Innovación

Pronosticar el clima y la cosecha mediante la sensorización de la temperatura del océano

Investigadores españoles han conseguido cuantificar de manera efectiva los impactos de la meteorología, el clima y sus variaciones en los rendimientos y la calidad de los cultivos gracias a modelos informáticos de simulación basados en la temperatura de los mares.

Las predicciones estacionales aportan información sobre las condiciones climatológicas más probables durante los tres o cuatro meses siguientes. A pesar de que la naturaleza caótica de la atmósfera limita fuertemente la capacidad predictiva del tiempo meteorológico a partir de diez o doce días, hoy en día es posible realizar pronósticos a más largo plazo en regiones concretas. Para ello, se utilizan componentes del sistema climático que presentan comportamientos con variaciones periódicas lentas, como es el caso de la temperatura de la superficie del mar.

En ese sentido, investigadores del CEIGRAM (Centro de Estudios e Investigación para la Gestión de Riesgos Agrarios y Medioambientales, centro mixto de la Universidad Politécnica de Madrid, ENESA y AGROSEGURO), en colaboración con la Universidad Complutense de Madrid (UCM), han conseguido cuantificar de manera efectiva los impactos de la meteorología, el clima y sus variaciones en los rendimientos y la calidad de los cultivos gracias a modelos informáticos de simulación.

Para las simulaciones, que han aplicado con éxito a cultivos de trigo y maíz en la Península Ibérica, utilizan datos de la temperatura de la superficie del mar y patrones conocidos de teleconexión para establecer relaciones estadísticas entre predictores oceánicos y variables atmosféricas.

Esta base de datos predice el riesgo de inundaciones en España

La razón por la que la temperatura superficial del mar permite hacer estos pronósticos a más largo plazo es que la capacidad calorífica del agua es mucho mayor que la del aire. Así, cuando una extensa región oceánica presenta valores de temperatura anómalos (enfriamiento o calentamiento), pueden transcurrir varios meses, incluso años, hasta que recupera sus valores habituales. Durante este tiempo, la superficie del mar puede liberar tal cantidad de energía a la atmósfera como para alterar toda la circulación atmosférica y, por tanto, los regímenes de tiempo tanto localmente como en lugares alejados.

Este es el caso de los fenómenos de El Niño (calentamiento) y La Niña (enfriamiento) en el pacífico ecuatorial. Por ejemplo, los años en que tiene lugar El Niño (ocurre cada 3-7 años), las lluvias torrenciales en Perú son más probables, al igual que las sequías en Indonesia y Sudáfrica. Como los eventos Niño/Niña se pueden predecir con varios meses de antelación, también lo son sus posibles impactos climáticos. Esta es la base de la predicción estacional.

Tomando esto como base, un equipo de investigadores del CEIGRAM decidió ir un poco más allá y estudiar la influencia de estas predicciones estacionales en los rendimientos de las cosechas. Con la información aportada por la temperatura de la superficie del mar y los patrones de teleconexión, han conseguido establecer relaciones estadísticas entre predictores oceánicos y variables atmosféricas (temperatura, precipitación, etc.). Para este estudio, los investigadores de la UPM han contado con la colaboración del grupo de variabilidad climática de la UCM (grupo TROPA). Como consecuencia de este trabajo, recientemente se ha demostrado la capacidad predictiva de la temperatura de los océanos en las lluvias monzónicas de África Occidental, incluyendo los episodios de precipitación más extremos.

“Desde un punto de vista agronómico”, declara la investigadora del CEIGRAM Margarita Ruiz Ramos, “los modelos informáticos de simulación de cultivos permiten trasladar de manera efectiva y cuantificable los impactos de la meteorología, el clima y sus variaciones en los rendimientos y la calidad de estos”. Esta metodología se ha aplicado recientemente con éxito en cultivos de trigo y maíz en la Península Ibérica y actualmente se están explorando nuevas aplicaciones, por ejemplo, la predicción estacional de forraje en pastos y praderas en el Macizo Central Francés.

Sobre el autor de este artículo

Alberto Iglesias Fraga

Periodista especializado en tecnología e innovación que ha dejado su impronta en medios como TICbeat, La Razón, El Mundo, ComputerWorld, CIO España, Business Insider, Kelisto, Todrone, Movilonia, iPhonizate o el blog Think Big, entre otros. También ha sido consultor de comunicación en Indie PR. Ganador del XVI Premio Accenture de Periodismo, ganador del Premio Día de Internet 2018 a mejor marca personal en RRSS y finalista en los European Digital Mindset Awards 2016, 2017 y 2018.