Incluso si el calentamiento global se detuviera inmediatamente y por completo, el volumen de hielo en los Alpes disminuiría un 34% de aquí a 2050, solo dentro de 26 años.
Sin embargo, si la tendencia observada durante los últimos 20 años continúa al mismo ritmo, casi la mitad del volumen de hielo se habrá perdido, según predice un nuevo modelo informático desarrollado por científicos de la Facultad de Geociencias y Medio Ambiente de la Universidad de Lausana (UNIL), en colaboración con la Universidad de Grenoble, ETHZ y la Universidad de Zurich.
En este escenario, desarrollado utilizando algoritmos de aprendizaje automático y datos climáticos, el calentamiento teóricamente se habría detenido en 2022, pero los glaciares seguirán sufriendo pérdidas debido a la inercia en el sistema clima-glaciar. Sin embargo, esta predicción, la más optimista, está lejos de ser un escenario futuro realista, ya que las emisiones de gases de efecto invernadero continúan aumentando en todo el mundo.
Otra proyección más realista del estudio muestra que, sin cambios o medidas drásticas, si continúa la tendencia de derretimiento de los últimos 20 años, casi la mitad (46%) del volumen de hielo de los Alpes habrá desaparecido en 2050. Esta cifra podría incluso aumentará hasta el 65%, si extrapolamos los datos de los últimos diez años únicamente.
A diferencia de los modelos tradicionales, que proyectan estimaciones para finales de siglo, el nuevo estudio, publicado en Geophysical Research Letters, considera el plazo más corto, lo que facilita ver la relevancia en nuestras propias vidas y, por lo tanto, fomenta la acción, según explica en un comunicado la Universidad de Lausana.
Estas estimaciones son tanto más importantes cuanto que la desaparición de kilómetros de hielo tendrá graves consecuencias para la población, las infraestructuras y las reservas de agua. “Los datos utilizados para construir los escenarios se detienen en 2022, año al que siguió un verano excepcionalmente caluroso. Por lo tanto, es probable que la situación sea incluso peor que la que presentamos”, afirma en un comunicado Samuel Cook, investigador de la UNIL y primer autor del estudio.
Las simulaciones se llevaron a cabo utilizando algoritmos de inteligencia artificial. Los científicos utilizaron métodos de aprendizaje profundo para entrenar su modelo para que comprendiera conceptos físicos y lo alimentaron con datos climáticos y glaciológicos reales. “El aprendizaje automático está revolucionando la integración de datos complejos en nuestros modelos. Este paso esencial, antes notoriamente complicado y costoso desde el punto de vista computacional, ahora se está volviendo más preciso y eficiente”, explica el profesro Guillaume Jouvet, coautor del estudio.
Fuente: Agencia ID.
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