Un nuevo método combina simulaciones oceánicas y mediciones de 4.000 flotadores autónomos para estimar componentes de la circulación atlántica durante las últimas dos décadas.
Redactor: Camila Herrera R.
Editor: Santiago Duarte
Los datos recopilados durante más de 20 años por unos 4.000 flotadores autónomos del programa internacional Argo han permitido desarrollar una nueva forma de estudiar la circulación del océano Atlántico mediante inteligencia artificial. El método utiliza perfiles de temperatura y salinidad para estimar la intensidad de corrientes oceánicas a gran escala que tradicionalmente requieren campañas de observación costosas y técnicamente complejas.
Los instrumentos Argo descienden de manera periódica hasta unos 2.000 metros de profundidad. Durante el ascenso registran temperatura, salinidad y presión, y al alcanzar nuevamente la superficie transmiten la información por satélite a una red internacional disponible para la comunidad científica.
Esta infraestructura se ha convertido en una de las piezas centrales de la observación global de los océanos. Sin embargo, las mediciones obtenidas por los flotadores son puntuales y se encuentran distribuidas por amplias áreas, lo que dificulta convertirlas directamente en una imagen continua de grandes sistemas de corrientes.
Aprendizaje automático entrenado con simulaciones oceánicas
El estudio fue dirigido por Yannick Wölker, quien desarrolló la investigación en la unidad de Dinámica Oceánica de GEOMAR y en el grupo de Arqueoinformática y Ciencia de Datos de la Universidad de Kiel. El objetivo era determinar si las mediciones dispersas de Argo podían utilizarse para conocer sistemas de circulación que hasta ahora solo podían observarse mediante extensas campañas oceanográficas.
Los investigadores entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático con simulaciones oceánicas de alta resolución. Durante ese proceso, el sistema aprendió a relacionar determinados patrones de corrientes con los perfiles de temperatura y salinidad que aparecerían bajo esas condiciones.
Una vez entrenado, el algoritmo fue aplicado a las observaciones reales obtenidas por los flotadores Argo en el Atlántico. La combinación permitió inferir la intensidad de corrientes a gran escala a partir de mediciones individuales distribuidas por la cuenca oceánica.
La metodología se concentra especialmente en el componente geostrófico de la circulación, determinado por la distribución de la temperatura y la salinidad. Este componente había resultado difícil de seguir de manera continua mediante observaciones directas.
Una nueva mirada a la circulación meridional atlántica
El análisis se centra en la Circulación Meridional de Retorno del Atlántico, conocida como AMOC. Este sistema transporta aguas superficiales cálidas hacia el norte, donde se enfrían, aumentan su densidad, se hunden y regresan hacia el sur como aguas profundas más frías.
La AMOC desplaza grandes cantidades de calor y ejerce una influencia importante sobre el clima y las condiciones meteorológicas, particularmente en Europa. Su comportamiento también está relacionado con la evolución de la anomalía fría situada al sur de Groenlandia, donde los cambios de temperatura y salinidad han sido utilizados para investigar el estado de la circulación atlántica.
La estabilidad de este sistema y su posible modificación bajo el cambio climático continúan siendo asuntos centrales de la investigación climática. Las observaciones directas disponibles proceden principalmente de unas pocas series de medición fijas instaladas en el Atlántico, cuyo mantenimiento implica costos elevados y una logística compleja.
Otros trabajos han documentado cambios en distintos sectores de la circulación de las corrientes atlánticas, mientras que algunos análisis indican que las anomalías de temperatura y salinidad pueden desplazarse hacia el norte y afectar ramas de alta latitud del sistema.
Resultados compatibles con observaciones y modelos
Las estimaciones obtenidas mediante los perfiles Argo mostraron una buena concordancia con series de observación ya establecidas y con simulaciones oceánicas. El resultado ofrece una nueva herramienta metodológica para aprovechar mejor los datos que ya están siendo recopilados en distintas regiones del Atlántico.
El método permite reconstruir características amplias de la circulación y cubrir parcialmente zonas o periodos donde no existen mediciones directas continuas. También puede ayudar a identificar dónde sería más conveniente instalar futuros instrumentos de observación.
Wölker señaló que la combinación de aprendizaje automático y modelos físicos permite extraer más información de las mediciones disponibles. Sin embargo, advirtió que el procedimiento no sustituye las observaciones directas realizadas en el océano.
Las estimaciones dependen de supuestos incorporados en las simulaciones utilizadas para entrenar el algoritmo. Además, el método solo representa determinados intervalos temporales y tiene capacidad limitada para resolver fluctuaciones muy breves o establecer con precisión tendencias prolongadas de debilitamiento de la AMOC.
La inteligencia artificial como complemento de la vigilancia oceánica
La investigación muestra que la inteligencia artificial puede complementar los sistemas existentes y ayudar a cubrir vacíos entre las mediciones. Esta posibilidad resulta relevante porque la vigilancia de las profundidades oceánicas no puede depender únicamente de satélites, que observan principalmente condiciones de la superficie.
Las mediciones de temperatura y salinidad realizadas bajo la superficie también son fundamentales para estudiar la acumulación de calor, la reorganización de las masas de agua y las variaciones de las corrientes. El seguimiento de estos parámetros ha permitido analizar tanto la AMOC como el comportamiento histórico de la Corriente del Golfo en el Atlántico Norte.
El profesor Arne Biastoch, investigador de GEOMAR y coautor del trabajo, destacó que la vigilancia climática de largo plazo exige redes eficientes, resistentes y coordinadas internacionalmente. Los métodos de inteligencia artificial podrían contribuir a decidir dónde desplegar nueva infraestructura y cómo combinarla con los sistemas ya operativos.
El trabajo se desarrolló dentro de la Helmholtz School for Marine Data Science, un programa doctoral conocido como MarDATA que integra investigadores de Kiel y Bremen y reúne conocimientos de ciencias marinas e informática.
Los resultados fueron publicados en la revista Ocean Science bajo el título “Estimating the AMOC from Argo profiles with machine learning trained on ocean simulations”. La propuesta convierte dos décadas de perfiles oceánicos en una fuente adicional de información sobre la circulación atlántica, pero mantiene las redes de medición directa como referencia indispensable para vigilar sus cambios futuros.
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