Han pasado un argumento común entre los negacionistas del clima: los modelos científicos no pueden predecir el futuro, así que ¿por qué deberíamos confiar en ellos para que nos digan cómo cambiará el clima?
Este tropo surgió recientemente en una entrevista con el psicólogo y autor canadiense Jordan Peterson en el podcast de Joe Rogan. Según Peterson:: “El clima no existe… clima y todo es la misma palabra.” Enfrentados a la tarea imposible de incluir “todo” en sus ecuaciones, y predecir lo que sucederá dentro de semanas y meses, los científicos del mundo son incapaces de modelar el clima con precisión, en opinión de Peterson.
Como científico cuya investigación implica modelar el clima a escala global y regional, puedo decir con confianza que esta interpretación es incorrecta. Aquí hay solo tres razones por las cuales.
Tiempo y clima confusos
Negadores a menudo confundir el clima con el tiempo al argumentar que los modelos son intrínsecamente inexactos. El tiempo se refiere a las condiciones a corto plazo en la atmósfera en un momento dado. El clima, por su parte, es el tiempo de una región promediado durante varias décadas.
Pronosticar el clima es bastante diferente de modelar el clima. Andrey VP / Shutterstock
Las predicciones meteorológicas tienen mucho más preciso durante los últimos 40 años, pero la naturaleza caótica del clima significa que se vuelven poco confiables más allá de una semana más o menos. Sin embargo, modelar el cambio climático es mucho más fácil, ya que se trata de promedios a largo plazo. Por ejemplo, sabemos que el clima será más cálido en verano y más frío en invierno.
Aquí hay una comparación útil. Es imposible predecir a qué edad morirá una persona en particular, pero podemos decir con un alto grado de confianza cuál será la esperanza de vida promedio de una persona en un país en particular. Y podemos decir con 100% de confianza que morirán. Así como podemos decir con absoluta certeza que poner gases de efecto invernadero en la atmósfera calienta el planeta.
Fuerza en los números
Hay una gran variedad de modelos de clima, de aquellos que intentan comprender mecanismos específicos como el comportamiento de las nubes, a los modelos de circulación general (MCG) que se utilizan para predecir el clima futuro de nuestro planeta.
Hay más de 20 grandes centros de investigación internacionales donde equipos de algunas de las personas más inteligentes del mundo han creado y ejecutado estos GCM que contienen millones de líneas de código que representan la comprensión más reciente del sistema climático. Estos modelos se prueban continuamente con datos históricos y paleoclimáticos (esto se refiere a datos climáticos mucho antes de las mediciones directas, como la última edad de hielo), así como con eventos climáticos individuales, como grandes erupciones volcánicas, para asegurarse de que reconstruyen el clima que hacerlo extremadamente bien.
Ningún modelo único debe considerarse completo, ya que representan un sistema climático global muy complejo. Pero tener tantos modelos diferentes construidos y calibrados de forma independiente significa que los científicos pueden estar seguros cuando los modelos están de acuerdo.
Las predicciones del modelo de las décadas de 1970 y 1980 se comparan sorprendentemente bien con la tendencia al calentamiento que realmente ocurrió durante las últimas cuatro décadas. Y los científicos han estado continuamente probando y mejorando estos modelos desde entonces, lo que significa que sus predicciones son un resultado muy sólido de nuestra ciencia.
Cómo se comparan los primeros modelos climáticos con la realidad. Mark Maslin/Prensa de la Universidad de Oxford, autor proporcionado
errores sobre error
Dado que el clima es un sistema tan complicado, es razonable preguntarse cómo los científicos abordan las posibles fuentes de error, especialmente cuando modelan el clima durante cientos de años.
La mayor fuente de incertidumbre en todos los modelos de cambio climático es la cantidad de gases de efecto invernadero que emitirá la humanidad en los próximos 80 años. Los científicos dan cuenta de esto trabajando con economistas y científicos sociales para construir escenarios del futuro con diferentes trayectorias de emisiones.
Los científicos somos muy conscientes de que los modelos son simplificaciones de un mundo complejo. Pero al tener tantos modelos diferentes, construidos por diferentes grupos de expertos, podemos estar más seguros de los resultados que producen. Todos los modelos muestran lo mismo: pon gases de efecto invernadero en la atmósfera y el mundo se calienta. Representamos los errores potenciales mostrando el rango de calentamiento producido por todos los modelos para cada escenario.
En su sexta evaluacion de la ciencia del cambio climático, publicado en agosto de 2021, el Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático afirmó que “es inequívoco que la influencia humana ha calentado la atmósfera, el océano y la tierra”. Cómo la actividad humana continuará afectando el clima es una pregunta difícil principalmente porque no sabemos cómo responderá el mundo a esta crisis. Pero podemos contar con modelos, que tienen un historial comprobado de precisión, para ayudarnos a navegar por lo que es probable que nos depare el futuro.
Lo más preocupante de este tipo de negación del cambio climático es que todavía tiene tiempo de aire. Programas como The Joe Rogan Experience pueden albergar invitados que difunden información errónea sobre el cambio climático o la pandemia solo para aumentar los índices de audiencia. spotify, esta reportado, pagó US $ 100 millones (£ 75 millones) por el podcast de Rogan en 2020 y la plataforma ha más de 380 millones de usuarios. Joe Rogan seguramente no necesita una audiencia más grande o un paquete de pago más grande, entonces, ¿por qué no tener expertos creíbles que realmente quieran ayudar a construir un mundo mejor, más seguro y más saludable? Esto es lo que los oyentes quieren escuchar: problemas reales, hechos reales, soluciones reales.
Sobre el Autor
Mark Maslin, Profesor de Ciencias del Sistema Terrestre, UCL
Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.
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