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Glaciares Alpinos Perderán Entre un 34% y un 50% de Su Volumen en 2050

Fuente: Swissinfo

Un estudio franco-suizo predice que el volumen de hielo de los glaciares europeos se reducirá entre un 34% y un 50% de aquí a 2050 debido a la crisis climática.

En el escenario más optimista, en el que las temperaturas globales dejarían de aumentar en 2022, al menos el 34% del hielo de los Alpes europeos desaparecería en 2050 debido a un fenómeno de inercia, según un nuevo modelo informático desarrollado por científicos de la Universidad de Lausana. (UNIL) en colaboración con la Universidad de Grenoble, los dos institutos tecnológicos federales (EPFL y ETH Zurich) y la Universidad de Zurich.

Sin embargo, es probable que la realidad sea diferente, ya que las emisiones de gases de efecto invernadero continúan aumentando a nivel mundial, dijo la UNIL en un comunicado de prensa el viernes.

La segunda proyección, más realista, muestra que si continúa la tendencia de derretimiento de los últimos 20 años, casi la mitad (46%) del volumen de hielo de los Alpes habrá desaparecido en 2050. Esta cifra podría aumentar hasta el 65%, si se basa en datos. sólo de los últimos diez años.

A diferencia de los modelos científicos tradicionales, que generalmente proyectan estimaciones para finales de siglo, este nuevo estudio propone una perspectiva a corto plazo.

“Los datos utilizados para construir los escenarios se detienen en 2022, año al que siguió un verano excepcionalmente caluroso. Por tanto, es probable que la situación sea incluso peor que la que presentamos”, afirma Samuel Cook, investigador de la UNIL y primer autor del estudio.

Según estudios anteriores, como los del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC), los glaciares europeos podrían perder entre el 80 y el 90% de su volumen para 2100. Modelización realizada por ETH Zurich y el Instituto Federal Suizo de Investigación sobre Bosques, Nieve y Paisaje (WSL), publicado en 2019, también calcula una pérdida del 50% de hielo para 2050.

Los científicos utilizaron conjuntos de datos de aprendizaje profundo para entrenar su modelo junto con datos climáticos y glaciológicos reales. “Este paso esencial, antes complicado e intensivo en recursos informáticos, ahora se vuelve más preciso y eficiente”, afirma Guillaume Jouvet, coautor del estudio.

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