Modelización climática a escala regional: ¿Modelos globales o regionales?

Estamos inmersos en una emergencia climática que afecta a todo el planeta y que ejerce impactos muy diferentes sobre diferentes regiones. Conocer cuáles van a ser los mayores cambios en el futuro en función de una serie de caminos socioeconómicos es de una importancia fundamental para evaluar las respuestas de nuestras sociedades a los retos que se presentan. Las dos variables de mayor interés para atender a esta emergencia climática son la temperatura y la precipitación. Los cambios en ambas variables afectan no solo a la biota sino también a la actividad humana, por lo que el estudio de su variabilidad es primordial en sectores tales como la agricultura, la industria o el turismo. Para conocer cuáles van a ser los cambios en la precipitación y en la temperatura es necesario recurrir a los modelos de clima, de los cuales hay casi un centenar hoy el día. Solo con ellos podemos analizar, por ejemplo, los cambios en los ciclos de las precipitaciones, un tema crítico para la agricultura y la gestión ambiental (Tapiador et al. 2016). Para realizar estos estudios contamos con dos estrategias principales de modelización: usar modelos regionales, o modelos globales. En esta breve nota pretendo apuntar los pros y los contras de cada uno de ellos, resumiendo sin entrar en profundidad algunos resultados de las contribuciones propias sobre el tema. Para una información más en detalle, se remite al lector a los artículos correspondientes. ¿Qué es un modelo de clima? Un modelo de clima es un programa informático que recoge todo nuestro conocimiento actual sobre cómo funciona la atmósfera, el océano, la criosfera y la biosfera. Gracias a ellos, y a partir de sobre todo las ecuaciones básicas del movimiento de los fluidos, podemos predecir el comportamiento del clima. Esto es muy diferente a los métodos puramente estadísticos, los basados en el análisis de las series temporales. Aquí no se trata de aprovechar funciones de autocorrelación espacial o temporal, o de explotar covariabilidades. Los modelos de clima emplean ecuaciones físicas básicas (en el sentido de fundamentales) y son mucho más potentes, mucho más precisos, y en resumen, las únicas herramientas viables que tenemos para saber algo sobre los impactos del clima en el futuro