Los científicos han desarrollado un método de pronóstico que predice la extensión del hielo marino ártico hasta cuatro meses antes, con un enfoque en el mínimo anual en septiembre. Este enfoque supera a los modelos existentes al integrar patrones climáticos a largo plazo, ciclos estacionales e influencias meteorológicas a corto plazo. La herramienta busca ayudar a comunidades e industrias que dependen de las condiciones árticas.
El hielo marino ártico, que refleja la luz solar para enfriar el planeta y afecta los patrones meteorológicos globales, está desapareciendo rápidamente debido al cambio climático. Investigadores de Estados Unidos y el Reino Unido han presentado un nuevo sistema de predicción detallado en la revista Chaos, publicada por AIP Publishing. El modelo se centra en septiembre, cuando el hielo marino alcanza su punto más bajo, utilizando datos del National Snow and Ice Data Center que se remontan a 1978. El sistema trata los cambios en el hielo marino como un proceso interconectado influido por escalas temporales variables: memoria climática a largo plazo, ciclos anuales y cambios meteorológicos rápidos. Pruebas con datos en tiempo real de septiembre de 2024 y registros históricos mostraron que proporciona pronósticos más precisos de uno a cuatro meses antes en comparación con otros métodos. Al incorporar detalles regionales en todo el pan-Ártico, el modelo maneja eficazmente las variaciones de año en año. «Las comunidades indígenas árticas dependen de la caza de especies como osos polares, focas y morsas, para las que el hielo marino proporciona hábitat esencial», dijo el autor Dimitri Kondrashov. «Hay otras actividades económicas, como la perforación de gas y petróleo, la pesca y el turismo, donde el conocimiento anticipado de condiciones precisas de hielo reduce riesgos y costos». Kondrashov añadió: «El modelo incluye varias grandes regiones árticas que componen el pan-Ártico. A pesar de las grandes diferencias en las condiciones de hielo marino de año en año en diferentes regiones, el modelo puede captarlas con precisión razonable». Aunque las proyecciones climáticas a largo plazo siguen siendo fiables, los pronósticos a corto plazo han mejorado gracias a esta integración. El equipo planea mejorar el modelo añadiendo factores como la temperatura del aire y la presión a nivel del mar para capturar mejor la variabilidad estival. La investigación, liderada por Dmitri Kondrashov, Ivan Sudakow, Valerie Livina y Qingping Yang, aparece en Chaos (2026; 36(2)), con DOI: 10.1063/5.0295634.