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Buscando culpables: eventos extremos y cambio climático

Anton Sánchez. Hace ya como diez posts que no hablo de cambio climático, y ya siento que tengo que hacerlo… sobre todo para empezar a desdecirme o, al menos, para matizar mis afirmaciones. No, no tema, querido lector, no me he hecho negacionista, déjeme que le explique.

En un post anterior, refiriéndome al calor de que disfrutamos la Villa y Corte (menuda cursilada), dije: “Uno de estos sofocos individuales no es prueba del cambio climático como a muchos les gustaría”. Mi argumento en el post era que en realidad hay que estudiar la distribución de eventos extremos para intentar identificar efectos de la acción del hombre y que fijarse en sucesos individuales no aporta la información necesaria. Pero hete aquí que Twitter, fuente de toda sabiduría, me hizo llegar un comentario aparecido en Science titulado “How climate change affects extreme weather events” (“Cómo afecta el cambio climático a los eventos extremos”), y he aprendido que hay un montón de investigadores y de trabajo sobre la atribución de eventos extremos concretos a causas concretas. Dicho de otra manera, se está avanzando mucho en la estimación de los efectos de las acciones del hombre sobre esta ola de calor concreta, esa inundación o aquel tornado, cosa que, como espero poder explicarle, no es baladí en absoluto. De hecho, estamos en el punto en que, de acuerdo a un informe publicado por la National Academy of Science de los Estados Unidos, ya no se puede afirmar de manera general que ningún suceso individual se puede atribuir al cambio climático.

Así, desde principios de esta década la American Meteorological Society publica un boletín anual con trabajos sobre eventos climáticos concretos. En 2011, el boletín contenía seis contribuciones; el último número publicado, referido a eventos de 2014, discute 28 eventos con trabajos de 32 grupos de investigación (véase en la figura a continuación el mapa de los eventos estudiados). Los análisis concretos que se presentan en cada uno de los intentos de atribución de causas dependen del evento en concreto y de los datos y modelos disponibles.

¿Qué tipo de conclusiones producen estos trabajos? Aquí van algunos ejemplos (las traducciones son mías):

Nuestro análisis del registro de 134 años de temperaturas invernales indica que un invierno tan duro como el observado en el Great Upper Midwest [básicamente el entorno de los Grandes Lagos] hubiera ocurrido una vez cada 10 años a finales del siglo XIX, pero es extraordinariamente poco probable a principios del siglo XXI. El motivo es el calentamiento generalizado desde 1881, cuya causa principal parece ser el cambio en el forzamiento radiativo externo. Demostramos además que el evento de 2013-14 no fue un síntoma de mayor variabilidad climática, dado que la serie histórica no muestra cambios en esta magnitud.
El forzado antropogénico pudo jugar un papel en el incremento de las precipitaciones de mayo a junio en la cuenca del Assiniboine [Canadá], mientras que la eliminación de los lagos pudo amplicar la respuesta al clima cambiante incrementando significativamente la probabilidad de inundaciones extremas como las de 2011 y 2014. La recuperación de dichos estanques podría ser una medida de mitigación/adaptación viable para minimizar futuros impactos del cambio climático en esta región.
El número anormalmente alto de tormentas de viento en el invierno de 2013-14 sobre el Atlántico noreste y las Islas Británicas no puede atribuirse a factores antropogénicos. Las condiciones de variabilidad ineranual interna naturales, muy apropiadas, y la combinación con las condiciones en el Pacífico norte, América del Norte y el Atlántico oeste, favorecieron el record de tormentas.
Corea del Sur sufrió su primavera más cálida y el verano más temprano en 2014, mientras que las temperaturas primaverales se han venido incrementando consistentemente durante los últimos 61 años. Esta tendencia en las temperaturas está fuera de la distribución de probabilidad de las simulaciones incluyendo solo factores naturales y pre-industriales. Concluimos que la probabilidad de temperaturas extremas en primavera como el evento de 2014 de ha incrementado de dos a tres veces debido a la influencia humana.
¿Cómo se hacen estos estudios? Hay dos métodos que hoy en día son comúnmente aceptados, si bien los esfuerzos de los investigadores van produciendo otros adicionales. El primero es llevar a cabo simulaciones de modelos climáticos con y sin cambio climático antropogénico. Luego se elige un índice apropiado, como por ejemplo la temperatura estacional media en una cierta región, y se calcula la probabilidad de exceder este índice con y sin cambio climático. De este modo, se puede ver en este trabajo (de revelador título: “Rápido incremento del riesgo de calor estival extremo en China oriental”) que el verano de 2013, el más cálido registrado en China, tiene una probabilidad de ocurrir 60 veces mayor como resultado del cambio climático antropogénico.

El segundo método utiliza colectividades de modelos atmosféricos para muestrear la ocurrencia del evento extremo de interés (como el caso de las precipitaciones en una cuenca fluvial que pasan de un cierto umbral). De esta manera se puede comparar el período de repetición de eventos similares con y sin cambio climático y calcular como cambian las probabilidades. Esta técnica permitió ver que no hay evidencia de que el cambio climático haya hecho más probables las precipitaciones extremas en las cuencas del Danubio superior y el Elba, y en particular no parece haber sido relevante para el evento de mayo a junio de 2013.

Es interesante observar que estos métodos de atribución no dan por supuesto ni siempre conducen a la conclusión de que la influencia de las actividades del hombre es la responsable del aumento del riesgo o de la intensidad de uno u otro fenómeno meteorológico extremo. De hecho, ya hemos visto a lo largo del post dos ejemplos en los que no se aprecia efecto del cambio climático en algunos casos. Cuidado, amigo lector, que eso no quiere decir que no exista, sólo que los métodos de atribución que se utilizan no permiten concluirlo. En otras investigaciones, las conclusiones son que el cambio climático no afecta de manera directa a un evento extremo, pero que sí afecta a los factores que lo controlan. Es decir, no sólo se está intentando encontrar al culpable ¡sino que se está analizando su modus operandi!

En todo caso, como muestra la figura que aparece a continuación, tomada del informe citado de la National Academy of Sciences, no se tiene la misma confianza en atribuir causas a unos fenómenos que a otros, por una serie de razones.

La confianza en la atribución de causas a eventos extremos es mayor cuanto mayor (más largo y detallado) es el registro histórico de las observaciones, permitiendo situar al evento en un contexto histórico apropiado; cuando se sabe simular adecuadamente ese tipo de eventos en modelos del clima, y cuando son puramente meteorológicos, es decir, no vienen afectados por infraestructuras or por acciones de gestión de recursos naturales. Cuando intervienen factores no meteorológicos, las predicciones empeoran, y esto ocurre particularmente en los casos de sequías e incendios forestales. También es importante aclarar que las respuestas que proporcionan estos métodos no son completamente deterministas (“A es la causa de B sin lugar a dudas”), sino que las preguntas que se intenta responder son más bien de otro tipo:

¿Son los sucesos de esta intensidad más o menos probables debido al cambio climático?
¿Hasta qué punto se intensificó o debilitó una tormenta, o la precipitación aumentó o disminuyó, debido al cambio climático?
Es decir, una vez más, la ciencia de la atribución, como ya se va llamando, se centra por ahora en el estudio de modificaciones en el riesgo y en la intensidad. En ningún caso se deben utilizar estudios de sucesos individuales para extraer conclusiones generales sobre el impacto del cambio climático en categorías generales de sucesos; los resultados se refieren sólo al evento concreto estudiado, y nada más.

Resumiendo, pues, estamos pasando rápidamente de una situación en la que la respuesta científica a preguntas sobre el papel del cambio climático en un evento extremo era “no podemos atribuir ningún evento individual al cambio climático” a otra en la que a menudo es posible obtener resultados cuantitativos sobre la influencia del cambio climático o de otros factores, como la variabilidad natural, en sucesos concretos o en tipos de sucesos. Es necesario seguir avanzando en esta dirección, y a ello se dedican los esfuerzos de proyectos como EUCLEIA. En concreto, es importante trabajar con los agentes interesados, como los gobiernos o las aseguradoras, por ejemplo, para asegurar que la atribución de causas produce la suficiente información para poder utilizar los resultados en acciones concretas, y también para poder hacer atribución en tiempo real. Esos avances dependerán no sólo del trabajo en problemas específicos que hoy en día enfrentan los equipos que se dedican a atribución, sino que, oh sorpresa, requerirán esfuerzos en ciencia básica, desde observaciones hasta el modelado pasando por un entendimiento teórico cada vez mejor de los fenómenos climáticos extremos. Sólo una atribución consistente de causas a lo que observamos nos permitirá tomar medidas correctas de mitigación o adaptación a esto que, por muchas cumbres de París que se hagan, parece ya algo inevitable.

No me resisto a terminar con un comentario probablemente absurdo, pero que viene al hilo de que NeG es un blog de economía: ¿No sería necesaria una ciencia de atribución para eventos extremos en economía? Algo que nos dijera, por ejemplo: “El riesgo de una crisis como la de 2008 se ha incrementado sesenta veces debido al nivel de choriceo de los políticos españoles.” O “la caída del IBEX 35 tras el resultado del referéndum del Brexit se multiplicó por tres por la posibilidad de un incidente con Gibraltar”. ¿A qué estaría bien? Sobre todo para comprobar afirmaciones del tipo “El milagro económico español soy yo”. O para tomar medidas basadas en la evidencia… No sé, se me ocurre..

  • Publicado en Nada es Gratis.

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