Predecir los fenómenos naturales suele ser una cuestión de vida o muerte; esto vale tanto para la región del norte de Europa, en donde una fuerte helada o una temporada invernal más fría de lo normal puede alterar la economía y el modo de vida de la sociedad, como para las regiones tropicales y subtropicales, en las que a menudo los huracanes azotan las costas con vientos muy intensos y repentinos que acaban con la vida de personas o causan daños en la infraestructura de las ciudades. Aunque en las últimas décadas hemos avanzado en el conocimiento del mundo natural que nos rodea, seguimos siendo incapaces de predecir las condiciones climáticas anómalas con certeza y precisión. ¿A qué se debe esta circunstancia?
Para estudiar el ambiente en donde el ser humano habita y las variaciones que tratamos de percibir en este ambiente, es necesario hacer la distinción entre tiempo meteorológico y clima. Los fenómenos transitorios como la lluvia, los ciclos diurnos de temperatura, los frentes fríos, huracanes, y toda condición que tiende a desaparecer en el transcurso de algunas horas o días están en el dominio de la meteorología. El clima es una concepción humana sobre las condiciones promedio en el ambiente y se rige principalmente por factores astronómicos, orográficos, oceánicos y, en años más recientes, por la huella del hombre como especie. Todos estos factores afectan la forma en que determinadas regiones del planeta absorben la energía del Sol, el principal motor del clima. Contrario al tiempo meteorológico, el clima se mide más bien en décadas.
Predecir la variación del clima puede resultar tan simple como señalar que “en invierno hace frío”, o tan complejo como determinar las causas del reciente descenso en el calentamiento global. El principal problema en el estudio del clima radica en las nubes; el poder modelar el ciclo del agua requiere extrapolar conceptos de microfísica a una escala planetaria, y nuestro mejor intento es imitar este fenómeno con idealizaciones teóricas dentro de los modelos de pronóstico meteorológico –es decir, de modelos hechos con datos de unos cuantos días– que imitan la condensación y precipitación de manera burda. Al no representar la realidad, estas parametrizaciones, –es decir, simplificaciones de una realidad muy compleja, fallan cuando se extiende el tiempo de simulación hasta una escala climática –treinta, sesenta años– debido a la acumulación irreparable de los errores.
Pero detengámonos un poco para explicar estas modelos meteorológicos. En un sentido estrictamente teórico, el entorno es un conjunto de partículas para el que la temperatura y la velocidad del viento son una forma de medir su estado. La aproximación más realista para estudiar nuestro entorno es hacer modelos del océano y la atmósfera, los principales ambientes del sistema, en los que estén representados como fluidos continuos que se comunican a través de intercambios de masa y energía. La evolución de estos fluidos en el tiempo está determinada por las ecuaciones más complejas y robustas de la hidrodinámica: las ecuaciones de Navier-Stokes. (Estas ecuaciones, planteadas en 1845, forman uno de los siete problemas matemáticos más grandes que la humanidad aún no ha podido resolver del todo.) Actualmente, el desarrollo de la tecnología y los avances computacionales han permitido realizar en tan solo unos segundos los cálculos que a un millar de estudiantes de posgrado les tomaría años. Resolver las ecuaciones gobernantes de un sistema atmosférico es posible, para un lapso de tiempo relativamente corto, si se conocen con precisión las principales variables meteorológicas en una región y un momento determinado; estas variables se ingresan a programas de cálculo numérico llamados Modelos de Circulación General (MCG). Estos MCG utilizan ordenadores con cientos de procesadores organizados en clústeres y su implementación suele abarcar instituciones completas. Se alimentan con datos de estaciones meteorológicas en todo el mundo; las agencias gubernamentales comparten la información medida en cada estación de un país, en transectos de embarcaciones y bollas a través del océano, recorridos de aviones, globos sonda, imágenes satelitales digitalizadas, y para los espacios donde no se puede medir se usan técnicas de asimilación de datos, que consiste en extrapolar con leyes físicas y matemáticas las variables meteorológicas. Y aunque este sistema de recolección de información es lo mejor que tenemos, la carencia de datos precisos es un motivo de una intrínseca incertidumbre para nuestros modelos de pronósticos. En particular, los fenómenos más complicados de predecir meteorológicamente son la formación y el trayecto de los huracanes y la intensidad y duración de las precipitaciones. La cantidad de datos y puntos de información que contienen estos fenómenos es tan grande que reducen nuestra capacidad para predecir su comportamiento con certeza. (Los huracanes son fenómenos naturales tan complejos que, por ejemplo, al correr un modelo de computadora que simule varias décadas de interacción climática, se formarán tormentas y periodos de sequía pero no se formarán huracanes en él. Hay que incluirlos matemáticamente en el modelo para poder estudiarlos.)
Pero con toda nuestra tecnología, ¿será posible algún día contar con toda la información necesaria sobre el futuro para poder adelantarnos a él? Todo parece indicar que el grado de éxito que podamos tener depende de la cantidad de futuro que escojamos para predecir. A mediados de la década de los años sesenta el matemático y meteorólogo Edward Lorenz postuló lo que en el lenguaje coloquial se conoce como “la teoría del caos” y demostró que existe un alto grado de impredictabilidad en los sistemas deterministas (sistemas cuyo futuro esta íntimamente relacionado a su pasado).
La idea general de esta teoría es que nuestro conocimiento sobre el sistema atmosférico a futuro está limitado a la incertidumbre de las mediciones usadas como condiciones iniciales. Después de un cierto tiempo las pequeñas imprecisiones provocan que la situación pronosticada diverja de la realidad. Lorenz dedujo que el límite de predicción sería de 15 a 20 días. Cuando revise el pronóstico del tiempo para su próximo viaje, la predicción de diez días tendrá muchas posibilidades de acercarse a la realidad. Más de eso, Lorenz no responde. Su teoría, además, cuestiona la validez de todas aquellas proyecciones climáticas –las proyecciones de cómo variará la temperatura a lo largo de décadas– que son realizadas con los MCG, entre ellos los del IPCC (Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático), y produce escepticismo en una parte de la comunidad científica ante el cambio climático. Los MCG pueden usarse para una predicción climáticas sólo después de decenas de ensayos sobre las condiciones meteorológicas a futuro simulando la evolución del sistema climático cientos de años, y estos únicamente tienen sentido cuando se promedian, pues ninguno de ellos –ya nos lo dijo Lorenz y su teoría del caos– tendrá condiciones que se acerquen a la realidad.
Podemos afirmar que dadas las condiciones actuales de la ciencia y la tecnología, el uso de herramientas meteorológicas para observar variaciones en el clima puede, paradójicamente, nublar nuestro entendimiento del sistema climático. Nos enfocamos en el sistema en su complejidad y detalle, cuando quizás las respuestas son más simples de lo que pensamos, como si al estudiar el movimiento individual de los peces que componen un cardumen pasáramos por alto la corriente en la que nadan.
