Cómo la investigación de armas nucleares reveló nuevas amenazas climáticas

Después de que la científica atmosférica Ivana Cvijanovic comenzara a llevar una simulación climática computarizada al límite, notó un resultado inquietante: mientras el hielo marino del Ártico casi desaparecía, se acumularon sistemas masivos de alta presión a miles de millas de distancia, frente a la costa oeste de los Estados Unidos.

La cresta atmosférica bloqueó las principales tormentas que se dirigían a California, cortando la lluvia. El modelo de Cvijanovic muestra que a medida que se desvanece el hielo marino de verano del Polo Norte, como se espera en las próximas décadas, podría cerrar el grifo para los agricultores del Valle Central, las estaciones de esquí de Sierra Nevada y las ciudades en todo el estado más poblado de la nación (ver The Year Climate El cambio comenzó a girar fuera de control).

La científica climática Ivana Cvijanovic realizó un trabajo de campo en Alaska North Slope como parte de su investigación de doctorado.

Los resultados, publicado en Comunicaciones de la naturaleza en diciembre, también sugieren que la reducción del hielo marino puede haber jugado un papel en la sequía extrema y costosa que azotó a California durante la mayor parte de esta década. Eso fue impulsado por una cresta ridículamente resistente que se parece mucho a la que predice la simulación de Cvijanovic.

Los modelos climáticos a menudo se ridiculizan como aproximaciones poco confiables de los sistemas complejos de la Tierra, particularmente entre los que niegan el cambio climático. Pero gracias a los avances en el poder computacional, la inclusión de más componentes planetarios y otros avances técnicos, estas simulaciones se están volviendo increíblemente poderosas.

Pueden predecir con creciente certeza cómo el calentamiento global ya está alterando el planeta y cómo es probable que lo haga en el futuro. En particular, las mejoras están ayudando a los científicos a desentrañar los complejos mecanismos que impulsan los fenómenos meteorológicos extremos.

Cvijanovic había tratado de estudiar las desconcertantes conexiones entre el derretimiento del hielo y los cambios en las precipitaciones lejanas durante años. Pero los modelos climáticos estándar no ofrecían una forma de simular los procesos de manera realista, hasta que llegó un avance reciente de una fuente poco probable: la investigación de armas nucleares.

Lanzar la moneda de nuevo

La curiosidad de Cvijanovic había adquirido una nueva urgencia cuando aterrizó como investigadora postdoctoral en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore de California en 2014. Dos veranos antes, el hielo marino del Ártico se había derretido mucho más rápido de lo que esperaban los científicos. Casi cinco millones de millas cuadradas de hielo desaparecieron del período pico a fines de marzo, con mucho, la mayor pérdida jamás registrada.

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Fue una señal evidente de que algo andaba mal en los modelos climáticos, y en el extremo más aterrador del espectro.

Los modelos climáticos son simulaciones de software que estiman cómo reacciona la Tierra a diversas influencias, como aumentos masivos en las emisiones de dióxido de carbono, mediante la ejecución de ecuaciones matemáticas que representan nuestra mejor comprensión de las leyes físicas. Calculan cómo las condiciones cambiantes se propagan a lo largo del tiempo y el espacio, representando los océanos, la superficie y la atmósfera en una cuadrícula de cajas en 3D. En las últimas décadas, la resolución de los modelos ha aumentado considerablemente: el área que representa cada cuadro ha pasado de 500 kilómetros cuadrados a menos de 25 en algunos casos, incluso cuando los modelos incorporaron aerosoles, hielo marino, vegetación y otros factores interconectados. .

Sin embargo, a pesar de todas estas grandes mejoras, a veces todavía hay grandes brechas entre lo que predicen los modelos y cómo se comporta el mundo real, como lo subrayó la dramática pérdida de hielo marino (ver Por qué los modelos climáticos no son mejores).

Ese evento llamó específicamente la atención de Donald Lucas, un científico investigador de Lawrence Livermore. Formó parte de un equipo de investigadores climáticos y modeladores de armas nucleares en el laboratorio que había colaborado previamente en un proyecto de tres años para mejorar los niveles de confianza en los resultados de las simulaciones climáticas.

Donald Lucas, científico investigador de Lawrence Livermore, dirigió un esfuerzo de investigación para comprender por qué el hielo marino del Ártico se estaba derritiendo más rápido de lo que predijeron los modelos climáticos.

Estados Unidos no ha llevado a cabo explosiones de prueba de armas nucleares desde 1992, por lo que tiene que confiar en las inspecciones y modelos para evaluar la confiabilidad de las reservas envejecidas. Los científicos de Lawrence Livermore han utilizado durante mucho tiempo las supercomputadoras del laboratorio para simular la degradación de materiales, como el plutonio, y ayudaron a desarrollar nuevas formas de calcular los niveles de certeza.

En lugar de ejecutar una simulación una vez, la repiten muchas veces, ajustando ligeramente ciertas variables para producir una variedad de posibilidades. A partir de ahí, los investigadores pueden calcular la probabilidad estadística de ciertos resultados basándose, en parte, en la frecuencia con la que ocurren en los resultados y qué tan bien coinciden con los datos de las inspecciones físicas.

Regresas y lanzas la moneda de nuevo, explica Lucas. Lo haces varias veces y construyes una distribución de la probabilidad de la salida.

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Él y sus colegas decidieron aplicar el mismo enfoque a los modelos climáticos, escribiendo programas para modificar docenas de parámetros en el código fuente de un modelo climático público. Aprovecharon aproximadamente la mitad de una supercomputadora en Lawrence Livermore durante casi tres años, produciendo 100.000 años de simulaciones en una amplia gama de escenarios climáticos.

Pero en el verano de 2012, Lucas se dio cuenta de que incluso esos resultados estaban muy por debajo de la predicción de la pérdida de hielo marino del Ártico que realmente ocurrió. Así que él y sus colegas emprendieron otro experimento de modelado, centrado en el hielo marino. Al consultar con expertos sobre qué variables podrían estar en juego y cambiar esos parámetros, su equipo pudo simular la desaparición de mucho más hielo marino del Ártico, acercándose mucho más a la realidad.

Tres variables explicaron el 95 por ciento del cambio. Dos de ellos especificaron el tamaño de las partículas de nieve en el hielo marino, lo que afecta la cantidad de luz solar que se refleja. El último, conocido como conductividad térmica de la nieve, define esencialmente qué tan rápido puede moverse el calor a través del hielo. Al igual que las otras dos variables, normalmente se trata como una constante en el modelo de hielo dedicado que utilizó el equipo. Pero en este caso, los investigadores lo alternaron dentro de un rango que reflejaba su variabilidad en el mundo real.

Lucas no llega a decir que han identificado las piezas del rompecabezas que faltan en los modelos de hielo marino. Pero al permitir un rango de variaciones plausibles, encontramos que podemos explicar la mayoría, pero no todas, las diferencias entre las observaciones y las simulaciones [del modelo de hielo marino], dijo en un correo electrónico.

Lucas prueba nuevas supercomputadoras en Lawrence Livermore Lab.

La configuración perfecta

El experimento también creó una herramienta mucho más fina para que Cvijanovic explorara la pregunta que había reflexionado durante mucho tiempo: ¿por qué los períodos antiguos de calentamiento rápido en el hemisferio norte, conocidos como Dansgaard – Oeschger eventos, parecen coincidir con cambios dramáticos en las precipitaciones en los trópicos?

Hacia el final de su trabajo de doctorado en la Universidad de Copenhague, en 2011 y 2012, Cvijanovic formó parte de un grupo de modelado que trató de dar sentido a estos cambios climáticos abruptos evidentes en muestras de núcleos de hielo de Groenlandia.

Ella había hecho algunos intentos rudimentarios de explorar estas conexiones agregando flujos de energía en simulaciones, lo que esencialmente aumentó la pérdida de hielo marino de manera artificial. Pero el trabajo de su colega en Lawrence Livermore le permitió modelar la pérdida extrema de hielo de una manera más realista, ajustando los parámetros dentro de lo que se considera el posible nivel de variación en la naturaleza.

Esa fue la configuración perfecta, dice ella. No estás haciendo nada no físico; no estás haciendo trampa para observar esta pérdida de hielo marino.

Cvijanovic se centró en las tres variables que el trabajo de Lucas encontró que tenían los efectos más poderosos. Ejecutó el modelo varias docenas de veces, y finalmente elevó esas variables al extremo más alejado de sus rangos. A veces tomaba una semana entera ejecutar un solo análisis en las supercomputadoras de Lawrence Livermore, por lo que el proceso tomó meses. Pero finalmente comenzó a formarse una imagen clara.

Con poco hielo para reflejar el calor hacia el espacio, la región se calienta constantemente. Una pequeña cantidad de ese calor adicional llega a los trópicos, pero es suficiente para desencadenar cambios en el viento y las precipitaciones que alteran los patrones de convección y circulación. Estos, a su vez, producen olas masivas de áreas de alta y baja presión en la atmósfera, formando una cresta persistente que aterriza en el Pacífico Norte. Esa característica dirige las tormentas hacia el norte, lejos de California y hacia Alaska y Canadá.

Fue un experimento difícil que dependió de años de mejoras colectivas en tecnología y técnicas de modelado climático. Se requiere más trabajo para probar los hallazgos y determinar cómo otros procesos pueden aumentar o disminuir el efecto del derretimiento del hielo marino del Ártico, dicen otros científicos. Pero la simulación proporcionó algunas de las primeras pruebas reales de la conexión teórica entre la pérdida de hielo y las sequías lejanas, y sonó como una clara advertencia sobre los peligros que se avecinan en California.

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