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OBSERVATORIO PLANETARIO · 10 DE NOVIEMBRE DE 2026

🌍 Panorama Planetario

El sistema Tierra mantiene señales de calentamiento excepcional, con temperaturas oceánicas elevadas, concentraciones crecientes de dióxido de carbono y una respuesta desigual de las regiones polares. Los últimos registros consolidados permiten evaluar el estado climático global sin confundir observaciones mensuales con condiciones instantáneas.

La vigilancia ambiental integra mediciones terrestres, observaciones satelitales, análisis oceánicos y modelos meteorológicos. El seguimiento de los próximos días debe prestar atención a la evolución de El Niño, la circulación atmosférica y la exposición de las comunidades a fenómenos extremos.

🌡️ Temperatura global

+1,75 °C

Octubre de 2026 registró una temperatura media global de 15,35 °C, equivalente a 1,75 °C por encima del promedio preindustrial estimado. Fue el octubre más cálido de la serie ERA5 y el tercer mes consecutivo que superó temporalmente el umbral de 1,5 °C.

La persistencia de anomalías positivas demuestra que el calentamiento no se limita a episodios aislados. Sin embargo, superar ese valor durante un mes o un año no equivale por sí solo a declarar rebasado permanentemente el objetivo climático de París, que se evalúa a largo plazo.

Referencia: Copernicus C3S, informe de octubre de 2026.

🌊 Océanos

20,95 °C

La temperatura superficial media de los océanos extrapolares alcanzó en octubre su valor más alto para ese mes. Las aguas tropicales del Pacífico presentaron un calentamiento especialmente intenso, asociado al desarrollo de un episodio extraordinario de El Niño.

Los océanos almacenan gran parte del exceso de calor del sistema climático. Sus anomalías pueden modificar las precipitaciones, la circulación atmosférica, la productividad marina y las condiciones favorables para algunos episodios de lluvias extremas. El calentamiento superficial no implica que todas las cuencas evolucionen de manera uniforme.

🏭 CO₂ atmosférico

428,57 ppm

El observatorio de Mauna Loa registró una media semanal preliminar de 428,57 partes por millón para la semana iniciada el 1 de noviembre. El valor comparable de un año antes fue de 425,21 ppm.

La concentración atmosférica responde a emisiones humanas, absorción natural y variabilidad estacional. Una medición semanal de una estación no debe confundirse con el promedio global anual. No obstante, la tendencia de largo plazo confirma la acumulación persistente de gases de efecto invernadero.

Referencia: NOAA Global Monitoring Laboratory, actualización del 8 de noviembre.

🧊 Hielo polar

−9 %

La extensión del hielo marino ártico durante octubre se situó aproximadamente un 9 % por debajo del promedio de referencia y ocupó el decimotercer lugar entre los octubres de menor extensión en el registro satelital de 48 años.

El hielo marino experimenta una marcada variación estacional. En el Ártico comienza su expansión otoñal, mientras que en la Antártida el ciclo anual sigue otra fase. La comparación entre ambos polos exige distinguir extensión, concentración y masa de hielo continental.

🔥 Incendios y vegetación

La vigilancia global de incendios requiere observar conjuntamente anomalías térmicas, humedad del combustible vegetal, viento y disponibilidad de biomasa. Los focos detectados por satélite no representan automáticamente incendios forestales extensos: también pueden corresponder a quemas agrícolas u otras fuentes de calor.

La combinación de vegetación seca y episodios de viento intenso puede favorecer una propagación rápida. Las autoridades deben interpretar las alertas según las condiciones locales, especialmente en territorios donde coinciden actividad humana, vegetación combustible y periodos secos.

Para el seguimiento operativo se utilizan productos de NASA FIRMS y Copernicus CAMS, diferenciando detecciones térmicas, superficie quemada y emisiones estimadas.

🏜️ Sequías y humedad del suelo

Las sequías deben evaluarse mediante precipitaciones acumuladas, humedad del suelo, caudales, reservas de agua y demanda atmosférica. Una semana sin lluvia no constituye necesariamente una sequía, del mismo modo que una precipitación intensa no garantiza la recuperación de acuíferos o embalses.

El calentamiento aumenta la demanda evaporativa en numerosas regiones, aunque sus efectos dependen de la humedad disponible y de la circulación atmosférica. La observación combinada de sequía meteorológica, agrícola e hidrológica permite anticipar mejor las repercusiones sobre ecosistemas y abastecimiento.

⛈️ Tormentas y extremos

El seguimiento de fenómenos extremos debe considerar la interacción entre océanos cálidos, contrastes de presión, humedad atmosférica y circulación de gran escala. Estas condiciones pueden favorecer precipitaciones intensas, tormentas organizadas y cambios bruscos de temperatura, sin determinar por sí solas dónde ocurrirá cada episodio.

Las alertas oficiales nacionales y regionales siguen siendo la referencia para decisiones inmediatas. Los productos globales ayudan a identificar patrones generales, pero no sustituyen pronósticos locales ni avisos de protección civil.

🔎 Señal planetaria destacada

El calentamiento del Pacífico tropical constituye una señal climática de especial importancia. Copernicus registró en octubre una temperatura media de 29,94 °C en la región Niño 3.4, con una anomalía de 3,21 °C, superior a los máximos de anteriores episodios muy intensos.

Esta alteración puede influir en patrones de precipitación y temperatura de diversas partes del planeta. Sus impactos no son idénticos en todos los países y dependen también de la estación, la circulación atmosférica y las características de cada territorio.

🗓️ Perspectiva planetaria · 10–24 de noviembre

Atmósfera: observar la evolución de las ondas de circulación, los sistemas frontales y las zonas de convergencia tropical. La distribución de precipitaciones puede cambiar rápidamente y requiere actualizaciones meteorológicas frecuentes.

Océanos: mantener la vigilancia del Pacífico ecuatorial y de las anomalías térmicas marinas. Las previsiones estacionales apuntan a un El Niño intenso hacia finales de 2026, pero su intensidad final permanece sujeta a revisión.

Hielo y superficie: seguir el crecimiento estacional del hielo ártico y las anomalías de humedad del suelo. Los registros mensuales y los mapas diarios responden a escalas distintas y deben interpretarse por separado.

Riesgos: priorizar los avisos oficiales de lluvias extremas, inundaciones, incendios y tormentas. Esta perspectiva identifica variables de vigilancia, no constituye un pronóstico regional específico ni una alerta de emergencia.

Fuentes: Copernicus Climate Change Service, NOAA Global Monitoring Laboratory, NASA FIRMS y Organización Meteorológica Mundial. Corte editorial: 10/11/2026.
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Científicos desarrollan un modelo de IA para mejorar la predicción estacional del hielo marino del Ártico

Imagen referencial. Crédito: Troy Henderson/AAD

Predecir la extensión del hielo marino ártico en septiembre tiene implicaciones significativas para el cambio climático y la navegación en el Ártico. Sin embargo, los pronósticos estacionales para el hielo marino de septiembre a menudo se enfrentan a un desafío conocido como la «barrera de la predictibilidad primaveral».


por Li Yali, Academia China de Ciencias


Científicos desarrollan un nuevo modelo de IA para mejorar la predicción estacional del hielo marino ártico
Marco del modelo SICNet para la temporada . Crédito: IOCAS

Para abordar este problema, un equipo de investigación dirigido por el profesor Li Xiaofeng, del Instituto de Oceanología de la Academia China de Ciencias (IOCAS), ha desarrollado un nuevo modelo de IA llamado SICNet season para realizar predicciones a escala estacional. Su estudio se ha publicado en Geoscientific Model Development .

Los métodos tradicionales de predicción del hielo marino basados ​​en modelos numéricos, como el SEAS5 del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (CEPMPM) y los enfoques basados ​​en modelos estadísticos, frecuentemente encuentran barreras para la previsibilidad de la primavera del hielo marino en el Ártico .

El modelo estacional de SICNet integra las dependencias no lineales globales y locales entre las series de hielo marino mediante bloques Swin-Transformer. Este enfoque permite modelar las relaciones a largo plazo entre las condiciones del hielo marino de primavera y las de septiembre, lo que genera predicciones más precisas que los modelos numéricos y estadísticos.

Los resultados experimentales indican que, al utilizar abril y mayo como meses iniciales para predecir la extensión del hielo marino en septiembre, el modelo estacional de SICNet logra una mejora del 7 al 10 % en la capacidad predictiva (ACC) y una precisión superior al 14 % en las predicciones de los límites del hielo marino (BACC), lo que reduce significativamente la barrera de la predictibilidad primaveral. Además, el espesor del hielo marino primaveral se identifica como un factor crítico, contribuyendo en más del 20 % a superar esta barrera.

Este estudio ofrece una solución impulsada por IA para la barrera de previsibilidad primaveral en los pronósticos del hielo marino del Ártico, mejorando la precisión de las predicciones estacionales para el hielo marino de septiembre en el Ártico.

Más información: Yibin Ren et al., SICNetseason V1.0: un modelo de aprendizaje profundo basado en transformadores para la predicción estacional del hielo marino ártico mediante la incorporación de datos de espesor del hielo marino, Desarrollo de Modelos Geocientíficos (2025). DOI: 10.5194/gmd-18-2665-2025