¿Cómo podría un algoritmo de Oxford revolucionar las predicciones climáticas del IPCC?

El algoritmo de Oxford mejorará la precisión de las proyecciones climáticas y proporcionará información más confiable a los responsables políticos.
El algoritmo de Oxford mejorará la precisión de las proyecciones climáticas y proporcionará información más confiable a los responsables políticos.
Mamy Nirina Rolland Randrianarivelo

Mamy Nirina Rolland Randrianarivelo Francia meteorizada 4 minutos

El cambio climático es uno de los mayores desafíos de nuestro tiempo. Anticipar y comprender sus efectos es esencial para desarrollar políticas y estrategias efectivas.

Para eso, Los modelos informáticos desempeñan un papel esencial a la hora de proporcionar proyecciones de tendencias climáticas futuras..

El desafío del spin-up

Las proyecciones climáticas del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC) se basan en modelos informáticos sofisticados conocidos como «modelos del sistema terrestre» (ESM). Estos instrumentos simulan la respuesta de la Tierra, los océanos y la atmósfera a las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) y hacen Herramientas poderosas para predecir futuros cambios ambientales.. Sin embargo, los ESM son extremadamente exigentes en términos de recursos informáticos.

A pesar de su fiabilidad, se enfrentan a un importante desafío técnico: el tiempo necesario para iniciar las simulaciones, un período conocido como «spin-up», que puede durar hasta dos años.

Este período es importante para el modelo alcanza un equilibrio representativo de las condiciones preindustriales, lo cual es esencial para evaluar el impacto humano en el clima. Sin esta estabilización inicial, los resultados pueden estar sesgados, comprometiendo la precisión de las proyecciones climáticas.

Solución revolucionaria

El algoritmo desarrollado por la profesora Samar Khatiwala y su equipo de la Universidad de Oxford promete revolucionar este proceso. Inspirado en la técnica de aceleración de secuencia, este algoritmo, llamado Anderson Acceleration (AA), tiene como objetivo acelerar la convergencia de los modelos oceánicos y terrestres hacia el equilibrio..

Al optimizar el proceso iterativo de spin-up, Reduce significativamente el tiempo de inicio de los ESM. Las pruebas del algoritmo en los modelos utilizados por el IPCC produjeron resultados significativos.

Promedio, el algoritmo hace que el modelo se lance diez veces más rápido. Más específicamente, esta técnica puede acelera la convergencia hacia el equilibrio de una amplia variedad de modelos geoquímicos oceánicos entre 10 y 25 veces.

Este enfoque no sólo Ahorra a los investigadores enormes cantidades de tiempo, energía y recursos informáticos, pero también puede mejorar la fiabilidad de las proyecciones climáticas. reduciendo las incertidumbres asociadas con los modelos.

Perspectivas futuras

El algoritmo de Oxford mejorará la precisión de las proyecciones climáticas, suministrar Información más precisa y fiable para los responsables de la formulación de políticas. liderarlos en la lucha contra el cambio climático.

Esta solución robusta y escalable debería permitir un uso más eficiente de ESM abordar importantes problemas científicos y sociales. Al acelerar la implementación de modelos, abre nuevas perspectivas para la investigación y la toma de decisiones en el campo del cambio climático.

Con el desarrollo de nuevas simulaciones del Proyecto de intercomparación de modelos vinculados (CMIP) está en curso, este estudio es oportuno y ofrece un potencial significativo para transformar la forma en que entendemos y anticipamos los desafíos climáticos futuros.

Referencia de noticias:

Samar Khatiwala, Construcción eficiente de modelos del sistema terrestre utilizando aceleración de secuencia. Ciencia. Adv.10, eadn2839(2024). DOI:10.1126/sciadv.adn2839

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