¿Por qué los científicos no predicen con exactitud el clima?

Sísifo, dentro de la mitología griega, como Prometeo, hizo enfadar a los dioses por su extraordinaria astucia. Como castigo, fue condenado a perder la vista y empujar perpetuamente un peñasco gigante montaña arriba hasta la cima, sólo para que volviese a caer rodando hasta el valle, y así indefinidamente.

Cada madrugada, los responsables de proporcionar las predicciones del clima se enfrentan a la misma situación. Una y otra vez se esfuerzan por hacernos saber y hacernos creer que las condiciones climáticas serán las que, con sus datos, prevalecerán los siguientes días.

Aunque la mayoría de los científicos son objeto de reverencia por dar sentido a nuestro complejo universo, los meteorólogos se enfrentan a menudo al ridículo. ¿Cómo es posible que coloquemos a hombre en la Luna o sepamos sobre los alineamientos planetarios con años de anticipación y aun así no podemos predecir con exactitud el clima que prevalecerá?

En la película de 1993, El día de la marmota (Groundhog day), el meteorólogo de una estación de televisión de Pittsburgh, Phil Connors (Bill Murray), acude Punxsutawney, una pequeña población de Pennsylvania en la que cada 2 de febrero, en pleno invierno, el comportamiento de una marmota en la fiesta local determina cuánto tiempo queda hasta que termine la estación fría, el famoso Día de la marmota.

El evento que celebran se basa en antiguas tradiciones irlandesas (según esta, el día 2 de cada mes está siempre nublado), la historia parece fijarse más bien en los inmigrantes alemanes llegados a EE. UU., en especial al estado de Pensilvania. Los granjeros germanos utilizaban el método para saber cuándo tenían que cultivar sus tierras. En Alemania, estos granjeros observaban al tejón, que al salir de su guarida en invierno podía tener dos reacciones: si veía su sombra, en un día soleado, se asustaba y volvía a su hibernación por seis semanas más, indicando que continuaba el invierno; pero si al salir no veía su sombra, por no haber sol, pensando que llegaba la primavera, salía confiado.

A pesar de ser una curiosa festividad, los pronosticadores del tiempo ya no hacen caso a éstos eventos, y con la ayuda de los satélites y los equipos digitales han mejorado los datos que nos proporcionan. Las previsiones de tres días que nos dan ahora son mejores que las de un solo día de hace 20 años. También están mucho mejor equipados para proporcionar advertencias avanzadas sobre el mal tiempo, incluso han duplicado el plazo de presencia de tornados, dando a las gente hasta 40 minutos extra para ponerse a salvo.

Los meteorólogos modernos no podrían hacer este trabajo sin las predicciones numéricas, las cuales utilizan ecuaciones matemáticas para predecir el comportamiento del clima. Estas previsiones requieren de equipo de cómputo potente alimentado por una gran cantidad de datos recolectados por tierra, mar y aire. Una única estación meteorológica nunca sería capaz de recibir suficientes datos para proporcionar la información que se necesita. En vez de ello, miles de estaciones de todo el mundo están vinculadas y reúnen sus datos. Hay estaciones en aeropuertos, en el mar, en globos, en aviones y en satélites orbitando el planeta.

Colectivamente, todos estos sensores y medidores producen más de 1 millón de observaciones relacionadas con el clima cada día. Una computadora normal, del tipo de las que tenemos en casa se ahogaría con la cantidad inmensa de datos a procesar. Por eso, los meteorólogos cuentan con la ayuda de supercomputadoras capaces de manipularlos en tan sólo unos pocos segundos.

Y debido a la capacidad y complejidad de cálculos que procesan podríamos pensar que dichos equipos nunca comenten un error. Pero a pesar de la potencia de cálculo, no siempre pueden evaluar todos los elementos necesarios, cada uno regido por múltiples variables y factores como la latitud, altitud, orientación del relieve, continentalidad (o distancia al mar) y las corrientes marinas. Además, quedan fuera de su alcance los fenómenos a gran escala, como las fluctuaciones de calor que emana el Sol, la diferencia en la presión en la atmósfera ocasionada por el cambio de fases del agua, e incluso los efectos de que la Tierra esté girando en su paseo por el espacio.

En la década de los 60´s, el meteorólogo Edward Lorenz construyó un modelo matemático muy simplificado, que intentaba capturar el comportamiento de la convección en la atmósfera. Lorenz estudió las soluciones de su modelo y se dio cuenta que alteraciones mínimas en los valores de las variables iniciales resultaban en soluciones ampliamente divergentes. Esta sensible dependencia de las condiciones iniciales fue conocida después como el efecto mariposa. Su investigación dio origen a un renovado interés en la teoría del caos.

Lorenz se dedicó a explorar las matemáticas subyacentes y publicó sus conclusiones en un trabajo titulado Flujo determinístico no periódico en el que describió un sistema relativamente simple de ecuaciones que dieron lugar a un patrón de la complejidad infinita, llamado atractor de Lorenz.

Debido al caos, hay un límite en la cantidad exacta de pronósticos del tiempo que se pueden hacer; Lorenz establece este límite en dos semanas.

En el libro de Philip K. Dick, El informe de la minoría (The Minority Report (1956) tres personas con capacidades precognitivas, los Precogs, ayudan a la policía de la Unidad de Precrimen a descubrir los delitos antes de que se produzcan. John (Tom Cruise en la película) es un policía perteneciente a la Unidad de Precrimen que, durante un día de servicio, descubre que en escasas horas acabará con la vida de una persona a la que no conoce. Habrá de escapar en un intento de demostrar su inocencia y descubrir los sucesos que le arrastrarán hacia el inexorable homicidio. El nombre de la historia se debe a que en algunas ocasiones, algunos de los Precogs no ve lo mismo que los otros dos, y dicha predicción es plausible pero se descarta “por mayoría de votos”

En los sistemas de predicción del clima ocurre algo similar. Los meteorólogos utilizan la tecnología de última generación y modernas técnicas para dominar el caos, como la predicción por conjuntos, que consta de varias previsiones, cada una basada pequeños y diferentes puntos de partida. Si cada predicción en conjunto se ve igual, entonces es muy probable que sea de esa manera como se comportará el clima. Si cualquiera de las predicciones aparece de forma radicalmente diferente, entonces se comenzará de nuevo, ya que es factible que dicho pronóstico sea erróneo.

Si lo piensas, mentalmente hacemos lo mismo, al consultar varias fuentes que nos indican cómo será el clima en los días por venir, promediando mentalmente lo que nos han dicho y sacando cada uno nuestras propias conclusiones.

Los meteorólogos también utilizan el radar Doppler, sistema de radar capaz no sólo de medir el rumbo, distancia y altitud de un objeto, sino también de detectar su velocidad. Su sistema de localización se basa en emitir trenes de pulsos a una frecuencia determinada y utilizar el efecto Doppler para determinar la velocidad transversal relativa de los objetos. Este tipo de radares presentan ambigüedad en la medida de distancias por lo que no son muy útiles para labores de localización. Es con los datos proporcionados por éste método que se elaboran las fotografías del pronóstico, mostrando la cobertura de las nubes y las bandas de precipitación, así como las velocidades de los vientos y la dirección que llevan.

Gracias a la tecnología, ahora los meteorólogos pueden predecir el tiempo mejor que nunca, sobre todo en lo que se refiere en las próximas 12 horas. Desafortunadamente debido al caos, nunca serán capaces de predecir el clima con absoluta certeza, y mientras tanto, las tormentas sorpresivas, tornados y lluvias que inundan seguirán devastando comunidades sin que puedan advertírseles.

Queda por mejorar aun la cantidad de elementos que recolectan los datos necesarios para las predicciones. Por ejemplo, en tierra abundan las estaciones climáticas, siendo las de los aeropuertos las más completas, pero, en el océano pacifico son escasas o de hecho inexistentes en regiones que abarcan grandes áreas del océano.

Y en todo caso... si supiéramos cómo será realmente el clima en los días por venir, tendríamos un tema menos para romper el hielo.