Un estudio internacional con participación del ICM-CSIC emplea innovadores modelos de aprendizaje automático para reducir la incertidumbre en las proyecciones climáticas y replantear nuestra comprensión del ciclo del azufre entre el océano y la atmósfera.
Las emisiones oceánicas de dimetil sulfuro (DMS), un componente clave del ciclo natural del azufre en la Tierra, se espera que aumenten en las próximas décadas, incluso aunque las concentraciones de DMS en el propio océano disminuyan, según un nuevo estudio publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). El estudio representa un avance significativo en la modelización climática y tiene importantes implicaciones sobre cómo cuantificamos el efecto futuro del DMS en la regulación del clima.
El DMS, un gas que contiene azufre y que es producido por el plancton, desempeña un papel central en la formación de aerosoles atmosféricos, los cuales reflejan la luz solar y contribuyen a la formación de nubes—procesos que ejercen un efecto de enfriamiento en el clima terrestre. Aunque el DMS es la mayor fuente natural de azufre hacia la atmósfera, su comportamiento futuro bajo escenarios de cambio climático ha sido hasta ahora poco predecible.
Las proyecciones sobre emisiones de DMS se han basado en gran medida en modelos numéricos mecanicistas de los ecosistemas oceánicos. Sin embargo, estos modelos difieren considerablemente en sus resultados: algunos proyectan aumentos en las concentraciones oceánicas de DMS, mientras que otros predicen descensos, lo que genera una gran incertidumbre. El último informe del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC, AR6) destacó esta incertidumbre como una limitación clave para cuantificar las retroalimentaciones entre la biología oceánica y el clima.
En el nuevo estudio, un equipo internacional liderado por el Instituto Indio de Meteorología Tropical (IITM) combinó modelos ecosistémicos numéricos con técnicas avanzadas de aprendizaje automático entrenadas en una base de datos global con cerca de 900.000 mediciones de DMS. Este enfoque híbrido permitió a los investigadores mejorar la precisión de las estimaciones futuras tanto de las concentraciones como de las emisiones de DMS, utilizando ocho modelos diferentes del sistema terrestre.
“Nuestro trabajo demuestra que, aunque las concentraciones de DMS en las aguas superficiales probablemente disminuyan ligeramente debido al calentamiento climático, el aumento de las temperaturas del mar y la intensificación de los vientos compensarán con creces esa disminución, lo que resultará en un aumento neto de las emisiones atmosféricas de DMS”, explica Rafel Simó, biogeoquímico marino del ICM-CSIC y coautor del estudio.
Este hallazgo contradice las suposiciones previas—reflejadas en proyecciones del IPCC—según las cuales el calentamiento reduciría las emisiones de DMS, debilitando así este mecanismo natural de enfriamiento. En cambio, los nuevos resultados sugieren que las emisiones naturales de azufre podrían compensar parcialmente parte del calentamiento futuro, especialmente a medida que disminuyen las emisiones antropogénicas de azufre debido a regulaciones más estrictas en calidad del aire.
“La importancia relativa de las emisiones marinas naturales aumentará a medida que las fuentes antropogénicas disminuyan”, añade Simó. “Esto hace que las emisiones naturales sean aún más críticas para afinar nuestra comprensión de las retroalimentaciones biogeoquímicas marinas con el clima”.
La investigación también marca la primera vez que se aplica el aprendizaje automático a escala global para proyectar emisiones futuras de DMS en combinación con modelos mecanicistas.
“Lo que hemos hecho es combinar las fortalezas de dos enfoques de modelización”, explica Martí Galí (ICM-CSIC), también coautor del estudio. “Los modelos mecanicistas simulan los procesos del ecosistema, pero el aprendizaje automático nos permite ‘aprender’ a partir de grandes conjuntos de datos observacionales y corregir sesgos. El resultado es una predicción más sólida de las tendencias futuras”.
Al reducir drásticamente el rango de incertidumbre, el estudio proporciona un nuevo y valioso conjunto de datos de referencia para modeladores climáticos y químicos atmosféricos. Según Galí, estos hallazgos podrían influir directamente en cómo los futuros informes del IPCC estiman el impacto de los aerosoles naturales en el balance de radiación terrestre.
“Las retroalimentaciones climáticas que involucran aerosoles son una de las mayores fuentes de incertidumbre en las proyecciones climáticas futuras”, señala. “Nuestro enfoque puede extenderse también a otros precursores naturales de aerosoles, ayudando a mejorar los modelos climáticos de manera más general”.
El papel del ICM-CSIC en el estudio se centró en asesorar sobre los aspectos biogeoquímicos del ciclo del DMS y en contribuir al análisis y redacción del artículo. “Llevamos años estudiando el ciclo marino del azufre, y esta ha sido una gran oportunidad para aplicar esa experiencia en un proyecto internacional y colaborativo”, apunta Galí.
De cara al futuro, el equipo de investigación planea aplicar técnicas de modelización similares a otros gases traza marinos, como el metanotiol (metil mercaptano), un compuesto de azufre menos conocido, pero también producido por el plancton. “El metanotiol es como el primo químico del DMS”, explica Galí.
“Tiene efectos de enfriamiento similares en el clima, pero se comprende mucho menos. Nuestro reto actual es recopilar suficientes mediciones para aplicar técnicas de aprendizaje automático a este compuesto, al mismo tiempo que profundizamos en los procesos que regulan su concentración”.
A medida que se intensifican los esfuerzos globales para predecir y mitigar el cambio climático, estudios como este subrayan la importancia de comprender no solo el dióxido de carbono, sino también la compleja red de retroalimentaciones naturales entre el océano y la atmósfera.