Para continuar, suscribite a Crea. Si ya sos un usuario suscripto, iniciá sesión.
SUSCRIBITELa habilidad de los modelos de predicción a largo plazo es relativamente baja en el otoño. Por ello, los pronósticos deben interpretarse con cautela.
Para continuar, suscribite a Crea. Si ya sos un usuario suscripto, iniciá sesión.
SUSCRIBITEOtoño de 2018 constituyó un punto de inflexión para la Agroclimatología. Fue en ese momento cuando nos percatamos del fracaso inminente de la cosecha gruesa, debido fundamentalmente a la ocurrencia de una gran sequía cuya explicación más probable fue la ocurrencia de un evento La Niña.
A su vez, esta fue la causa de la sequía de agro dólares que sobrevino con el incremento del tipo de cambio oficial de 100%, que tuvo lugar entre abril y mayo de ese año. Fue así que muchas personas -economistas, políticos y periodistas- descubrieron la importancia de las lluvias para la producción de granos (y para la macroeconomía del país). Comenzó a ponerse "de moda" hablar de El Niño, La Niña y de las lluvias por fuera del ámbito de los suplementos rurales de los principales medios nacionales.
Desde ese momento, hemos sido objeto de un bombardeo creciente de noticias referidas al problema climático. Sin embargo, es habitual que, cada vez más, estas noticias desinformen más de lo que informan. Se contradicen y confunden. Por lo general, lo único que buscan es generar tráfico en portales de internet y parecen haber adoptado la estrategia de entrevistar a un climatólogo o un meteorólogo que diga que va a llover esta semana y luego a otro que lo contradiga la semana siguiente. De este modo, nos tienen en un estado casi esquizofrénico sin saber para donde rumbear.
A su vez, el cambio climático determina que los modelos de predicción (pronósticos) ajustados en los últimos 30 o 40 años vayan perdiendo su habilidad para predecir. A continuación, se ofrece un análisis presentado recientemente, que ha generado mucho interés y pedidos del tipo: ¿podrías calcular lo mismo para mi zona?
El ENOS (El Niño Oscilación del Sur) es un fenómeno climático muy importante a escala global, y es el más estudiado por la comunidad científica especializada. Afecta a una parte importante del planeta y se refiere a la temperatura del Océano Pacífico ecuatorial. Cuando hablamos de una fase El Niño, eso significa que la temperatura del Océano Pacífico ecuatorial se encuentra por encima de 0,5° C respecto del promedio histórico; se trata de una anomalía positiva (cálida).
A modo de ejemplo, si la temperatura media histórica del Pacífico es de 23° C, hablamos de El Niño cuando está por encima de 23,5° C. Por el contrario, cuando la temperatura se encuentra por debajo de -0,5° C respecto de la temperatura media histórica (usando el mismo ejemplo, por debajo de 22,5°C), entonces correspondería a una fase fría o “La Niña”. Luego, cuando la temperatura se encuentra entre -0,5 y 0,5° C respecto del promedio histórico (o entre 22,5°C y 23,5°C) se identifica como una fase neutral. Esto se va monitoreando en una región específica del océano Pacífico (ver Figura 1) y por lo general se reporta la temperatura de la región Niño 3.4. El fenómeno El Niño se asocia con períodos lluviosos en el oeste de América y con períodos secos en Oceanía. En los períodos La Niña pasa lo contrario.
Los pronósticos del ENOS comenzaron a realizarse de manera rudimentaria en la década de 1970; desde entonces han evolucionado notablemente. En la actualidad, el Instituto Internacional de Investigaciones para el Clima y la Sociedad (IRI por sus siglas en inglés) de la Universidad de Columbia, junto a la Agencia Oceanográfica de EE.UU. (NOAA por sus siglas en inglés) son quienes monitorean las condiciones de temperatura del Pacífico y realizan la síntesis de todos los modelos de diferentes regiones o grupos de investigadores que intentan predecir el ENOS. Habitualmente, el IRI reporta un promedio de los resultados de todos los modelos, que son muchos y se dividen en dos grandes categorías: dinámicos y estadísticos.
A fines de 2023, investigadores de IRI y de NOAA (Eshan y col, 2023) realizaron una evaluación minuciosa de la habilidad predictiva de los modelos utilizados para predecir el ENOS. La Figura 2 muestra la correlación estadística entre las predicciones realizadas en cada momento y lo que finalmente ocurrió para los modelos dinámicos. Por ejemplo, predicciones realizadas en el mes de enero correlacionan casi 100% con lo sucedido en el trimestre Ene-Feb-Mar (JFM), y caen a poco más del 40% para el trimestre Sep-Oct-Nov (SON) (ventana de predicción de 10 meses).
Con las predicciones de abril a mayo sucede que pierden precisión, incluso para un mes de ventana de predicción. Esto se conoce como “barrera de la primavera boreal”, momento en el cual, a causa de diferentes condiciones los pronósticos no resultan tan eficaces. Ahora, si consideramos los pronósticos de “otoño” (para el hemisferio sur) vemos que son relativamente buenos (+60% de correlación) para predecir lo que va a suceder con ENOS en “primavera”. Los pronósticos realizados entre septiembre y diciembre tienen buena precisión (+80%) para una ventana de 4-5 meses, luego se desploman a valores de 20%-30%.
Como conclusión, podemos decir que los pronósticos actuales son muy buenos prediciendo en ventanas de tres a cinco meses, según el momento del año en que se emitan. El más complejo para el buen funcionamiento de los modelos es el período abril-mayo. Los pronósticos de primavera no son buenos prediciendo lo que va a pasar el próximo invierno. La habilidad predictiva de los modelos dinámicos hoy es superior a la de los modelos estadísticos y la habilidad predictiva de los modelos es mayor para eventos El Niño que para eventos La Niña, en cuyo caso, los pronósticos de ventanas de predicción mayores de tres meses tienen muy poca precisión.
Aquí es donde comienza a generarse la confusión más importante, debido a que la relación simple y directa que dice que El Niño implica períodos lluviosos y que La Niña implica sequía no existe o, al menos, no es tan determinante, Menos aún si consideramos diferentes lugares del país. Para mostrarles este efecto, se tomaron los datos de precipitaciones de diferentes sitios y se los agrupó por trimestres móviles para luego calcular las anomalías de lluvias y temperaturas para cada ciudad y para cada trimestre. El resultado de las anomalías de lluvias y temperaturas se asoció a la anomalía del ENOS ocurrida (no pronosticada) para analizar el comportamiento en cada fase.
En la figura 3 se muestran los resultados para la ciudad de Joaquín V. González (provincia de Salta), donde se observó que sólo los trimestres centrados en noviembre y diciembre presentaron un comportamiento que coincidió con el patrón esperado: El Niño con lluvias por encima del promedio y La Niña con lluvias por debajo del promedio. Sin embargo, en el resto del año esa relación se debilita, lo que no significa que tanto El Niño como La Niña no estén teniendo lugar, sino que existen, además, otros factores que están determinando la ocurrencia de lluvias.
Por el contrario, en la ciudad de Mercedes (Corrientes) en 8 de los 12 trimestres móviles se dio el comportamiento esperado. El período mayo-agosto fue aquél donde la fase del ENOS no guardó relación con las lluvias ocurridas (ver figura 4). Concluyendo entonces, El Niño no es equivalente a período lluvioso en todas partes y en cualquier momento, como tampoco La Niña es equivalente a un período seco. En todos los casos hay que considerar el efecto local y la influencia de otros fenómenos macro climáticos. En el Anexo se muestra el comportamiento total anual para varias ciudades del país.
Las Figura 5 muestra el comportamiento de las anomalías de temperatura para las diferentes fases del ENOS en la ciudad de Joaquín V. González (Salta), mientras que la Figura 6 lo presenta para Mercedes (Corrientes). Como patrón general, se observa que los veranos El Niño presentan una temperatura más baja que los veranos La Niña, pero durante el invierno ocurre lo contrario: los inviernos El Niño son más cálidos que los de La Niña. Aquí hay otros factores influyendo, como tipo de lluvias, duración de los frentes de tormenta y cantidad de días nublados, humedad relativa y amplitud térmica. Todas estas variables y algunas más determinan como resultará el balance hídrico del suelo o de los cultivos, que es, en definitiva, lo que más nos interesa, pero ese análisis quedará para otro momento.
Como ya mencionamos, el ENOS no alcanza para predecir si va a ser un año lluvioso o seco, pero en algunos sitios nos ofrece una idea bastante aproximada. Por otro lado, al tratarse de un fenómeno macroclimático tiene bastante inercia por lo que, como también vimos, es bastante predecible en ventanas de 3-5 meses. Esto es de gran ayuda para esos sitios en particular donde el ENOS explica bastante de las lluvias, sin embargo, no es suficiente. Hay otros fenómenos que también determinan el comportamiento del clima y debido a ello lo mejor es revisar los pronósticos trimestrales del Servicio Meteorológico Nacional (https://www.smn.gob.ar/pronostico-trimestral), que no solo tiene en cuenta el ENOS sino también muchas otras variables.
Referencias:
IRI (2024). https://iri.columbia.edu/our-expertise/climate/enso/enso-essentials/
NOAA (2024). https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php
L'Heureux, M. L., Levine, A. F., Newman, M., Ganter, C., Luo, J. J., Tippett, M. K., & Stockdale, T. N. (2020). ENSO prediction. El Niño Southern Oscillation in a changing climate, 227-246.
Ehsan, M. A., L'Heureux, M., Tippett, M., Robertson, A., & Turmelle, J. (2023). Real-Time ENSO Forecast Skill Evaluated Over the Last Two Decades, with Focus on Onset of ENSO Events.
Harris, I., Osborn, T. J., Jones, P., & Lister, D. (2020). Version 4 of the CRU TS monthly high-resolution gridded multivariate climate dataset. Scientific data, 7(1), 109.