La investigación mejorada con IA muestra que el calentamiento regional superará los umbrales críticos más rápido de lo esperado, y la mayoría de las regiones superarán los 1,5°C para 2040. Las regiones frágiles como el sur de Asia enfrentan mayores riesgos y requieren acciones de adaptación rápida.
Tres destacados científicos del clima analizaron datos de diez modelos climáticos globales utilizando inteligencia artificial (IA) para mejorar la precisión. Sus resultados sugieren que es probable que se alcancen los umbrales de calentamiento regional antes de lo estimado anteriormente.
El estudio, publicado en Environmental Research Letters de IOP Publishing, predice que es probable que la mayoría de las áreas terrestres superen el umbral de calentamiento de 1,5°C definido por el Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC) para 2040 o antes. Además, se espera que las temperaturas en algunas zonas superen el umbral de 3,0 °C para 2060, mucho antes de lo estimado anteriormente.
Se espera que regiones que incluyen partes del sur de Asia, el Mediterráneo, Europa central y África subsahariana alcancen estos umbrales más rápidamente, exacerbando los riesgos para los ecosistemas y comunidades frágiles.
El estudio, realizado por Elizabeth Barnes, profesora de la Universidad Estatal de Colorado, Noah Diffenbaugh, profesor de la Universidad de Stanford, y Sonia Seneviratne, profesora de ETH Zurich, utilizó un método de aprendizaje por transferencia de inteligencia artificial de vanguardia que integra conocimientos de múltiples modelos climáticos y datos de observación para refinar estimaciones previas y proporcionar pronósticos regionales más precisos.
Hallazgos principales
Los investigadores utilizaron el aprendizaje por transferencia basado en inteligencia artificial para analizar datos de 10 modelos climáticos diferentes para predecir el aumento de temperaturas y encontraron:
Para 2040, es probable que 34 regiones experimenten un calentamiento superior a 1,5°C.
Para 2040, se espera que 31 de estas 34 regiones experimenten un calentamiento de 2°C.
Para 2060, se espera que 26 de estas 34 regiones experimenten un calentamiento superior a 3°C.
Elizabeth Barnes dijo: "Nuestra investigación destaca la importancia de incorporar técnicas innovadoras de inteligencia artificial, como el aprendizaje por transferencia, en el modelado climático, con el potencial de mejorar y limitar los pronósticos regionales y proporcionar conocimientos prácticos a los formuladores de políticas, científicos y comunidades de todo el mundo.
Noah Diefenbaugh, profesor de la Universidad de Stanford y coautor del estudio, añadió: "Es importante centrarse no sólo en el aumento de las temperaturas globales, sino también en cambios específicos que ocurren a nivel local y regional. Al limitar cuándo se alcanzan los umbrales de calentamiento regional, podemos predecir más claramente impactos específicos en las sociedades y los ecosistemas". El desafío para la investigación es que el cambio climático regional probablemente sea más incierto, tanto porque el sistema climático es inherentemente más ruidoso en escalas espaciales más pequeñas como porque los procesos cambiantes en la atmósfera, los océanos y las superficies terrestres crean incertidumbre sobre cómo exactamente responderán regiones específicas al calentamiento a escala global".
Compilado de /ScitechDaily