM), ha dado a conocer un método innovador para anticipar y atribuir olas de calor al cambio climático. Este trabajo, publicado en la revista Earth’s Future, se inscribe dentro de la Plataforma Temática Interdisciplinar de Clima y Servicios Climáticos del CSIC.
El nuevo enfoque combina simulaciones climáticas con predicciones meteorológicas generadas por modelos de inteligencia artificial (IA). Esta metodología híbrida permite evaluar el impacto de las actividades humanas sobre las olas de calor en cuestión de minutos, incluso antes de que estos eventos se materialicen.
Las olas de calor están experimentando un incremento notable en su frecuencia, duración e intensidad como resultado del cambio climático provocado por el ser humano. Comprender la magnitud del calentamiento global en estos fenómenos es crucial para desarrollar estrategias efectivas de adaptación y gestión del riesgo. Sin embargo, los métodos tradicionales son lentos, lo que complica su uso durante eventos en curso.
Para superar estas limitaciones, el equipo investigador propone una combinación innovadora: fusionar señales físicas del cambio climático obtenidas a partir de simulaciones de modelos climáticos globales con predicciones meteorológicas generadas por IA. De esta manera, se logra atribuir fenómenos climáticos extremos antes de su ocurrencia.
El estudio utiliza tres modelos avanzados de inteligencia artificial: FourCastNet-v2 y Pangu-Weather, que operan exclusivamente con IA, y NeuralGCM, que integra IA con principios físicos atmosféricos tradicionales. Según Bernat Jiménez-Esteve, investigador del IGEO y autor principal del estudio, “estos modelos han sido entrenados con datos meteorológicos globales y pueden simular la evolución atmosférica durante los próximos 10-15 días con una precisión comparable a la de los modelos convencionales, pero en cuestión de minutos y sin requerir supercomputadores”.
La técnica para atribuir eventos extremos al cambio climático implica comparar dos predicciones: una para el escenario real actual —que incluye el impacto del cambio climático— y otra para un mundo hipotético preindustrial —sin influencia humana—. Al modificar las condiciones iniciales para eliminar el efecto estimado del cambio climático, se puede cuantificar su impacto antes de que ocurra el evento.
Esta metodología fue aplicada retrospectivamente a cuatro olas de calor históricas que afectaron diferentes regiones: la península ibérica (2018), Canadá–EE. UU. (2021), India–Pakistán (2022) y Brasil (2023). En todos los casos, los modelos fueron capaces de prever adecuadamente tanto la ocurrencia como la intensidad de las olas de calor varios días antes.
Las comparaciones entre las predicciones reales y contrafactuales mostraron que el cambio climático incrementó significativamente la intensidad de estos eventos. Por ejemplo, en agosto de 2018, el calentamiento global elevó las temperaturas durante la ola de calor en la península ibérica más de 1.3 grados, según explica David Barriopedro, otro investigador del IGEO.
Este avance representa un hito en la atribución anticipada de eventos climáticos extremos. Proporciona a gobiernos, medios y organismos internacionales una herramienta valiosa para tomar decisiones informadas basadas en evidencia científica. Como señala Ricardo García-Herrera, investigador del IGEO, “la capacidad predictiva permite implementar medidas eficaces como sistemas de alerta temprana”. Además, resalta que esta metodología contribuye a aumentar la conciencia sobre el clima y ayuda a diseñar políticas adaptativas frente al cambio climático.
Los investigadores subrayan que este enfoque requiere menos recursos computacionales que los métodos numéricos tradicionales, lo cual reduce costos y emisiones asociadas al proceso. Así se facilita un acceso más equitativo a información relevante sobre atribuciones climáticas.
A medida que avanza esta línea investigativa, se abre también la posibilidad de aplicar este método a otros fenómenos extremos como ciclones tropicales o tormentas extratropicales. A pesar de los desafíos científicos aún existentes, los investigadores concluyen que las nuevas generaciones de modelos basados en IA están preparadas para apoyar eficazmente la ciencia climática a nivel global.
El objetivo del nuevo método es predecir y atribuir olas de calor al cambio climático de forma anticipada, combinando simulaciones climáticas con predicciones meteorológicas generadas por modelos de inteligencia artificial.
Este enfoque permite evaluar el efecto de las actividades humanas sobre las olas de calor en cuestión de minutos, a diferencia de los métodos tradicionales que son más lentos y dificultan su aplicación durante un evento.
La técnica compara dos predicciones: una para el escenario real (que incluye el impacto del cambio climático) y otra para un escenario hipotético sin influencia humana. La diferencia entre estas predicciones permite cuantificar el efecto del calentamiento global antes de que ocurra el evento.
Se emplearon tres modelos avanzados: FourCastNet-v2 y Pangu-Weather, que utilizan únicamente IA, y NeuralGCM, que combina IA con física atmosférica tradicional.
La metodología proporciona una herramienta para la toma de decisiones basadas en evidencia científica, facilitando medidas eficientes de mitigación y contribuyendo a la concienciación climática y diseño de políticas frente al cambio climático.
Aparte de las olas de calor, la metodología podría aplicarse a otros fenómenos extremos como ciclones tropicales o tormentas extratropicales.