Repensando la regulación de las aguas: crisis socioambiental y proceso constituyente

552 FRANCISCA SILVAVALDEBENITO - JUAN PABLO BOISIER - CAMILA ÁLVAREZ GARRETÓN Págs. 545 - 572 C apítulo IV: P rotección de los cuerpos de aguas y desafíos del cambio climático un modelo de reproducir una respuesta y evolución temporal del sistema representado, en función de una condición inicial y de borde (perturbación externa). Por ejemplo, se espera que un modelo de superficie o hidrológico simule un aumento en la escorrentía en una cierta magnitud cuando se han prescrito altas precipitaciones como condiciones de borde atmosféricas. Igualmente, uno podría esperar un descenso en la humedad y aumento de la temperatura del aire en un modelo atmosférico, cuando se prescribe un cambio drástico en el tipo de superficie, desde un bosque con altas tasas de evapotranspiración a un suelo desnudo. La incertidumbre en una simu- lación depende de la capacidad predictiva del modelo, pero también de otros factores. Siguiendo con el ejemplo anterior, un modelo hidrológico puede responder de manera muy realista a eventos de precipitación, pero si la información meteorológica prescrita como condición de borde no es realista, habrá un sesgo en la respuesta hidrológica simulada respecto de una observación. La incertidumbre toma varias acepciones cuando hablamos de pronós- tico del tiempo y proyecciones climáticas, dos ejercicios de simulación numérica en los que se utilizan modelos con componentes atmosféricas muy similares. El pronóstico del tiempo depende estrechamente de las con- diciones iniciales impuestas (una estimación del estado de la atmósfera el día de hoy) y, con estándares actuales, los modelos son capaces de predecir con gran exactitud la evolución de variables atmosféricas desde esa con- dición inicial en el horizonte de unos pocos días. Sin embargo, al cabo de una semana, el pronóstico tiene un grado de incertidumbre importante y, para dos semanas o un periodo mayor, la simulación diverge de la realidad, es decir, la capacidad predictiva del pronóstico y su utilidad cae a cero. Este decaimiento en el acierto de un pronóstico de varios días está estre- chamente relacionado con el carácter no lineal y caótico de la dinámica atmosférica, haciendo que pequeños sesgos respecto de la realidad tanto en el tiempo cero de la simulación (condición inicial) como en los procesos físicos representados por el modelo se propaguen de forma exponencial en el tiempo (es lo que se conoce como efecto mariposa) 8 . Entonces, ¿cómo es posible proyectar el estado del clima a 20, 50 o 100 años plazo, si los modelos no son capaces de proveer un pronóstico del tiempo robusto para dos semanas? La diferencia radica en el objetivo de la 8 L orenz (1996), passim .