Las simulaciones de modelos climáticos son cada vez más utilizadas para comprender las tendencias en la severidad y frecuencia de los impactos climáticos, así como de sus riesgos físicos y socioeconómicos asociados. Estas simulaciones describen el cambio climático físico en respuesta a escenarios de emisiones de gases de efecto invernadero y cambios de uso del suelo. Sin embargo, los escenarios más utilizados hoy en día como base para la planificación de la adaptación no tienen probabilidades asignadas; más bien, tienen la intención explícita de abarcar un amplio abanico de futuros climáticos arbitrarios.
Este enfoque se tomó en su día en el IPCC y se reflejó en el informe SRES en el año 2000, y generó una controversia ya que algunos autores cuestionaron el cambio de método señalando la dificultad de orientar efectivamente la toma de decisiones en tal marco ya que la mitigación del cambio climático y la adaptación es, en última instancia, un desafío de gestión de riesgos. Como señalaba Schneider en su comentario publicado en 2001 en Nature:
Nature como reacción al planteamiento de escenarios climáticos de misma probabilidad adoptado por el IPCC desde la publicación del SRES en el año 2000: http://www.nature.com/nature/journal/v411/n6833/full/411017a0.html
El proceso de estimar valores absolutos probabilidades para diferentes escenarios requiere de la comprensión integral integración de todas las fuentes relevantes de incertidumbre, muchas de las cuales siguen siendo (y algunas lo serán siempre) extremadamente difíciles de estimar, lo que constituye una limitación para operacionalizar la estimación de probabilidades de los diferentes escenarios. Ya sea por el desconocimiento de datos empíricos como por ejemplo la cantidad exacta de reservas de cobalto en la corteza terrestre o cuál será la evolución de la productividad de las tierras a medida que el cambio climático se vaya acentuando, o por aspectos sociales como por ejemplo cómo serán las reacciones de las sociedades humanas.
Es necesario también remarcar que el IPCC es un organismo intergubernamental y como tal recibe influencias y presiones de los gobiernos vía sus representantes. Girod et al 2009 identificaron algunos de estos cambios impulsados debido principalmente a estados dónde la industria fósil es muy relevante (USA, China, Arabia Saudí, Rusia…) y a los que les interesaba que aquellos escenarios con más emisiones GEI a medio plazo no aparecieran más probabilidad que los asociados a escenarios de transición rápida. La toma de decisiones basada en el consenso del IPCC, que como ya escribimos en otro lugar contribuye a la dilución del problema del cambio climático, hace que cualquier discrepante tenga un gran poder de negociación.
En todo caso, numerosas publicaciones han afrontado la ardua tarea de estimar trayectorias probabilísticas aplicando Modelos de Evaluación Integrada. Un modo de afrontar las limitaciones existentes es acotar el análisis a una serie de cuestiones de las que se tiene mejor información, sin pretender cubrir todo el problema. Este es el enfoque que afrontamos en un artículo anterior (Probabilidad de trayectorias de cambio climático con incertidumbre en la disponibilidad de recursos de combustibles fósiles), en el que nos centramos en las incertidumbres en la disponibilidad de recursos fósiles y la incertidumbre de respuestas climática a las emisiones (sensibilidad climática). Otro enfoque posible es el que aplicamos a MEDEAS-World en otro artículo en el que aplicamos más bien un enfoque de análisis de estabilidad y robustez tomando rangos de incertidumbre muy amplios para 72 parámetros del modelo. Estos estudios nos dan ciertas probabilidades y nos indican notablemente qué trayectorias de emisiones GEI tienen “baja probabilidad” dadas ciertas restricciones biofísicas.
El artículo recientemente publicado en la revista Earth’s Future: Estimating the Likelihood of GHG Concentration Scenarios From Probabilistic Integrated Assessment Model Simulations (Estimación de la probabilidad de escenarios de concentración de GEI en simulaciones estocásticas obtenidas a partir de modelos de evaluación integrada) surge precisamente de la invitación del autor principal del estudio para usar los resultados obtenidos en los anteriores 2 trabajos mencionados (junto a otros 3 sets de simulaciones probabilísticas de Modelos de Evaluación Integrada) para estimar la probabilidad de futuros escenarios de concentración de gases de efecto invernadero junto con los resultados de conjunto de Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) y CMIP6.
Este trabajo propone un método para estimar la probabilidad de los escenarios de concentración de dióxido de carbono (CO2) utilizados en el estudio del cambio climático. El método se basa en calcular las emisiones de CO2 compatibles con las concentraciones prescritas por el CMIP5 y el CMIP6. La distribución de estas emisiones acumuladas compatibles se interpretan como la probabilidad de futuras emisiones dada una vía de concentración de CO2. Aplicando inferencia bayesiana, la probabilidad de cada escenario se puede estimar a partir de una muestra probabilística de futuras emisiones. Basado en lecciones aprendido en este ejercicio, se propone que se diseñen conjuntamente nuevos conjuntos de IAM y experimentos de modelos climáticos para apoyar mejor las evaluaciones probabilísticas del riesgo del cambio climático.
Referencia completa: Huard, D., Fyke, J., Capellán-Pérez, I., Matthews, H.D., Partanen, A.-I., 2022. Estimating the Likelihood of GHG Concentration Scenarios From Probabilistic Integrated Assessment Model Simulations. Earth’s Future 10, e2022EF002715. https://doi.org/10.1029/2022EF002715