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Timestamp: 2016-08-27 12:48:03+00:00

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Reducción de escala de los modelos climáticos: Un enfoque más nítido de los cambios a nivel local
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Foto: © 2012 Joseph Tart/EHP; Map Resources; Ray et al.26 Esta gráfica es exclusivamente para fines de ilustración y no representa un MCR real.
Los modelos climáticos regionales de escala reducida (MCR) proporcionan material útil para la planeación adaptativa para el cambio climático a nivel local y regional.
un enfoque más nítido de los cambios a nivel local*
a mayoría de las proyecciones del cambio climático se desarrollan utilizando modelos a escala global que generan aquellos cambios de temperatura promedio que se espera podrán ocurrir en las siguientes décadas y en un futuro lejano. Estos modelos globales no pueden representar los componentes granulares de la atmósfera, tales como la cubierta de nubes, las partículas transportadas por el aire y las fuentes de contaminación local. No obstante, estos pequeños detalles pueden ejercer un gran impacto en el clima local, motivo por el que se espera que los efectos del cambio climático varíen dependiendo de la situación geográfica.1,2 La “reducción de escala” de los modelos climáticos es un intento de salvar la brecha entre los efectos globales y locales sobreponiendo datos locales a modelos climáticos en gran escala. El modelado a escala reducida examina en detalle áreas relativamente pequeñas, las cuales en algunos casos miden tan sólo 25 kilómetros cuadrados,3 con una resolución mucho más alta que la que ofrecen las simulaciones de los modelos climáticos globales. El objetivo es generar proyecciones de los patrones climáticos a largo plazo para regiones, estados y ciudades, que sean relevantes a un nivel más local.
* Publicado originalmente en Environmental Health Perspectives, volumen 120, número 1, enero 2012, páginas A22-A28. salud pública de méxico / vol. 54, no. 3, mayo-junio de 2012 333
En el año 2000, en uno de los primeros proyectos que aplicaron la reducción de escala para simular efectos locales, un pequeño grupo de investigadores diseñó y probó un sistema para calcular los impactos del cambio climático sobre la salud de los individuos de un lugar específico: la ciudad de Nueva York. Su análisis, desarrollado como parte del Proyecto sobre Clima y Salud de Nueva York (NYCHP en inglés),4 incorporó datos locales sobre el calor y la calidad del aire, así como datos sobre el uso del suelo, relativos, por ejemplo, a las nuevas calles y urbanizaciones, dado que éstas también ejercen un impacto sobre la temperatura de la superficie y la calidad del aire. Al utilizar estos datos, el equipo proyectó que las temperaturas más altas de lo normal y los incrementos resultantes de la producción de ozono troposférico como consecuencia del cambio climático podrían incrementar en 4.5% las muertes asociadas con el ozono
en toda el área metropolitana para la década de los 2050.5 También estimó que la mortalidad asociada con el calor del verano en el área podría incrementarse en promedio en 70% en el mismo período.6 “El trabajo de reducción de escala ofrece un panorama del impacto que el cambio climático podría tener sobre la salud en el futuro; comienza por describir la gama de posibles respuestas a algunas de las preguntas que nos hacemos hoy en día en materia de salud pública y nos da una idea de las distintas alternativas posibles para el futuro”, señala Kim Knowlton, científica principal del Consejo para la Defensa de los Recursos Naturales, quien trabajó en el proyecto NYCHP. “En este momento los resultados del modelado a escala reducida son invaluables para la planeación adaptativa, y la pericia de la comunidad modeladora es cada vez mayor”. Thorsten Wagener, profesor adjunto de la Universidad Estatal de Pen-
silvania especializado en hidrología, señala que no hay en Estados Unidos una sola universidad importante en el ámbito de la investigación donde no se esté trabajando en el modelado climático regional a escala reducida (MCR), porque el impacto del cambio climático para los planeadores y gestores es una cuestión de importancia crucial en este momento. Wagner añade: “Una vez que el Grupo Intergubernamental de Expertos sobre Cambio Climático (en inglés, IPCC)7 utilizó modelos para proyectar el cambio climático futuro, los científicos pasaron rápidamente a preguntarse: ‘¿Qué implica realmente el calentamiento global para la gente de la calle, para el suministro de energía eléctrica, para nuestra economía, para nuestra salud, para todo tipo de cosas?’” En algunos casos los funcionarios de salud pública y los gestores de los recursos ya han comenzado a utilizar estos datos a escala reducida para desarrollar planes de adaptación al cambio climático.8
os resultados del primer MCG del mundo de la interacción entre el océano y la atmósfera fueron publicados en 1969 por Syukuro Manabe (fotografía a la izquierda) y Kirk Bryan, dos científicos del Laboratorio Geofísico de Dinámica de Fluidos de la Universidad Princeton.27 Ambos utilizaron una serie de modelos matemáticos para predecir los patrones climáticos para Foto: © 2012 Jim Sugar/Corbis varios días. Sus “MCG acoplados” (“acoplados” porque el modelo conectaba modelos del océano y modelos atmosféricos de modo que pudieran interactuar como lo hacen estos sistemas en la naturaleza) prepararon el terreno para una forma totalmente nueva de realizar investigaciones y abrieron la puerta a comprender el complejísimo mundo de los procesos climáticos naturales.
modelos climáticos globales: apertura de la caja negra El clima es por naturaleza un fenómeno caótico y extraordinariamente complejo con fluctuaciones que resultan de manera natural de las interacciones entre el océano, la atmósfera, la tierra, la criósfera (la parte congelada de la superficie de la tierra) y los cambios en el equilibrio energético de la tierra que resultan de las erupciones volcánicas, de las variaciones en la intensidad solar9 y de las alteraciones de la composición atmosférica que modifican el equilibrio entre la energía solar de entrada y la de salida. Los modelos climáticos globales originales, conocidos como modelos de circulación general (MCG), simulaban las interacciones entre los océanos y la atmósfera. Desde la década de los 1990 los científicos del clima han dado grandes saltos en su comprensión y en su capacidad de describir procesos ambientales que no habían sido descritos antes, tales como la manera en que la luz del sol afecta al hielo que flota en el Ártico o la forma en la que los océanos pueden absorber dióxido de carbono. Los modelos climáticos más recientes incorporan ecuaciones que calculan los efectos de estos procesos ambientales en la temperatura. Para decirlo en una forma sencilla, un modelo climático global es una cuadrícula tridimensional hecha de cajas que representan bloques de la tierra de 150 a 200 kilómetros cuadrados. Estas cajas están apiladas vertical y horizontalmente y cubren todo el planeta. Cada caja describe el movimiento del viento, la precipitación pluvial, la temperatura y otras características para ese bloque específico. Los modeladores aplican entonces principios bien establecidos de la física para calcular, por ejemplo, cómo se mueven los vientos y las lluvias a través de cada caja y cómo alteran a los vientos y las lluvias en las cajas aledañas. El modelo analiza
y combina los datos calculados para cada caja a fin de generar una imagen más amplia de cómo podría cambiar el clima de la tierra.10 Todos los modelos climáticos globales son en esencia MCG porque simulan los cambios en los vientos, temperaturas y presiones atmosféricas simultáneamente en todo el planeta. Además, muchos climatólogos estudian modelos mucho más sencillos de complejidad intermedia que ilustran procesos ambientales fundamentales, tales como la dinámica atmosférica. Muchos investigadores del clima utilizan modelos de complejidad intermedia para probar la precisión de modelos más grandes y más detallados que calculan los cambios climáticos hasta un futuro lejano, dice David Pierce, programador y analista de la división de ciencias climáticas y atmosféricas y oceanografía física del Instituto Scripps de Oceanografía. Entre 15 y 20 instituciones en todo el mundo11 mantienen modelos MCG grandes, muchos de ellos patrocinados por los gobiernos o por universidades, dice Gregory M. Flato, jefe del Centro de Modelado y Análisis Climático de la Oficina del Medio Ambiente de Canadá. Básicamente, cada modelo está tratando de simular lo mismo, si bien los modelos difieren en sus especificaciones y formatos particulares. Los investigadores de cada grupo de modelado aplican su propio juicio científico al abordar los múltiples procesos físicos relevantes al clima, añade Flato. En muchos sentidos, el modelado climático global es por igual un arte y una ciencia, añade Spencer Weart, director emérito del Centro de Historia de la Física del Instituto Americano de Física. “Los modelos climáticos globales son tan diferentes entre sí como lo es una persona de otra”, señala Weart. “Si pudiéramos representar a la perfección cada proceso relevante, no habría necesidad de aproximaciones
ni de estimar procesos más pequeños en una escala mayor,” explica Claudia Tebaldi, científica investigadora de Climate Central12 y profesora adjunta de la Universidad de Columbia Británica. “De hecho nos da gusto que haya más centros de modelado que hagan estas cosas de manera aislada porque todas las respuestas son legítimas. Vemos las múltiples respuestas [de los diversos centros de modelado], y la fiabilidad de las proyecciones se incrementa cuando percibimos que los modelos están dando la misma respuesta general”. Al mismo tiempo, si los modelos proporcionan respuestas diferentes en un área particular, “esto nos dice que nuestra comprensión tiene que mejorar”, añade. Ver a la tierra simulada por un modelo climático global es parecido a ver una fotografía borrosa debido a su resolución gruesa. Por ejemplo, uno podría reconocer la forma general de la Costa Oeste de Estados Unidos, pero faltan algunos detalles geográficos como las ensenadas y bahías a lo largo de la costa noroeste del Pacífico. Las técnicas de reducción de escala incorporan estos detalles geográficos específicos en un modelo. La inclusión de la forma de los cuerpos de agua locales o de las elevaciones más o menos altas de una cordillera crea un modelo capaz de simular la velocidad del viento, los flujos ascendentes y descendentes, la evaporación y otros procesos relacionados con el clima que afectan al medio ambiente local, dice Tebaldi. ¿Qué nos muestra la reducción de escala? Los modeladores regionales utilizan diferentes enfoques de la reducción de escala. Un enfoque es la reducción de escala dinámica, que alimenta datos de los modelos climáticos globales a los modelos meteorológicos regionales para simular las condiciones climáticas locales. “En la reducción de escala dinámica, uno básicamente
Foto: © 2012 Aaron Huey/National Geographic Stock
Incendio estacional. Bosque Nacional Ángeles. California 2009
os centros de modelado logran sus resultados y aportan muchos de éstos al Programa Mundial de Investigación sobre el Clima,28 una red que comprende socios como el Programa Internacional de la Geósfera y la Biósfera y el Programa Internacional de Dimensiones Humanas sobre el Cambio Ambiental Global. Los resultados del modelo están libremente disponibles en línea para ser analizados. Los mismos centros están trabajando en MCR y la mayoría de ellos comparten estos datos con investigadores de todo el mundo. Algunos estados ya han puesto datos relevantes de los MCR a disposición del público. California, por ejemplo, dio a conocer recientemente la página web Cal-Adapt, producida por la comunidad de científicos e investigadores del estado, en la que se describen los cambios potenciales en la actividad de incendios forestales, la elevación del nivel del mar, el manto de nieve y la temperatura, todos ellos reducidos a la escala de la geografía del estado.29 Todos los usuarios de Cal-Adapt tienen acceso a mapas interactivos, algunos de ellos con enlaces a datos censales tomados de folletos, y a datos de las fuentes originales.
está anidando un modelo regional de resolución más alta dentro de un modelo climático global”, dice Bill Kuo, científico principal del Centro Nacional de Investigación Atmosférica (NCAR). El modelo global puede proporcionar los cambios en gran escala y el modelo regional muestra con mucho mayor detalle las variaciones climáticas regionales (esto es,
las variaciones de la temperatura y la precipitación) porque la topografía local aparece mucho mejor resuelta en el modelo regional. Sin embargo, la técnica dinámica conlleva un nivel de detalle que fuerza las capacidades informáticas, por lo que sólo permite procesar datos de modelos climáticos individuales y de “rebanadas de tiempo”
breves (típicamente 3–5 años, dice Knowlton). 13 Esto hace prácticamente imposible llevar a cabo simulaciones de las condiciones locales extendidas a varios siglos como se hace con los modelos climáticos globales de resolución gruesa.14 Un segundo enfoque es la reducción de escala estadística, que utiliza una serie de ecuaciones para convertir
e están utilizando MCR para Imagen: © NOAA simular eventos climáticos extremos como lluvias intensas, sequías y huracanes que ocurren a nivel local o regional y que por lo tanto son difíciles de recrear mediante modelos climáticos globales.30 La reducción a escala regional puede ser utilizada para simular eventos climáticos extremos a una escala menor porque los investigadores introducen procesos ambientales (por ejemplo, el flujo del viento y las precipitaciones pluviales) que son específicos de esa área en particular. Por otra parte, los modelos climáticos globales son capaces de simular eventos climáticos extremos, pero debido Huracán Noel 2007 a que sus simulaciones son globales, la resolución es gruesa, y con frecuencia el evento extremo aparece como menos intenso que los que ocurren en tiempo real, dice David Pierce, del Instituto Scripps de Oceanografía. En otros avances, los investigadores y los modeladores climáticos están comenzando a abordar cambios en la escala temporal de unos cuantos años a un par de decenios, dice Claudia Tebaldi, de la Universidad de Columbia Británica. Si este tipo de esfuerzos rinde frutos, proporcionarán información importante para las decisiones adaptativas locales. La Quinta Evaluación del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático, que está por realizarse, incluirá una evaluación de estos nuevos tipos de simulaciones del cambio climático.
los datos de salida del modelo de escala global a las condiciones de escala regional. El concepto subyacente es que el clima local está condicionado por el clima a gran escala y por las característias fisiográficas locales tales como la topografía y la vegetación. La reducción de escala estadística requiere de la identificación de vínculos empíricos entre los patrones de los elementos climáticos a gran escala y el clima local. Una vez que se generan esos vínculos, puede utilizarse la reducción de escala
estadística para inferir los cambios climáticos locales utilizando los datos de salida de los modelos globales o regionales, dice Kuo. Con este enfoque los investigadores pueden reducir la escala de los escenarios de emisiones para muchos modelos y muchas décadas, o incluso siglos, porque el enfoque estadístico requiere de menos esfuerzo de procesamiento que la reducción de escala dinámica.15 Una forma en que los científicos del clima están respondiendo la
pregunta ubicua “¿cómo me afecta a mí el clima?” consiste en enfocar los MCR individuales en cuestiones particulares relacionadas con la salud, tales como las ondas de calor o las sequías. Por ejemplo, Noah S. Diffenbaugh, profesor adjunto de ciencias del sistema ambiental de la tierra en la Universidad Stanford, y sus colegas informaron recientemente que es probable que en algunas áreas del oeste y el centro de los Estados Unidos, entre los años 2020 y 2029,
se presenten hasta en cinco ocasiones intensas ondas de calor iguales a la más larga registrada desde 1951 hasta 1999.3 Este estudio analizó cuadrantes geográficos de 25 kilómetros cuadrados y tuvo la particularidad de que sus autores efectuaron simulaciones de 25 kilómetros a lo largo de múltiples décadas en múltiples ocasiones a fin de capturar la variabilidad interna del sistema climático. “Nadie más ha completado este tipo de análisis climático con una resolución tan alta”, señala Diffenbaugh. Otra primicia son los modelos climáticos que están siendo desarrollados por los investigadores de NCAR y la Universidad de Kansas y que incorporan el efecto de calor de la isla urbana (es decir, que las ciudades son más calurosas que las zonas rurales que las rodean debido a factores tales como el mayor grado de contaminación ambiental y los efectos del concreto sobre la retención del calor). La mayoría de los modelos climáticos globales no toman en cuenta las superficies urbanas16 pese a que más de 50% de la población mundial vive en una ciudad o en un área metropolitana.17 No obstante, hay diferencias considerables en cuanto a equilibrio energético, temperatura, humedad y escorrentías pluviales entre las áreas urbanas y las superficies rurales.18 Los científicos de la salud pública continúan analizando los datos de escala reducida del proyecto NYCHP.19 Recientemente, Knowlton y sus colegas, incluyendo el director del estudio Perry Sheffield, profesor adjunto de medicina preventiva de la Escuela de Medicina Monte Sinaí, estimaron las visitas futuras al departamento de emergencias pediátricas por asma asociadas con las variaciones de los niveles de ozono troposférico en el área metropolitana de Nueva York, comparando las visitas que se realizaron en la década de los 1990 con las visitas proyectadas para los años 2020. Calcularon que para la década de los 2020 el cambio climático podría
causar un incremento de 7.3% de las visitas regionales al departamento de emergencias por asma relacionadas con el ozono durante el verano. Cuando se tomó en cuenta el crecimiento de la población, las proyecciones de la morbilidad relacionadas con el ozono fueron aun mayores.20 En otro trabajo se están utilizando los MCR para simular la propagación de enfermedades infecciosas. Los investigadores de la Universidad Estatal de Pensilvania, Matthew Thomas y Michael Mann, están colaborando en un modelo que utiliza condiciones locales diarias de temperatura y precipitación a fin de comprender mejor cómo influyen estas condiciones en la propagación de la malaria y el dengue, las dos enfermedades transmitidas por vectores más importantes a nivel mundial. Hasta hace poco, los investigadores se han basado en los promedios de las temperaturas estacionales que se presentan año con año, señala Mann. Sin embargo, para la malaria, añade, es importante entender de qué manera cambia la temperatura de una hora a otra a lo largo del día, porque el periodo de incubación del parásito que provoca la enfermedad es sumamente sensible a la temperatura. La reducción de escala de los modelos climáticos no se limita a los países ricos. Los científicos de los países en vías de desarrollo también están comenzando a simular impactos locales del cambio climático utilizando la reducción de escala estadística. La Red Regional de Investigación sobre el Clima21 tiene un MCR originalmente desarrollado por NCAR que opera en diversas plataformas de computadora y alienta la colaboración entre los científicos del “Sur-Sur” y el “Norte-Norte”.22 “Me parece que la mayoría de los países que realmente están en desarrollo no están haciendo su propio modelado climático”, dice Kuo. “Por el contrario, la mayoría de los países en desarrollo se están basando en
las proyecciones realizadas por los países industrializados, y a partir de ellas están haciendo su propia interpretación estadística”. Mucho de lo que puede hacerse con los modelos climáticos globales depende de las capacidades informáticas, y esas capacidades continúan creciendo, según afirman los modeladores. Con el uso de computadoras más poderosas, los modelos globales avanzarán hacia una mayor resolución y terminarán por producir simulaciones locales similares a las que actualmente producen los MCR, dice Johannes Feddema, profesor del Departamento de Geografía de la Universidad de Kansas. “Creo que en los próximos 30 años habrá una unificación de los modelos climáticos globales y el modelado en alta resolución”, dice Feddema. “Los modelos globales se ejecutarán [a escalas de] un kilómetro en veinte a treinta años, que es la misma resolución que tienen actualmente los modelos en alta resolución”. Sin embargo, los modelos globales tienen mucho camino que recorrer antes de que logren simular las condiciones regionales con la misma claridad que los MCR. Puntualización de la incertidumbre Los gestores del agua, en particular en el oeste de Estados Unidos, han ido a la vanguardia en el empleo de MCR para predecir las necesidades futuras de agua en la región. Sin embargo, muchos modeladores también entienden que los datos regionales sólo pueden proporcionar cierta información a los tomadores de decisiones que se enfrentan a un clima incierto. Brad Udall, director del programa de Evaluación del Agua en la Región Oeste, uno de varios programas de Evaluación Integrada Regional Científica (en inglés, RISA) financiados por la Administración Nacional Océanica y Atmosférica, afirma que los MCR efectuados en
Dos diferentes modelos climáticos proyectan promedios estacionales de la máxima precipitación de un día en el año 2030. Una comparación entre los datos de salida del Modelo 3 del Sistema Climático Comunitario a escala global (arriba) y los del MCReg3 a escala regional (abajo) ilustra los detalles más finos que pueden obtenerse con la reducción de escala.
Imagen: © 2012 Noblis, Inc
salud pública de méxico / vol. 54, no. 3, mayo-junio de 2012 339
la Cuenca del Río Colorado pueden realizar predicciones confiables para apenas unos ocho años en el futuro. Los gestores del agua generalmente necesitan planear a entre 50 y 100 años en el futuro cuando consideran la construcción de una nueva infraestructura, dice. Linda Mearns, directora ejecutiva del Programa Regional de Evaluación del Cambio Climático de América del Norte, está de acuerdo en que los MCR son sólo una pieza del rompecabezas de la adaptación a un mundo que ya está enfrentando una creciente variabilidad climática. Añade que una mayor cantidad de modelos regionales no necesariamente es la herramienta más importante para adaptarse al cambio climático. La incertidumbre va a ser parte de la planeación para el cambio climático, no importa cuán pequeña sea el área que un modelador climático puede describir o cuán detallados sean los resultados de un MCR. Lo importante, dice Mearns, es reconocer esas incertidumbres y descubrir cómo tomar decisiones con base en ellas: “Hay otro componente totalmente diferente [de la planeación adaptativa] que tiene que ver con tomar decisiones para un zona de recursos particular aunque haya muchas incertidumbres”.
Todos los modelos climáticos se utilizan para hacer predicciones con base en diferentes supuestos. Los investigadores introducen supuestos que desarrollan cualquier proceso ambiental que no esté totalmente explicado por la ciencia, por ejemplo, el impacto del hollín sobre los procesos climáticos. También introducen supuestos sobre el nivel futuro de las emisiones de gases invernadero. Estos supuestos se añaden a la incertidumbre inherente en los modelos climáticos, que, dice Wagener, se complica con la reducción de escala, puesto que la incertidumbre se distribuye en forma de cascada en cada etapa del modelado. “Con cada paso hay incertidumbres que se están añadiendo de manera natural porque tenemos que utilizar un conjunto de supuestos diferente para cada nuevo modelo que agregamos”, explica. Wagener y sus colegas están desarrollando un marco para cuantificar la incertidumbre en las proyecciones de disponibilidad del agua, un área de interés clave para los gestores del agua, incluyendo aquellos que trabajan en las plantas de energía eléctrica. Las plantas de carbón, de gas natural y de energía nuclear utilizan agua para enfriar las operaciones de la planta, y el cambio climático podría tener impactos considerables sobre
los recursos hidráulicos23 “Además de proporcionar una estimación óptima de las condiciones futuras, podremos cuantificar nuestra confianza en esta estimación”, dice Wagener. Richard Rood, profesor del Departamento de Ciencias Atmosféricas, Oceánicas y del Espacio de la Universidad de Michigan, también está trabajando para incorporar la incertidumbre a través de la plataforma de Predicciones y Proyecciones Nacionales del Clima (NCPP en inglés), un programa en línea que ofrece a los tomadores de decisiones orientación para interpretar los datos de modelado y consejos para poner en contexto las incertidumbres a escala nacional.24 “Cuando se les presenta la incertidumbre asociada con los datos a escala reducida, casi la mitad de los colaboradores que trabajan con las NCPP, incluyendo los funcionarios de salud pública, dicen: “Realmente no nos interesan los datos digitales. ¿Puede usted proporcionarnos datos descriptivos?”, señala Rood. Pero la incertidumbre no es en modo alguno un impedimento. Wagener apunta a las investigaciones que demuestran que comprender el alcance de la incertidumbre puede ayudar a los tomadores de decisiones a tomar decisiones sensatas.25 “Si usted proporciona información
Fortalezas y debilidades de la reducción de escala estadística comparada con la dinámica 26 (según Fowler et al. 2007)
Estadística Comparativamente barata e informáticamente eficiente. Puede proporcionar variables climáticas en la escala de puntos a partir de los datos de salida de un MCG. Puede incorporar directamente las observaciones en el método. Dinámica Produce respuestas con base en procesos físicamente homogéneos. Puede resolver procesos atmosféricos a una escala menor (por ejemplo, efectos orográficos y de sombra pluvial en las zonas montañosas). Informáticamente intensiva. Disponibilidad de un número limitado de conjuntos de escenarios. Depende de que se fuercen los límites del MCG afectado por sesgos en el MCG subyacente. Depende de las parametrizaciones de los MCR. MCR diferentes darán resultados diferentes.
Depende de la elección de los predictores. No toma en cuenta el carácter no estacionario de la relación entre el predictor y el pronóstico. No incluye retroalimentaciones del sistema climático regional afectado por los sesgos en los MCG subyacentes.
a la gente, por ejemplo, si les da el pronóstico del clima, y les dice cuál es el escenario más probable o el que usted considera como previsible, y añade el grado de confianza que tiene usted en esa predicción, o la incertidumbre que acompaña a esa predicción, les brindará más información que si usted no describiera la incertidumbre”, dice. Eso conduce a mejores decisiones”.
Catherine M. Cooney Escritora científica que reside en Washington, DC.
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Reducción de escala de los modelos climáticos: Un enfoque más nítido de los cambios a nivel local by Environmental Health Perspectives397 viewsEmbedDownloadDescriptionLa mayoría de las proyecciones del cambio climático se desarrollan utilizando modelos a escala global que generan aquellos cambios de temperatura promedio que se espera podrán ocurrir en las siguie...La mayoría de las proyecciones del cambio climático se desarrollan utilizando modelos a escala global que generan aquellos cambios de temperatura promedio que se espera podrán ocurrir en las siguientes décadas y en un futuro lejano. Estos modelos globales no pueden representar los components granulares de la atmósfera, tales como la cubierta de nubes, las partículas transportadas por el aire y las fuentes de contaminación local. No obstante, estos pequeños detalles pueden ejercer un gran impacto en el clima local, motivo por el que se espera que los efectos del cambio climático varíen dependiendo de la situación geográfica.Interests: Types, Research, Health & MedicineRead on Scribd mobile: iPhone, iPad and Android.Copyright: Attribution Non-Commercial (BY-NC)Download as PDF, TXT or read online from ScribdFlag for inappropriate contentShow moreShow less
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