Artículo aportado por Steve Liang, SensorUp
“Si no puedes medirlo, no puedes administrarlo”.
La cita, originalmente del consultor de gestión Peter Drucker, fue utilizada posteriormente por Al Gore para describir el desafío que plantea el cambio climático. Resume con precisión el tema de la Sesión Especial sobre Cambio Climático en la Reunión de Miembros sobre Clima del OGC ( Open Geospatial Consortium ) de 2022.
El Dr. Steve Liang, director de tecnología de SensorUp , formó parte del panel de expertos en datos de la NOAA , el IPCC de las Naciones Unidas , NRCan y ECMWF , quienes hablaron sobre el estado actual, los desafíos y las oportunidades de la medición de datos sobre el cambio climático. A continuación, destacamos siete conclusiones clave de la sesión.
1. Todavía tenemos muchas lagunas de conocimiento en lo que respecta a los datos climáticos globales
Angélica Gutiérrez, científica principal de la NOAA (Administración Nacional Oceánica y Atmosférica), habló sobre las dificultades para obtener datos precisos y oportunos. «Los países desarrollados tienen acceso a software sofisticado, equipos y personal especializado, capacidad informática y otros elementos esenciales para abordar el cambio climático», afirmó Gutiérrez. «Los países en desarrollo se encuentran en desventaja».
Es un problema conocido, y los miembros de OGC ya están trabajando para solucionarlo. Ese es otro tema que surgió varias veces durante la sesión: cada vez somos más conscientes de nuestros puntos ciegos y estamos buscando soluciones para mitigarlos. « El programa piloto de OGC para desastres de 2021 (que históricamente ha tenido la mayor participación en un programa piloto de OGC) está abordando muchos de los desafíos, deficiencias y obstáculos que identifiqué anteriormente», dijo Gutiérrez.
2. La prioridad actual es hacer llegar datos fiables a los responsables de la toma de decisiones
En 2022, OGC lanzará otro programa piloto, la Iniciativa de Servicios sobre el Cambio Climático, que se desarrollará entre 2022 y 2026. Este programa conectará a varias agencias globales y se centrará en compartir información prioritaria. «Este año estamos implementando la primera área de enfoque», declaró Nils Hempelmann , gerente de proyectos de OGC y moderador de la sesión sobre el clima.
“En un principio nos centraremos en crear las infraestructuras adecuadas para ofrecer información a los responsables de la toma de decisiones cuando lo necesiten”, afirmó Hempelmann sobre el nuevo proyecto piloto. “Luego, en función de lo que surja y de dónde se encuentren los problemas más urgentes, definiremos las próximas áreas de interés”.
3. Queremos poder medir y comprender con mayor precisión eventos climáticos específicos.
En los últimos años, varios desastres meteorológicos severos han causado estragos en diferentes partes del mundo. Dos grupos de ponentes abordaron este tema, utilizando ejemplos de fenómenos meteorológicos como ríos atmosféricos y "Medicane" (huracanes originados en el Mediterráneo) que necesitamos medir con mayor precisión. "Recientemente, en la Columbia Británica, durante el mes de noviembre, se registraron tres tormentas, cada una de ellas con una intensidad mayor que la precipitación mensual", dijo Cameron Wilson de Recursos Naturales de Canadá.
Simon Riopel, copresentador de Wilson, explica el desafío que supone medir y predecir un fenómeno como un río atmosférico. El desafío consiste en obtener una medida precisa de los vectores de fuerza, que tienen una magnitud y una dirección.
Una de las iniciativas actuales que puede resultar útil para aprender a resolver este problema es la Infraestructura de Datos Espaciales (IDE) del Ártico , que crea un "Ártico digital" mediante una combinación de datos de sensores e imágenes satelitales.
4. La toma de decisiones (políticas) se basa en la confianza
Para darles a los encargados de tomar decisiones políticas lo que necesitan para tomar decisiones informadas, deben tener confianza en la validez de la información.
«La toma de decisiones se basa en la confianza», afirma la Dra. Martina Stockhause, Directora del Centro de Distribución de Datos del IPCC (Panel Intergubernamental sobre el Cambio Climático). «Quienes toman decisiones políticas no son expertos, por lo que confían en los datos y en los proveedores de servicios. En mi opinión, la confianza se fundamenta en dos aspectos. Uno es la calidad de los datos a los que se accede. Esto significa que la calidad está documentada, junto con el proceso de revisión por pares. Y el segundo es que el resultado se puede rastrear hasta sus fuentes (con la correspondiente citación y reconocimiento de los datos)».
Una de las maneras de lograrlo es utilizando el marco de objetos digitales FAIR (Facilidad de búsqueda, Accesibilidad, Interoperabilidad y Reutilización).
5. Seguimos encontrando nuevas formas de utilizar el aprendizaje automático para hacer mejores predicciones meteorológicas.
En 2021, la OMM (Organización Meteorológica Mundial) puso en marcha un concurso para mejorar, mediante el aprendizaje automático y la IA (inteligencia artificial), la forma de predecir mejor las previsiones de temperatura y precipitación con hasta seis semanas de antelación.
El equipo que actualmente lidera la competición pertenece al CRIM (Instituto de Investigación Informática de Montreal). David Landry, del CRIM, explicó el proceso que siguió el equipo para descargar, preprocesar, seleccionar subconjuntos y reformatear los datos, antes de ejecutar sus modelos de IA y presentar las predicciones a los jueces.
Incentivar a estos equipos de investigación para que sigan experimentando con nuevos modelos, como lo ha hecho la OMS, nos ayudará a seguir ampliando nuestro conocimiento sobre cómo medir y predecir con precisión los eventos de cambio climático.
6. Estimar las emisiones de gases de efecto invernadero es realmente complejo
Los gases de efecto invernadero, como el metano y el CO2, siguen siendo difíciles de medir. No pueden ser vistos por el ojo humano ni por las cámaras tradicionales, y capturar datos sobre ellos sigue siendo un desafío. Para lograr un seguimiento más detallado y oportuno de las emisiones en apoyo de las acciones de mitigación del cambio climático, los países del mundo necesitan acceso a más información (y más precisa).
«El principal problema es que no podemos medir las emisiones directamente, por lo que es necesario estimarlas», declaró Vincent-Henri Peuch, del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo y responsable de los proyectos del satélite Copernicus. «El problema radica en su gran complejidad».
Las imágenes satelitales permiten mostrar la presencia de emisiones fugitivas de gases de efecto invernadero a escala macro, pero “la pregunta es: ¿podemos utilizar esta información sobre la concentración en la atmósfera para inferir alguna información sobre los flujos de admisión en la superficie?”, señala Peuch. “Para eso, necesitamos combinar muchas observaciones diferentes, por lo que, por supuesto, se requiere interoperabilidad”.
Para ayudar con estas mediciones cruciales, CO2M, la misión de monitorización del dióxido de carbono de Copernicus, es una de las nuevas misiones satelitales de alta prioridad de Europa y será la primera en medir cuánto dióxido de carbono se libera a la atmósfera específicamente a través de la actividad humana.
7. Para medir con precisión las emisiones de gases de efecto invernadero se necesitan múltiples fuentes de datos
El Dr. Steve Liang, director de tecnología de SensorUp y profesor de la Universidad de Calgary, habló sobre las formas en que se pueden combinar distintas fuentes de datos para ayudar a crear una imagen más clara de la gravedad y el origen de las emisiones fugitivas. “Aunque sabemos que las fugas de metano son malas, ¿cómo podemos solucionarlas si no podemos verlas?”, preguntó Liang. “Necesitamos sensores de metano para encontrar las ubicaciones y los caudales de las fugas. Sin embargo, no hay un sensor que sea el mejor. Múltiples tipos de sensores tienen que trabajar juntos, para complementarse entre sí. Todos tienen diferentes escalas temporales y espacio-temporales, con diferentes niveles de precisión”.
Liang explicó que una combinación de datos de fuentes como instrumentos portátiles, sensores fijos in situ, sistemas móviles terrestres de mapeo de metano, sistemas aéreos e imágenes satelitales se pueden utilizar juntos, en una red integrada de sensores de metano, para medir, comprender e incluso predecir con mayor precisión fugas y emisiones dañinas.
Si desea leer una explicación más completa de cómo funciona esta red de sensores de metano, puede leer el resumen de la presentación del Dr. Liang en su blog.
