El Niño podría anticiparse con un año de ventaja en ciertos casos, según un estudio que examinó pronósticos de nueve modelos climáticos desarrollados por centros de distintos países. La clave está en el estado del Pacífico al momento de hacer la proyección: cuando atraviesa una fase de La Niña, las señales sobre el evento del año siguiente ganan precisión.
Tres de los nueve modelos lograron prever el pasaje de La Niña a El Niño con más de 70% de acierto a 12 meses. En uno de ellos, la precisión llegó a 82,21%. El resultado podría aportar más tiempo para prepararse ante sequías, inundaciones y otros efectos asociados a los cambios en el Pacífico tropical.
La investigación, publicada en Science Advances, fue liderada por la científica de la Organización de Investigación Científica e Industrial de la Commonwealth (CSIRO), Nandini Ramesh, junto con especialistas de la Universidad de Melbourne. Los autores advierten que el método todavía no forma parte de los sistemas operativos de alerta y que no todos los pronósticos a un año tienen la misma confiabilidad.
El Niño y La Niña son las dos fases extremas del fenómeno conocido como El Niño-Oscilación del Sur, o ENSO por sus siglas en inglés. Se originan en las interacciones entre el océano y la atmósfera del Pacífico tropical, pero sus efectos alcanzan a buena parte del planeta.
El Niño se vincula con un calentamiento anómalo de las aguas superficiales del Pacífico ecuatorial central y oriental. La Niña, en cambio, está asociada con un enfriamiento de esa misma región. Esas variaciones pueden modificar los patrones de lluvias y temperaturas a miles de kilómetros de distancia.
Para el estudio, los científicos analizaron pronósticos retrospectivos de nueve modelos climáticos desarrollados por centros de distintos países. El conjunto incluyó proyecciones iniciadas entre octubre y enero y evaluó qué fase del ENSO se registraba en el período de mayor intensidad del evento siguiente, entre octubre y febrero.
El dato más relevante fue que tres de los nueve modelos acertaron más del 70% de las veces la transición de La Niña a El Niño con un año de anticipación. En uno de los sistemas examinados, el CESM1-1-CAM5-CMIP5, esa precisión alcanzó el 82,21%.
La conclusión modifica la forma de leer una proyección climática de largo plazo. Hasta ahora, el foco solía estar puesto en cuál modelo ofrecía el mejor rendimiento general. El nuevo trabajo plantea que, antes de decidir cuánto creerle a una advertencia, conviene observar en qué estado se encuentra el Pacífico al comienzo del pronóstico.
La ventaja no se repite cuando el océano se encuentra en una fase neutral, es decir, sin señales claras de El Niño ni de La Niña. En esos casos, los modelos dinámicos mostraron un desempeño mucho menor al intentar anticipar qué ocurrirá un año más tarde.
Los investigadores encontraron que los pronósticos emitidos desde una condición neutral tuvieron una precisión de entre 23% y 43%, según el modelo. Como referencia, una proyección básica construida solo a partir del comportamiento histórico del sistema alcanzaba una precisión del 61% en esas situaciones.
Esto implica que, bajo ciertas condiciones neutrales, un tomador de decisiones podría obtener mejores resultados si se guía por los patrones históricos que si toma como definitiva una proyección de un modelo climático inicializado. El estudio detectó que esos sistemas tienden a generar falsas alarmas, sobre todo cuando anticipan La Niña o El Niño después de un período neutral.
El contraste fue marcado en el CESM1-1-CAM5-CMIP5. Mientras sus pronósticos de un pasaje de La Niña a El Niño resultaron correctos en 82,21% de los casos, cuando anticipó una La Niña a partir de una fase neutral acertó solo 8,94% de las veces.
La diferencia ayuda a entender el aporte de la investigación. La nueva herramienta no pretende reemplazar los pronósticos existentes con una única predicción anual. Propone, en cambio, acompañarlos con una medida de confianza: determinar qué tipo de transición está proyectando el modelo y revisar qué tan bien funcionó esa clase de aviso en el pasado.
Prever el ENSO no es sencillo. Los eventos suelen alcanzar su pico entre fines de año y el comienzo del siguiente, pero la capacidad de los modelos para anticiparlos disminuye durante los meses de marzo a mayo en el hemisferio norte. Ese período recibe el nombre de “barrera de predictabilidad de primavera”.
En esa época, pequeñas alteraciones en el Pacífico tropical pueden cambiar de manera considerable la evolución del sistema. Por eso, aunque los servicios meteorológicos suelen emitir proyecciones estacionales con varios meses de margen, extender ese horizonte hasta un año mantiene un alto nivel de incertidumbre.
El nuevo análisis muestra que esa barrera no afecta de la misma manera a todos los escenarios. Las proyecciones iniciadas durante La Niña conservaron una capacidad predictiva comparable a la de los pronósticos operativos emitidos con apenas tres o cuatro meses de antelación, según la comparación realizada por los autores.
Una posible explicación está en la propia evolución de La Niña. A diferencia de El Niño, que con frecuencia se disipa con rapidez hacia el final del verano boreal, las anomalías frías pueden mantenerse durante más tiempo. Esa persistencia ofrecería una señal más clara sobre la temperatura del océano y la energía acumulada en el Pacífico tropical.
Los investigadores también consideran que durante La Niña puede haber menos variabilidad atmosférica aleatoria, un factor que facilitaría la predicción. De todos modos, las causas físicas de esta mayor capacidad de anticipación todavía requieren más estudio.
La base de datos usada reúne simulaciones climáticas retrospectivas de una década, iniciadas cada año entre 1961 y alrededor de 2020. En total, el archivo contiene 125 miembros de conjuntos de pronóstico entre los nueve modelos analizados.
Para evaluar la proyección a un año, el equipo examinó más de 7.500 pronósticos iniciales. Si se cuentan todas las transiciones anuales dentro de las simulaciones de diez años, el conjunto suma 67.500 casos. Los datos de temperatura de la superficie del mar provinieron de registros de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos.
El estudio clasificó cada año en tres categorías —La Niña, neutral o El Niño— a partir del índice Niño 3.4, que mide las anomalías de temperatura en una zona central del Pacífico ecuatorial. Esa definición coincidió en gran medida con la categorización de la NOAA para los eventos registrados desde 1960.
Los resultados mostraron que la fase de partida pesa más que las diferencias generales entre los modelos. Es decir, un modelo considerado más preciso en promedio puede emitir una proyección poco fiable si parte de un estado neutral, mientras que otro puede dar una señal útil si el Pacífico estaba bajo La Niña.
La aplicación práctica podría alcanzar a sectores sensibles a las variaciones del clima, como la agricultura, la gestión del agua, la prevención de desastres y la salud pública. Una señal más confiable con un año de margen permitiría anticipar decisiones ante la posibilidad de sequías, lluvias intensas o cambios en las temperaturas.
El impacto económico de estos avisos también es amplio. El artículo señala que los pronósticos estacionales influyen sobre actividades y activos valuados en alrededor de USD 13 billones a escala global, desde mercados agrícolas hasta sistemas de seguros y planificación de infraestructura.
Aun así, el trabajo plantea límites claros. Los autores analizaron proyecciones retrospectivas de modelos climáticos y no un sistema de alertas que ya esté en funcionamiento. Además, observaron que la precisión de las transiciones baja por debajo del 50 % en todos los casos al extender el horizonte al segundo año.
La única excepción consistente a dos años fue la capacidad de prever la ausencia de un nuevo El Niño durante los dos años posteriores a un El Niño. Para los científicos, ese resultado podría ser útil ante el riesgo de períodos prolongados con condiciones frías en el Pacífico, vinculadas con sequías de varios años en regiones subtropicales.
El próximo paso será comprobar cómo puede incorporarse esta lectura de confianza a los sistemas de predicción utilizados por las agencias meteorológicas y evaluar si métodos estadísticos o de aprendizaje automático mejoran los resultados cuando el Pacífico parte de un estado neutral.
