Cada año, dirigimos más cerca de violar los límites establecidos por el Acuerdo de París .
2024 fue el hottest y año Registre , con eventos climáticos extremos como sequías e incendios forestales que afectan vidas y medios de vida en todo el mundo.
Para adaptarse a un mundo cambiante y un clima, necesitamos predicciones climáticas más confiables y procesables. Pero la información utilizada para producirlos a menudo está fragmentada, inconsistente o simplemente no está adaptada a las decisiones que necesitamos para tomar día a día.
Ingrese el aspecto Proyecto, una iniciativa inicial de accesorios para mejorar Predicciones que nos sirven tanto ahora como en nuestro futuro incierto.
Para obtener más información, nos encontramos con DR marta terrado , y co-líder del equipo de integración de conocimiento, Departamento de Ciencias de la Tierra, Centro de Supercomputación de Barcelona.
¿Cuáles son los desafíos o limitaciones de los modelos actuales de predicciones y proyecciones climáticas, y cómo afectan estos usuarios finales?
Las comunidades de investigación que trabajan en los campos del pronóstico del tiempo, la predicción climática y la proyección del cambio climático han trabajado tradicionalmente en silos. Esto ha resultado en el uso de diferentes métodos y enfoques, y a menudo diferentes modelos.
Esta división académica no tiene sentido para la mayoría de los usuarios, cuyos procesos de toma de decisiones y planificación a menudo deben considerar simultáneamente diferentes escalas de tiempo independientemente del enfoque de modelado subyacente.
A pesar de la necesidad de pronósticos consistentes para respaldar las decisiones, la información climática a menudo se proporciona a los usuarios en diferentes piezas que, para empeorar las cosas, no siempre están de acuerdo. Esto plantea una limitación a la absorción de la información climática para la decisión y la formulación de políticas.
¿Cómo apunta a mejorar esta situación?
Estamos trabajando para desarrollar predicciones climáticas innovadoras perfectas que proporcionan una única "imagen" coherente del clima futuro.
Ayuda aquí para usar analogía de una cámara : ajustar la cámara de la cámara que nos permite llevar a un enfoque cercano a los centros cercanos paisaje. De manera similar, las predicciones climáticas perfectas proporcionan información tanto para el futuro cercano como para el lejano, conectando predicciones para los próximos meses (estacionales) con predicciones a más largo plazo para las próximas décadas (decadal).
Este enfoque unificado evita información fragmentada o inconsistente, ofreciendo a los usuarios una imagen más clara y completa del clima.
Esperamos que las predicciones climáticas perfectas, que proporcionan información consistente a través de las escalas de tiempo, faciliten los responsables políticos integrar información para el futuro cercano y lejano en las políticas. Hasta ahora, solo una escala de tiempo, si la hay, tiende a integrarse en las políticas (tradicionalmente, proyecciones del cambio climático).
solo considerar una sola escala de tiempo para el cambio climático en las predicciones y la formulación de políticas puede conducir a la malaaptación, aumentando nuestra vulnerabilidad al cambio climático en otras escalas de tiempo.
Los marcos de políticas que pueden beneficiarse de una visión general más amplia de las condiciones climáticas futuras incluyen planes de adaptación nacionales, así como otras regulaciones, como la Política de Agricultura Común de la UE, la puerta de enlace global, los fondos de cohesión de solidaridad o el Marco Sendai sobre la reducción del riesgo de desastres.
¿Cuáles son los desafíos de esto?
Esperamos que nuestro enfoque sin problemas beneficie a los usuarios al permitirles tomar mejores decisiones. Sin embargo, estamos hablando de un nuevo tipo de información aquí que aún no se ha puesto en práctica. Existe una brecha significativa en la traducción de estos datos en información útil e integrarlo en el conocimiento y la práctica existentes.
En el aspecto, los usuarios de sectores como la agricultura o las finanzas son pioneras en el uso de predicciones climáticas perfectas. Nuestro principal desafío es demostrar el valor agregado de esta nueva información en comparación con las predicciones que están actualmente disponibles. Es una tarea continua.
¿Cómo incorpora la variabilidad climática local o regional para garantizar que las predicciones sean procesables para las comunidades que enfrentan amenazas específicas como inundaciones o sequías costeras?
Los modelos climáticos globales tradicionales (GCM) pueden usarse para predecir las condiciones climáticas esperadas en diferentes regiones y escalas de tiempo. Sin embargo, estos modelos entregan información a una resolución bastante gruesa, típicamente de alrededor de 100 km 2 .
Para simular las condiciones climáticas locales y regionales, es importante considerar los impulsores a escala local, como la topografía de la región y los patrones de circulación atmosférica local, además de los impulsores a gran escala.
En el aspecto, desarrollamos y probamos diferentes métodos de redacción espacial, incluyendo dinamical y estadística y estadística y estadística enfoques . Estos son clave para hacer que los datos sean relevantes para el uso de escala local y regional.
Nuestro objetivo es identificar las situaciones en las que cada uno de estos métodos funciona mejor y proporcionar orientación para su aplicación. La reducción de escala espacial implica refinar los datos del modelo de clima global, proporcionando información de alta resolución para una región o área específica. Es un método indispensable para entregar información climática adaptada y procesable a los usuarios de una amplia gama de sectores.
¿Cómo puede hacer que sus predicciones y proyecciones sean útiles para sectores específicos como la agricultura y el seguro?
Aplicamos un enfoque de coproducción que coloca a los usuarios en el centro de nuestros desarrollos, asegurando que sus necesidades se entiendan y se satisfagan. La información climática se coproduce mediante una estrecha colaboración con las partes interesadas (a quienes llamamos súper usuarios) de los sectores sociales clave. Estos incluyen agricultura, finanzas, gobernanza, reducción del riesgo de desastres y el sector humanitario. El proceso de coproducción da como resultado información que no solo es científicamente sólida sino también procesable y adaptada a las aplicaciones del mundo real.
Más allá de los súper usuarios, el proyecto también está involucrado con una "comunidad de interés" más amplia en la que los usuarios potenciales aprenden sobre los beneficios de la información climática para la toma de decisiones y se alienta a adoptar esta información.
También nos esforzamos por construir una "comunidad de práctica" en predicciones climáticas perfectas al involucrarse con las partes interesadas y trabajar para construir capacidad para el uso de la nueva información climática. Nuestro objetivo es que las partes interesadas en la comunidad de práctica obtengan las habilidades para aplicar información climática de temporada a década. Por lo tanto, los esfuerzos importantes se dirigen al compromiso con los servicios meteorológicos nacionales, algunos de los cuales también forman parte de nuestro consorcio.
¿Has tenido alguna influencia en la toma de políticas o la toma de decisiones de adaptación hasta ahora?
Publicamos A Documento científico Evaluar si 2024 podría ser el primer año en que las temperaturas promedio globales superan los 1.5 ° C por encima de los niveles preindustriales. Este estudio muestra que, si bien una superación temporal no violaría el acuerdo de París, nos estamos acercando a este umbral, destacando la urgencia de tomar medidas para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y limitar el calentamiento global.
Esta información puede ayudar a aumentar la conciencia de los formuladores de políticas sobre la gravedad del problema y motivarlos a mejorar sus compromisos nacionales e internacionales para reducir las emisiones.
No hay decisiones del mundo real que los resultados de los aspectos aún estemos respaldados, ya que todavía estamos trabajando en el desarrollo de pilotos de estudios de casos. Sin embargo, el uso de predicciones climáticas mejoradas generadas por los socios del proyecto se está probando con los pilotos para decisiones como Vineyard Spring Frost Protection and Water Management en España. También para la identificación de intervenciones apropiadas para garantizar la asequibilidad de una dieta nutritiva en Malawi.
¿Cómo se asegurará de que los resultados de su trabajo sean accesibles, navegables y útiles para los usuarios finales?
Estamos trabajando para garantizar la disponibilidad y accesibilidad de los resultados a los usuarios potenciales a través de diferentes canales. Uno de estos es nuestro sitio web, que contará con un catálogo de datos en línea con toda la información que los usuarios necesitan para acceder y usar datos y aplicaciones de aspecto. Los visitantes también pueden encontrar nuestro Actualización de mediano proyecto allí, que explica nuestro trabajo y hallazgos hasta ahora en los términos de acceso.
También estamos desarrollando un sistema de entrega de información climática. Esta es una aplicación para visualizar salidas complejas de datos del modelo, que permite el procesamiento de datos sobre la marcha y la interactividad del usuario, que se espera que sea sostenible después de la duración del proyecto.
Para acercar los resultados del proyecto a audiencias no científicas, desarrollaremos una página web interactiva con ejemplos de los casos de uso desarrollados con los súper usuarios y el acceso a los datos y métodos climáticos desarrollados en el proyecto, ilustrando su aplicación para tomar decisiones del mundo real.
Finalmente, organizamos anual foros de usuarios ¡Que todos los interesados en la información climática para la adaptación se invitan a asistir! Los foros de usuarios son eventos que reúnen a la comunidad de práctica de aspecto y la comunidad de interés con los proveedores de información climática para compartir nuevas ideas sobre predicciones perfectas y apoyar los esfuerzos de adaptación futuros.
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