Investigadores de Corea del Sur desarrollaron este método para prever, hasta con un año y medio de anticipación, los eventos climáticos relacionados con el fenómeno meteorológico que en el 2017 causó una emergencia en el Perú.
Un algoritmo de "aprendizaje profundo" puede predecir eventos climáticos relacionados con el fenómeno meteorológico El Niño hasta con un año y medio de antelación, según describe un trabajo publicado este miércoles en la revista Nature. El estudio, desarrollado en la Universidad Nacional Chonnam, en Corea del Sur, permite una mayor comprensión de ese errático fenómeno cíclico, que provoca intensas lluvias en las regiones de la costa del Pacífico de Suramérica.
Las consecuencias de El Niño se manifiestan en las zonas del este y el centro del Pacífico, y pueden provocar episodios climáticos extremos y daños sustanciales en los ecosistemas locales. Predecir esos eventos es problemático para los científicos, que no cuentan hasta ahora con métodos precisos para establecer predicciones más allá de un año vista.
"Aprendizaje profundo"
Yoo-Geun Ham y su grupo han desarrollado un protocolo de "aprendizaje profundo" basado en datos climáticos históricos, recogidos entre 1871 y 1973, así como simulaciones de El Niño que han sido contrastadas con datos de entre 1984 y 2017. El sistema ha sido capaz de producir predicciones más precisas que las actuales, con una antelación de hasta un año y medio.
Los autores fueron asimismo capaces de predecir si el evento se origina en el este o el centro del Pacífico, e identificar los cambios de temperatura en la superficie del océano que preceden al fenómeno. El trabajo subraya que su método puede ayudar a establecer políticas efectivas de respuesta para mitigar los daños que provoca El Niño. EF
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