Los satélites pueden haber estado subestimando el calentamiento del planeta durante décadas

calentamiento y mediciones de satélites

Una nueva comparación de medidas encuentra que algunas no cuadran

El calentamiento global que ya ha tenido lugar puede ser incluso peor de lo que pensábamos. Esa es la conclusión de un nuevo estudio que encuentra que las mediciones satelitales probablemente han subestimado el calentamiento de los niveles más bajos de la atmósfera durante los últimos 40 años.

Las ecuaciones físicas básicas gobiernan la relación entre la temperatura y la humedad en el aire, pero muchas mediciones de temperatura y humedad utilizadas en los modelos climáticos divergen de esta relación, encuentra el nuevo estudio.

Eso significa que las mediciones satelitales de la troposfera han subestimado su temperatura o sobreestimado su humedad, dijo en un comunicado el líder del estudio Ben Santer, científico climático del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL) en California.

"Actualmente es difícil determinar qué interpretación es más creíble", dijo Santer. "Pero nuestro análisis revela que varios conjuntos de datos de observación, en particular aquellos con los valores más pequeños de calentamiento de la superficie del océano y calentamiento de la troposfera, parecen estar en desacuerdo con otras variables complementarias medidas de forma independiente". Las variables complementarias son aquellas que tienen una relación física entre sí.

En otras palabras, las mediciones que muestran el menor calentamiento también pueden ser las menos confiables.

Santer y su equipo compararon cuatro proporciones diferentes de propiedades climáticas: La relación entre la temperatura de la superficie del mar tropical y el vapor de agua tropical, la relación entre la temperatura de la troposfera inferior y el vapor de agua tropical, la relación entre la temperatura de la troposfera media y alta y el vapor de agua tropical, y la relación entre la temperatura de la troposfera media y alta y la temperatura de la superficie del mar tropical.

En los modelos, estas proporciones se definen estrictamente en función de las leyes físicas que rigen la humedad y el calor. Se necesita más energía para calentar el aire húmedo que el aire seco, porque el agua absorbe el calor de manera eficiente. El aire más cálido también puede contener más humedad que el aire más frío, un fenómeno que es visible en el rocío de la mañana: a medida que el aire se enfría durante la noche, arroja agua.

Sin embargo, los investigadores encontraron que las observaciones satelitales no se apegaron a estas reglas supuestamente bien definidas. En cambio, cayeron dentro de un amplio rango, dependiendo del conjunto de datos que usaron los investigadores. Esto podría significar que algunos conjuntos de datos, los que mejor encajan con las reglas físicas que rigen la humedad y el calor, son más precisos que otros.

Los conjuntos de datos que mejor siguieron las reglas para las proporciones de vapor de agua y temperatura tendían a ser los que mostraban el mayor calentamiento de la superficie del mar y la troposfera, encontraron los investigadores. Del mismo modo, los que mejor siguieron las reglas para las temperaturas de la troposfera media y alta y las relaciones de temperatura de la superficie del mar fueron aquellos con mediciones más altas de la temperatura de la superficie del mar.

Se necesitará más trabajo para descubrir qué podría estar equivocando a los satélites, ya sea en el lado de la humedad de la ecuación o en el lado de la temperatura. En última instancia, usar los modelos para probar la viabilidad de las observaciones del mundo real puede ayudar a los investigadores a rastrear el calentamiento histórico con más precisión, dijo en el comunicado el coautor del estudio Stephen Po-Chedley, científico atmosférico de LLNL.

"Tales comparaciones entre mediciones complementarias pueden arrojar luz sobre la credibilidad de diferentes conjuntos de datos", dijo Po-Chedley.

Los investigadores informaron los hallazgos el 20 de mayo en el Journal of Climate: Using Climate Model Simulations to Constrain Observations

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