¿Cuál es la verdad sobre el calentamiento global? El verdadero significado de "los modelos climáticos están equivocados" - Los límites de la competencia por la precisión planteados por los científicos

¿Cuál es la verdad sobre el calentamiento global? El verdadero significado de "los modelos climáticos están equivocados" - Los límites de la competencia por la precisión planteados por los científicos

La provocativa frase "Rebelión contra los modelos"

"Rebelión de los investigadores contra los modelos climáticos". Este titular provocativo no indica un colapso del consenso científico sobre el calentamiento global antropogénico. Más bien, es un debate metodológico interno sobre cómo, con qué precisión y para qué propósito deben usarse las simulaciones por computadora que se han utilizado durante años para comprender el calentamiento.

Los modelos climáticos calculan los flujos atmosféricos y oceánicos, la radiación, las nubes, el hielo marino, la vegetación y el ciclo del carbono basándose en leyes físicas. Los grupos de modelos desarrollados por instituciones de investigación de todo el mundo han servido como base para recrear climas pasados, comparar escenarios con y sin aumento de gases de efecto invernadero y considerar riesgos futuros.

Sin embargo, la Tierra no es un dispositivo de laboratorio. No es posible tener dos Tierras idénticas para cambiar las condiciones, ni esperar los resultados de observación de 2100 para evaluar los métodos de predicción. Los modelos no son copias de la realidad, sino herramientas que recortan partes complejas de la Tierra en ecuaciones y suposiciones. Este hecho obvio se vuelve menos visible en los escenarios de políticas y titulares de noticias.


El núcleo del problema es "¿será más preciso si es más detallado?"

Una de las claves para entender esta controversia es el ensayo de Hervé Douville del Centro Nacional de Investigación Meteorológica de Francia, publicado en PLOS Climate en julio de 2026. Douville, autor principal del Grupo de Trabajo I del Sexto Informe de Evaluación del IPCC, argumentó que aunque ningún modelo climático coincide completamente con la realidad, son extremadamente útiles si se definen correctamente sus propósitos.

Una de las cuestiones planteadas fue la competencia por modelos de ultra alta resolución que representan la Tierra a escala de un kilómetro. A medida que aumenta la resolución, existe la posibilidad de representar de manera más directa fenómenos como las nubes cumulonimbus y los remolinos oceánicos, que antes se trataban de manera promediada. Para los municipios interesados en conocer cambios locales como lluvias intensas o cambios costeros, la información geográfica detallada es atractiva.

Sin embargo, "detallado" no significa automáticamente "correcto". Si quedan errores en mecanismos como la interacción entre nubes y radiación, la absorción de carbono por el suelo y los bosques, o las variaciones oceánicas a largo plazo, la incertidumbre no desaparecerá simplemente al aumentar la resolución. La alta resolución requiere enormes recursos computacionales, y concentrarse en un cálculo preciso puede dificultar múltiples ensayos con diferentes condiciones iniciales y parámetros.

Según las estimaciones de Douville, los recursos computacionales necesarios para pasar de la generación actual a modelos a escala de kilómetros podrían alcanzar típicamente unas 1000 veces más, incluyendo la carga de acortar los intervalos de tiempo. La cuestión aquí no es el rendimiento de las supercomputadoras en sí, sino la prioridad de usar recursos limitados para "un mapa futuro ultra preciso" o para comparar "numerosos futuros con diferentes grados de detalle".


No un solo futuro, sino un "conjunto de futuros"

El futuro del clima tiene, en términos generales, tres tipos de incertidumbres.

La primera es la incertidumbre de los escenarios socioeconómicos sobre cuánto se emitirán gases de efecto invernadero en el futuro. Las políticas energéticas, la innovación tecnológica, la población, las guerras, la economía y la cooperación internacional no se pueden predecir solo con leyes físicas. Los escenarios del IPCC no son "profecías", sino materiales de comparación bajo ciertas condiciones.

La segunda es la incertidumbre del modelo sobre cómo representar nubes, aerosoles, océanos y el ciclo del carbono. Los modelos de diferentes instituciones de investigación, aunque basados en leyes físicas comunes, difieren en la representación de procesos detallados y métodos de ajuste. Por lo tanto, incluso bajo el mismo escenario de emisiones, los resultados pueden variar.

La tercera es la variabilidad natural del propio sistema climático. Los océanos y la atmósfera fluctúan de manera caótica, y cambiar ligeramente las condiciones iniciales puede alterar la evolución de la lluvia y la temperatura en una región específica durante décadas. Aunque la tendencia de calentamiento a largo plazo del promedio mundial sea la misma, en algunas regiones la tendencia puede debilitarse temporalmente, mientras que en otras puede intensificarse.

Por lo tanto, los investigadores no ejecutan un modelo una sola vez, sino que utilizan grandes conjuntos de ensayos con condiciones iniciales ligeramente diferentes. Douville señala que, dependiendo del propósito, pueden ser suficientes cinco ensayos, mientras que en otros casos se necesitan más de 100. En algunos casos, múltiples resultados con variabilidad pueden ser más útiles para decisiones sobre control de inundaciones, agricultura, recursos hídricos y planificación urbana que una sola imagen detallada.


La "sensibilidad climática" no es un valor fijo

En el debate sobre los modelos climáticos, a menudo aparece la sensibilidad climática de equilibrio, que indica cuánto aumentará la temperatura media de la Tierra cuando el dióxido de carbono se duplique. El Sexto Informe de Evaluación del IPCC estimó el mejor valor en 3 grados, con un rango probable de 2.5 a 4 grados y un rango muy probable de 2 a 5 grados.

Considerar que "la ciencia no sabe nada" al ver este rango es un error. Que el dióxido de carbono atrape calor y que la actividad humana sea la principal causa del calentamiento reciente son compatibles con la variabilidad en la respuesta final de temperatura, que incluye retroalimentaciones como las nubes.

Además, la sensibilidad climática de equilibrio no es una predicción de que "la temperatura aumentará 3 grados para 2100". Es un indicador de la respuesta cuando la concentración de dióxido de carbono se duplica y el sistema climático, incluidos los océanos, alcanza un equilibrio a largo plazo. La temperatura real de este siglo también estará influenciada por las emisiones, otros gases de efecto invernadero, contaminantes atmosféricos y variabilidad natural.


Confesar límites no es una declaración de fracaso

La existencia de errores y ajustes en los modelos climáticos también puede intensificar el debate. Un estudio sobre los desarrolladores del modelo ICON, publicado en 2025, investigó cómo se descubren, corrigen y comunican los errores en códigos gigantes que pueden superar el millón de líneas. Los desarrolladores no juzgan si el modelo está completamente libre de errores, sino si es suficiente para responder preguntas específicas.

Esto no es una debilidad de la ciencia en el mismo sentido que el diseño de aviones o la evaluación de la eficacia de medicamentos. Es una postura básica de la ciencia de modelos, que implica definir claramente el alcance del modelo y verificar si los resultados son adecuados para el propósito. Lo peligroso es que los usuarios no conozcan estas condiciones y tomen predicciones regionales detalladas como futuros definitivos.

Por otro lado, los modelos pasados no han sido completamente ineficaces. Un estudio que comparó las predicciones de temperatura media global publicadas desde la década de 1970 con observaciones posteriores encontró que muchos modelos capturaron coherentemente el calentamiento posterior, considerando la diferencia en la forzamiento radiativo real. Los modelos no son bolas de cristal que predicen el clima futuro con fecha y lugar, pero tienen un historial como herramientas para considerar la respuesta a largo plazo del promedio mundial al aumento de gases de efecto invernadero.

Por lo tanto, la crítica actual no es que "los modelos están equivocados, por lo que no se necesitan medidas contra el calentamiento". Más bien, es una advertencia contra vender modelos imperfectos como copias completas de la Tierra y delegar la responsabilidad de las decisiones políticas a los resultados de los cálculos.


¿Por qué los investigadores consideran un problema el "silencio de los colegas"?

El desarrollo de modelos se ha convertido en un gran proyecto internacional, vinculado a la financiación de la investigación, los recursos computacionales, la competencia tecnológica entre países y el mercado de servicios climáticos. Las visualizaciones más detalladas y atractivas son más fáciles de explicar en los planes de investigación. Por el contrario, explicar que "hay incertidumbres que no desaparecen con la precisión" o que "es más efectivo ejecutar numerosos modelos existentes dependiendo del uso" es menos llamativo.

Además, en un entorno donde las divisiones políticas sobre el cambio climático son fuertes, existe la preocupación de que hablar públicamente sobre las debilidades de los modelos pueda ser utilizado para negar el calentamiento global. Como resultado, si los científicos dudan en hacer críticas internas legítimas, podría dañar la confianza en la ciencia cuando se descubran problemas desde el exterior.

Hablar abiertamente sobre las incertidumbres no debilita el consenso científico. Distinguir "qué es bastante seguro, qué aún tiene un rango y en qué usos la confianza disminuye" es la condición para la confianza.


Tres reacciones observadas en las redes sociales

Las reacciones a las publicaciones y comparticiones de artículos en redes sociales no son encuestas de opinión, ni indican la cantidad total o el porcentaje de reacciones. Con esta premisa, el debate se divide en tres direcciones principales.

La primera es la reacción que toma la frase "los modelos están equivocados" como una negación de todas las predicciones de calentamiento anteriores. Esta preocupación se superpone con la pregunta de si es correcto avanzar con políticas de descarbonización costosas basadas en cálculos inciertos. Esta preocupación es importante como debate sobre el costo de las políticas, pero negar tanto las limitaciones locales y a largo plazo de los modelos como las observaciones y leyes físicas que muestran el calentamiento antropogénico es un salto.

La segunda es la reacción que da la bienvenida a la crítica como una corrección saludable de la ciencia. La opinión es que es mejor publicar las condiciones y el margen de error que pretender precisión, y combinar diversos modelos y observaciones. En publicaciones de investigadores que compartieron el artículo, se plantearon preguntas sobre la subestimación de los cambios recientes por parte de los modelos y la necesidad de más transparencia en la relación entre procesos físicos y ajustes.

La tercera es la reacción de que la incertidumbre no es una "razón para no hacer nada", sino una "razón para prepararse para desviaciones". En inversiones como diques, drenaje, medidas contra el golpe de calor, variedades agrícolas y gestión de recursos hídricos, se requieren opciones robustas que incluyan no solo una predicción central única, sino también escenarios en los que las cosas salgan mal. Esto es como el seguro, donde el hecho de no poder predecir con precisión la fecha de un accidente no hace que el seguro sea inútil.

En las redes sociales, las diferencias especializadas entre "predicción", "proyección", "escenario" y "conjunto" tienden a comprimirse en una sola cuestión de "acierto/error". Si solo se comparten titulares provocativos, existe el peligro de que la crítica a los modelos se convierta en material para negar la ciencia, en contra de lo que afirman los investigadores.


Lo que Japón necesita es diseñar el uso, no la "resolución"

En Japón, que enfrenta desastres con grandes diferencias regionales como tifones, lluvias intensas, olas de calor, nevadas intensas y sequías, hay una alta demanda de información climática detallada. Los municipios y empresas deben tomar decisiones sobre la ubicación de fábricas y centros de datos, el desarrollo de ríos, cultivos agrícolas y la demanda de electricidad en unidades regionales específicas.

Sin embargo, es peligroso asumir que cuanto más detallado sea el mapa, mayor será la precisión. Aunque se muestren divisiones de color a nivel de kilómetros, no necesariamente se conocerá con la misma precisión la precipitación en un punto específico dentro de varias décadas. Los proveedores de información deben mostrar no solo los valores promedio, sino también el rango entre modelos, la variabilidad natural, la dependencia del escenario y las limitaciones de los datos. Los usuarios también deben optar por planes que minimicen las pérdidas bajo múltiples condiciones, en lugar de optimizar para un solo valor.

Mantener la red de observación de Japón también será importante. Douville señaló que para la próxima evaluación del IPCC, la falta de datos de observación continuos y gestionados podría ser un obstáculo mayor que las limitaciones de los modelos del sistema terrestre existentes. Los satélites, boyas oceánicas, radares meteorológicos, observaciones terrestres y datos de ríos y nieve son la base para evaluar, mejorar y conectar modelos con la realidad.


La pregunta correcta no es "¿creer o no?"

Creer o no en los modelos climáticos: esta dicotomía es demasiado simplista como planteamiento del problema. Lo que se debe preguntar es para qué se creó ese modelo, en qué escala temporal y espacial se ha verificado, qué suposiciones se han hecho, qué no puede representar y cómo se muestra el rango de resultados.

El calentamiento a largo plazo del promedio mundial, la precipitación regional dentro de varias décadas, la actividad ciclónica del próximo año y la altura necesaria de un dique específico son preguntas diferentes. No se pueden responder con el mismo modelo, la misma resolución o el mismo nivel de confianza.

La madurez de la ciencia climática puede no consistir en completar una copia perfecta de la Tierra algún día. Medir la imperfección, comparar diferentes modelos, restringir con observaciones y conectar con decisiones que no se rompan incluso si los resultados son incorrectos. Esa voz de cambio de dirección está surgiendo ahora como una "rebelión de investigadores".

Reconocer las limitaciones de los modelos hace que la ciencia parezca más débil. Pero en realidad es lo contrario. Mostrar lo que no se sabe tal como es y explicar lo que aún se puede determinar. Esa postura es el camino más sólido para que la ciencia recupere la confianza en medio del ruido político sobre el clima.


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