Los científicos que utilizan inteligencia artificial han calculado que los glaciares de la Tierra contienen aproximadamente 150.000 kilómetros cúbicos de hielo, pero están perdiendo masa a un ritmo sin precedentes. Los hallazgos provienen de un nuevo modelo desarrollado por investigadores de la Universidad Ca 'Foscari de Venecia y el Consejo Nacional de Investigación (Cnr) de Italia. 0, combina millones de puntos de datos con variables físicas y geográficas para reconstruir el espesor y el volumen de los glaciares con mayor precisión que los métodos anteriores. El estudio fue publicado en Scientific Data, una revista bajo Nature.
El equipo de investigación entrenó el modelo utilizando más de siete millones de mediciones, lo que les permitió estimar el volumen y la distribución del hielo en todos los glaciares a nivel mundial, excluyendo la Antártida y Groenlandia. Se ha creado una aplicación web para visualizar estos datos, que ofrece una visión detallada de las características de cada glaciar. Según el CNR, el modelo integra 26 variables diferentes, incluida la pendiente del terreno, la curvatura, la velocidad del hielo y la temperatura, que ayudan a construir una reconstrucción punto por punto del espesor y el volumen del hielo. Los resultados muestran que los glaciares en todo el mundo tienen aproximadamente 150.000 kilómetros cúbicos de hielo.
Esta cifra se alinea con estudios anteriores, pero ofrece una representación más precisa de las distribuciones de los glaciares individuales, mejorando las estimaciones hasta en un 40% en comparación con las mediciones de campo. Un ejemplo notable es la meseta Geikie en el este de Groenlandia, donde el modelo sugiere el doble de hielo que el registrado anteriormente, alcanzando profundidades de hasta dos kilómetros. El estudio destaca la rápida pérdida de masa de hielo de los glaciares de todo el mundo.
Las implicaciones de tales pérdidas se extienden más allá del aumento del nivel del mar, afectando la disponibilidad de agua dulce, los ecosistemas y los asentamientos humanos dependientes de la escorrentía glacial. El modelo proporciona una herramienta crítica para mejorar las proyecciones climáticas y las estrategias de gestión de los recursos hídricos. 0 permite mejores predicciones de cambios futuros en los sistemas glaciares. Al integrar extensos conjuntos de datos con técnicas avanzadas de aprendizaje automático, el modelo ayuda a cerrar brechas en la comprensión de cómo los glaciares responden a las presiones ambientales. Este enfoque permite un modelado más preciso de escenarios potenciales, ayudando a los responsables políticos y planificadores a prepararse para los impactos del cambio climático.
La colaboración entre Ca' Foscari y el CNR subraya el creciente papel de la investigación interdisciplinaria para abordar los complejos desafíos ambientales. 0 refleja los avances tanto en la ciencia computacional como en la glaciología, ofreciendo nuevas perspectivas sobre uno de los componentes más vulnerables del planeta. A medida que el modelo continúe evolucionando, es probable que juegue un papel clave en la configuración de los esfuerzos internacionales para monitorear y mitigar los efectos del calentamiento global en las regiones polares y montañosas.
La investigación futura se centrará en refinar aún más el modelo y ampliar sus aplicaciones a otros elementos de la criosfera, como las capas de hielo y el permafrost.Los científicos anticipan que la integración de fuentes de datos adicionales y algoritmos mejorados mejorarán las capacidades predictivas del modelo, proporcionando una orientación aún más clara sobre la trayectoria de la pérdida global de hielo.
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