Inteligencia artificial para crear un mapa global de impacto climático

2021-10-18 21:02:27

Un equipo de científicos que utiliza una técnica de aprendizaje automático dice que espera que un mapa global completo que han creado agregue algo de claridad sobre los impactos climáticos.

El mapa recién publicado se basa en datos obtenidos de más de 100.000 estudios de impacto climático, junto con tendencias de datos en temperatura y precipitación. Entre otros hallazgos, los autores concluyen que, según los resultados del mapa, alrededor del 80% del planeta (y el 85% de la población mundial) ya ve los impactos del cambio climático.

“Nuestro estudio no deja dudas de que la crisis climática ya se puede sentir en casi todas partes del mundo”, dijo Max Callaghan, un postdoctorado en el Instituto de Investigación Mercator de Alemania sobre Bienes Comunes Globales y Cambio Climático. El trabajo, completado en conjunto con Climate Analytics, fue publicado el lunes en la revista Nature Climate Change .

El mapeo incluye datos extensos relacionados con el clima que fueron geolocalizados para temperatura y precipitación. El algoritmo utilizado por los investigadores para “leer” la literatura climática fue capaz de extraer cada impacto climático específico, identificar el impulsor climático subyacente y codificar la ubicación geográfica.

Nota: En la figura se observa la atribución potencial de los estudios de impacto a las tendencias antropogénicas regionales de temperatura y precipitación. a, b, Evaluación basada en modelos de la atribución de la temperatura regional para el período 1951-2018 (a) y las tendencias de precipitación para el período 1951-2016 (b) a la influencia humana. Las tendencias de enfriamiento / calentamiento o secado / humectación en las regiones marcadas como categorías ± 2 y ± 3 se evalúan como atribuibles en parte a la influencia humana (Métodos). c, Mapa global de estudios ponderados por área coloreados por la existencia de tendencias detectables y atribuibles (D&A) (morado para tendencias atribuibles en al menos una variable, sombreado cruzado para tendencias atribuibles en ambas variables, gris para tendencias no atribuibles) e indicando la densidad de evidencia localizada (Baja: <5 estudios ponderados; Robusto: 5-20 estudios ponderados; Alta:> 20 estudios ponderados). d, e, La proporción de superficie terrestre (d) y población (e) con cada tipo de celda de cuadrícula, agrupada por categoría de ingreso del país.

Big data sobre el impacto climático

Los investigadores dicen que el poder de sus fuentes de “big data” ha creado un nuevo recurso destinado a informar la política climática en el futuro.

“Nuestro mapa mundial de impactos climáticos proporciona orientación para la lucha global contra el calentamiento global, para evaluaciones de riesgo regionales y locales y también para medidas de adaptación específicas”, dice Callaghan. Al mismo tiempo, los autores del artículo señalan que el mapa de aprendizaje automático no sustituye a la evaluación climática de expertos.

“En una era de ‘gran literatura’, es un complemento invaluable”, señalan los autores del artículo. “El uso del aprendizaje automático significa que consideramos más evidencia de la que sería factible de otra manera, mostrando dónde la evidencia parece ser más frecuente y dónde se pueden observar brechas importantes”.

Esas lagunas se hicieron obvias durante la investigación porque los científicos no pueden mapear muy bien ciertas áreas del planeta con datos que no tienen. Los países de bajos ingresos que ya sienten los efectos del cambio climático no cuentan con la investigación basada en evidencias para respaldar la atribución local con confianza, a pesar de que el estudio incluye literatura de investigación de todas partes del mundo.

La ausencia de datos es fácil de visualizar en el mapa. Por ejemplo, partes de África occidental y franjas de Asia aparecen con evidencia que sugiere que el impacto climático ya está funcionando y que el cambio está relacionado con los humanos. Al mismo tiempo, no existe una imagen clara de cuáles son los impactos específicos en el ecosistema afectado.

“Los países en desarrollo están a la vanguardia de los impactos climáticos, pero nuestro estudio muestra que realmente hay puntos ciegos en los datos”, dice Shruti Nath, investigador de Climate Analytics y coautor del estudio.

“La mayoría de las áreas en las que no podemos establecer la imputación están en África. La brecha de atribución tiene consecuencias concretas para la planificación de medidas de adaptación climática en estas regiones y también para el acceso a la financiación”.

Fuente: Ecoportal, Laureen Fagan,

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