El clima, un sistema complejo y dinámico espacio-temporal

La información que obtenemos desde los medios de comunicación y las instancias políticas y gubernamentales sobre los fenómenos climáticos ha conducido a la mayoría de las personas a pensar (y creer firmemente) que el sistema climático terrestre es un sistema cerrado y lineal, en el que existe un botón o regleta (el CO2) que podemos regular para cambiar (mejorar, dicen) las condiciones climáticas sean estas cuales fueren. Si aumentamos CO2, aumenta la temperatura, y si aumenta la temperatura, aumenta la disrupción climática – y todas las catástrofes imaginables asociadas a ello-. Y viceversa, si reducimos el CO2, reducimos la temperatura, y si reducimos la temperatura disminuye la disrupción climática – lo que nos salva de padecer todas las catástrofes imaginables-.

Hasta aquí, todos de acuerdo, ¿no? Pues se equivocan. No es así ni mucho menos.

El pasado 7 de Octubre, un equipo de investigadores del Postdam Institute for Climate Impact Research dirigido por Jakob Runge, publicaba en Nature Communications el resultado de sus trabajos bajo el título “Identifying causal gateways and mediators in complex spatio-temporal systems” en el que se nos muestra con claridad el grave error que cometemos aplicando esquemas lineales a sistemas tan complejos como el climático.

“Cómo separar azar de relación, la coincidencia de la causalidad, ha sido durante mucho tiempo uno de los grandes misterios de la investigación sobre los sistemas no lineales”, dice Jürgen Kurth, coautor del estudio y co-director del departamento de  Investigación Transdisciplinaria del citado PIK. “El enfoque  habitual de comparar  pares ha traído buenos resultados en algunas áreas, pero tiene serias limitaciones. Nos complace  introducir un nuevo enfoque para comprender mejor las interacciones causa efecto en sistemas dinámicos y complejos.”

Para evaluar más certeramente los riesgos asociados a cambios en el sistema climático, hay que entender cómo los cambios en una parte del mundo se asocian con cambios en otros y muy distantes lugares del planeta – cambios tales como la temperatura, la lluvia o el viento. Los científicos de Postdam han desarrollado un nuevo método para intentar determinar si un cambio local puede a su vez haber causado otro o no en otra zona del planeta, y qué regiones o fenómenos son interfaces para tales interacciones. Con nuevas técnicas de análisis de datos matemáticos han hecho un extenso estudio de los datos de presión de aire para obtener una mejor visión de estos fenómenos de interacción.

El Pacífico oriental, Indonesia y el Atlántico tropical son las regiones más importantes para la propagación de alteraciones climáticas, según los resultados del equipo de científicos. Una razón para esto es que en estas regiones se transportan, en las zonas altas de la atmósfera, masas de aire especialmente grandes. Así, un calentamiento en el Pacífico oriental puede influir en el régimen de lluvias del monzón en la India, aunque disten miles de kilómetros entre ambas zonas. Tales alteraciones pueden poner en peligro los cultivos, de los que dependen millones de pequeños agricultores.

“En el caos del sistema climático, hay una gran cantidad de interrelaciones – por ejemplo, un aumento en la presión del aire en el Pacífico oriental a menudo correlaciona con bajada en la presión de aire en el área del monzón”, dice el autor principal Jakob Runge. “Si se mira el fenómeno con detenimiento, sin embargo, se hace evidente que muchas supuestas interacciones entre dos regiones son simplemente causadas por otro tercer factor, como el ciclo solar. Por lo tanto, hemos utilizado nuevos métodos estadísticos para descubrir tales relaciones engañosas y buscar vías de enlace indirectos. Paso a paso tenemos una red de este tipo reconstruida, en beneficio de las relaciones causales subyacentes con más detalle.”

No les aburro más. Lean el paper, que es open source, si lo desean. O quédense con la idea: los sistemas complejos y dinámicos no puden ser explicados por métodos lineales, porque no se comportan como procesos lineales. Estamos muy lejos de comprender el funcionamiento de nuestro sistema climático, lo que nos hace harto difícil describirlo. Y ¿cómo puedo hacer predicciones sobre algo que ni siquiera puedo describir?

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