El modelo de oscilador de recarga no lineal extendido (XRO), que mejora significativamente la capacidad de predicción de eventos ENSO con más de un año de anticipación ofrece una visión transparente de los mecanismos del Pacífico ecuatorial y sus interacciones con otros patrones climáticos fuera del Pacífico tropical.
Según explicó Sen Zhao, autor principal del estudio, la novedosa herramienta incorpora de manera efectiva la física fundamental de ENSO y las interacciones con otros patrones climáticos en los océanos globales que varían de una estación a otra.
Otro de los especialistas encargados del método, Fei-Fei Jin, señaló que, por primera vez, pueden cuantificar de manera sólida el impacto en la predictibilidad de El Niño-Oscilación del Sur.
La herramienta también identifica deficiencias en la última generación de modelos climáticos que conducen a su fracaso en predecir el ENSO con precisión.
Hasta la fecha, los avances en inteligencia artificial han ampliado los límites para prever este tipo de fenómenos, logrando predicciones precisas con hasta 16 a 18 meses de anticipación; sin embargo, son poco confiables para la atribución de esta precisión a procesos físicos específicos.
“No poder explicar la fuente de la previsibilidad en esos modelos da como resultado una baja confianza en que estas predicciones sean exitosas para eventos futuros a medida que la Tierra continúa calentándose”, señala la investigación publicada en la revista Nature.
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