Una colaboración entre las universidades de Córdoba (UCO) y Granada (UGR) ha conseguido mejorar la resolución espacial de datos climáticos mensuales desde 22.000 años atrás hasta el año 2.100, lo que permitirá estudios en áreas más concretas y predecir mejor los cambios ecológicos del futuro.
Tal y como ha indicado la UCO en una nota, conocer el clima del futuro es uno de los desafíos actuales y una cuestión esencial a la hora de estudiar la biodiversidad y hacer predicciones del comportamiento de las especies a largo plazo o tomar decisiones presentes. Para saber cómo se comportará un bosque de pinsapos dentro de 200 años hay que tener sobre la mesa modelos climáticos que proyecten los cambios a futuro.
"Cuando se desarrollan modelos climáticos hay que comprobar que funcionan bien. Como no sabemos cómo será el clima del futuro para comprobarlo, lo validamos con datos pasados que son reales, se proyecta el modelo hacia atrás para verificar que funciona", ha explicado el investigador del grupo de Biología Vegetal Básica y Aplicada de la Universidad de Córdoba Diego Nieto.
"Si esas proyecciones hacia atrás funcionan bien, quienes nos dedicamos al medio natural las usamos para conocer cómo ha cambiado la vegetación o la diversidad según el clima", ha puesto de manifiesto el experto de la UCO.
Uno de los principales retos que afrontan a la hora de conocer el clima y la vegetación del pasado y poder crear predicciones a futuro es que los modelos climáticos trabajan a resoluciones muy grandes, es decir, presentan datos sobre áreas muy extensas (entre 150 y 250 km), lo que hace difícil estudios y proyecciones para zonas concretas, como puede ser el área mediterránea.
De ahí que el último trabajo de Diego Niego y Daniel Romera, investigador del mismo grupo, junto con investigadores de la Universidad de Granada, haya sido el reescalado de un conjunto de datos climáticos mensuales desde 22.000 años antes del presente hasta el año 2.100, obteniendo una resolución mucho más detallada de 11 x 11 km, lo que permite analizar mejor el comportamiento de ecosistemas más concretos.
"La idea era generar un conjunto de datos climáticos de pasado a un nivel de detalle que tuviese sentido para los estudios de biodiversidad". El equipo usó uno de los modelos de cambio climático (TraCE-21ka) y lo reescaló con una serie de herramientas novedosas que no se habían usado previamente para hacer este tipo de reescalado a esta resolución.
Con este trabajo publicado en la revista del grupo 'Nature' 'Scientific data', se pone a disposición de la comunidad científica una caja de herramientas para aplicar técnicas avanzadas de reescalado a conjuntos de datos climáticos de resoluciones grandes utilizando el lenguaje de programación R, un código abierto y gratuito que permitirá su uso de manera fácil. El conjunto de herramientas que contiene permite el reescalado de datos de siete variables climáticas como temperatura media, radiación solar, precipitación o velocidad del viento.
Además de las herramientas para que cada equipo de investigación pueda reescalar los datos a resolución 11 x 11 km de la zona que más le interese, se comparte un conjunto de datos ya reescalados para una región reconocía como punto crítico de biodiversidad global: el Mediterráneo Occidental.
Gracias a este avance se podrán llevar a cabo estudios que permitan conocer cómo ha respondido la biodiversidad a los cambios en el clima y hacer predicciones de cómo cambiará ante los efectos del cambio climático actual. De esta manera, se generarán herramientas más fiables para, por ejemplo, la gestión de especies en parques naturales o planes de conservación a largo plazo.
