Inteligencia artificial para comprender las causas de eventos climáticos extremos

Con un algoritmo de machine learning, investigadores analizaron las causas de las precipitaciones extremas en el Medio Oeste estadounidense

Un nuevo estudio propone el uso de inteligencia artificial para entender las causas de eventos climáticos extremos y realizar mejores proyecciones a futuro

Las consecuencias del cambio climático se agudizan y la Organización de las Naciones Unidas (ONU) advierte que se podría superar los 1.5 grados Celsius de calentamiento en los próximos 20 años. Ante este escenario catastrófico, se vuelve indispensable analizar las causas físicas de los cambios a largo plazo en los eventos climáticos extremos, para obtener una proyección más precisa de estos. De acuerdo con un estudio publicado en la revista Geophysical Research Letters, esto podría ser posible con el uso de inteligencia artificial.

En la comunidad científica se mantiene la hipótesis de que el cambio climático puede afectar la precipitación de muchas formas, incluyendo cuándo y dónde ocurren tormentas. Sin embargo, revelar su impacto ha sido difícil, en parte porque los modelos climáticos globales no tienen la resolución espacial necesaria para modelar estos eventos climáticos extremos de forma regional.

Por esta razón, los investigadores de la Universidad Stanford decidieron entrenar su modelo de inteligencia artificial para abordar el análisis regional del Medio Oeste de Estados Unidos. Es en esta región donde suceden actualmente más de la mitad de los desastres por inundaciones de aquel país. Para esto recurrieron a datos climáticos públicos para calcular el número de días de precipitación extrema en la región desde 1981 hasta 2019.

A continuación, entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático diseñado para analizar datos de cuadrícula, como imágenes. Esto con el fin de identificar patrones de circulación atmosférica a gran escala asociados con precipitaciones extremas, por encima del percentil 95. De esta forma, la inteligencia artificial reveló que múltiples factores son responsables por el aumento de las precipitaciones extremas en dicha región.

La inteligencia artificial registró un aumento en la frecuencia de los patrones de presión atmosférica responsables de las precipitaciones extremas, que aumentaron a un ritmo de aproximadamente un día adicional por año. Según el estudio, cuando ocurren estos patrones de presión atmosférica, la cantidad de precipitación resultante ha aumentado claramente, resultando en una probabilidad mayor de precipitaciones extremas ahora, en comparación con el pasado.

Igualmente se identificó una relación entre los aumentos en la intensidad de las precipitaciones en estos días y mayores flujos de humedad atmosférica desde el Golfo de México hacia el Medio Oeste. Este fenómeno se encarga de transportar el agua necesaria para las precipitaciones extremas que ahora son más frecuentes en la región.

Estudios recientes consideran que las inundaciones serán más frecuentes en Estados Unidos debido al cambio climático, afectando a un mayor número de casas de ingresos bajos. Según un estudio publicado en la revista Environmental Research Letters, la cantidad de viviendas de bajos ingresos en riesgo de inundación aumentarán a casi 25 mil en las próximas tres décadas. Las zonas más propensas a estos eventos climáticos extremos serán Nueva York, Nueva Jersey y Massachusetts, donde existen miles de viviendas de bajos ingresos en riesgo de inundaciones costeras crónicas.

Para hacer frente a esta situación, la administración del presidente Joe Biden anunció la creación de un fondo de resiliencia para enfrentar los desastres asociados al cambio climático. Este fondo de 5 mil millones de dólares se destinará a ayudar a las comunidades a prepararse para eventos climáticos extremos y se enfocará en las comunidades desfavorecidas.

Hacer frente a los eventos climáticos extremos resultantes del calentamiento global serán ahora una prioridad para los gobiernos del mundo. La comunidad científica se enfoca en estos momentos en proveer de proyecciones más precisas de los cambios por venir, con ayuda de herramientas como la inteligencia artificial. Sin embargo, para funcionar, este esfuerzo debe acompañarse de mej