Los negacionistas y el argumento meteorológico

Hoy tenemos el placer de tener una entrada sobre climatología y meteorología.   Generalmente hay confusión con estos términos y eso lleva a mucha gente a hacer extrapolaciones sin fundamento.  Especialmente grave es la situación en la que uno justifica una afirmación sobre cambio climático basándose en conceptos sobre el tiempo que hará mañana en la Manga del Mar Menor.

Esta entrada es una colaboración de @Ontureño.  Esperamos que sea la primera de muchas.

Hemos de comentar que en la entrada hay un famoso video donde se muestra a un político hacer una afirmación que ejemplifica a la perfección la confusión que se intenta desmontar en esta entrada.  No es para hacer escarnio, ni porque en Cuentos Cuánticos tengamos una posición política y queramos hacer proselitismo en un sentido u otro.  Esta situación que se muestra ejemplificando con un único político está bastante extendida, el problema es que no hemos encontrado vídeos de otros, pero haberlos, haylos.

La confusión:  Simplemente un ejemplo.

Hace ya algún tiempo, Rajoy se cubrió de gloria con estas declaraciones. Por supuesto, fue carnazade todos los informativos y medios de noticias en general, donde lo llamaron de todo menos bonico.

Sin embargo, si bien había más o menos consenso en que lo que acababa de decir no invalidaba para nada lo que sabemos sobre el cambio climático, pocos supieron decirle por qué. Aunque muchos lo tildaron de ignorante, nadie salió en televisión explicando dónde estaba su ignorancia, en caso de haberla. De hecho, aunque esta pifia de Rajoy es bastante famosa, lo cierto es que no es el único en usar/haber usado este argumento alguna vez. Se podría denominar a éste el argumento meteorológico, y lo utilizan tanto negacionistas cerriles como escépticos razonables, que ven que hay algo que no cuadra en todo este rollo.

El argumento meteorológico se podría formular de la siguiente manera:

«como nadie sabe el tiempo que va a hacer en dos semanas, es imposible que alguien sepa el clima que habrá dentro de 50 años».

Bien, mi intención es explicar por qué este argumento no vale. Por ir adelantando algo, la clave está en la diferencia entre meteorología y climatología. Pero para verlo claro explicaré primero qué es la meteorología y qué la hace tan impredecible. También pondré un ejemplito tratando de ilustrar las diferencias entre ambas ciencias. Ojo, este post NO va sobre cambio climático, NI sobre cómo funcionan los modelos del clima, aviso.

¿Qué es la meteorología?

Para empezar, la meteorología trata de describir (y predecir) el estado exacto de la atmósfera en un determinado instante. Para saber si va a llover mañana, lo primero que necesitamos es saber qué tiempo hace hoy (las denominadas condiciones iniciales), así como qué relaciones físicas se establecen entre la variables de la atmósfera. Esto nos permitirá extrapolar el valor de estas variables para el futuro. Las leyes físicas que gobiernan el estado de la atmósfera son bien conocidas desde hace tiempo. Me atreverá a decir que a principios del siglo XIX ya estaban establecidas. Se trata básicamente de ecuaciones de dinámica de fluidos, conducción de calor, termodinámica y poco más. ¿Por qué entonces no se conoce el estado de la atmósfera pasado y futuro desde hace un siglo? ¿Por qué los del tiempo fallan a veces, en lugar de acertar al 100% desde hace más de un siglo? Buena pregunta.

Incapacidad de predecir al 100%.  Esto es un Caos.

Si bien las ecuaciones que gobiernan las atmósfera son bien conocidas desde hace tiempo, tienen una serie de particularidades que las hacen un poco feas (es una forma de hablar, en realidad para un matemático o un físico son pura poesía: toda la infinita complejidad del caos en unos cuentos símbolos muy precisos y «sencillos»). Para empezar, son un conjunto de ecuaciones diferenciales acopladas no lineales que no tiene solución analítica.

Esto quiere decir que uno no puede resolver esas ecuaciones con un lápiz y un papel como cuando despeja la x en una ecuación en el instituto. Dicho de manera más precisa, no hay forma de obtener una solución expresable como una combinación de funciones elementales. En lugar de eso, se puede optar por una solución aproximada mediante una serie de técnicas, que son susceptibles de ser fácilmente programadas en un ordenador. Ésa es la razón fundamental por la que tuvimos que esperar a mediados del siglo XX para abordar seriamente la predicción meteorológica. Pero eso no es todo.

Uno de los primeros en implementar esto de la meteorología numérica fue Lorenz, famoso por ser uno de los pioneros de la Teoría del Caos. Y no es casualidad. Lorenz se topó con el caos cuando estaba implementando problemas meteorológicos en su computadora (ENIAC para más señas). Resultó que las ecuaciones primitivas de la atmósfera, además de no tener solución analítica, corresponden a un sistema caótico. Sin entrar en detalles, para no aburrir, el que un sistema sea caótico significa que es tremendamente sensible a las condiciones iniciales. De hecho Lorenz se encontró este problema porque ejecutando la misma simulación varias veces en el mismo ordenador obtenía resultados diferentes, aún cuando las condiciones iniciales eran las mismas (me hubiera gustado ver los mosqueos que tuvo que pillar con eso). El caso es que simplificando para buscar el error redujo las ecuaciones a su mínima expresión, y seguía teniendo el mismo problema. Había descubierto el famoso atractor que lleva su nombre.

Ahí empezó a ver que el problema del caos era insalvable. Lo que aprendió Lorenz de todo esto es que medir con gran precisión el estado de la atmósfera hoy es crucial para poder estimar su estado mañana. Por eso son tan importantes los satélites en meteorología. Eso también explica por qué no se puede pronosticar el tiempo a dos semanas vista: porque no podemos medir con suficiente precisión el estado actual de la atmósfera, con lo que los pequeños errores que se introduzcan en las ecuaciones terminan dominando la evolución de la simulación numérica pasados unos días. Hasta aquí la meteorología. He intentado explicar cómo en realidad el primo de Rajoy tenía parte de razón. Sin embargo, ¿qué nos dice esto sobre el clima? Pues en realidad nada. La climatología tiene en común con la meteorología parte del objeto de estudio (la atmósfera), así como algunas variables (temperaturas, precipitación,…) pero ahí acaban las similitudes. Es una ciencia diferente, que trata de responder otras preguntas muy diferentes, en escalas de tiempo órdenes de magnitud superiores. Es como intentar decir que la Mecánica Cuántica tiene que estar mal porque las pelotas de tenis no son capaces de atravesar las paredes.

Experimento mental para desmontar la confusión

Ilustraré la diferencia entre ambas ciencias mediante un experimento imaginario, de los que le gustaban a Einstein, y veremos qué tipos de preguntas se pueden hacer al sistema dependiendo de cómo pretendas abordar el problema. Imaginemos una especie de gas encerrado en un cilindro al que se le puede variar el volumen lentamente empujando un émbolo. Las partículas de ese gas interaccionan entre sí (las líneas azules en el dibujo pretenden representar algunas de esas interacciones), digamos que repeliéndose. Imaginemos también que tenemos dos millones de partículas interaccionando todas con todas. Uno podría preguntarse cuál es la posición exacta, en cada instante, de una de las partículas (pensemos en la trayectoria de la partícula roja). El émbolo se va cerrando, modificando el volumen, pero si lo hace suficientemente lento podemos asumir que la velocidad de la partícula es mucho mayor y considerar el émbolo (que es un forzamiento externo) fijo.

Este problema es harto complicado, dado que hay que resolver unos cuantos millones de ecuaciones. No obstante podemos programar un ordenador, que para algo están. El ordenador nos dirá la solución numérica al problema, pero dada la enorme complejidad de éste, no podemos esperar que la evolución real de la partícula siga la de la simulación nada más que en los primeros instantes de ésta. De hecho, si cambias ligeramente la configuración inicial, toda la evolución posterior cambiará, alejándose rápidamente de la solución anterior (eso es el caos). Conocer el estado exacto de una partícula en función de unas condiciones iniciales medidas con gran precisión es el problema que trata de resolver la meteorología. Ahora bien, no es lo único que podemos aprender de este sistema. Imaginemos que estamos interesados en las propiedades estadísticas globales del sistema. Por ejemplo, el choque de las partículas con las pareces del émbolo genera una presión. Así mismo, la energía cinética de éstas es una medida de la temperatura. Podemos preguntarnos legítimamente cómo varía la temperatura del gas cuando variamos la presión lentamente, asumiendo que las partículas se mueven muy rápidamente y podemos considerarlas como un gas homogéneamente repartido por el interior del cilindro. Para resolver este problema nos importa un pimiento la configuración exacta de cada partícula. Nos da igual la configuración inicial. Queremos ver cuál es el estado promedio del sistema, y cómo este estado de equilibrio se ve afectado ante modificaciones externas. ¡A quién le importa si la partícula número 123151 ha chocado con la 12145 o no! Si estás dispuesto a sacrificar el conocimiento y descripción exhaustivos sobre el sistema, el caos no es un problema. Este enfoque «termodinámico» del problema es el de la climatología.

Un modelo meteorológico no te puede decir si va a llover el 15 de agosto del 2076, esa información es totalmente inaccesible. Sin embargo, un modelo climático te puede decir cómo se modifican los balances energéticos del sistema climático cuando se ver perturbado externamente, ya sea mediante el aumento de la concentración de gases de efecto invernadero, de aerosoles, cambios en los usos de suelo, parámetros de la órbita de la Tierra, constante solar,…

Otro día, si me dejan, puedo hablar un poco más en detalle sobre cómo funcionan exactamente estos modelos, o cómo se usan para ver si eso del calentamiento global antropogénico es un cuento o no, pero eso es harina de otro costal.

by @Ontureño