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11 de noviembre de 2026 | Observatorio planetario

🌎 Panorama Planetario

El sistema climático mundial mantiene señales de calentamiento excepcional. Los datos científicos disponibles muestran temperaturas elevadas, acumulación de energía en los océanos y una creciente exposición a fenómenos meteorológicos extremos. El comportamiento de El Niño añade incertidumbre a la distribución regional de lluvias, temperaturas y sequías.

Este panel distingue las observaciones consolidadas de las perspectivas climáticas. La fecha corresponde a la actualización editorial; los indicadores proceden de los últimos informes publicados y no constituyen mediciones instantáneas.

🌡️ Temperatura global

+1,75 °C

Octubre de 2026 registró una anomalía de 1,75 °C respecto al promedio preindustrial estimado para ese mes, según Copernicus. Fue el octubre más cálido de la serie ERA5, con una temperatura media mundial de 15,35 °C.

La persistencia de valores elevados indica que el calentamiento global continúa condicionando el comportamiento de la atmósfera. Un mes por encima de 1,5 °C no equivale, por sí solo, a superar definitivamente el objetivo climático de largo plazo del Acuerdo de París.

🌊 Océanos

Calor acumulado

La Organización Meteorológica Mundial señala que el contenido de calor oceánico continúa en niveles récord. Las observaciones preliminares hasta julio apuntan a un décimo año consecutivo de máximos en este indicador.

El océano absorbe gran parte del exceso de energía del sistema climático. Este proceso influye en la expansión térmica del agua, los ecosistemas marinos y la disponibilidad de energía para determinados fenómenos meteorológicos.

🏭 CO₂ atmosférico

Acumulación persistente

El dióxido de carbono continúa siendo uno de los principales impulsores del calentamiento de origen humano. Su permanencia prolongada en el sistema climático significa que las emisiones acumuladas siguen influyendo sobre la temperatura terrestre.

Las concentraciones deben interpretarse mediante observaciones de estaciones y redes científicas, diferenciando las medias globales de las mediciones locales y de las variaciones estacionales. No se presenta aquí una cifra diaria sin validación instrumental.

🧊 Hielo polar

Ártico bajo la media

La extensión del hielo marino ártico durante octubre se situó aproximadamente un 9 % por debajo del promedio de referencia, de acuerdo con Copernicus. La evolución del hielo depende de la temperatura atmosférica, el océano, los vientos y los procesos estacionales.

Es importante distinguir el hielo marino flotante de los glaciares continentales, cuya pérdida contribuye directamente al aumento del nivel del mar.

🔥 Incendios

Vigilancia de combustibles

La peligrosidad de los incendios forestales está relacionada con la humedad de la vegetación, el viento, la temperatura y la disponibilidad de material combustible. Los períodos secos pueden incrementar la facilidad de propagación.

Los sistemas satelitales permiten detectar anomalías térmicas y estimar áreas quemadas. Sin embargo, un punto caliente no siempre representa un incendio forestal y debe contrastarse con información territorial.

🏜️ Sequías

Riesgo hidrológico

La evolución de El Niño puede modificar los patrones de precipitación en distintas regiones, aunque sus efectos no son uniformes. La sequía meteorológica, la agrícola y la hidrológica responden a procesos relacionados, pero diferentes.

Para evaluar la situación deben considerarse las lluvias acumuladas, la humedad del suelo, los embalses y los caudales. Una anomalía de precipitación aislada no permite determinar por sí sola la existencia de una sequía prolongada.

⛈️ Fenómenos extremos

Exposición creciente

Las lluvias intensas, las olas de calor y los episodios de viento extremo representan amenazas distintas que requieren sistemas de alerta especializados. La OMM destaca los importantes costos humanos y económicos de los eventos meteorológicos extremos.

El riesgo final depende tanto de la intensidad del fenómeno como de la exposición de la población, la infraestructura y la vulnerabilidad del territorio.

🌐 Señal planetaria destacada

El Niño intenso

La OMM informa que El Niño se ha intensificado desde agosto de 2026 y prevé que alcance una gran intensidad hacia diciembre. El fenómeno puede modificar la circulación atmosférica y favorecer anomalías de temperatura y precipitación.

Sus efectos se combinan con el calentamiento global de largo plazo. Por ello, no todos los episodios extremos pueden atribuirse directamente a El Niño sin un análisis específico.

🔭 Perspectiva | Próximos 7–14 días

Entre el 11 y el 25 de noviembre conviene prestar especial atención a la evolución de El Niño, las anomalías de temperatura superficial del mar, las alertas de precipitación intensa y las condiciones de sequedad de la vegetación. La vigilancia debe mantenerse mediante pronósticos nacionales y regionales actualizados.

Esta perspectiva describe factores de seguimiento, no anuncia fenómenos concretos en lugares determinados. Los avisos operativos requieren consultar a los servicios meteorológicos responsables de cada territorio.

Fuentes científicas: OMM, Estado del Clima 2026 · Copernicus, octubre de 2026.

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El análisis de imágenes satelitales aporta nuevos conocimientos sobre la diversidad funcional de los bosques tropicales

Crédito: Unsplash/CC0 Dominio público

Las imágenes satelitales obtenidas desde el espacio están permitiendo a los científicos profundizar en las funciones individuales de las diferentes cubiertas forestales tropicales con resultados nuevos y sorprendentes.


por la Universidad de Oxford


Comprender las características de los árboles y la diversidad funcional en los trópicos es crucial para la biodiversidad, la modelización de los ecosistemas y la conservación. Ahora, por primera vez, gracias a los datos satelitales de los satélites Sentinel-2 de la Agencia Espacial Europea (ESA), los científicos pueden mostrar la gran diversidad funcional de los bosques tropicales como nunca antes se había visto.

En un estudio dirigido por el Instituto de Cambio Ambiental de la Universidad de Oxford, y en el que participaron más de 100 científicos de todo el mundo, los investigadores utilizaron datos de más de 1.800 parcelas de vegetación, junto con datos satelitales, de terreno, climáticos y de suelo, para predecir variaciones en 13 rasgos de los árboles y mapear la diversidad funcional de los bosques tropicales.

Descubrieron que los bosques de América, África y Asia utilizan cada uno partes diferentes del espacio de características disponible. Los bosques tropicales americanos muestran un 40% más de riqueza funcional que los bosques africanos y asiáticos, mientras que los bosques africanos tienen la mayor divergencia funcional: un 32% más que los bosques americanos y un 7% más que los asiáticos.

El estudio, «Canopy functional trace vary across Earth’s tropical forests», publicado en Nature , también identifica regiones que necesitan más datos para mejorar la precisión. Esta investigación ofrece una visión global de cómo y por qué los rasgos del dosel de los bosques tropicales varían entre regiones.

El Dr. Jesús Aguirre-Gutiérrez, Profesor Asociado, afirmó: «Usando datos satelitales de última generación podemos obtener información de alta resolución y ver qué está sucediendo en las copas de los árboles. Podemos usar esto para cuantificar las diferencias entre los continentes».

En su estudio, el equipo destaca la importancia de las copas de los árboles de los bosques tropicales para regular el carbono, el agua y la energía en la atmósfera. Los bosques tropicales son los ecosistemas con mayor biodiversidad de la Tierra y constituyen una gran parte de la diversidad global, incluidas dos terceras partes de las 73.000 especies de árboles. Más de mil millones de personas dependen de ellos para su sustento.

Sin embargo, los investigadores afirman que aún tenemos un conocimiento limitado de cómo varían los rasgos que afectan las funciones forestales (como la forma, los patrones de crecimiento y las respuestas al medio ambiente) en grandes áreas, especialmente en los bosques tropicales. Si bien factores como el agua, la temperatura y el suelo influyen en los rasgos de las plantas, no comprendemos completamente cómo afectan la función forestal.

La predicción de la distribución de las características de las plantas en grandes áreas suele centrarse en unas pocas características de las que se dispone de más datos, como el nitrógeno y el fósforo de las hojas y el área foliar específica. Se han logrado algunos avances combinando datos sobre los tipos de plantas con modelos estadísticos y teledetección por satélite, pero la mayoría de los modelos todavía dependen de tipos de plantas predefinidos para estimar la distribución de las características y utilizan datos satelitales de baja resolución.

Las observaciones terrestres en los bosques tropicales suelen ser limitadas, lo que demuestra la necesidad de contar con mejores herramientas para rastrear las características de las plantas en grandes áreas con alta resolución. También es necesario comparar las predicciones realizadas con diferentes métodos.

Si bien las bases de datos de características de las plantas ayudan a modelar la distribución de las mismas, los investigadores afirman que aún carecemos de datos completos sobre las características de la mayoría de las especies de árboles en áreas tropicales como la Amazonia, que tiene alrededor de 15.000 especies. Comprender la variación de las características en los distintos continentes es importante para predecir cómo responderán los ecosistemas a cambios como el cambio climático y el uso de la tierra.

Estudios anteriores han demostrado que los rasgos de las plantas varían según los ecosistemas y las comunidades, lo que refleja cómo las estrategias de las plantas se conectan con las condiciones ambientales, permitiendo que las especies prosperen en nichos específicos.

Si bien los modelos dinámicos de vegetación global (DGVM, por sus siglas en inglés) y los modelos de distribución de especies (SDM, por sus siglas en inglés) ayudan a predecir los efectos del cambio climático, los DGVM a menudo utilizan categorías amplias de plantas y los SDM pueden ignorar la diversidad de rasgos. La inclusión de rasgos específicos de plantas y la diversidad funcional en estos modelos puede mejorar las predicciones del ciclo del carbono, los patrones de vegetación y la resiliencia de los ecosistemas, lo que conduce a una mejor comprensión de cómo los ecosistemas responden al cambio global.

El equipo de 119 científicos incluyó a 10 investigadores del ECI.

El Dr. Aguirre-Gutiérrez dijo: «Es gracias a la disponibilidad de datos de parcelas de campo y de características de colaboradores locales, incluida la red mexicana MONAFOR, la red de Monitoreo Global de Ecosistemas de Oxford (GEM), RAINFOR y la metared ForestPlots, y también datos satelitales de la ESA, que han logrado comparar las funciones del dosel con tanto detalle».

Continuó diciendo: «La inteligencia artificial está mejorando rápidamente nuestra capacidad para mapear los rasgos de las plantas utilizando modelos de aprendizaje profundo aplicados a datos de campo y fotografías. Estos modelos, especialmente las redes neuronales convolucionales , pueden analizar grandes cantidades de datos de teledetección y se han combinado con datos espectrales para mapear los rasgos de las plantas.

«Los nuevos satélites con sensores hiperespectrales y alta resolución espacial, junto con los crecientes datos del censo de árboles, están ampliando las posibilidades de utilizar la IA en el tiempo y el espacio».

Pero el equipo advierte que la IA debería apoyar, no reemplazar, los métodos ecológicos tradicionales como el muestreo de campo y la identificación de árboles por parte de expertos para garantizar evaluaciones precisas de la biodiversidad.

El Dr. Aguirre-Gutiérrez agregó: «Existe la necesidad de herramientas que puedan predecir la distribución de la biodiversidad y sus cambios a lo largo del tiempo, y este enfoque es un paso adelante. En el futuro, los datos satelitales podrían ayudar a rastrear la diversidad de plantas anualmente, pero esto requiere datos de campo extensos, modelos avanzados, más potencia de procesamiento y una fuerte colaboración entre investigadores e instituciones».

El estudio traza un mapa de cómo varían los tipos de árboles en los bosques tropicales húmedos y secos, que albergan la mayoría de las especies de árboles de la Tierra . Los hallazgos muestran que las características de los árboles están fuertemente condicionadas por el clima a largo plazo, lo que ayuda a predecir cómo el cambio climático podría afectar a estos bosques. Los mapas que los investigadores ponen a disposición destacan áreas clave para futuras investigaciones, especialmente en regiones poco estudiadas como África y Asia.

Como la precisión de las predicciones depende de la calidad y la cobertura de los datos, mejorarán a medida que haya más información disponible. Estos mapas suponen un avance significativo para comprender cómo funcionan los bosques tropicales a nivel mundial.

Más información: Jesús Aguirre-Gutiérrez, Canopy functional character varying across Earth’s tropical forests, Nature (2025). DOI: 10.1038/s41586-025-08663-2 . ​​www.nature.com/articles/s41586-025-08663-2