Malas noticias: los incendios de Australia fueron peores de lo que predecían los modelos

Malas noticias: los incendios de Australia fueron peores de lo que predecían los modelos

Australia ha ardido recientemente. Los incendios, que comenzaron en agosto de 2019 y terminaron a primeros de enero de este 2020 han arrasado con la isla-continente. Han sido devastadores para los ecosistemas, la flora y la fauna, y para la sociedad australiana. Y lo que es peor, han sido peores de lo que ningún científico jamás pensó.

No es que nadie lo pudiese imaginar. Es que los modelos con los que trabajaban los científicos no planteaban una situación similar en ningún caso. De todos los modelos de trabajo, y son unos cuantos, apenas uno pintaba un escenario como el que ocurrió… y lo fechaba para finales de siglo.

Quizá sea necesario definir qué es un modelo. El objetivo de la ciencia es explicar cómo funciona el universo, y predecir lo que va a ocurrir. Y la herramienta para predecir lo que va a ocurrir son los modelos – que por eso se llaman predictivos.

Estos modelos están formados por ecuaciones. Algunos son muy simples, y otros tremendamente complejos. Y los modelos de cambio climático están entre los segundos, principalmente porque tienen datos de clima, precipitaciones, emisiones de CO2, movimientos de fauna, crecimiento de flora… Un sinfín de variables, vaya.

Y los que existen son buenos, muy buenos. Incluso ahora que hablamos de cuánto han fallado, no podemos olvidar que son de alta calidad. Pero claro, tratan de describir y predecir sistemas tan complejos, que pequeños fallos se van acumulando hasta hacerse enormes.

De hecho, uno de los problemas que tienen estos modelos predictivos es que son demasiado buenos. Lo que significa que tienen cantidades enormes de variables, cada una de ellas relacionadas con otras, lo que implica cálculos de una precisión sorprendente.

¿Eso es un problema? Sí, porque no pueden realizarse en un ordenador normal. Para calcular los valores, realizar los escenarios de simulación y obtener un resultado hacen falta supercomputadoras. Que no es algo que tengan todos los investigadores a su disposición.

Y aquí es donde la cosa se tuerce. Para la mayoría de modelos, resulta necesario hacer los cálculos, estudiar los resultados, retocar las ecuaciones, y volver a correr los modelos. Es parte del proceso de modelización. Pero sin un acceso continuo a una supercomputadora, la mayoría de los equipos de investigación sólo pueden permitirse correr el modelo una vez.

Que puede parecer algo menor, pero viendo lo que ha ocurrido en Australia, y cómo los sistemas de alerta temprana han fallado, debería hacernos reflexionar.

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