Cada otoño, mientras el hemisferio norte se prepara para el invierno, Judah Cohen, investigador del MIT, se sumerge en un complejo rompecabezas atmosférico. Durante décadas, Cohen ha estudiado cómo las condiciones en el Ártico influyen en el clima invernal en Europa, Asia y Norteamérica. Ahora, una nueva generación de herramientas de inteligencia artificial (IA) está ayudando a refinar aún más este proceso.
Más allá de El Niño: El Ártico toma protagonismo
Tradicionalmente, los pronósticos de invierno se basan en gran medida en el fenómeno de El Niño-Oscilación del Sur (ENSO). Sin embargo, Cohen señala que el ENSO es relativamente débil este año, lo que hace que los indicadores climáticos del Ártico sean aún más cruciales.
Cohen monitorea varios factores de alta latitud, como la capa de nieve en Siberia en octubre, los cambios de temperatura al inicio de la temporada, la extensión del hielo marino ártico y la estabilidad del vórtice polar. Según el investigador, estos indicadores pueden revelar una historia sorprendentemente detallada sobre el próximo invierno.
Uno de los predictores más consistentes es el clima de octubre en Siberia. En 2025, mientras el hemisferio norte experimentaba un octubre inusualmente cálido, Siberia fue más fría de lo normal, con nevadas tempranas. Cohen explica que las temperaturas frías combinadas con la cobertura de nieve temprana tienden a fortalecer la formación de masas de aire frío que pueden extenderse posteriormente a Europa y Norteamérica, patrones climáticos históricamente vinculados a episodios fríos más frecuentes durante el invierno.
Las temperaturas oceánicas cálidas en el Mar de Barents-Kara y una fase \”oriental\” de la oscilación cuasi-bienal también sugieren un vórtice polar potencialmente más débil al inicio del invierno. Esta perturbación, combinada con las condiciones de la superficie en diciembre, podría provocar temperaturas más bajas de lo normal en partes de Eurasia y Norteamérica al principio de la temporada.
IA al rescate de los pronósticos subestacionales
Si bien los modelos meteorológicos basados en IA han logrado avances impresionantes en pronósticos a corto plazo (de uno a diez días), estos avances aún no se han aplicado a períodos más largos. La predicción subestacional, que abarca de dos a seis semanas, sigue siendo uno de los mayores desafíos en el campo.
Es por eso que el año 2025 podría marcar un punto de inflexión. Un equipo de investigadores que colabora con Cohen ganó el primer lugar en la temporada de otoño en la competencia de pronóstico subestacional AI WeatherQuest 2025, organizada por el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos de Mediano Plazo (ECMWF). El desafío evalúa la capacidad de los modelos de IA para capturar patrones de temperatura durante varias semanas, un área donde los pronósticos han sido históricamente limitados.
El modelo ganador combinó el reconocimiento de patrones de aprendizaje automático con los mismos diagnósticos del Ártico que Cohen ha perfeccionado durante décadas. El sistema demostró mejoras significativas en los pronósticos de varias semanas, superando los principales modelos de IA y las líneas de base estadísticas.
El modelo también detectó una posible ola de frío a mediados de diciembre para la costa este de Estados Unidos mucho antes de lo habitual, semanas antes de que surgieran tales señales. El pronóstico fue ampliamente difundido en los medios de comunicación en tiempo real. Si se valida, Cohen explica que demostraría cómo la combinación de indicadores árticos con IA podría extender el tiempo de anticipación para predecir eventos climáticos impactantes.
¿Qué nos espera este invierno?
El modelo de Cohen muestra una mayor probabilidad de condiciones más frías de lo normal en partes de Eurasia y el centro de Norteamérica más adelante en el invierno, con las anomalías más fuertes probablemente a mediados de la temporada.
A medida que el calentamiento del Ártico se acelera, su impacto en el comportamiento invernal se hace más evidente, lo que hace que sea cada vez más importante comprender estas conexiones para la planificación energética, el transporte y la seguridad pública. El trabajo de Cohen demuestra que el Ártico posee un potencial sin explotar para la predicción subestacional, y la IA puede ayudar a desbloquearlo para plazos que han sido tradicionalmente difíciles para los modelos convencionales.
Como señala Cohen, la IA nos está proporcionando nuevas formas de interpretar las señales del Ártico, convirtiéndolo en un observatorio climático aún más valioso.
Fuente: MIT News
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