VIII. EL CLIMA PALPITANTE

Entonces fue oficio de Ehécatl poner de pie al viento, con él empujar mucho, hacer andar al viento. Así él pudo mover al Sol, luego éste siguió su camino. Sale una vez el Sol y cumple su oficio durante el día. Y la Luna hace su oficio nocturno.

"Origen del nuevo Sol en Teotihuacan",Códice Matritense del Real Palacio

NO HAY PLAZO QUE NO SE CUMPLA

YA HEMOS hablado de los plazos de tiempo: el propio de la meteorología es del orden de horas y días, el plazo del clima es desde un mes en adelante (hasta cientos de millones de años). También hemos dicho que el pronóstico mensual se refiere a las condiciones medias de todo un mes, predichas el mes anterior. Este plazo de antelación es la escala de tiempo más corta en la física del clima y la más larga (o extendida) en la meteorología. Entonces el mensual puede llamarse pronóstico meteorológico a largo plazo o climático a corto plazo; siendo el clima el tema de este libro, preferimos el segundo nombre.

Las variaciones interanuales del clima se llaman fluctuaciones y las que ocurren en plazos de décadas o mayores se denominan cambios; éstos son más sistemáticos (o sea, menos fortuitos) que las fluctuaciones, en tanto que permanecen más tiempo; pero comparados con periodos grandes también son fortuitos, ya que el clima varía en todas las escalas de tiempo; como se ve en la figura II.2, la temperatura sube y baja continuamente. Reiteramos: lo único constante del clima es su variabilidad, a corto, mediano y largo plazo.

En un año particular algunos meses son más fríos y otros más calientes de lo normal, análogamente sucede con lo seco y lo húmedo; esto significa que a lo largo del año las anomalías de temperatura y precipitación fluctúan en magnitud y signo. P.ej., en una cierta región, marzo tuvo mucho más lluvia y un poco menos de calor que lo normal de marzo; en septiembre se registró —respecto de la normal de ese mes— 20% menos de precipitación y 3 ºC más de temperatura; en diciembre el frío y la lluvia fueron mayores, etc. Por otro lado, y como se vio en el capítulo V, la década de los ochenta tuvo un aumento mundial sistemático de temperatura; sin embargo, lo más probable es que esa tendencia no continúe indefinidamente y en el futuro tengamos decenios más fríos; por lo tanto, visto en el contexto de varias décadas, el calor de los ochenta es también fortuito, como las fluctuaciones, pero a otra escala.

DESDE CHIQUITO

El propósito con que nació el Modelo Termodinámico del Clima (MTC) a principios de los sesenta fue calcular (anticipadamente) las fluctuaciones climáticas mensuales, o sea pronosticar el clima a corto plazo; éste sigue siendo su uso más común, que se explica a continuación.

Para un pronóstico, el MTC se alimenta con varios campos climáticos normales y con unos cuantos anormales del mes anterior; es decir, si voy a predecir junio de 1992, meto la información de cómo es normalmente el clima de mayo, de junio, la primavera y el verano; además, los datos de cómo estuvieron las cosas en mayo de 1992. La información del clima normal de mayo es el promedio de las condiciones observadas durante 30 mayos, de 1961 a 1990.

El MTC se aplica al HN, de modo que cada campo despliega la información climática de la mitad del mundo; la malla o rejilla de integración consta de 2 000 puntos en retícula, separados por 400 km; en cada punto aparece el valor de la variable desplegada, que puede ser precipitación, temperatura en algún nivel, albedo, evaporación, radiación, etc. Estos puntos ¿son muchos o pocos? Pues, depende de para qué; para estudios globales son suficientes, cubren el HN con buena resolución; pero para estudios regionales son insuficientes. En México caen sólo unas cuantas decenas de puntos y, aunque uno de ellos se ubique en —digamos— Toluca, el dato que aparezca allí no será el de esa ciudad, sino el promedio de toda una región de 160 000 km² (o sea un cuadro de 400 x 400 km) centrada en Toluca.

De lo anterior se ve hasta dónde llega la precisión del MTC, que —además— es semejante a la de otros modelos climáticos del mundo. Incluso, en sus primeros 20 años de existencia el MTC tenía la cuarta parte de estos puntos, es decir 500, separados por una distancia doble; todavía, en estudios de paleoclima o cambios antropógenos seguimos usando la rejilla burda, suficiente para esos fines, dado que esas situaciones (glaciaciones, duplicación de C0₂, etc.) se conocen con poco detalle y no tiene caso manejarlas con mayor resolución.

DÓNDE, CÓMO Y CUÁNDO

Se puede obtener cierta información local interpolando de alguna manera la de los puntos de rejilla más próximos al lugar de interés. De hecho, la interpolación aparece en todas las etapas del manejo de datos y resultados; lo más probable es que el punto de malla caiga en un lugar donde no hay estación u observatorio meteorológico; entonces se asigna al punto el valor interpolado de los datos tomados en las estaciones vecinas. Un ejemplo muy simple: si el punto está a la mitad de la línea recta que une a Ciudad Victoria con San Luis Potosí, le toca el promedio de los datos tomados en ambas capitales; de hecho, en ese promedio hay que incluir también la información circundante (ponderada según su cercanía) que haya en otras direcciones, en este caso la de Ciudad Mante y Matehuala, si existe.

Para correr un modelo (hacer un pronóstico) los datos son el ingrediente fundamental y en esto debe haber congruencia espacial: la densidad de puntos debe ser similar a la de datos. Los puntos están repartidos homogéneamente; en cambio, la densidad de datos es muy variable: en el continente es mayor que en el océano; en zonas deshabitadas, como desiertos, polos, etc., es muy pequeña; los países desarrollados tienen más observatorios que los subdesarrollados, ... En fin. Sin embargo, la falta de homogeneidad de las observaciones no impide construir los campos, simplemente ocasiona que éstos —tanto los de entrada como los de salida— sean menos creíbles donde escasean los datos; pero esto debe tomarse con reservas, pues el clima de un lugar no sólo depende de lo que pase ahí o en el entorno, también hay teleconexiones: relaciones de causa-efecto entre fenómenos lejanos.

Es esencial mejorar continuamente la cantidad, calidad y disponibilidad de la información; el mejor modelo es inútil sin los datos necesarios. Tampoco sería adecuado —aunque no suele ocurrir— usar un modelo tosco con datos refinados.

Los datos son resultado de la observación sistemática, requieren de la cooperación internacional para integrar la base informática. Como lo dijimos en el capítulo VII, dependen fuertemente de los dispositivos tecnológicos; grandes problemas vienen de la (falta de) continuidad y calibración de instrumentos. Al introducir una nueva tecnología, como el globo sonda, el satélite, etc., las observaciones frutos de ella son mediciones más indirectas que las obtenidas con la tecnología desplazada; además, un campo climático se integra con observaciones de diversas procedencias; p. ej., la temperatura del océano se mide con boyas, por barcos, desde satélite, etc.; el campo se construye después de homogeneizar las observaciones; en particular, una medida indirecta debe dar el mismo valor que una directa.

INGREDIENTES Y RESULTADOS

De todos los datos existentes, un modelo sólo usa algunos; esta selección puede obedecer a consideraciones de completez, confiabilidad, física modelada, capacidad computacional, etc. Por otro lado, un modelo se adapta, desde su formulación, a la disponibilidad de datos.

Como dijimos en una sección anterior, el MTC se alimenta con varios campos normales y unos cuantos anormales. Los primeros son parte del archivo, o sea el acervo necesario para cualquier aplicación del modelo, incluso las que no son predicción; estrictamente, las normales deben actualizarse (sólo) cada 10 años.

Para una predicción se necesitan tres campos anormales del mes previo: la temperatura del océano, la del nivel medio troposférico (5.5 km de altura snm) y la extensión del casquete polar. Estos campos son de entrada, o sea ingredientes; pero ¿cuáles son los de salida?; en otras palabras ¿qué se pronostica? Bueno, el resultado de un proceso de predicción es un conjunto de campos, naturalmente anormales, como: temperatura en superficie y altura, precipitación, balances de radiación, advección, evaporación, etc. De estas variables, las más importantes son la temperatura y la precipitación; adicionalmente, el análisis se facilita si en vez del anormal nos fijamos en la anomalía, para lo cual el anormal (calculado) se resta de la normal calculada. Esto significa que en la corrida debe calcularse también la situación normal; ciertamente la normal observada (incorporada en el archivo) es más realista que la calculada, pero para determinar la anomalía se prefiere usar la normal calculada, porque en la resta se eliminan errores sistemáticos (de origen físico, matemático o computacional) que pudieran estar presentes (en la normal y el anormal); o sea, por congruencia, la anomalía calculada debe ser la diferencia entre dos valores calculados con las mismas hipótesis, aproximaciones y algoritmos.

Especifiquemos un poco las temperaturas de entrada y salida. El MTC necesita como ingredientes dos temperaturas (del mes previo): la del agua superficial (capa mezclada) del océano y la del aire a la mitad de la troposfera. Del modelo resultan las siguientes temperaturas (del mes por predecir): la de la superficie —que ahora incluye la temperatura del suelo continental, aparte de la del agua oceánica— y la temperatura de la troposfera —que ahora incluye la del aire superficial aparte de la del nivel de 5.5 km—. Todos estos campos son anormales, o sea del año particular, p. ej. mayo y junio de 1992, respectivamente. Hay un campo más de entrada —la cubierta congelada— y varios otros de salida, sin contar los muchos normales ingredientes y resultantes. En realidad sólo entran tres campos (anormales) y salen varios (anormales).

Múltiples análisis y pruebas han demostrado que sólo tres campos anormales del mes previo influyen significativamente; a su vez, estas tres variables no son igualmente importantes; su contribución relativa varía por región y época. P. ej., la extensión del casquete polar es una variable que afecta más a los países septentrionales y en invierno; en cambio, la temperatura del océano afecta más a las zonas costeras y a territorios (continentales) estrechos o insulares. A Canadá y EUA les atañe más el casquete y menos el océano, y a México al revés.

ALGUNOS EXITOS

Desde hace 30 años se hacen pronósticos climáticos a corto plazo con el MTC; en sus primeros años sólo manejaba promedios zonales y, cuando ya tuvo los campos desplegados geográficamente (en latitud y longitud), se hizo el primer pronóstico mensual, que fue de diciembre de 1962 a enero de 1963, cuando Julián Adem trabajaba en el Centro Nacional de Meteorología, en Washington, D.C. Aquel enero fue especialmente frío, p. ej., en el norte de EUA hubo temperaturas 6°C más bajas de lo normal para el mes, y esa anomalía fue bien predicha en magnitud y ubicación por el MTC.

Sin embargo, lo sucedido en enero de 1963 no era fácil de vislumbrar a partir de las condiciones prevalecientes en diciembre de 1962, cuando el océano estaba más caliente (o menos frío) del normal decembrino; una especulación fácil llevaría a concluir que esta anomalía positiva de temperatura produciría un invierno moderado en enero, pero no fue así; ¿qué ocurrió? Simplemente que el océano (su temperatura) es sólo uno de los factores que determinan el clima del mes siguiente, y falta considerar los demás; sucede que en diciembre del 1962 la cubierta ártica era un manto de hielo y nieve que se extendía desde el polo norte hasta el Tibet en Asia, hasta Suiza en Europa y el Río Colorado en Norteamérica —mucho más de lo normal— y el enfriamiento anormal debido a ella superó al posible calentamiento debido al océano.

Otro logro del MTC consistió en la predicción de una situación que tuvo grandes anomalías contrarias a la tendencia; se trata de la famosa sequía de junio de 1980 y meses subsecuentes que afectó a Norteamérica (incluyendo México). Quizá algunos lectores la recuerden; a tal grado escasearon las lluvias que el nivel de las presas bajó alarmantemente y la Comisión Federal del Electricidad recortó el suministro de energía con apagones programados. Corrió el rumor de que la sequía se debía a que "los gringos estaban desviando los huracanes" y dejábamos de recibir la humedad que acarrean. Estas habladurías falseaban en dos aspectos: en primer lugar, no hay poder humano capaz de alterar el curso natural de un huracán, y, en segundo, la sequía perjudicó más a EUA que a México.

La energía que interviene en un huracán equivale a miles de bombas nucleares; de modo que sólo echando mano de una fracción apreciable del arsenal mundial se lograría desviar o destruir el meteoro, con las evidentes consecuencias colaterales e indeseables, resultando peor el remedio que la enfermedad.

La sequía del verano de 1980 causó estragos en EUA; se le bautizó como "the 20 billion Dlls. drought", lo pongo en inglés porque la traducción no es literal, "one billion" no es igual a un billón, aquél equivale a mil millones y éste, a un millón de millones, 10⁹ y 10¹², respectivamente. De cualquier modo, quiere decir que la sequía y el calor causaron pérdidas por 20 000 millones de dólares.

QUIEBRO Y TINO

La sequía de 1980 tuvo otras peculiaridades más; mayo fue más húmedo y fresco de lo normal, le siguió un junio mucho más seco y cálido de lo normal; y en los meses siguientes la sequía persistió.

Por un afán de colaboración con investigadores del Observatorio Geológico Lamont-Doherty de la Universidad de Columbia, N.Y., el MTC les había sido transferido y hacían con él predicciones; la de junio de 1980 formó parte de una larga serie que llevaron a cabo. Este pronóstico —hecho con fines académicos, ajeno a los servicios meteorológicos— acertó en el cambio de régimen climático de mayo a junio; calculó bien el tamaño y ubicación de las anomalías de temperatura y precipitación, sobre todo en EUA.

Por lo dicho —y lo no dicho—, en las últimas secciones el lector puede vislumbrar que, de los tres campos con que se inicializa el MTC, el menos importante es el de la temperatura troposférica. Efectivamente, el hecho de que en cierto mes la atmósfera esté más caliente o fría de lo normal, poco influye en que el mes siguiente sea más cálido o fresco, lluvioso o seco. Estas condiciones están más determinadas por el casquete polar, anormalmente extendido o retraído, y porque el océano tenga temperatura mayor o menor a la normal. El océano es la memoria energética del sistema climático; en este sentido, la atmósfera es (térmicamente) desmemoriada; vamos, la temperatura (ambiente) que tenemos encima influye menos en el clima del mes siguiente que la criosfera y el océano, que nos quedan más lejos. La temperatura troposférica no tiene importancia crucial, pero tampoco es despreciable, por eso la incluimos en las condiciones iniciales; en otras palabras, no determina el campo calculado, pero sí lo refuerza.

Frecuentemente, la gente cree que las fluctuaciones consecutivas son contrastadas; es decir, que las anomalías se dan en sucesión de signos alternados: a una positiva le sigue una negativa, y viceversa. Esto se señala en algunos refranes como: "Cuando el invierno primaverea, la primavera invernea", pero realmente los contrastes son raros; la mayoría son engañosos; p. ej., el invierno que sigue a un verano cálido parece —por ilusión sensorial— muy frío.

VIDA Y DULZURA

Hemos platicado de los pronósticos más exitosos del MTC, pero por supuesto no son así en todos los casos; no todo es vida y dulzura. Los casos aislados dicen poco, la evaluación de un modelo debe ser objetiva; para eso se requiere acumular una serie larga de experimentos numéricos, estadísticamente significativa y por diversos métodos comparar su habilidad de acierto, su predictabilidad, con la de los controles (persistencia, retorno a la normal, etcétera.)

Nosotros, y también algunos colegas de instituciones extranjeras, hemos hecho esta evaluación estadística del MTC, y el resultado ha sido que posee una predictabilidad superior a los controles. Estos andan en algo así como 60% de tino, y el MTC los supera sistemáticamente, aunque sólo por unos cuantos puntos porcentuales; pero —como se dijo en el capítulo VII— este pequeño excedente es muy meritorio y semejante al de otros modelos de países extranjeros. Aún estamos lejos, en todo el mundo, de contar con el modelo que acierte en el 90% de los casos, y llegar al 100% de predictabilidad es ilusión.

La discusión precedente puede dejar la falsa impresión de que predecir el clima se reduce a meter a la computadora unos cuantos campos anormales y esperar la salida de resultados. Efectivamente, al echar a andar el programa computacional del MTC entra en acción un complejo sistema de algoritmos numéricos, ecuaciones matemáticas, leyes físicas, parametrizaciones semiempíricas, etc. que procesan numerosos campos climáticos normales y anormales de todo el hemisferio, simulando los fenómenos e interacciones naturales y dando por resultado las condiciones climáticas del mes deseado. Sin embargo, programáticamente no existe una cosa tal como El modelo; el MTC es un programa con muchas opciones, según se desee o no incluir diversos mecanismos climáticos, o para seleccionar parametrizaciones alternativas de cierto mecanismo, etc.; también tiene los comandos de la corrida para fijar el mes y año que se desea, el archivo de datos que debe usar, los campos que debe exhibir, imprimir, etc. Todo esto sin contar la magna empresa inicial de construir el modelo y mejorarlo continuamente.

Hemos insistido en la importancia que las condiciones anómalas de la superficie (temperatura del océano y extensión del hielo y la nieve) tienen sobre el clima (manifestado principalmente en las anomalías de la atmósfera, en constante circulación) del mes siguiente. Sin embargo, es claro que estas condiciones anormales en la superficie subyacente pueden a su vez deberse a las condiciones de la circulación troposférica; lo que queremos subrayar es que una vez que aparecen, influyen en la circulación de modo determinante para mantener un estado anómalo que puede persistir durante algunos meses.

Una última aclaración. Todos los campos (normales y anormales, de entrada y salida) son variables promediadas mensualmente, excepto el campo de criosfera anormal de entrada, dado que es más significativo el estado de la cubierta congelada en los días finales del mes previo que el promedio de todo ese mes; por lo tanto, se usa el campo medio de la última semana. Podría pensarse en hacer lo mismo con las temperaturas anormales de entrada; realmente tiene sentido tal inquietud, y los colegas de Lamont, Columbia, han probado que da buenos resultados. Tenemos en mente llevar a cabo esta mejora, evaluarla estadísticamente y, en su caso, adoptarla.