Un verano con El Niño será lluvioso, y un modelo desarrollado en Uruguay permite estimar con semanas de anticipación cuándo lloverá más

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Hablar del estado del tiempo o del clima no es sólo para charlas de ascensor. No hay nada sencillo o trivial en tratar de comprender cómo estará el tiempo a lo largo de la jornada y menos aún en intentar prever su estado dentro de unos días, semanas o meses. El estado del tiempo –algo que pasa en la escala breve, de horas o días– o del clima –a escala mayor, como la de las estaciones– son ejemplos de lo que se denominan “sistemas complejos”, es decir, sistemas que presentan diversos componentes y cuyo comportamiento no se explica por la simple suma de lo que sucede en cada uno de ellos.

Seguramente habrán escuchado –y si no lo escuchan ahora– que estamos en pleno El Niño. Un verano con El Niño-Oscilación del Sur (ENSO por su sigla en inglés) en su fase Niño implica, para nuestro territorio, una estación con lluvias más abundantes y temperaturas no tan elevadas. Cuando lo que tenemos es una fase La Niña sucede aquí lo contrario: será una temporada con menos lluvias de lo normal y con temperaturas más altas. Pero claro, esta oscilación ENSO, que tiene que ver con las temperaturas del océano Pacífico ecuatorial, nos permite saber si tendremos un verano más lluvioso, más seco o normal.

Saber que este verano lloverá más que en un verano normal no nos dice si en unas semanas, por ejemplo, justo cuando salgamos de licencia, habrá lluvias o no, ya que por esas cosas de los promedios, bien podríamos tener dos de los tres meses del verano sin una gota de lluvia y un tercer mes con lluvias muy copiosas, totalizando así más lluvias que en un año promedio. Entra aquí entonces en juego un tema de escalas de predicción: mientras El Niño o La Niña marcan tendencias que afectan a una estación –la fase Niño o Niña dura unos nueve meses–, tratar de ver dentro de ese marco general qué sucederá de aquí a unas semanas en concreto requiere otros saberes.

Justamente en ello trabajaron Nicolás Díaz y Marcelo Barreiro, investigadores del Departamento de Ciencias de la Atmósfera y Física de los Océanos del Instituto de Física de la Facultad de Ciencias de la Universidad de la República (Udelar), y Nicolás Rubido, egresado de esa facultad pero que hoy es parte del Instituto de Sistemas Complejos y Biología Matemática de la Universidad de Aberdeen, Reino Unido. Los tres recientemente publicaron un artículo titulado algo así como Modelos basados en datos de la oscilación Madden-Julian: comprendiendo su evolución y la modulación de ENSO.

¿Por qué estudiar esta oscilación, la Madden-Julian, que se origina en el continente marítimo a miles de kilómetros de nuestro país? Como dicen en el trabajo, porque es de relevancia “su capacidad para actuar como fuente de previsibilidad dentro de la escala de tiempo intraestacional en regiones tropicales y extratropicales, llenando así la brecha entre los pronósticos meteorológicos y climáticos”. Dado que, como señalan, la mayoría de los modelos “no logran representar correctamente la evolución de la oscilación Madden-Julian”, y por tanto no se logran hacer buenas predicciones, nuestros investigadores se propusieron encontrar un modelo que capturara el comportamiento de esa oscilación para, además de comprender el fenómeno, poder también predecir lluvias y temperaturas en esa escala de semanas de la que venimos hablando.

¿Qué encontraron? Para empezar, un modelo que describe bien el comportamiento de la oscilación Madden-Julian. Para seguir, que esa oscilación interactúa con El Niño y La Niña. Y dado que la Madden-Julian se da a una escala más pequeña que la oscilación ENSO, pasando por todas sus fases en el entorno de los 60 días, el modelo de estos investigadores permite prever el comportamiento de las lluvias en nuestro país en el plazo de dos o tres semanas, como consecuencia del efecto conjunto de la Madden-Julian y la ENSO. Así que vayamos al encuentro de Nicolás Díaz y Marcelo Barreiro que nos esperan en Facultad de Ciencias y que, además de hablarnos de su trabajo, nos dirán qué tanto deberemos andar con paraguas esta temporada.

De escalas y huecos

Les cuento que al leer su trabajo pensé que así como no hay dos niños o dos niñas iguales, tampoco hay dos El niño o dos La Niña iguales. El modelo en el que trabajaron, ayudados por inteligencia artificial y aprendizaje automatizado, justamente permite ver diferencias incluso dentro de un mismo período Niño o Niña.

“Estamos acostumbrados a lo que son las tendencias climáticas del Inumet [Instituo Uruguayo de Meteorología], en trabajo colaborativo con la Udelar, que nos indican qué es lo que va a pasar en una estación dada. Eso está bastante influenciado por si estamos en un año Niño o Niña. Pero eso, siempre insistimos, te da el comportamiento medio de la estación. Dentro de la estación pueden estar pasando otras cosas en escalas más cortas y ahí es cuando entra la interacción con la oscilación Madden-Julian, que juega un rol en escalas justamente intraestacionales”, comenta Nicolás, que es el primer autor de este artículo que forma parte de su doctorado.

“Más allá de lo que te establezca El Niño para la estación, podés llegar a tener variaciones un poco más rápidas dentro de ella producto de lo que está haciendo la oscilación de Madden-Julian, lo que hace que sea importante saber cómo están interactuando esos dos fenómenos”, agrega. Y allí es donde entra el tema de las escalas.

“Podemos separar esto como en tres escalas de tiempo”, sostiene Marcelo, con quién ya hemos conversado antes por su trabajo en el Panel Intergubernamental de Cambio Climático, el famoso IPCC. “Tenés la escala de predicción del tiempo de acá a los próximos cinco o siete días, que es a la que estamos todos acostumbrados. Después saltabas, hasta hace unos años, a esa predicción estacional, que no te dice si va a llover dentro de tres días a las tres de la tarde o cuál va a ser la temperatura a esa hora, sino que te indica, por ejemplo, cómo van a ser las lluvias en el próximo verano. Pero entre el pronóstico del tiempo y el pronóstico estacional, queda un agujero enorme por cubrir”, afirma.

“Suponete que el pronóstico estacional está bien y debido a El Niño llueve más de lo normal para este próximo verano. El asunto es que ese pronóstico no nos dice nada de cómo van a estar distribuidas esas lluvias dentro de los tres meses. Eso va a depender de otros fenómenos, no sólo de El Niño, y entre ellos está la oscilación de Madden-Julian”, apunta Marcelo. “La predictibilidad a escalas de dos o tres semanas, que es la predictibilidad más allá de la predicción del tiempo, que abarca una semana, es donde entra en juego la oscilación de Madden-Julian”, agrega.

Como explica Marcelo, el tema de las escalas guarda relación con la duración de los distintos fenómenos. Mientras ENSO implica que un Niño o Niña dure unos nueve meses, la oscilación Madden-Julian se desarrolla en una escala que abarca entre 30 y 60 días. “Hay otros fenómenos que ocurren a escalas aun más cortas, que son los que dominan en la predicción del tiempo, entonces tenés como diferentes fenómenos en diferentes escalas de tiempo que te permiten predecir las diferentes escalas”, señala. Y para predecir esas distintas escalas, se precisan modelos que capturen cómo se comportan estos fenómenos de manera de poder prever cómo evolucionan.

Modelando

“La oscilación de Madden-Julian hasta hace poco era muy mal representada por los modelos, por lo que no tenían demasiada habilidad para predecir más allá de siete días”, cuenta Marcelo. “A lo que apunta justamente este trabajo es a tratar de entender mejor este fenómeno para desarrollar mejores pronósticos”, dice con cierto orgullo.

“La oscilación de Madden-Julian es un fenómeno bastante complejo que ocurre en los trópicos y hay varios fenómenos que interaccionan para generar ese fenómeno que es como una onda que se va propagando. Tiende a empezar en el océano Índico y empieza a moverse hacia el este, y a medida que se va moviendo favorece o desfavorece la convección y la generación de tormentas muy intensas en la región tropical”, explica Marcelo. “Donde favorece o desfavorece las lluvias genera ondas que se propagan hacia el hemisferio norte y hacia el hemisferio sur. Algunas de esas ondas llegan hasta nuestro país e impactan en nuestro clima”.

“Para simular ese fenómeno hay dos acercamientos. Uno pasa por usar modelos climáticos y el otro, que es el que usamos en este paper, tiene que ver más con técnicas de machine learning para tratar de entender la simulación y la propagación del fenómeno”, apunta Marcelo. Como dicen en el trabajo, sus resultados emergen de un conjunto de datos diarios de la oscilación Madden-Julian de los meses de diciembre, enero, febrero y marzo en el período 1979-2021.

“Lo que hicimos, a partir de ese conjunto de datos de más de 40 años de la oscilación de Madden-Julian, fue encontrar mediante estos algoritmos de machine learning cuáles eran los mejores modelos que caracterizan su evolución”, explica Nicolás.

“El algoritmo lo que hace es emplear un método de machine learning supervisado, que básicamente resuelve una regresión lineal”, prosigue. Es un proceso complejo pero que aun así es fácil de comprender cuando quien lo explica va al grano: “En una regresión lineal tenés un cierto conjunto de datos de entrada asociados a un cierto conjunto de datos de salida. Cada punto, cada variable, está relacionada con la otra. Lo que buscás mediante el método es encontrar cuál es la relación funcional de esa entrada y salida de datos que le estás dando”, dice con claridad Nicolás.

Como detallan en el artículo, el modelo de Madden-Julian lo obtuvieron aplicando una “técnica de aprendizaje automático recientemente desarrollada” denominada “identificación esparsa de dinámicas no lineales” (o Sparse Identification of Non-linear Dynamics, en inglés).

“Nuestro método en particular lo que hace es, a partir de esas entradas y esas salidas de datos, proponer un conjunto de predictores, que son funciones matemáticas, para encontrar esa funcionalidad entre entrada y salida. Se plantea entonces una combinación lineal de funciones matemáticas y querés encontrar qué peso tiene cada una de esas funciones matemáticas que estás proponiendo, pero con la particularidad de que el algoritmo busca quedarse con la menor cantidad posible dentro de esas funciones propuestas”, comenta Nicolás.

El algoritmo busca entonces la parsimonia, es decir, trata de quedarse con la explicación más sencilla. “Es exactamente un acercamiento parsimonioso a la descripción del fenómeno”, concuerda Nicolás. Y más allá de que la ciencia ama la parsimonia, cuando se trata de alimentar un modelo para hacer un pronóstico sobre lo que va a pasar dentro de tres semanas, uno imagina que lo deseable es introducir la menor cantidad de variables posibles. “Sí, sin duda”, señala Nicolás.

Armónico pero con correcciones

Entonces, su trabajo señala que la oscilación Madden-Julian se puede representar como un oscilador armónico, es decir, que siempre vuelve a una posición de equilibrio describiendo trayectorias conocidas en torno a su posición estable.

“Es esencialmente un oscilador armónico con pequeñas perturbaciones”, profundiza Nicolás. “Ese oscilador armónico, primero que nada, permite reproducir algunas cosas que ya sabemos, como que esta oscilación se propaga hacia el este, así como los tiempos característicos en su evolución, que según nuestros modelos están en el entorno de los 60 días”, completa. “Pero más allá de ese oscilador armónico, que es una estructura bastante elemental dentro de la física, encontramos modelos que tienen pequeñas correcciones a ese comportamiento de oscilador armónico”, dice Nicolás sobre el que tal vez sea el más importante hallazgo del trabajo, ya que esas correcciones que hay que hacerle al modelo son distintas cuando se está ante un Niño que ante una Niña.

“Esas correcciones son no lineales para El Niño y lineales para La Niña”, sostiene Nicolás. ¿Y entonces? “En términos del pronóstico, está bueno saber que esta oscilación tiene un tipo de comportamiento u otro según si estamos en año Niño o Niña. Pero además nos puede permitir entender cómo están interactuando estos dos fenómenos, por qué la oscilación de Madden-Julian se comporta de forma más lineal durante años Niña y no lineal durante años Niño. La física de qué es lo que está pasando entre un fenómeno y otro es algo que tenemos que seguir explorando”, aventura Nicolás.

Marcelo, por su parte, pone las cosas en contexto: “Una de las razones por las cuales se empezó a estudiar la oscilación de Madden-Julian, que ocurre siempre, es que bajo ciertas condiciones, cuando se va propagando por el Pacífico, genera cambios en los vientos y eso es el puntapié inicial para que El Niño se empiece a desarrollar”.

“El Niño, desde el punto de vista atmosférico, aparece cuando los vientos del este, que son los alisios, se debilitan en la mitad del océano Pacífico. Ese debilitamiento de los vientos alisios genera una perturbación en el océano, en particular a profundidad. Y esa perturbación, cuando se va propagando hacia el este en profundidad del océano, al llegar a la costa de Sudamérica aflora, y ahí empieza el calentamiento de la superficie, que después da lugar a una retroalimentación local que hace crecer El Niño”, señala Marcelo. “Entonces la oscilación de Madden-Julian hasta hace unos años se consideraba de interés, porque era la que generaba El Niño y daba cierta predictibilidad sobre El Niño”.

“Ahora se entiende que la oscilación de Madden-Julian puede dar esa patada inicial a El Niño o La Niña, pero El Niño o La Niña a su vez modulan la oscilación de Madden-Julian. Hay una interacción entre los dos fenómenos y eso hoy es motivo de interés”, sostiene Marcelo.

“Este trabajo justamente muestra eso, que efectivamente no sólo la interacción existe, algo que de alguna forma ya se había demostrado en otros papers, sino que no es lo mismo cuando es Niña con Madden-Julian o Niño con Madden-Julian. La dinámica de la Madden-Julian es influenciada de diferente forma por una Niña que por un Niño. Entonces, de a poquito vamos dando pasos para tratar de entender la interacción entre estos dos fenómenos y este paper apunta a eso”, dice contento Marcelo.

¿Y entonces qué nos espera?

En un año El Niño en nuestro país se esperan más lluvias y unas temperaturas no tan altas. Pero ahora que este modelo dice que hay que ver la interacción con la oscilación Madden-Julian para saber qué va a pasar a escalas más pequeñas, es decir, dentro de la propia estación, ¿qué podemos decir sobre lo que nos espera?

“Ahora, a principios de diciembre, tenemos un Niño que si bien no es súper fuerte, en el ránking de los más fuertes de los últimos 50 años debe estar cuarto o por ahí”, recoge el guante Marcelo. Y atención: “A ese Niño, hoy día la oscilación de Madden-Julian está en una fase tal que favorece también las lluvias sobre Uruguay”, afirma. “En este momento los dos, la oscilación de Madden-Julian y El Niño, están poniéndose de acuerdo para generar más lluvias sobre Uruguay. Por eso, diciembre viene bastante lluvioso”, redondea.

Pero vayamos despacio. Podríamos tener un principio de verano lluvioso y un fin de verano con menos agua de lo esperable para un Niño. “Sin duda. Tomemos, por ejemplo, las lluvias veraniegas de 2022 en Montevideo, cuando se inundaron calles de Malvín y otros barrios. Era un año Niña. O sea, eventos extremos de lluvia van a ocurrir en cualquier momento”, afirma Marcelo.

Eso nos habla de componentes que se suman a otras cosas que están sucediendo a distintas escalas. Como vimos, Marcelo integra el IPCC. Y en su trabajo de ver cómo el Cambio Climático afecta a nuestra región, lo que vio es que aquí el principal efecto consiste en un aumento de la frecuencia de los eventos de lluvias extremas (así como un incremento de la temperatura mínima media). ¿Qué quiere decir eso? Que capaz que lo mismo que tenía que llover en determinado mes, llueve en unos pocos días. Eso es una tendencia general impulsada por el cambio climático. Luego está la influencia de El Niño o La Niña. Y encima tenemos esta otra oscilación que se monta sobre todo eso.

“La oscilación de Madden-Julian tiene una evolución de 60 días. Hoy día está en la fase que favorece la lluvia, pero si está en la fase opuesta, va a favorecer que no llueva en Uruguay, por eso la escala de tiempo de predictibilidad de la Madden-Julian es de semanas”, señala Marcelo.

Marcelo habla de la influencia de la Madden-Julian en las precipitaciones. Pero no influye sólo en ese aspecto: “En nuestro país, en invierno en particular, esta oscilación ejerce también influencia en la temperatura”, señala.

Pero una vez más, el ciclo de esta oscilación es de unos 60 días, lo que quiere decir que en ese período pasa de fases con temperaturas (o lluvias) más altas que lo normal y otras más bajas de lo normal. “Entonces vos lo que hacés es hablar de acá a las próximas semanas, pero no hablás de todo el ciclo, porque diferentes fases te generan normalidades diferentes”, señala Marcelo. Y eso nos lleva a la predicción, que será abordada en particular en un artículo en el que ya están trabajando. Aun así algo podemos conversar.

Predecir

Si bien para muchos de nosotros tratar de ver cómo estará el tiempo afecta decisiones poco dramáticas, como ver si debemos andar con paraguas, abrigo o si nos conviene o no salir de vacaciones en determinada fecha, hay otras personas a las que eso les importa bastante más. Quienes dependen de la agricultura, por ejemplo, están pendientes tanto de las lluvias como de la temperatura. Quienes viven en zonas inundables también miran las precipitaciones con otra urgencia. ¿Cómo se articula lo que encontraron en este trabajo con esas cosas?

“Creo que acá lo que hay que pensar es en qué es lo que uno desea planear a futuro y con base en eso empezar a ver las escalas de tiempo”, apunta Marcelo. “Si hay un Niño, como ahora, aprontate, en principio vas a tener lluvias por encima de lo normal en algunas regiones del país”, sostiene.

“Cuando te vas acercando a lo que vos querés, a tu día objetivo, ahí ya hay que pasar a otra escala y ver qué está haciendo la Madden-Julian. Por ejemplo, la Madden-Julian puede estar en una fase que te indica que capaz se generen lluvias por debajo de lo normal”, sigue.

“Luego, cuando te vas acercando más al evento concreto, ahí tenés que mirar el pronóstico del tiempo de los próximos cinco días. Entonces, es como que tenés un objetivo y te vas preparando de acuerdo a los diferentes fenómenos que ocurren en diferentes escalas de tiempo. Y esa es la forma en que se podría usar esta información”, redondea Marcelo.

“Hay sectores que necesitan el pronóstico de acá a dos o tres semanas. Por ejemplo, cuando en el campo van a cosechar y necesitan alquilar máquinas. Si dentro de tres semanas el campo está todo anegado, están fritos. Generalmente la escala de predicción del tiempo no les da información para ver si alquilar o no la maquinaria para dentro de tres semanas y El Niño tampoco te la da. Para esos sectores que precisan información dos o tres semanas antes, ver qué pasa con la oscilación Madden-Julian aporta información relevante”, sostiene Marcelo.

Modelo propuesto, ¿modelo aceptado?

Cuando un grupo de investigación propone un modelo que capta mejor variaciones de esta oscilación, el éxito dependerá de si otros lo adoptan o no. ¿Qué esperan Nicolás y Marcelo que pase con el suyo? ¿Se trata de un área donde hay mucha gente compitiendo y proponiendo modelos?

“Creo que el trabajo va a tener repercusión porque es una metodología relativamente nueva que ha sido poco explorada en datos observados en general, y hasta donde sabemos, es el primer trabajo en el que se aplica para series temporales climáticas específicamente. Entonces creo que en la comunidad climática en sí misma va a tener repercusión el modelado mediante estas herramientas novedosas”, dice conforme Nicolás.

“Considero también que algo muy bueno que tiene el trabajo que hicimos es que la metodología está utilizada para caracterizar la evolución del fenómeno y permite justamente, a partir de los datos, ir hacia atrás e intentar entender por qué tiene la evolución que tiene”, agrega Nicolás. No es algo menor: “En general las metodologías de machine learning se usan directamente para predecir el fenómeno. Capaz que tenés buenas o malas predicciones, pero no vas al hueso de entender por qué está evolucionando de la forma en la que lo está haciendo. Creo que ese es un gran aporte de nuestro trabajo, en particular con esto que encontramos de que la Madden-Julian presenta distintas evoluciones en años Niño y Niña. Eso puede estar detrás del mecanismo fundamental por el cual este fenómeno evoluciona”, afirma.

“Yo diría que en los últimos años ha habido mucho interés en desarrollar el modelo que prediga mejor la oscilación de Madden-Julian. Hace un par de años publicamos un paper sobre la predicción de Madden-Julian usando técnicas de machine learning que se enfocaban únicamente en la predicción pura y dura, sin tratar de entender el fenómeno en sí como hicimos ahora con esta metodología”, dice a su vez Marcelo, contando que con su predicción pura y dura les fue “bastante bien”.

“Hay mucha gente interesada en esto porque hay muchos sectores socioeconómicos a los que realmente les interesa esta escala de tiempo de dos o tres semanas. Y entiendo que este paper tiene que tener una buena repercusión porque no sólo apunta a tratar de predecirla, sino a tratar de entenderla, en cómo interacciona con otras cosas. Tiene esa combinación doble de tratar de entender el fenómeno y a su vez dar un camino hacia la predicción”, afirma Marcelo.

Con el machine learning –y antes también– podemos predecir sin entender. Y si bien predecir es parte de la ciencia, entender es su esencia. “Está bárbaro poder extender el pronóstico de la oscilación de Madden-Julian tres o cuatro semanas para adelante, pero por lo menos nuestro interés mayoritario es entender cuáles son los procesos físicos que permiten tener esa predictibilidad del fenómeno. El machine learning te ayuda a extender ese límite de predictibilidad, pero no necesariamente entendiendo cuáles son los procesos que dan lugar a esa predictibilidad”, comenta Nicolás. “Todo lo que venga con la inteligencia artificial es más que bienvenido, pero no deja de ser una herramienta más dentro de la caja de herramientas del científico, del ingeniero, de lo que fuera”, dice Marcelo.

Así que bien, con ayuda del machine learning pero como físicos que estudian la atmósfera y los océanos, su modelo predice y a la vez ayuda a entender cómo la oscilación de la Madden-Julian evoluciona e interactúa con la de El Niño-Oscilación del Sur. Aunque eso implique la amargura de saber que el verano comienza bajo agua, es algo que merece nuestro aplauso y reconocimiento.

Artículo: Data driven models of the Madden-Julian Oscillation: understanding its evolution and ENSO modulation
Publicación: NPJ Climate and Atmospheric Science (diciembre 2023)
Autores: Nicolás Díaz, Marcelo Barreiro y Nicolás Rubido.