Artículo aportado por Steve Liang, SensorUp
“Si no puedes medirlo, no puedes administrarlo”.
La cita es originalmente del consultor de gestión Peter Drucker y luego fue utilizada por Al Gore para describir el desafío que representa el cambio climático. Encapsula con precisión el tema de la Sesión Especial sobre Cambio Climático en la OGC (Consorcio Geoespacial Abierto) Reunión de miembros del clima para 2022.
Sensor arribaEl director de tecnología de , Dr. Steve Liang, formó parte del panel de expertos en datos de NOAA, Naciones Unidas IPCC, NRCan y ECMWF, cada uno de los cuales habló sobre el estado actual, los desafíos y las oportunidades de medir los datos sobre el cambio climático. Aquí, 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 NOAA (La Administración Nacional Oceánica y Atmosférica) habló sobre las dificultades para obtener datos precisos y oportunos. “Los países desarrollados tienen acceso a software sofisticado, equipo y habilidades especializadas, poder de cómputo y otros elementos esenciales para abordar el cambio climático”, dijo Gutiérrez. “Los países en desarrollo están 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: estamos tomando mayor conciencia de nuestros puntos ciegos y estamos trabajando en soluciones para mitigarlos.El proyecto piloto de desastres de la OGC de 2021 (que generó la mayor respuesta a un piloto de OGC, históricamente) está abordando muchos de los desafíos, brechas y barreras que identifiqué previamente”, dijo Gutiérrez.
2. La prioridad actual es hacer llegar datos fiables a los responsables de la toma de decisiones
En 2022, OGC lanzará otro proyecto piloto, la Iniciativa de Servicios para el Cambio Climático, que se desarrollará entre 2022 y 2026. El proyecto piloto conectará a varias agencias globales y se centrará en compartir información prioritaria. “Estamos implementando la primera área de enfoque este año”, dijo Nils Hempelmann, gerente de proyectos de OGC y moderador de la sesión sobre 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 climáticos severos han causado estragos en diferentes partes del mundo. Dos grupos de presentadores abordaron este tema, utilizando ejemplos de fenómenos meteorológicos como ríos atmosféricos y “Medicanes” (huracanes originados en el Mediterráneo) que debemos medir mejor. “Recientemente, en Columbia Británica, durante todo el mes de noviembre, recibieron tres tormentas, cada una de ellas más grande que su tasa de 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 ser útil para aprender cómo solucionar esto es la Infraestructura de datos espaciales (IDE) del Ártico que crea un “Ártico digital” con 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 IPCC (Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático) Centro de Distribución de Datos. “Los responsables políticos no son expertos, por lo que confían en los datos y en los proveedores de servicios. En mi opinión, la confianza se basa en dos aspectos. Uno es la calidad de los datos a los que se accede, es decir, que la calidad esté documentada, junto con el proceso de revisión por pares. Y el segundo es que el resultado sea rastreable hasta sus fuentes (con la citación de los datos y el crédito correspondiente)”.
Una de las formas de lograrlo es utilizando el Marco de trabajo 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 el 2021 OMM (Organización Meteorológica Mundial) lanzó una competencia para mejorar, a través del aprendizaje automático y la IA (inteligencia artificial), cómo predecir mejor los pronósticos de temperatura y precipitaciones hasta seis semanas en el futuro.
El equipo que actualmente lidera esa competición es de CRIMEN (el Instituto de Investigación Informática de Montreal). David Landry, del CRIM, explicó el proceso del equipo de descarga, preprocesamiento, creación de subconjuntos y remodelación de los datos, antes de ejecutar sus modelos de IA y presentar las predicciones de los datos 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 gran problema es que no podemos medir las emisiones directamente, por lo que es necesario estimarlas”, dijo Vincent-Henri Peuch, del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo y responsable de los proyectos del satélite Copernicus. “El problema es que es realmente complejo”.
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 monitoreo de dióxido de carbono de Copérnico, es una de Las nuevas misiones satelitales de alta prioridad de Europa y será el primero 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 Puede leer el resumen de la presentación del blog del Dr. Liang..
