 Espero que estéis tan emocionados de ver cuál es la diferencia, nos les van a contar a todos en este momento, entre modelar el clima y el impacto. Y aquí vamos. Gracias por la presentación. Bienvenidos, bienvenidos. Me gustaría que mis diapositivas se vieran en la pantalla. Ah, ahí están, perfecto. Bueno, una bienvenida de nuevo a la charla sobre modelado de clima. Primero me gustaría darles una pequeña presentación sobre quién soy yo y qué lo hago. Yo trabajo en el centro Helmholtz, que está aquí en Leipzig. Y trabajo en el proyecto también ESM, que es un proyecto para modelar las capacidades de la Tierra. Y estoy estudiando un doctorado en la Universidad de Potsdam. Y lo que estoy haciendo es un modelo a escala meso, un modelo hidrológico. Y también estoy dentro de científicos por el futuro y soy artista. Y bueno, esto es lo que vamos a ver en la presentación. Tradicionalmente, vamos a hacer tener tres partes en la presentación. La primera es la introducción, donde les voy a decir alguna nomenclatura, que es el clima, que es el tiempo, alguna parte de conceptos acerca de convicción, de predicciones. Y porque podemos decir algo sobre eso el tiempo y no el clima. Y por último, sobre los modelos del clima. Ahora, sobre la segunda parte, que va a ser la más grande, vamos a hablar sobre la ciencia, que está detrás de las gráficas de calentamiento, de la física. Que es lo que vemos normalmente cuando nos hablan de cambio climático. Y que es lo que nos están diciendo normalmente, este tipo de gráficas. Y bueno, en la tercera parte, vamos a ver cómo se puede instalar en su computadora un modelo de impacto climático, si es que nos da tiempo. Y bueno, vamos a terminar con algunas conclusiones. Y de entrada con la introducción. El clima es el... el tiempo es el estado... Es el estado físico de la atmósfera en un momento determinado. Y el clima es en la media del tiempo, en un periodo de tiempo más largo, como de 30 años. Así que... La gran pregunta es cómo es que no somos capaces de predecir el tiempo en un momento específico de una década. No podemos saber cómo va a ser el tiempo del 30 de diciembre en 15 años. ¿Cómo podemos predecir el clima? Es una pregunta que se propone a menudo. Y voy a contestarla. En primer lugar... Es una cuestión de las medias. Por ejemplo, la media de la cobertura de nubes nos dice algo sobre la reflexión. Y eso nos da un impacto en el calentamiento de la tierra. Hay otro escenario... En el que la medida de las predeciaciones entre la lluvia y la nieve... Y la temperatura nos da un impacto sobre la vegetación. Y la vegetación influencia el ciclo de carbono. Y eso influencia si se calienta o se enfria. Y también esto influencia si cuanto hielo abra. Y eso influencia la reflexión. Y si sabemos algo sobre la media de esos estados de la atmósfera... Podemos decir algo sobre el clima. La pregunta es... ¿Qué es un modelo climático? El modelo AR-5 define el modelo como una representación numérica del sistema climático. Eso es lo que iré a menudo. Así que os voy a mostrar toda la citación. Es un reporte del panel intergovernamental del cambio climático. Y... Ese es su quinto reporte. Y eso es la abbreviación. Volviendo al modelo climático. Un tipo de modelo climático es el GCM. Un modelo general de circulación. Que nos muestra la circulación entre el océano y la atmósfera. Hay otro tipo de modelo, el EACM. Que es un modelo climático regional. Que toma solo un área determinada. Y lo mira a mayor resolución. Y eso significa que hay un... Tados que entran y salen porque no es un sistema cerrado. Y también hay un modelo de impacto. Y en ese hay una resolución mayor en tiempo y en el espacio. Y no es un... Un modelo climático, sino que se usa para simular... Eventos extremos como, por ejemplo, inundaciones. Solamente lo que haces en estos casos es correr un modelo de impacto... Para ver, por ejemplo, en el largo plazo que tanto se espera... Que el agua vaya a subir el nivel de agua en esta área, en promedio. Bueno, esto es la introducción. Y ahora quisiera pasar a la parte central. Y voy a volver sobre la pregunta. ¿Esto está probado? Y bueno, les voy a mostrar una gráfica que es... Típica que las personas les van a mostrar en estas charlas de tiempo... De cambio climático, donde vemos los años. Y que entonces... Que vemos que tiene tres o cuatro regiones. Y en donde hay una de esas regiones que es particularmente grande. Y entonces vemos cuál es el cambio en temperatura... Que lo que quiero decir es que hay tantos grados Celsius o Kelvin. Bueno, es diferente, pero lo mismo. Que tanto cambio vamos a tener en el futuro o que tanto tenemos hasta ahora ya. Y pues lo que vamos a ver son diferentes líneas y diferentes colores... Con los nombres R, C, P y alguna cosa. Ya les voy a hablar de nuevo sobre los números y sobre los acrónimos... Porque es una gráfica muy importante. Pero primero... Bueno, les voy a decir algo acerca de los números que son las incertidumbres. Estos son los números transparentes que están detrás... Las regiones transparentes detrás de las gráficas. Les voy a hablar además de las rutas representativas de concentración, R, C, P. Les voy a hablar también acerca del origen... De dónde es que estas gráficas vienen o cómo se originaron en los reportes. Pero primero les voy a tratar de responder la pregunta... Que si se ha probado... Que evidencia hay de que tenemos cambio climático o de que vamos a tener cambio climático. Y bueno, primero... Tenemos que la prueba de la evidencia científica... Generalmente se basa en la fuerza de consultas científicas... O de estadísticas. Esto quiere decir el resultado de experimentos que ponen por la parte estadística... Que tú ejecutas una y otra vez. Es decir, que tú repites esto y entonces experimentos cambias en la entrada... Y ves qué es lo salida. Y entonces puedes definir si estos resultados prueban una ley. Esto que vemos aquí es un cómic, una tira de X, C, K, C, D. Ahí hay una persona que entonces a la izquierda está presionando un botón... Y entonces algo pasa. Por ejemplo, el cambio climático. En este caso es un rayo que le cae y bueno... Y entonces tenemos 12 escenarios. Una persona normal... diría, oh, creo que mejor no hago cedo nuevo. Pero los científicos dirían con frecuencia... Se preguntarían, ok, eso pasa cada vez que le pico el botón? Bueno, esto es básicamente la manera que tenemos para probar científicamente... Con experimentos por repetibilidad. Ahora, en el caso del cambio climático, muchas personas dicen... No deberíamos tratar de repetir esto y la razón es que únicamente tenemos un planeta. Entonces no podemos repetir los experimentos, excepto si tuviéramos una máquina del tiempo. Pero bueno, en ese caso de todas formas no deberíamos hacer el experimento. Y ahora, esto es algo que... O un científico nos dijo en 1957 que lo que decía esta persona es... Que los seres humanos están ahora mismo llevando a cabo un experimento geofísico a gran escala... Que no se ha llevado a cabo antes ni se podrá reproducir en el futuro. Ahora bien, si tenemos de nuevo la pregunta... ¿Se probó esto? ¿Está ocurriendo o no? ¿O tal vez no está ocurriendo? Entonces podemos plantearlo de esta la siguiente manera. Tienes una carretera y tú viene un automóvil a una velocidad muy elevada. ¿Tú puedes o no puedes cruzar esa carretera? Y entonces la pregunta es, ¿lo haces o no? Entonces bueno, tristemente conocemos el resultado de este experimento... A pesar de que no debería hacer porque no se puede repetir. Y bueno, tristemente sabemos qué es lo que puede pasar. Bueno, vamos a cambiar un poco el escenario. Tenemos que no conocemos tanto acerca de la situación que está ocurriendo. Entonces vemos algo que a lo mejor no es una carretera... Y vemos algo que no es un automóvil que se acerca. Bueno, de todas formas podemos decir, deberíamos cruzar esta cosa. Y entonces aquí el escenario cambia un poco porque no sabes nada del contexto. No sabes por ejemplo de la ley de conservación de momento. Si no tienes una experiencia acerca de esta ley y de qué implicaciones tiene para tu experimento... Pero bueno, puedes quizás hacer algunas asunciones y es que tienes algún conocimiento científico previo. Pero bueno, es un experimento distinto. Algo parecido a lo que estamos haciendo en el contexto del clima. Digamos que tenemos únicamente una tierra y bueno el sol. Y tenemos radiación que viene a la tierra. Y bueno, parcialmente se refleja. Y también la tierra está emitiendo algo de radiación. Sabemos que hay algo de aislamiento. Sabemos que parte de la ley de la luz se está reflejando. Y también sabemos que hay algunos factores como el albido, que es como el 30%. Y también sabemos que la luz que se observa tiene que tener parte de la energía... Entonces sabemos que es uno menos albido, la cantidad. Entonces, conocemos la ley de Stephen Boltzmann, que nos dice que la temperatura a la cuarta nos da... parte de la temperatura de la superficie y nos da una balance de energía. Y sabemos que la tierra es más caliente de manera que nuestro modelo en este caso, que es algo así como un modelo climático, es demasiado simple. Entonces, cambiamos algo, le damos una atmósfera. La atmósfera tiene un impacto interesante. Y le da, por ejemplo, gases invernadero, como por ejemplo el ozono, el metano, el oxígeno, el nitrógeno. Y estos gases reflejan la radiación de la tierra a la tierra en parte. Entonces, la atmósfera que en una especie de transparencia, que llamamos T, que es algo entre el 15% y el 30%, es algo que no está fijo, que eso es también muy interesante. La atmósfera da energía que llamamos J-ampos y que se va al espacio y a la tierra. Y esa energía que va al atmósfera es uno menos la transparencia por la energía. De manera que sabemos que en dos ecuaciones, la primera, la energía que entra al atmósfera también sale. Y la segunda es que la temperatura de la superficie de la tierra es lo que teníamos antes, uno menos al vídeo, más la parte de la energía que se refleja de la atmósfera hacia la tierra. De manera que tenemos dos ecuaciones con dos incógnitas y con esa ley de antes, podemos contar la temperatura, que no está tan lejos de lo que se medió en 2000, que se decía que es más o menos 14 grados y medio. Hice esto con una T específica, que es 22,5%, pero si queremos apte un poquito, por ejemplo, al 20%, estamos más en dos, de manera que hay una fábrica muy grande que haya muchas emisiones. Entonces la transparencia baja y la temperatura crece hasta 16,6 grados. Esto es un conocimiento muy antiguo. Quizás un poco demasiado en una diapositiva, pues muy interesante porque lo está copiado de un artículo de Arrines de 1869. Y esto gusta la influencia del CO2 a la tierra. Dice sobre el diapositiva de carbono. El estudió qué pasa si cambiamos la cantidad de diapositiva de carbono, dado el impacto de nuestro comportamiento. Digamos que el diapositiva de carbono y nuestra atmósfera se doblan, o sea, se multiplican por dos. Entonces la temperatura media crece, hasta que en diciembre, en LEDSI, sea 6,1 grados. Esto es un poco demasiado alto, probablemente, pero lo que podemos ver es, incluso hasta ahora, Arrines, en ese momento, sabía que había un pacto en el clima. No solo era de sesionados, sino también local. Entonces la temperatura media es algo... no solo lo único interesante, no solo en la información que tenemos. Arrhenius dijo algo así como que la temperatura, en caso de que se doblara el diapositiva de carbono, iba a ser de 4 grados más alto. Todos los actuales producen algo así como un crecimiento de la temperatura de 2 a 4 grados en ese escenario. O sea que vemos que probablemente haya acuerdo. Entonces, llegamos a la pregunta. Un modelo climático representa leyes de la física. ¿De dónde vienen todas las cuestiones? Si no hacemos todas las leyes de la física, no sabemos todo y todo se puede explicar de esa manera. ¿Cómo es que hay preguntas, cuestiones? Hay razones, por ejemplo, las condiciones iniciales. Por ejemplo, no sabemos cómo es el estado actual del clima. ¿Qué se ha movido? ¿Dónde están las nubes, etcétera? No sabemos exactamente las condiciones iniciales. La resolución del modelo. O sea, cuánto tiempo y cuánto espacio tomamos en cuenta. Siempre representamos nuestro sistema climático como ecuaciones diferenciales. De manera que no podemos contar el movimiento de todas las moléculas, pero tenemos medias según las células. Si subimos la resolución, normalmente tenemos menos incógnitas, pero a veces no. A veces es mejor tener la resolución menor, pero normalmente es mejor tener la mayor. También el corte. Tenemos una cantidad específica de computaciones que podamos hacer. Y también tenemos falta de conocimiento. Por ejemplo, las nubes. Cuando leí el reporte, encontré algo que me parece divertido. Las nubes en los modelos climáticos. Dicen que los modelos dicen que va a llevar demasiado pronto. ¿Pero si sabes todo eso? Ya es donde vienen las incógnitas. Cómo es que no hay solo un modelo que es el mejor, porque no podemos decir cuál es la mejor resolución, cuál es el mejor ordenador que podemos utilizar, porque no podemos hacer todo de la mejor manera y tener el mejor modelo. Entonces, hay otros motivos. Algo llamado el centro dinámico, que es un método que vamos a hacer las ecuaciones diferenciales. Por ejemplo, un rectángulo o un triángulo. Si aumentamos la resolución localmente, puede haber diferencias. Ambos tienen ventajas. Además, la parametrización, los parámetros. En la última diapositiva, los que tenemos la T y la Albedo, las leyes físicas, a veces, son sobrerepresentadas por las... No, no, no. Tenemos diferentes maneras de encontrar las medias, y por eso también tenemos otra forma de otras para estas incertidumbres. Y también tenemos diferentes esquemas. Por ejemplo, las diferentes formaciones de nubes que no conocemos. También podemos decidir a la hora de hacer la resolución numérica de las ecuaciones en donde cortamos la precisión de los cálculos, el troncamiento. Y entonces, lo que nosotros hacemos es buscamos todos los modelos que tenemos, que son diferentes modelos de clima que representan nuestro clima de diferentes maneras. Buscamos todos aquellos modelos que están de acuerdo con las condiciones que tenemos en esta situación, con la situación concreta que tenemos. Sacamos el promedio. Y entonces, lo que podemos hacer es una proyección de cómo el clima va a ser, pero también, porque es un grupo de modelos, podemos hacer una estimación de la incertidumbre. Entonces, lo que tenemos son GCMS coordinados, que lo que hace es comparar diferentes modelos en diferentes proyectos. Les voy a mostrar algunos de ellos. Unos de los 456, que son algunos de los que se utilizaron en el sexto reporte de cambio climático. Esto es el CMIP6. Lo que ven en el mapa son los centros de investigación que jugaron un papel en este sexto reporte. Estos centros de investigación son especializados, son universidades y oficinas meteorológicas, pero en general cualquier institución puede participar, siempre y cuando sigan un protocolo para sus contribuciones. Entonces, en el que tenemos este tipo de información, estas instituciones necesitan producir variables para un conjunto definido de experimentos y una simulación histórica de 1850 hasta ahora. Ahí está definido que variables son las que se tienen que reproducir. Lo que tenemos aquí es otra gráfica. En el GX tenemos la escala del tiempo desde 1850 hasta hoy. Y lo que tenemos en el RGE es la anomalía de temperatura o la diferencia en temperatura entre... Es decir, la... ¿Qué tanto se ha calentado la tierra? ¿Es la diferencia? Lo que vemos aquí también son estos dos modelos, el CMIP3 y el CMIP5, que son modelos que se investigaron, que se ejecutaron para el reporte 5, número 5. Y lo que vemos en la banda de amarillo y en azul, en la parte de atrás, en el fondo, es la incertidumbre. Y lo que vemos en rojo y en azul son las alias de las medias de los modelos y lo que vemos también en la línea negra es lo que de hecho se observó, son mediciones. Y lo que vemos es que hay una gran diferencia. Y lo que vemos es que estos modelos, estos modelos solo estaban investigando, estaban tomando en consideración las fuerzas naturales detrás del cambio climático o detrás del clima y sin tener en cuenta el efecto de la humanidad de las personas. Y aquí vemos otra gráfica donde hay esos mismos modelos que se están ejecutando a raíz o teniendo como origen las leyes físicas y incluyendo el efecto de las personas y tenemos una especie de prueba porque estos modelos se ajustan mejor a las observaciones. Una pequeña edición, una pequeña extra. También hay otros modelos coordinados además de los del IPCC, del panel climático, intergovernamental. Pero hay otro asunto que tienen muchas veces otro enfoque, por ejemplo el local sobre el paisaje o sobre áreas concretas. Y bueno, hay otros que no están coordinados dentro del IPCC. Bueno, de nuevo sobre la gráfica tenemos la pregunta sobre si esto se ha aprobado y espero habernos convencido de que sí, si está aprobado, que eso está ocurriendo. Ahora, acerca de las fuentes de esta gráfica estamos hablando del IPCC que es el panel intergovernamental de cambio climático de las Naciones Unidas publica reportes. Esto, por ejemplo, que vemos aquí es parte de la cubierta del reporte número 5. Han tenido varios reportes. Tenemos el primero en 1990. El primero en 1990 se llamaba SAR. El segundo SAR en 1995. Después el TAR en el 2001. El cuarto, el AR4. Cambiaron los acrónimos y empezaron a poner AR4 por alguna razón. Y bueno, el AR5. Ahora, este panel intergovernamental tiene varios grupos de trabajo que incluyen los grupos 1, 2 y 3 que son los que hacen estos reportes. Y bueno, yo particularmente estoy trabajando en el grupo de trabajo 1 que es el que se ocupa de los aspectos científicos del cambio climático. Pero también hay otros grupos de trabajo que investigan la vulnerabilidad y el impacto del cambio climático y los efectos de limitar o no limitar en la emisión de gases climáticos de los gases invernadero. Y ahora en algo así como a mitad de la década de los 70 se empezó a investigar este asunto de los modelos y bueno, había modelos básicamente incorporaban la lluvia y las emisiones de CO2. A mitad de la década de los 80 se empezó a incorporar las capas de hielo y la superficie. Bueno, esto es una montaña, lo que ven aquí, pero de hecho la resolución en este tiempo estaba tan baja que sólo había un par de células o de la malla. Entonces tampoco es que se había incorporado gran cosa. Y para el tercer reporte ya se incorporó un elemento más, que era el océano, el océano pantano, y ya después para el siguiente se campió el océano. Es otro océano que lo que incluye, la diferencia es que incluye corrientes, no está solamente estática. Para el otro reporte se le incluyeron también corrientes submarinas y ríos. ¿Qué clase de procesos eran los... lo que quiero decir aquí es que teníamos diferentes procesos, ya teníamos muchos procesos que se conocían y que a lo mejor se habían incluido pero que no se habían investigado los procesos individuales de manera exhaustiva. Entonces ahora no sólo se incluyen, sino que se están investigando en sí mismos. Entonces estos reportes incluyó la circulación submarina, los ríos que, bueno, esto es bastante interesante, bueno, yo hago cosas con ríos y se incorporaron aerosoles, se incorporó el ciclo del carbono. Desde luego todavía no hemos incluido todo lo que habría que incluir. Para el cuarto reporte se metió química en la atmósfera, en las plantas y para el quinto reporte las emisiones por biomasa, combustión de biomasa. Estos son procesos, pero también es una historia de el cálculo matemático y el cálculo computacional de los modelos. Es decir, desde 1904 tenemos esta persona que estuvo hablando de cómo resolver los sistemas de ecuaciones. Él pensó de que las ecuaciones eran muy difíciles de solucionar y podría hacerse para diferentes personas. Una cosa así como un computador humano. Luego llegó Richardson en 1922 y él calculó una predicción por seis de seis horas resolviendo ecuaciones manualmente. Y él de hecho, usó 42 días para hacer esta tarea, pero tomó dos años. Era un poco difícil pero solamente para no encontrar la respuesta correcta. Eso fue olvidado por mucho tiempo. La gente dijo eso no es realmente practicable pero luego los computadores llegaron en el 1950 con el primer modelo de tiempo que fue favorable y en el 1955 las predicciones del tiempo se duraban bueno ahora tenemos diferentes centros de computadores, por ejemplo en Jullish en Alemania que es un súper computador. Vamos a mostrar una foto pero está prohibido hacer fotos en el campus porque esos súper ordenadores son cosas súper interesantes de todos modos así que tenemos estas cosas y tenemos como varios ordenadores que es un nodo estándar en el que tiene 24 cores de 2,7 gigahertz que significa que puedes hacer 96 procesos en uno de esos nodos y que tiene 12 por 8 gigas de memoria RAM que no es demasiado si quieres hacer un modelo de clima pero en realidad en Jullish tienes varias líneas de ordenadores de estos, o sea que en total tienes 2271 nodos estándar 240 nodos de memoria grande y 56 nodos que computan más rápidamente yo estoy contando sobre Jullish porque no es el más rápido es como el trigéjimo pero ni siquiera es el más rápido en Alemania más rápido cuando lo convirtieron pero eso fue hace tiempo o estoy contando porque es el que nos da la computación para nuestro proyecto entonces son los que los que hacen que nuestros modelos vayan en sus máquinas entonces no tenemos demasiada memoria en cada uno de los nodos entonces lo que tienes que hacer es cortar el problema en piezas para dividirlo en nodos y tiene que haber comunicación o sea que normalmente lo que haces si la tarea es tan simple puedes cortarlo en una especie de matrix y poner un número a cada uno y entonces hacer que los nodos comuniquen en las barreras entonces hablando de mallas estamos hablando de la resolución tenemos una historia de resolución en los modos climáticos aquí vemos la resolución a principios eran 500 kilómetros eran dos células amarillas que eran los alpes lo veis ahí en el segundo reporte la resolución era menor o mayor o se había doblado dependiendo de cómo se vea entonces para el tercero eran 180 kilómetros para el AR4 eran 120 kilómetros para el AR5 era un poco diferente la imagen que se está mostrando pero os mostré dos resoluciones hay una resolución para los modelos más altos, más elevados que son 85 kilómetros y medio y para los de mayor resolución era 30 kilómetros y eso es porque los modelos climáticos no sólo modelos sino que hay varios que se juntan y cada modelo tiene su propia resolución de manera que es algo así como esto tenemos un modelo para el hielo uno para la atmósfera, para el oceano, para la tierra y esto se junta se juntan los datos en un nodo específico unos datos de uno se usan como un input para el otro y eso es como funciona y cada uno de ellos tiene varias capas por ejemplo esta capa tiene el agua base luego la atmósfera de manera que la atmósfera da datos al suelo y a las plantas y las plantas y el suelo al agua y al agua de básica y a los ríos de manera que los ríos tienen agua y entonces si quieres ver los ríos y quieres hacer que todo funcione para el hielo no es tan fácil porque tenemos una fuente y el agua tiene que ir de la fuente y algo que pasa en la fuente tiene impacto en algo que pasa en donde estás en ese momento de manera que hay comunicación tiene que ver como tienen todas las partes de la maya que llegan hasta el punto específico entonces algo que haces en denub que es algo que se conoce como donau que tiene una resolución de 5 km el denubio el denubio lo cortamos en partes específicas y las paralelizamos de manera que podamos calcular las partes las partes están más lejos del final entonces se calculan al principio entonces vamos cada vez más lejos del final del río entonces vamos a volver a mi pregunta estamos preguntando sobre donde vienen los grafos y ahora vamos a preguntar que es las vías de concentración representativa eso que acabamos de hacer llegamos a esa linea negra al principio y ahora vamos a ver la parte de colores que queremos varios diagramas entonces el grupo de trabajo 1 selecciona un par de modelos en condiciones específicas investiga qué es lo que hacen los humanos tenemos un par de modelos diferentes entonces tenemos por ejemplo la maya de entrada y por ejemplo los escenarios son por ejemplo si seguimos trabajando como hasta ahora y no reducimos las emisiones de dióxido de carbono del segundo si empezamos a reducir ahora un poquito más despacio y cada vez más energía renovable y el tercer escenario sería como por magia solamente y eso lo metemos en el sistema y entonces nos da información del modelo que nos dice algo sobre el futuro entonces hay una linea negra que nos dice qué es lo que ha pasado hasta ahora y a este punto tenemos tres escenarios y representan de arriba abajo la linea roja representa lo que pasa si no hacemos nada y así esto es básicamente lo que hacemos con los escenarios la concentración representativa incluye series de tiempo y emisiones y concentraciones de gases de invernadero y aerosoles y el uso de la tierra entonces tenemos un gráfico del reporte número 5 que tiene la misma escala de tiempo que antes pero esta vez muestra el esfuerzo radiactivo tiene un equivalente en el refuerzo radiactivo tenemos cuatro escenarios distintos los datos para los RCP la base de datos está libremente disponible en internet si van a este link y ahora voy a explicar la última parte los números atrás de la RCP se refieren al refuerzo radiactivo al final del periodo de modelado 2100 si el número es 8,5 representa el escenario de RCP después los números en estas diferencias son los números usados para los diferentes escenarios en este periodo de tiempo como dije, hay muchos modelos comparados y además tenemos distintos modelos para los distintos periodos de tiempo hay distintos modelos de 2000 hasta 2100 y desde 2100 hasta 2200 y entonces ven este espacio y esto está causado por el cambio de los números que se toman para los distintos modelos otra cosa interesante que vemos acá es las tenemos uncertainties incertidumbres, distintas incertidumbres para los distintos modelos pero la incertidumbre humana es la más importante que la incertidumbre del modelado vemos un pequeño solapamiento pero sobre todo podemos decir que cómo se comportan los humanos va a condicionar nuestro futuro y que se va a producir este cambio climático del que estamos hablando tres partes así que hay una parte la parte más importante ahora podría mostraros cómo podéis instalar un modelo en vuestro ordenador pero probablemente tengo algo así como tres minutos así que vamos a ir a las conclusiones quizás si viene como una pregunta lo puedo mostrar que hemos aprendido el tiempo es el estado físico de la atmósfera en un tiempo específico mientras el clima es un remedio del tiempo sobre 30 años un modelo climático es una representación numérica del sistema climático hemos aprendido que la mayor incógnita es cómo resolvemos os tendría que haber contado que es una ecuadrucción diferencial pero eso había durado una charla más el cambio climático no está demostrado repitiendo experimentos una y otra vez porque solo hay una tierra como dije pero nuestros modelos simulan el tiempo en el pasado bastante bien y quizás el mensaje más importante es que el comportamiento humano es la fuente principal del cambio climático así que estamos hablando de predicciones y no de predicciones podemos predecir el clima porque lo necesitamos para como pasa para la simulación del futuro pero lo hacemos, eso sería otra charla lo que hacemos es para ver lo que los humanos van a decidir como escenario y los usamos para diseñar para obtener otros escenarios de salida si hacemos esto y para decir si decimos esto entonces pasa esto y los escenarios del comportamiento humano tiene un montón de la pregunta es ¿qué es lo que queremos? la pregunta es justicia climática gracias