El «cerebro» español que predice el clima de los próximos cien años

El Panel Intergubernamental de expertos en Cambio Climático prepara su sexto informe sobre el aumento de la temperatura global con la ayuda de este superordenador capaz de analizar 14 millones de gigas de datos físicos

  • MareNostrum 4 l
    MareNostrum 4 l

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30 de abril de 2018. 17:22h

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Eva Martínez Rull 30/4/2018

Es el superordenador más diverso del mundo. El MareNostrum 4 lleva funcionando escasos meses y en este tiempo ha conseguido multiplicar por 12 la capacidad del Centro Nacional de Supercomputación de Barcelona, colocando a España en el país europeo que más horas de supercomputación ofrece a los investigadores. El ordenador tiene una capacidad de almacenamiento de nada menos que 14 millones de gigabytes de datos, lo que permite a este centro de Barcelona realizar experimentos científicos simulados sin costes ni peligros y analizar grandes cantidades de información.

Por eso, los trabajos de su departamento de Ciencias de la Tierra son importantes para evaluar la situación del cambio climático; aún más si se tiene en cuenta que el investigador que lo dirige, Francisco Doblas-Reyes, es uno de los 17 científicos españoles que va a participar en la elaboración del sexto informe del Panel Intergubernamental de expertos en Cambio Climático (IPCC). «Sin una máquina así no se podría modelizar el clima», creen los miembros de este equipo de 17 personas. Y es que a mayor capacidad de computación, más detalle y más fiabilidad a la hora de entender el complejo sistema climático.

Concretamente el trabajo del investigador y de la computadora irán destinados a analizar los aspectos físicos del sistema climático. Y es que hasta aquí llegan datos de infinidad de fuentes: desde información sobre la temperatura humedad y gases atmosféricos a contaminantes terrestres y observaciones hechas desde el mar, con boyas o buques de investigación oceánica, satélites y estaciones meteorológicas de todo el mundo. Para hacerse una idea de la ingente cantidad de información que se maneja baste como ejemplo el estudio de las nubes, donde no sólo es importante modelizar su estructura, sino determinar el tamaño de las gotas que las componen, el espesor interno, el ambiente que las rodea. El nivel de detalle es mayor cuanto más concreto sea el aspecto del clima a estudiar.

Toda esta información se utiliza «para aplicarla al modelo climático EC-Earth y predecir cómo será la calidad del aire o el clima y, después, validar esas mismas predicciones. Esto supone coger información a escala global de la atmósfera, la biosfera, los casquetes polares..., y conocer en tiempo real si hay sequía en China y dónde, si El Niño está presente, etc. Es decir, recoger datos de todos los componentes climáticos. Por ejemplo, para hacer predicciones para los próximos 10 años se necesitan unos 6.000 años de simulación de todos los posibles escenarios», explica Doblás-Reyes.

El modelo Ec-Earth sirve para hacer muchas simulaciones a la vez; de aquí a un año las condiciones iniciales son parecidas pero los cambios en el clima son casi infinitos, debido a la incertidumbre y complejidad del comportamiento del sistema terrestre. «Esto se traduce en unos 10 millones de horas de computación, que para un PC normal supondría años de trabajo. MareNostrum cuatro o seis meses», continúa el investigador.

La supercomputadora es capaz de analizar estas variaciones para períodos de entre 50 y 100 años en todo el planeta y con la mayor resolución, de forma que al final se obtiene una foto de lo que va a ocurrir dividida por píxeles; cada uno de ellos ocupa 10 km de lado. Se puede predecir, por tanto, lo que va a ocurrir con precisión de kilómetros, no sólo a lo largo de la corteza terrestre sino también en vertical, en todas las capas de la atmósfera. También se pueden hacer predicciones a corto plazo para evaluar las sequías en España y el resto del continente a seis meses vista o cuál será la intensidad de las corrientes del Atlántico de las que depende el clima y las precipitaciones del continente. «Cada interés que se puede tener en el sistema climático requiere simulaciones diferentes para generar el modelo propio. Por eso, cuanto mejor sean las observaciones, mejor se harán las predicciones», matiza Doblás.

Ahora mismo con la versión del modelo climático actual «las operaciones son cien veces más costosas en horas de cálculo (que es lo que cuesta dinero) y eso significa que le quitamos horas de trabajo a otros proyectos de investigación, porque el recurso es compartido», dice Doblás. La máquina, que cuesta 34 millones de euros y supone un gasto energético de un millón de euros anuales, es la misma tanto si se estudia el clima como la Vía láctea, como si se hacen análisis genómicos. Eso otorga más valor a los estudios climáticos que se hagan para el nuevo informe sobre el estado del clima y el aumento de la temperatura global. También del grado de incertidumbre, ya que «si aumenta la apuesta por renovables y la producción energética es un 50% verde en 2050 el escenario no será el mismo que si no se invierte. Ahora hay muchas tecnologías disruptivas que no sabemos si van a estar disponibles ni si van a contribuir a reducir emisiones», dice Doblás.

Gracias a máquinas como esta los científicos son capaces de entender fenómenos como las olas de calor de aquí a final de siglo, pero también de estudiar las consecuencias de las tormentas de arena, la radiación solar en los sistemas de producción renovable o el impacto de las cenizas volcánicas en los servicios de transporte aéreo.

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