El Niño, La Niña y el cambio climático desafían la precisión de los pronósticos meteorológicos
Los fenómenos climáticos de El Niño y La Niña, exacerbados por el cambio climático global, están introduciendo una creciente incertidumbre en los modelos de predicción meteorológica, a pesar de que las proyecciones a corto plazo (hasta cinco días) aún mantienen una fiabilidad cercana al 90%.
Esta merma en la exactitud, sumada a los recortes presupuestarios y la pérdida de personal calificado en el Servicio Meteorológico Nacional (SMN), plantea serios interrogantes sobre la capacidad del país para anticipar y mitigar eventos climáticos extremos.
La propuesta de fusión entre el SMN y el Instituto Geográfico Nacional (IGN), impulsada por los ministros Luis Petri y Federico Sturzenegger bajo el argumento de mejorar los modelos de predicción, surge en un contexto de crecientes desafíos para la meteorología. Si bien los modelos actuales logran una precisión aproximada del 80% en pronósticos a siete días y un 90% a cinco días, la naturaleza caótica de la atmósfera y la intensificación de los eventos climáticos dificultan la exactitud a largo plazo.
Un factor determinante en esta complejidad es la interacción del calentamiento global con los fenómenos de El Niño y La Niña, originados en el océano Pacífico. El Niño se caracteriza por un aumento de la temperatura superficial del océano y un incremento de las precipitaciones en ciertas zonas, mientras que La Niña provoca un enfriamiento anómalo de las aguas ecuatoriales, generando sequías y bajas temperaturas en otras regiones. La declaración de estas fases se basa en variaciones de temperatura del mar de al menos 0,5°C durante varios meses consecutivos.
La situación del SMN se ve agravada por una significativa reducción de su financiamiento, que alcanzó el 56,1% en dos años. Esta merma presupuestaria ha afectado directamente el sistema de alertas tempranas, la reparación y reemplazo de instrumental crucial como los radares, y el sostenimiento de servicios tercerizados esenciales para el funcionamiento operativo.
A este panorama se suma la pérdida de recursos humanos calificados, producto de despidos, contratos precarios y salarios congelados. El éxodo de personal con experiencia debilita la capacidad del organismo para mantener la calidad de sus pronósticos y la robustez de sus datos de observación de variables meteorológicas, fundamentales para alimentar los modelos de predicción numérica (NWP).
Si bien existe una creciente oferta de servicios meteorológicos privados y la inteligencia artificial (IA) muestra potencial para mejorar los pronósticos, especialmente en la anticipación de eventos extremos a largo plazo, la afirmación de que la IA ya ha superado a los modelos NWP en el corto plazo no es del todo precisa. El pronóstico del tiempo sigue siendo una ciencia compleja donde la IA es una herramienta complementaria para mejorar la exactitud.
En este contexto, la iniciativa de fusión y los recortes presupuestarios han generado críticas, como la del ex ministro de Ciencia y Tecnología, Daniel Filmus, quien señaló que estas medidas ignoran las funciones específicas de organismos clave para la ciencia, la tecnología y la defensa nacional. La capacidad del SMN, un organismo decano en la región con 153 años de trayectoria y proveedor de datos meteorológicos a nivel internacional, se ve comprometida en un momento crucial donde la precisión de los pronósticos es vital para la agricultura, la gestión de recursos hídricos y la preparación ante desastres naturales intensificados por el cambio climático.
