Todos los sistemas complejos constan de diversas interfaces con a su vez diferentes partes actuantes. Han sido estudiados por físicos en los últimos siglos, y pueden ser difíciles de describir matemáticamente, debido a su número elevado de de componentes o por ser gobernados por el azar. También podrían ser caóticos, como el clima, donde pequeñas desviaciones en los valores iniciales dan lugar a grandes diferencias en un futuro escenario. 

Premio nobel de física 2021
Premios Nobel de Física: Créditos: Nobel Foundation.

 

Los galardonados de este año han contribuido para obtener un mayor conocimiento de dichos sistemas. Manabe y Hasselmann reciben el premio Premio Nobel 2021 en Física por su trabajo pionero en el desarrollo de modelos climáticos. Parisi es recompensado por su teoría de soluciones a una amplia gama de problemas en la teoría de sistemas complejos.

Syukuro Manabe demostró cómo el aumento de las concentraciones de dióxido de carbono en la atmósfera conduce a un aumento de las temperaturas en la superficie de la Tierra. En la década de 1960, dirigió el desarrollo de modelos físicos del clima de la Tierra y fue la primera persona en explorar la interacción entre el balance de radiación y el transporte vertical de masas de aire. Su trabajo sentó las bases para el desarrollo de modelos climáticos. 

Aproximadamente diez años después, Klaus Hasselmann creó un modelo que vincula el tiempo y el clima, respondiendo así a la pregunta de porqué los modelos climáticos pueden ser fiables a pesar de que el tiempo es cambiante y caótico. También desarrolló métodos para identificar señales específicas, huellas dactilares, que tanto los fenómenos naturales como las actividades humanas imprimen en el clima. Sus métodos se han utilizado para demostrar que el aumento de temperatura en la atmósfera se debe a las emisiones humanas de dióxido de carbono. 

Alrededor de 1980, Giorgio Parisi descubrió patrones ocultos en materiales complejos desordenados. Sus descubrimientos se encuentran entre las contribuciones más importantes a la teoría de sistemas complejos. Permiten comprender y describir muchos materiales así como fenómenos complejos diferentes, aparentemente aleatorios, no solo en la física sino también en otras áreas muy diferentes, como las matemáticas, la biología, la neurociencia y el aprendizaje automático. 

El efecto invernadero es vital para la vida 

Hace doscientos años, el físico francés Joseph Fourier estudió el balance energético entre la radiación del sol hacia el suelo y la radiación del suelo. Comprendió el papel de la atmósfera en este equilibrio; en la superficie de la Tierra la radiación solar entrante se transforma en radiación saliente que es absorbida por la atmósfera, calentándola así. El papel protector de la atmósfera ahora se llama efecto invernadero. Este nombre proviene de su similitud con los cristales de un invernadero, que permiten el paso de los rayos calefactores del sol, pero atrapan el calor en el interior. Sin embargo, los procesos radiativos en la atmósfera son mucho más complicados. 

Hoy en día la tarea sigue siendo la misma que emprendió Fourier: investigar el equilibrio entre la radiación solar de onda corta que llega a nuestro planeta y la radiación infrarroja de onda larga saliente de la Tierra. Muchos científicos del clima agregaron detalles durante los dos siglos siguientes. Los modelos climáticos contemporáneos son herramientas increíblemente poderosas, no solo para comprender el clima, sino también para comprender el calentamiento global del que son responsables los humanos. 

Estos modelos se basan en las leyes de la física y se han desarrollado a partir de modelos que se utilizaron para predecir el clima. El clima se describe por cantidades meteorológicas como la temperatura, la precipitación, el viento o las nubes y se ve afectado por lo que sucede en los océanos y en la tierra. Los modelos climáticos se basan en las propiedades estadísticas calculadas del clima, como valores promedio, desviaciones estándar, valores altos y bajos, entre otros. No pueden decirnos qué tiempo hará en Estocolmo el 10 de diciembre del próximo año, pero podemos hacernos una idea de qué temperatura o cuánta lluvia podemos esperar en promedio en Estocolmo en diciembre.

Comprendiendo el papel del dióxido de carbono 

El efecto invernadero es esencial para la vida en la Tierra. Gobierna la temperatura porque los gases de efecto invernadero en la atmósfera (dióxido de carbono, metano, vapor de agua y otros gases) primero absorben la radiación infrarroja de la Tierra y luego liberan esta energía absorbida, calentando el aire circundante y el suelo debajo de él. 

En realidad, los gases de efecto invernadero comprenden una proporción muy pequeña de la atmósfera seca de la Tierra, que es principalmente nitrógeno y oxígeno; 99% del volumen total. El dióxido de carbono es solo el 0.04 por ciento en volumen. El gas de efecto invernadero más poderoso es el vapor de agua, pero no podemos controlar la concentración de vapor de agua en la atmósfera, mientras que si podemos controlar la de dióxido de carbono. 

La cantidad de vapor de agua en la atmósfera depende en gran medida de la temperatura, lo que conduce a un mecanismo de retroalimentación. Más dióxido de carbono en la atmósfera hace que sea más cálida, lo que permite que se retenga más vapor de agua en el aire, lo que aumenta el efecto invernadero y hace que las temperaturas aumenten aún más. Si el nivel de dióxido de carbono baja, parte del vapor de agua se condensará y la temperatura bajará. 

Una primera pieza importante del rompecabezas sobre el impacto del dióxido de carbono provino del investigador sueco y premio Nobel Svante Arrhenius. Su colega, el meteorólogo Nils Ekholm, quien, en 1901, fue el primero en utilizar la palabra invernadero para describir el almacenamiento y la radiación del calor en la atmósfera.

Arrhenius comprendió la física responsable del efecto invernadero a finales del siglo XIX: la radiación saliente es proporcional a la temperatura absoluta del cuerpo radiante (T) a la potencia de cuatro (T⁴). Cuanto más caliente sea la fuente de radiación, más corta será la longitud de onda de los rayos. El sol tiene una temperatura superficial  de 6,000 ° C y emite principalmente rayos en el espectro visible. La Tierra, con una temperatura superficial de solo 15 ° C, vuelve a irradiar radiación infrarroja que es invisible para nosotros. Si la atmósfera no absorbiera esto radiación, la temperatura de la superficie apenas superaría los –18° C. 

Arrhenius en realidad estaba tratando de averiguar qué causó el fenómeno del deshielo descubierto recientemente. Llegó a la conclusión de que si el nivel de dióxido de carbono en la atmósfera se reducía a la mitad, esto sería suficiente para que la Tierra entrará en una nueva edad de hielo. Y viceversa: una duplicación de la cantidad de carbono aumentaría la temperatura de 5 a 6 ° C, un resultado que, de manera algo fortuita, es asombrosamente cerca de las estimaciones actuales.

Hacia un modelo pionero para el efecto del dióxido de carbono 

En la década de 1950, el físico atmosférico japonés Syukuro Manabe fue uno de los jóvenes y talentosos investigadores en Tokio que dejaron Japón, devastado por la guerra, para continuar sus estudios en los EUA. El objetivo de la investigación de Manabes, como la de Arrhenius setenta años antes, era comprender cómo el aumento de los niveles de dióxido de carbono puede provocar un aumento de la temperatura. Sin embargo, mientras  Arrhenius se había centrado en el equilibrio de la radiación, Manabe en la década de 1960 dirigió su trabajo en el desarrollo de modelos físicos incorporando el transporte vertical de masas de aire por convección, así como el calor latente del vapor de agua. 

Para hacer estos cálculos manejables, eligió reducir el modelo a una dimensión: una columna vertical de 40 kilómetros hacia la atmósfera. Aun así, necesitaba cientos de valiosos recursos informáticos y  horas para probar el modelo variando los niveles de gases en la atmósfera. El oxígeno y el nitrógeno tenían efectos insignificantes en la temperatura de la superficie, mientras que el dióxido de carbono tuvo un impacto claro: cuando el nivel de  el dióxido de carbono se duplicó, la temperatura global aumentó en más de 2° C.

El modelo confirmó que este calentamiento realmente se debe al aumento de dióxido de carbono, prediciendo el aumento de la temperatura más cerca del suelo mientras que la atmósfera superior se enfriaba. Si variaciones en la radiación solar fueran responsables del aumento de temperatura en cambio, toda la atmósfera debería tener un aumento de la temperatura al mismo tiempo. 

Hace sesenta años, las computadoras eran cientos de miles de veces más lentas de lo que son ahora, así que este modelo era relativamente simple, pero Manabe acertó la característica clave. -Siempre debes simplificar- dice. No se puede competir con la complejidad de la naturaleza, hay tanta física involucrada en cada  gota de agua que nunca sería posible calcular absolutamente todo. Las ideas del modelo dimensional condujo a un modelo climático en tres dimensiones, que Manabe publicó en 1975; ese fue otro hito en el camino hacia la comprensión de los secretos del clima.

El clima es caótico 

Aproximadamente diez años después de Manabe, Klaus Hasselmann logró vincular el tiempo y el clima encontrando una manera de burlar los rápidos y caóticos cambios climáticos que eran tan problemáticos para los cálculos. Nuestro planeta tiene grandes cambios en su clima debido a que la radiación solar está distribuida de manera tan desigual,  tanto geográficamente como en el tiempo. Además el eje de la Tierra está inclinado, lo que produce diferencias en la radiación entrante. Las diferencias de densidad entre el aire más cálido y el más frío provocan colosales transportes de calor entre diferentes latitudes, entre el océano y la tierra, entre masas de aire, provocando el clima en nuestro planeta. 

Como todos sabemos, hacer predicciones fiables sobre el estado de tiempo para los próximos diez días es un desafío. Hace doscientos años, el renombrado científico francés, Pierre-Simon de Laplace, declaró que si supiéramos la posición y la velocidad de todas las partículas del universo, sería posible calcular lo que ha sucedido como lo que sucederá en nuestro mundo. En principio, esto debería ser cierto; las leyes del movimiento de Newton de tres siglos de antigüedad, que también describen el transporte aéreo en la atmósfera, son completamente deterministas, no se rigen por el azar. 

Sin embargo, nada podría estar más mal en lo que respecta al clima. Esto se debe en parte a que, en práctica, es imposible ser lo suficientemente preciso, para indicar la temperatura del aire, la presión, la humedad o condiciones del viento para cada punto de la atmósfera. Además, las ecuaciones no son lineales; pequeñas desviaciones en valores iniciales puede hacer que un sistema meteorológico evolucione de formas completamente diferentes. Basado en la pregunta de que si una mariposa que bate sus alas en Brasil podría causar un tornado en Texas, el fenómeno fue llamado Efecto mariposa. En la práctica, esto significa que es imposible producir a largo plazo previsiones meteorológicas: el tiempo es caótico; este descubrimiento fue hecho en la década de 1960 por el meteorólogo estadounidense Edward Lorenz, quien sentó las bases de la teoría del caos actual.

Dar sentido a los datos ruidosos 

¿Cómo podemos producir modelos climáticos confiables para varias décadas o cientos de años en el futuro, a pesar de qué el clima es un ejemplo clásico de un sistema caótico? Alrededor de 1980, Klaus Hasselmann demostró cómo los fenómenos meteorológicos que cambian caóticamente pueden describirse como un ruido que cambia rápidamente, colocando pronósticos climáticos a largo plazo con una sólida base científica. Además, desarrolló métodos para identificar el impacto humano en la temperatura global. 

Como joven estudiante de doctorado en Física en Hamburgo, Alemania, en la década de 1950, Hasselmann trabajó con la dinámica de fluidos, para luego comenzar a desarrollar modelos teóricos para las olas del océano y corrientes marítimas. Se mudó a California y continuó con la oceanografía, reuniéndose con colegas como Charles David Keeling. Keeling es reconocido por haber comenzando  en 1958, lo que ahora es la serie más larga de mediciones de dióxido de carbono atmosférico en el Observatorio Mauna Loa en Hawaii. Poco sabía Hasselmann que en su obra posterior usaría la curva de Keeling, que muestra cambios en los niveles de dióxido de carbono. 

La obtención de un modelo climático a partir de datos meteorológicos ruidosos se puede ilustrar paseando a un perro: el perro corre, se mueve hacia atrás y hacia adelante, de lado a lado y alrededor de las piernas. ¿Cómo puedes usar el perro pistas para ver si estamos caminando o nos detenemos? ¿O si caminamos rápido o lento?  Las huellas de los perros son los cambios en el clima y nuestra caminata es el clima calculado. ¿Es siquiera posible? 

Una dificultad adicional es que las fluctuaciones que influyen en el clima son extremadamente variables. con el tiempo: pueden ser rápidas, como la fuerza del viento o la temperatura del aire, o muy lentas, como el derretimiento de las capas de hielo y el calentamiento de los océanos. Por ejemplo, un calentamiento uniforme de solo un grado puede requerir mil años para el océano, pero solo unas pocas semanas para la atmósfera. El truco decisivo fue incorporar los cambios rápidos en el clima como ruido, y mostrar cómo este ruido afecta el clima. 

Hasselmann creó un modelo climático estocástico, lo que significa que el azar está integrado en el modelo. Su inspiración provino de la teoría del movimiento browniano de Albert Einstein, también llamada caminata aleatoria.  Usando esta teoría, Hasselmann demostró que la atmósfera rápidamente cambiante puede realmente causar variaciones lentas en el océano.

Créditos: Nobel prize.