Problemas pendientes

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Actualizado el: 14 Dec 2020

¡Hemos aprendido mucho en este curso! Ahora vamos a ver con más detalle los problemas clave y las soluciones según la referencia de las predicciones climáticas.

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No está claro cómo la luz del sol interactúa con las nubes y los aerosoles

Problema 1: Incluir algunos procesos más complejos en los modelos climáticos.

Lo que el mundo necesita para resolver este problema:

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Estos procesos incluyen el efecto de los aerosoles (partículas pequeñas que pueden encontrarse en la atmósfera) y su interacción con las nubes, así como el proceso que controla los sumideros y fuentes naturales de gases de efecto invernadero. Esto significa que aunque los ordenadores utilizados para modelar sean extremadamente potentes, el modelo tendrá algunos errores. Por ejemplo, las diferencias en cómo los diferentes modelos representan las nubes causa una variación significativa en los modelos de predicción de la temperatura global promedio.

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Problema 2: Las observaciones limitadas y/o de baja calidad afectan a la calidad de las predicciones de los modelos climáticos.

Lo que el mundo necesita para resolver este problema:

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Hoy en día los científicos todavía se enfrentan a la ausencia o baja calidad de datos en muchas áreas distintas. Incluyendo las mediciones de precipitaciones en África y Sudamérica, la cantidad de CO₂ y calor absorbido por el océano profundo, y la interacción entre los océanos y las capas de hielo. Esto afecta a nuestra capacidad de estimar tendencias en la ocurrencia de sequías, de predecir la cantidad de aumento del nivel del mar o los cambios en las capas de hielo del Antártico. ¡Y quizás lo más importante es que dificulta la validación de nuestros modelos! La financiación para la investigación permitiría a los científicos comprender mejor los sistemas climáticos, asegurándose de que haya datos suficientes (tomándolos más a menudo) y mejorando la calidad de estos.

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Predicciones más precisas conllevan menos costes

Problema 3: Aún se podría mejorar la precisión de las predicciones del modelo climático a pequeña escala.

Lo que el mundo necesita para resolver este problema:

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Los riesgos del cambio climático varían localmente, por lo que diferentes comunidades se verán afectadas de diferentes maneras. Predicciones locales precisas ahorran dinero al permitir a los gobiernos prepararse para los efectos del cambio climático sin tomar precauciones innecesarias. Sin embargo, debido a las limitaciones de la potencia de los ordenadores disponibles, no podemos construir modelos climáticos globales con suficiente precisión a escala local. En su lugar, solo podemos construir modelos locales que todavía dependen de la información de modelos climáticos de mayor escala y menor precisión.

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¡Por cierto que hay incertidumbre!

Problema 4: Los términos científicos sobre las predicciones climáticas pueden ser confusos, y eso hace que la gente no actúe.

Lo que el mundo necesita para resolver este problema:

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A pesar de que hay una enorme cantidad de evidencias científicas y acuerdos sobre el cambio climático, muchas personas todavía no están convencidas porque no entienden algunos términos científicos clave. El mejor ejemplo de esto es la palabra incertidumbre. Para los no científicos, esta palabra suele significar ’cosas que no sabemos’, pero para los científicos, muestra lo bien que se sabe algo. Para solucionar esto, los científicos deben esforzarse más por comunicar claramente sus investigaciones al público, asegurándose de que sean relevantes y se entiendan. El trabajo de personas en otras profesiones, como profesores y periodistas, también ayudará. ¡Y eso es lo que justamente ClimateScience trata de hacer! :)

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Problema 5: Los puntos de inflexión deben tomarse en serio.

Lo que el mundo necesita para resolver este problema:

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Se cree que aunque los países cumplan sus promesas de reducir las emisiones, es probable que alcancemos los 3 °C de calentamiento global. Esto podría ser muy peligroso, ya que muchos científicos sostienen que deberíamos permanecer por debajo de los 2 °C para no cruzar ningún punto de inflexión. No es de extrañar que muchos científicos estén pidiendo a los gobiernos que consideren seriamente los riesgos de cruzar los puntos de inflexión para las políticas climáticas. Al mejorar los modelos climáticos, se podría predecir con mayor confianza el riesgo de los puntos de inflexión y los bucles de retroalimentación que los causan. También se podrían detectar señales de alerta tempranas, lo que animaría a la gente a tomarse los puntos de inflexión más en serio.

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