Un estudio basado en más de 20 millones de registros delictivos advierte que el uso de temperaturas aproximadas reduciría las estimaciones de los daños climáticos en al menos un 15 %
Redactor: Javier Morales O.
Editor: Valentina Ríos
Los errores introducidos al estimar la temperatura de ciudades, barrios y terrenos agrícolas pueden hacer que los estudios económicos subestimen los impactos del calor extremo en al menos un 15 % en promedio. La advertencia surge de una investigación desarrollada por especialistas de la Universidad Wake Forest y la Universidad de California en San Diego, quienes analizaron cómo la ubicación de las mediciones y la escala geográfica modifican los resultados.
El problema no radica necesariamente en que los termómetros funcionen mal, sino en la distancia entre las estaciones meteorológicas y los lugares donde ocurren los efectos estudiados. Ante la ausencia de observaciones en cada vecindario, explotación agrícola o centro de actividad, los investigadores suelen recurrir a la estación más cercana o a conjuntos de datos climáticos interpolados.
Esas aproximaciones pueden generar diferencias considerables. El estudio encontró errores medios cercanos a los 15 grados Fahrenheit —unos 8,3 grados Celsius— en Boulder, Colorado, mientras que en Chicago podían descender hasta aproximadamente un grado Fahrenheit. Uno de los indicadores evaluados mostró un error promedio de 3,3 grados Fahrenheit, equivalentes a 1,85 grados Celsius.
Más de 20 millones de registros revelan el efecto de la escala
Para comprobar cómo estas discrepancias alteran las conclusiones, Chu A. Yu, profesor asistente de Economía en la Universidad Wake Forest, y Richard T. Carson, profesor distinguido de Economía en la Universidad de California en San Diego, trabajaron con más de 20 millones de registros delictivos.
Los autores utilizaron primero datos de delitos y temperaturas a escala urbana como referencia. Después repitieron el análisis agrupando la información por condados. Al ampliar la unidad geográfica, la relación estimada entre el calor y los delitos violentos perdió intensidad, una señal de que la agregación espacial puede ocultar parte del efecto.
Este resultado resulta especialmente relevante para las administraciones que diseñan políticas a partir de evaluaciones sobre salud, seguridad, agricultura o consumo eléctrico. Una medición demasiado general puede no reflejar las diferencias entre zonas cercanas, algo que también muestran los avances destinados a identificar el calor urbano barrio por barrio.
La investigación no establece que todos los trabajos anteriores tengan exactamente el mismo grado de sesgo. La magnitud y la dirección del error dependen de la región, la densidad de estaciones, el método utilizado y la variable que se pretenda estudiar. En algunos casos puede producirse una subestimación y, en otros, una sobrestimación.
Los extremos térmicos son los más difíciles de representar
El análisis indica que las diferencias son particularmente importantes en los extremos de la distribución: las temperaturas altas suelen quedar subestimadas, mientras que las bajas tienden a aparecer sobredimensionadas. Esa distorsión puede reducir artificialmente la relación estadística entre una ola de calor y sus consecuencias.
La limitación adquiere mayor importancia a medida que los episodios cálidos aparecen fuera de los periodos tradicionalmente considerados de riesgo. La expansión del calor extremo más allá del verano obliga a observar con mayor precisión cuándo y dónde se concentra la exposición.
También existen implicaciones para la salud pública. La vulnerabilidad depende de factores como la edad, las condiciones médicas, el acceso a refrigeración y las características de cada zona urbana. Por ello, los estudios sobre la exposición de los adultos mayores a temperaturas intolerables requieren información capaz de representar variaciones locales que pueden desaparecer en promedios regionales.
Ninguna fuente de temperatura funciona mejor en todos los lugares
Los investigadores compararon mediciones de estaciones cercanas con datos climáticos organizados en cuadrículas. Su conclusión es que no existe un método universalmente superior. En territorios con redes densas de observación, una estación próxima puede proporcionar una representación adecuada; donde la cobertura es escasa, los modelos interpolados pueden ofrecer mejores resultados.
Esta desigualdad en la disponibilidad de observaciones forma parte de una dificultad más amplia. La brecha entre países en la calidad de los pronósticos meteorológicos también refleja diferencias en estaciones, infraestructura, intercambio de datos y capacidad técnica.
Los autores recomiendan que cada investigación seleccione la fuente de temperatura en función de su pregunta y del territorio examinado. Asimismo, proponen realizar pruebas con varias alternativas para determinar si las conclusiones cambian cuando se modifica la estación, la cuadrícula o el nivel de agregación.
Consecuencias para ciudades, cultivos y redes eléctricas
Los cálculos sobre los costos del cambio climático se utilizan para decidir inversiones en zonas verdes, sistemas de alerta, refugios climáticos, hospitales, redes eléctricas y protección de cultivos. Si la exposición térmica está mal representada, las necesidades de determinadas comunidades o sectores pueden quedar por debajo de su dimensión real.
En las ciudades, incluso la presencia desigual de árboles, pavimento y edificios modifica la temperatura a distancias cortas. La escasez de vegetación agrava la exposición, como evidencia el análisis sobre las ciudades europeas con poca sombra ante las olas de calor.
En el ámbito agrícola, una diferencia de pocos grados puede cambiar la interpretación del estrés térmico al que estuvo expuesto un cultivo. En el sistema energético, puede alterar las proyecciones de demanda eléctrica durante los días más cálidos. La misma dificultad afecta a estudios sobre contaminación atmosférica, ruido, caudales fluviales y viento cuando la variable ambiental se estima lejos del lugar donde se registra el daño.
Una red de observación más densa para decisiones más precisas
El trabajo plantea reforzar las redes meteorológicas y situar las mediciones más cerca de las personas, explotaciones agrícolas, empresas y ecosistemas incluidos en cada análisis. También señala la necesidad de informar con claridad qué conjunto de datos se utilizó, cómo se asignaron las temperaturas y qué grado de incertidumbre acompaña a los resultados.
La mejora de la cobertura no elimina por sí sola todos los sesgos. La hora de observación, la topografía, la urbanización, la resolución temporal y la forma de combinar datos también influyen. Sin embargo, reconocer esas limitaciones permitiría construir estimaciones más sólidas y evitar que una aparente precisión numérica oculte una exposición climática mal representada.
Fuentes referenciales:
Phys.org
Journal of the Association of Environmental and Resource Economists
