Fenómenos meteorológicos extremos y cómo la tecnología puede ayudarnos

Las últimas décadas los fenómenos meteorológicos extremos han sacudido con fuerza el mundo, especialmente a la población asiática, pero ningún continente se libra de ellos. Veamos primeramente algunos ejemplos y cómo les influye el cambio climático:

Fenómenos meteorológicos extremos  y cambio climático

El Índice de Riesgo Climático Global (CRI) 2026 reveló que en los últimos 20 años (1995-2024), se produjeron, según el informe, más de 9.700 fenómenos adversos y 832.000 personas fallecieron en el mundo a causa de fenómenos meteorológicos extremos. En el caso de España, en ese mismo periodo, fueron 35.422. También señaló que el 40% de la población vive en los 11 países más afectados, dado que entre ellos están incluidos los gigantes China y La India. Todo esto hace que sea un tema para tomarse muy en serio.

El clima actual, según este informe, es 1,3° más cálido que en la era pre-industrial, hace que las lluvias torrenciales sean el doble de probables y un 12% más intensas.

Si nos centramos en España, un equipo de científicos, por encargo de Greenpeace, elaboró un informe seleccionando diez de los fenómenos meteorológicos más extremos y recientes en España. Es decir, tres olas de calor, tres sequías repentinas, dos episodios de incendios, una ola de frío y una DANA.

El informe se basó en un estudio de la Plataforma Temática Interdisciplinar para el clima y los servicios climáticos (PTI-CLIMA) del CSIC para establecer un método de atribución al cambio climático y llegó a estas conclusiones:

• Respecto a las olas de calor de 2022, 2023 y 2025, las temperaturas medias fueron entre un 1,3° y 2,2 ° superiores a lo que habrían sido sin cambio climático, lo que implicó el doble o triple de territorio afectado, según el caso.
• Respecto a las sequías repentinas (primavera y verano de 2022,primavera de 2023 y verano de 2023), el déficit hídrico medio aumentó en 2022 entre un 23% y un 25% y en 2023 un 10%. La superficie afectada se multiplicó por cuatro en el primer episodio y por dos en los otros tres casos.
• Respecto a la DANA de 2024, el calentamiento global hizo que la lluvia fuera un 20% más intensa y el área de precipitación muy intensa aumentó en un 10%.
• Respecto a los dos episodios de fuego (julio de 2022 y agosto de 2025), concluyeron que el cambio climático incrementó el riesgo medio de incendios en España en esos periodos en un 15%.
• Únicamente en el caso de la ola de frío de 2021 (la que dio lugar, entre otros fenómenos, a Filomena), las mínimas registradas fueron de media más cálidas en 1,3° de lo que fueron en una época anterior al cambio climático. El frío intenso afectó por tanto a algo más de un cuarto del país, y no a la mitad, como habría ocurrido en dicha época.

Por último, según el informe se estima que durante estos eventos fallecieron 5.000 personas y unas 370.000 se vieron afectadas. Los costes económicos ascienden a 23.000 millones de euros, considerando únicamente los costes asegurados y cuantificables.

Estos informes científicos establecen modelos de atribución para saber las causas de la mayor virulencia de los fenómenos meteorológicos y por tanto qué políticas podemos adoptar para reducirlos

Evolución de los modelos predictivos

Desde los años cincuenta, alimentamos las computadoras con modelos numéricos basados en ecuaciones. Para ello, se traza una rejilla  en la atmósfera y se resuelven dichas ecuaciones en cada cuadrícula. Con esto, según los científicos atmosféricos Russ Schumacher y Aaron Hill de la universidad de Colorado, hoy día se pueden predecir lluvias con dos días de antelación, donde en los noventa solo se conseguía para el mismo día. También se ha reducido a la mitad la capacidad para predecir el curso de los huracanes. Sin embargo, la capacidad de las supercomputadoras solo permite cuatro actualizaciones al día, y con más de diez días de antelación los pronósticos precisos son difíciles.

La IA ha superado la capacidad de procesamiento de datos, mejorando el modelo,  y en 2023 Google DeepMind presentó Graph Cast, que fue entrenado con 40 años de datos históricos en 32 ordenadores durante cuatro semanas. Una vez entrenada la IA, no requiere de la misma capacidad de procesamiento de datos, y  mejora la precisión de los modelos numéricos en el 90% de los casos, también en fenómenos meteorológicos extremos. En 2023, también, Huawei presentó un sistema similar, Pangu-Weather. Google cuenta con el sistema MetNet-3, para pronósticos de alta resolución a 24 horas. Sin embargo, según Schumacher y Hill, al estar entrenados únicamente con datos históricos y no estar constreñidos por ecuaciones de la dinámica atmosférica, podrían producir datos poco precisos y realistas. Al igual que ChatGPT, podrían desviarse en sus respuestas o -peor aún-, en algunos casos, hasta llenar un vacío de datos fabricando las respuestas.

Soluciones tecnológicas para el cambio climático

Dado que los modelos de atribución acaban concluyendo que el cambio climático potencia la capacidad destructiva de los fenómenos meteorológicos,  los esfuerzos se han centrado en ralentizar el calentamiento global producido por los combustibles fósiles, buscar fuentes de energía alternativas o utilizar herramientas tecnológicas digitales e IA.

1. Contener las emisiones de CO2

Si bien es un paso intermedio a utilizar otras fuentes de energía, está claro que las emisiones de CO2 son un mal a evitar. Para ello existen soluciones como los catalizadores nanoestructurados, para reducir las emisiones de CO2 en refinerías.

En  la Universidad de Toronto han logrado convertir el CO2 en etileno, un compuesto para fabricar plásticos, utilizando energía eléctrica de fuentes renovables, este proceso ha sido mejorado por otros científicos japoneses y norteamericanos mediante un nuevo tipo de electrodo.

2. Utilizar nuevas fuentes de energía y materiales

Sin embargo, los combustibles fósiles, a juzgar por su efecto perjudicial sobre el clima, deberían tener fecha de caducidad. Según el MIT (la energía termofotovoltaica podría alcanzar el 80% de eficiencia de las células solares (superando el límite actúa del 30% de la fotovoltaica). Se han ensayado placas solares con un material como la perovskita, que es muy superior al silicio actual.

El hidrógeno verde, una fuente de energía no contaminante, es otra de las soluciones. El único obstáculo actual es el coste de producción con electricidad renovable, mucho mayor que a partir de gas natural.

Respecto a las baterías de ion-litio, se está buscando superarlas con otros minerales como el magnesio. También se están ensayando los superconductores con grafeno o los baterías con moléculas orgánicas. Todo esto potenciará los coches eléctricos sobre los actuales modelos de combustión, mucho más contaminantes y potenciadores del calentamiento global

3. Nuevas tecnologías digitales e IA

Algunas de las nuevas tecnologías que se pueden aplicar al clima son la Inteligencia artificial (IA), el Internet de las cosas (IoT), los gemelos digitales, la automatización y robótica, el Big Data o la expansión del protocolo móvil 5G.

Por empezar por este último, una mayor velocidad de conexión y navegación (10GB por segundo) reducirá  la latencia (tiempo de respuesta en red). Esto, combinado con el Internet de las Cosas, permitirá ciudades y edificios más inteligentes, gestionando de manera más eficiente el agua y la energía de una ciudad o enviando información en tiempo real de los niveles de contaminación, reduciendo la emisión de gases de efecto invernadero.

Y ya hemos visto cómo la IA, combinado con el Big Data, puede mejorar enormemente los modelos predictivos climáticos, favoreciendo nuestra capacidad de anticipación a los fenómenos meteorológicos extremos.