Una nueva herramienta permite tener datos climáticos más detallados para mejorar las proyecciones
Se probó en el Mediterráneo, pero el avance abre la puerta a estudios más precisos sobre biodiversidad, agricultura y gestión ambiental en cualquier parte del mundo.
Proyectar cómo será el clima en los próximos años es clave para anticipar los cambios que afectarán a los ecosistemas, la biodiversidad y también a nuestras actividades. Para ello se necesitan modelos climáticos fiables, capaces de mostrar con la mayor precisión posible el futuro. ¿Pero cómo saber si realmente funcionan bien?
Hoy en día existen varios modelos climáticos consolidados, pero son pocos los que cuentan con resoluciones espaciales lo suficientemente finas para estudiar fenómenos locales o para aplicarlos directamente a biodiversidad, agricultura y conservación a escala de paisaje. Muchos funcionan con cuadrículas enormes, de entre 150 y 250 km, demasiado grandes para captar detalles topográficos o microclimáticos.
Más allá del Mediterráneo: una herramienta global
Para superar este desafío, un equipo de la Universidad de Córdoba y la Universidad de Granada, en España, logró reescalar datos climáticos del Mediterráneo Occidental para obtener una resolución de 11 x 11 km, mucho más detallada que la mayoría de los modelos.
Para conseguirlo combinaron distintos conjuntos de datos: el modelo TraCE-21ka, que abarca desde hace 22.000 años hasta 2100; el proyecto UERRA para el período histórico y el conjunto multi-modelo CMIP5 para las proyecciones futuras.
La novedad es que desarrollaron un paquete de herramientas, basado en el lenguaje de programación R (de código abierto y gratuito), que permite aplicar técnicas avanzadas de reducción de escala a diferentes variables climáticas.
Esto significa que cualquier equipo científico en el mundo puede usar este mismo enfoque para reescalar datos climáticos de su región o variable de interés. En total, la herramienta permite trabajar con siete variables: temperatura máxima, mínima y media, precipitación, velocidad del viento, humedad relativa y nubosidad.
Estudios más localizados para una mejor gestión
El mayor nivel de detalle derivado de este método permite distinguir zonas con características topográficas muy diferentes, capturando efectos orográficos clave, como temperaturas más altas en los valles y más bajas en las montañas. Algo fundamental para estudios a micro o mesoescala, o para diseñar planes de manejo y conservación mucho más ajustados a la realidad.
Además, tanto los datos reescalados del Mediterráneo Occidental como el paquete de herramientas para reescalar datos climáticos están disponibles de forma abierta, lo que facilita la creación de productos climáticos de alta resolución para otras regiones del mundo. En Chile, aplicar una metodología similar podría ser de gran utilidad dada la topografía compleja del país.
Aunque el objetivo del equipo era conseguir datos de alta resolución principalmente para estudios ecológicos, al democratizar el acceso a las técnicas de reducción de escala, este trabajo abre la puerta a qué investigadores de distintas disciplinas.
Desde la gestión forestal y la agricultura hasta la planificación urbana o el análisis de riesgos climáticos, pueden beneficiarse al generar sus propios conjuntos de datos climáticos detallados, adaptados a la región o la variable que necesiten analizar.
Referencias de la noticia:
- Artículo en Scientific Data. Replicable fine-spatio-temporal climate data for long-term ecology in the Western Mediterranean.
- Paquetes R: dsclim y dsclimtools.