Los fenómenos climáticos extremos, como las olas de calor, las lluvias intensas o las sequías, tienen efectos de gran alcance sobre los ecosistemas, la agricultura, los recursos hídricos y la salud humana. Para comprender los fenómenos extremos recientes y poder evaluar los riesgos climáticos resultantes, es necesario examinarlos en un contexto histórico.
por Jana Meyer, Deutsches Klimarechenzentrum
¿Cómo se comparan los fenómenos extremos recientes con los del pasado? ¿Existen tendencias regionales a largo plazo? Los analistas de datos del DKRZ han desarrollado un método que puede reconstruir eficazmente datos de observación incompletos sobre fenómenos climáticos extremos mediante el uso de métodos de inteligencia artificial (IA). Los resultados del estudio se publican en Nature Communications .
El análisis de los fenómenos climáticos extremos del pasado se complica por el hecho de que los conjuntos de datos existentes sobre los fenómenos extremos observados suelen presentar lagunas e imprecisiones espaciales debido a una extrapolación espacial inadecuada. Este problema surge de los métodos estadísticos tradicionales utilizados para explicar la falta de mediciones, particularmente antes de mediados del siglo XX.
El estudio demuestra cómo la IA puede reconstruir eficazmente datos observacionales escasos de extremos climáticos europeos (días y noches cálidos y fríos) y revelar tendencias espaciales en el período de tiempo de 1901 a 2018 que no está cubierto por la mayoría de los conjuntos de datos de reanálisis . El análisis muestra que el método de IA supera los métodos estadísticos establecidos , como Kriging.
La reconstrucción se basa en el aprendizaje por transferencia con datos del modelo del sistema terrestre, por ejemplo, grandes cantidades de datos del proyecto de intercomparación de modelos acoplados CMIP6. Los cálculos utilizaron la parte GPU del sistema HPC Levante de DKRZ.
El conjunto de datos reconstruido mediante IA revela evidencia cuantitativa de extremos de calor y frío a principios del siglo XX y arroja nueva luz sobre la evolución de estos extremos. El conjunto de datos se proporciona a la comunidad climática para una mejor caracterización de los extremos climáticos y para mejorar la gestión de riesgos y el desarrollo de políticas.
Más información: Étienne Plésiat et al, La inteligencia artificial revela extremos climáticos pasados reconstruyendo registros históricos, Nature Communications (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-53464-2
