El monzón indio analizado minuciosamente por los científicos

Gayathri Vaidyanathan

Periodista india

Pocos eventos meteorológicos son esperados con tanta impaciencia como el monzón del verano, cuando oscuros nubarrones hacen descender las temperaturas tórridas que reinan en gran parte del subcontinente indio. Para los campesinos, que representan casi la mitad de la población y utilizan poco el riego, cada aspecto del monzón es importante: qué estados recibirán la lluvia, cuándo lloverá y en qué cantidad caerán las precipitaciones. Por eso cada año las previsiones de la temporada figuran en la primera página de los periódicos.   

Por esa misma razón, los científicos se han lanzado a una carrera para comprender más a fondo el fenómeno y mejorar los modelos de previsión. “El desarrollo de modelos matemáticos es el único medio del que disponemos para comprender el sistema”, afirma Amit Apte, especialista en matemáticas aplicadas del Instituto Indio de Enseñanza e Investigación Científica.

El monzón es un cambio estacional de la circulación atmosférica y de las precipitaciones que se produce una vez que el sol ha recalentado la Tierra. Ese cambio se genera, por lo general, en verano. Aunque el fenómeno existe también en América del Norte y del Sur, en África occidental, en Asia oriental y en Australia, el monzón de Asia meridional, que suele denominarse monzón del verano indio, es sin duda el más conocido. Sus características específicas las determina el marco geográfico en el que tiene lugar, formado por importantes sistemas montañosos como el Himalaya, los Ghats occidentales indios, la cadena de Arakan Yoma en Myanmar, y las aguas del océano Índico. 

El monzón indio comienza después del periodo más cálido del año, cuando las tierras ya están recalentadas y el océano todavía permanece fresco. La diferencia de temperatura genera la inversión de los vientos en el norte del océano Índico, empuja las nubes oceánicas en dirección al subcontinente y provoca lluvias en el Estado de Kerala, al suroeste del país. Con precisión cronométrica, el monzón empieza hacia el 1 de junio y concluye el 15 de octubre, tras haber dejado caer unos 850 milímetros de lluvia en todo el país. Esa cantidad de agua representa más del 75% del total de las precipitaciones anuales en India.

A veces, el monzón llega con una semana de retraso o sus precipitaciones son un 10 % inferiores a la media. Esas variaciones pueden parecer mínimas y, sin embargo, afectan considerablemente a la economía del país. En 2020, el servicio meteorológico nacional (IMD por sus siglas en inglés) previó con exactitud el inicio de las lluvias, pero no anticipó el aumento del volumen de las precipitaciones. Según la oficina de estudios Crisil Research, los beneficios de los agricultores crecieron entre el 3 y el 5 % por hectárea, pero si el IMD hubiera pronosticado la intensidad de las lluvias, los campesinos hubiesen podido sembrar mayores extensiones de terreno.

Todavía queda mucho por descubrir sobre el monzón indio. Para Amit Apte, las lagunas de conocimiento se producen, en parte, porque el fenómeno ocurre en los trópicos, y la investigación se concentra mayormente en las zonas templadas. Esto se debe a que a mediados del siglo XIX la mayoría de los científicos expertos en meteorología estaban radicados en Europa y Estados Unidos. Además, la comprensión de los sistemas meteorológicos es más difícil en el trópico que en las regiones templadas, donde los fenómenos están determinados fundamentalmente por la rotación de la Tierra. No en vano, elaborar modelos del monzón requiere la incorporación de numerosas variables.

Los científicos, sin embargo, tienen un dominio insuficiente de muchas de esas variables, como, por ejemplo, la formación de las nubes. “En realidad, se trata probablemente de una de las grandes incógnitas de los modelos climáticos actuales, a pesar de que tiene efectos considerables en la zona tropical”. Las masas oceánicas que rodean el subcontinente -el golfo de Bengala, el mar de Omán y el océano Índico- también plantean dificultades a los meteorólogos. Amit Apte explica que actualmente se están realizando estudios para tratar de comprender los efectos que puede tener, en las corrientes oceánicas, la mezcla del agua dulce del Ganges con el agua salada del golfo de Bengala. 

Además, las lluvias del monzón no caen de manera regular durante cuatro meses. Más bien al contrario: al principio llueve en abundancia durante algunos días y luego las precipitaciones continúan a intervalos irregulares. Para que las previsiones resulten útiles a los agricultores, es preciso que los expertos puedan vaticinar las fases de mayor y menor actividad.

Durante mucho tiempo, las predicciones meteorológicas se realizaron en la India con ayuda de modelos estadísticos basados en ecuaciones, con los que los expertos indios lograron resultados más bien mediocres: en 23 años, las previsiones relativas al monzón apenas acertaron en nueve ocasiones.

Desde 2012, los servicios meteorológicos emplean modelos informáticos en 3D, que simulan el funcionamiento de los sistemas atmosféricos causantes del monzón. Los datos históricos se introducen en el modelo y, tras algunas verificaciones, se realizan las simulaciones. Este es el tipo de dispositivo usado en la mayoría de los servicios meteorológicos del mundo.

Estos modelos parecen acertar en determinados puntos y errar en otros debido a las lagunas existentes en el conocimiento de los mecanismos monzónicos. Las previsiones suelen ir acompañadas de cierto grado de incertidumbre o de una gama de posibilidades, y los datos detallados que ofrecen pueden resultar útiles a los agricultores, a las compañías de seguros y a la planificación y utilización de los recursos hídricos.

Se trata de los mismos métodos que emplean los climatólogos para prever cuál será la repercusión del cambio climático sobre el monzón dentro de 30 años. Según los modelos climáticos globales del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) de las Naciones Unidas, el monzón de Asia meridional se debilitó en la segunda mitad del siglo XX, pero está previsto que a partir de ahora aumente a largo plazo.

Recientemente, algunos científicos han experimentado con las redes neuronales, que son algoritmos informáticos capaces de detectar modelos a partir de un conjunto de datos, igual que hace el cerebro humano.

Esos modelos son capaces de clasificar y seleccionar una enorme cantidad de datos procedentes de observaciones satelitales e inferir tendencias a partir de esa información. Sin embargo, estas previsiones no son mucho más exactas que los antiguos modelos estadísticos, señala Amit Apte. Incluso aunque un ordenador ofrezca previsiones certeras, eso no ahorra a los científicos la tarea de determinar la naturaleza de los fenómenos físicos. “Aunque el código sea eficaz”, estima el experto, “necesitamos comprender cómo se forman las nubes”.