El peor modelo de la historia: cómo no se aplanó la curva (Parte II) [*]

«Flattening the Curve» fue un meme increíblemente exitoso durante las primeras etapas de la epidemia de COVID. Desafortunadamente, se basó en un modelo que podemos calificar como el peor jamás propuesto en la historia (o quizás el segundo peor, después del que aseguró a Napoleón que invadir Rusia en invierno era una buena idea). Aquí, explico por qué el modelo era tan malo y también incluyo una discusión sobre si los modelos de cambio climático podrían sufrir los mismos problemas.

(La Parte I de este artículo se publicó en la edición del 02.04.2023).

¿Qué hay de los modelos climáticos? 

Estoy seguro de que mientras leía esta publicación, un pequeño fantasma apareció en el fondo de su mente (o tal vez, un gran fantasma en tus lóbulos frontales). ¿Se podrían aplicar incorrectamente los modelos climáticos al mundo real de la misma manera que se aplicaron los modelos epidemiológicos? El riesgo existe, pero recuerde que el camino al infierno está empedrado de generalizaciones. 

Entonces, echemos un vistazo a uno de los modelos típicos que se muestran en un  informe reciente del IPCC . 

Superficialmente, podría ver las curvas azules como algo similar a la idea de «aplanar la curva» promovida por la epidemia de COVID. Y puede pensar que la aplicación servil de algún tipo de «NPI» contra el calentamiento conduciría a un desastre similar. Pero las diferencias son muchas y profundas. 

Primero, con el clima, estamos tratando con modelos cuantitativos calibrados en datos de temperatura y concentración de CO₂ que están disponibles como medidas directas durante varias décadas, y como medidas indirectas durante cientos de millones de años. Una comparación con el diagrama de «aplanar la curva», un boceto dibujado a mano, sería un poco cruel, por decir lo menos. Entonces el «abanico» de escenarios, arriba, no implica milagros. Comienza en el momento actual, no en un punto hipotético de «calentamiento cero». Tampoco asume que será posible mantener el calentamiento por debajo de valores razonables. Más que nada, proporciona la herramienta que necesita para evaluar los resultados de sus intervenciones: mida la correlación de la concentración de gases de efecto invernadero y la temperatura, y (aunque, por supuesto, la escala de tiempo para las intervenciones climáticas es mucho más larga que la de las NPI para epidemias). 

Eso no significa que los modelos climáticos deban ser necesariamente correctos. El problema aquí es que la discusión sobre el cambio climático a menudo se ha convertido en un debate sobre si los modelos pueden hacer predicciones precisas. Este es sólo uno de los elementos del problema y no el más importante. Los modelos multiparamétricos de sistemas complejos son principalmente herramientas para interpretar los datos: están destinados a decirle qué está causando qué y cómo. En el caso del cambio climático, los modelos nos dicen que la correlación entre la temperatura y la concentración de gases de efecto invernadero es consistente con una relación causal según lo que sabemos de física atmosférica. En otras palabras, proporcionan evidencia de que los gases de efecto invernadero están «obligando» al sistema climático a calentarse. 

Pero podría llegarse a esta conclusión incluso sin modelos: solo sobre la base de la física y las observaciones conocidas. Después de todo, Svante Arrhenius ya había llegado a una estimación razonablemente correcta de los parámetros del sistema  en 1896, sin utilizar modelos sofisticados. Entonces, supongamos que la concentración de gases de efecto invernadero sigue aumentando. En ese caso, podemos esperar que las temperaturas también sigan aumentando, y por encima de cierto nivel, eso seguramente no es algo bueno para nosotros. Los modelos climáticos, por cierto, tienden a ser optimistas en el sentido de que normalmente son incapaces de describir el tipo de cambios climáticos abruptos que ocurren en forma de «Acantilados de Séneca» que se observaron en el pasado remoto. En la ciencia del clima, a menudo se les llama «puntos de inflexión climáticos», pasar por uno seguramente sería extremadamente malo para nosotros. 

Dicho esto, queda el problema típico de los modelos multiparamétricos: el de separar los roles de los parámetros que tienen efectos similares sobre el sistema. Los modelos climáticos podrían sobreestimar el papel de los gases de efecto invernadero y subestimar los efectos de enfriamiento de los procesos metabólicos del ecosistema, como se argumenta, por ejemplo, en este artículo de Makarieva et al. En ese caso, corremos el riesgo de descuidar el papel de un factor importante en lo que estamos viendo. 

Entonces, ¿corremos el riesgo de cometer los mismos errores con la mitigación del cambio climático que se cometieron con el intento de aplanar la curva durante la epidemia de Covid-19? Es decir, ¿corremos el riesgo de perturbar el tejido de la sociedad por un riesgo sobreestimado o por la atribución errónea de las causas del problema? Diría que es poco probable, pero debemos mantener una actitud abierta y aceptar que, con nuevos datos, los modelos deben cambiar (que es exactamente lo que no se hizo con la epidemia de COVID). Lo único cierto es que los desastres son inevitables si se deja que los políticos administren los sistemas complejos. 

Hay varias otras áreas de modelado que desarrollaron características que podrían describirse como «aplanar la curva»; quizás la principal es la serie de escenarios presentados en el estudio de 1972, «Los Límites del Crecimiento». Una de las propuestas, por ejemplo, fue poner un tope a la producción industrial para reducir la explotación de los recursos naturales. Es probable que nunca haya tenido la intención de ser una propuesta realista sino más bien una ilustración de las características del modelo. En cualquier caso, no había estructuras políticas globales que pudieran haber impuesto tal regla, y sus consecuencias en el mundo real habrían sido desconocidas y posiblemente negativas o incluso desastrosas. De hecho, si observa la encarnación más reciente de los conceptos en la base de la idea «Los Límites del Crecimiento», el estudio de 2022 «Earth4All”, verá que no hay propuestas que apunten a “aplanar” ninguna curva. Todas las intervenciones propuestas se basan en la asignación de recursos, los cambios en la estructura financiera y política de la sociedad y más apuntan a dirigir, pero no forzar, al sistema para que se mueva en una dirección determinada. Es un enfoque promovido, entre otros, por uno de los autores de «Los Límites del Crecimiento» de 1972, Donella Meadows, con su concepto de «puntos de apalancamiento«. Todavía estamos aprendiendo a administrar sistemas complejos, pero estamos empezando a comprender que las acciones brutales y verticales no suelen funcionar.

Fuente: 26.03.2023, desde el blog de Ugo Bardi “The Seneca Effect” (“El Efecto Séneca”), autorizado por el autor.