Estos matemáticos estudian récords de calor en España. Y tienen un aviso para estas regiones

Cuando se habla de calentamiento global, pensamos en la subida media de los termómetros, pero hay otro dato que arroja información crítica sobre lo que viene: los récords de temperaturas. En España, Córdoba se lleva la palma con sus 47,6 °C registrados en agosto de 2021. Más allá de aparecer en el libro Guinness de los récords, estos extremos y su frecuencia también nos pueden dar pistas sobre los lugares y momentos que presentan más riesgo.

Para conseguirlo, hay que usar herramientas a la altura. Concretamente, modelos de algoritmos Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dentro de la estadística bayesiana, algo que suena matemáticamente complejo pero que, una vez desarrollado, permite estimar qué puede pasar en una ciudad (aunque no tengamos sus datos) mirando a la de al lado.

Así lo han hecho matemáticos de la Universidad de Zaragoza, cuya investigación Spatio-Temporal Modeling for Record-Breaking Temperature Events in Spain (“Modelización espaciotemporal de récords de temperatura en España”), publicada en el Journal of the American Statistical Association, acaba de recibir el premio a la Mejor Contribución Aplicada en Estadística de los Premios Sociedad de Estadística, Investigación Operativa y Ciencia de Datos (SEIO)-Fundación BBVA 2025.

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Para desarrollar su modelo climático han utilizado un conjunto de datos de más de 60 años, entre 1960 y 2021, pero se podrían añadir registros más recientes para actualizar sus resultados. “La idea es separar el ruido de los datos de la señal limpia que puede producir el cambio climático”, explica a El Confidencial Jorge Castillo, investigador principal del artículo y profesor ayudante doctor de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Zaragoza. Las conclusiones de su estudio corroboran una vez más lo innegable, sostienen Castillo y Ana C. Cebrián, coautora y profesora titular del mismo departamento: lo que vemos no es algo puntual, sino un efecto a nivel global que se concreta en más récords de temperaturas extremas que nunca. En España hay regiones que ya los han triplicado. También dejan un recado para la Aemet.

PREGUNTA. ¿Qué dicen la estadística y las matemáticas a los negacionistas del cambio climático?

ANA CEBRIÁN. La herramienta que proponemos permite establecer esto de una forma objetiva. No hablamos nosotros, lo dicen los datos. Los récords tienen unas propiedades matemáticas muy específicas y permiten cuantificar de una forma totalmente objetiva cómo debería ser la frecuencia de los récords de temperaturas si no hubiera cambio climático. Con nuestro modelo espacio-temporal podemos hacer una comparación entre lo que se ha observado y lo que debería pasar si no hubiera calentamiento global. En casi toda España se están observando el doble de número de récords de los que se detectarían si no hubiera cambio climático.

P. ¿Puede vuestro modelo confirmar que este se debe a motivos antropogénicos?

A.C. Solo de los datos no se puede deducir cuál es la causa de que haya más récords de calor. El clima siempre ha cambiado, pero ha sido a lo largo de miles de años o millones de años, como en las épocas glaciares. Pero lo que sí es cierto es que no se ha modificado tan rápidamente. Hemos encontrado cambios en 60 años. En los cambios climáticos naturales no es habitual que pase tan rápido.

P. El cambio climático se suele estudiar con las variaciones de temperatura en el tiempo, pero vosotros habíais elegido ver dónde despunta, los récords de temperaturas de calor. ¿Qué pasa con los récords fríos?

JORGE CASTILLO. Nosotros nos hemos centrado en la cola superior de la temperatura, como se diría en estadística, es decir, en los valores más extremos por arriba. Porque lo que hemos observado a nivel descriptivo es una frecuencia muy baja de récords inferiores, es decir, de frío. Lo que se observa es que cada vez es más probable que el verano próximo sea el más caluroso jamás registrado.

A.C. El cambio climático casi siempre se modeliza como una tendencia de la temperatura a ir subiendo. Precisamente, como hay más récords por arriba y menos por abajo, se confirma la idea de este calentamiento global: la temperatura media está aumentando, sí, pero también se está extremando y, además de crecer, cada vez tiene más picos.

P. Vuestro modelo climático utiliza técnicas bayesianas (que permiten cuantificar la incertidumbre asociada) para hacer predicciones espaciales. ¿Qué os dice de las regiones de España?

A.C. Las series de temperatura se han medido en unos cuantos puntos concretos. Este modelo permite predecir lo que puede haber pasado en cualquier punto de la España peninsular, no día a día como un modelo meteorológico, sino sus características generales.

J.C. Lo que proporcionamos es un mallado de 10 kilómetros por 10 kilómetros de la España peninsular y dentro de ese mallado sí que podemos localizar puntos tanto temporales como espaciales donde ha habido mayor aumento de récords. Lo que hemos observado es un aumento, no ya de dos, sino prácticamente de tres veces más de los esperados en el centro peninsular, concretamente en la meseta norte, en la zona de Madrid y parte de Castilla y León, y sobre todo durante el verano. También es llamativo que en la costa, en particular en la costa cantábrica, no se observan desviaciones significativas de cambio climático.

P. Por tanto, el interior está más afectado y la costa, por el momento, menos. Con esta información, ¿se pueden mejorar los planes de actuación y prevención para los próximos años?

A.C. Yo creo que para resolver un problema lo primero que hay que hacer es identificar que existe y cuantificarlo. La herramienta no va a solucionar la situación, pero sí es útil como herramienta de monitorización. Ayuda a señalar que hay un aumento objetivo del número de temperaturas récord, cuáles son las zonas más afectadas y en qué periodos del año. Conociendo la situación, se pueden tomar medidas.

P. El jurado del premio que acabáis de ganar ha calificado vuestra investigación de “avance sustancial en el estudio de sucesos extremos relacionados con el cambio climático”. ¿No se había hecho hasta ahora?

J.C. Se utilizaban modelos univariantes: tengo datos de una estación y modelo ese punto concreto. El problema que aparece muchas veces es que si tengo información de distintos puntos en el espacio y de distintos puntos en el tiempo, me gustaría utilizar toda esa información en un único modelo, no en modelos independientes. Es decir, que lo que sucede en Zaragoza me informe de lo que sucede en Utebo (un pueblo cercano), o lo que ocurre en Madrid me dé información de lo que pasa en Alcorcón. Para eso hace falta capturar la dependencia espacial y temporal de los datos, y nuestro modelo lo hace.

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P. Para añadir esa dependencia hay que hacer muchas operaciones más complejas (multiplicación e inversión de matrices, resolución de sistemas de ecuaciones, etc.). ¿Cómo afecta esto al coste computacional? ¿Es viable?

J.C. Sí. Los modelos de este tipo que había hasta ahora eran muy difíciles de implementar o computacionalmente no se podían llevar a la práctica. Nosotros utilizamos métodos computacionales para reducir esta complejidad haciendo programación en paralelo: en lugar de hacer una operación y luego otra, lo ajustamos a la vez.

P. Habéis desarrollado este primer modelo con datos de temperatura en España, ¿podría utilizarse en otros países?

A.C. La estructura del modelo y la metodología sí que es extensible, pero habría que seleccionar el modelo adecuado y ajustarlo con nuevos datos porque no se puede presuponer que la estructura de dependencia o los efectos sean los mismos en España que en Noruega. De hecho, intentamos implementar todo nuestro trabajo en librerías en el lenguaje de programación R, que es de software libre, para que esté a disposición de todo el mundo. Así que cualquiera que conozca ese software podría utilizar el modelo para ajustarlo a otros países y zonas.

P. También se podría aplicar para simular series en otras mediciones, como precipitaciones y lluvias extremas. ¿Cómo podría esto ayudar a prevenir incendios o a manejarlos mejor?

J.C. Tanto el cambio climático como los cambios en el uso del suelo influyen en el aumento y la intensidad de los incendios. Conocer lo que ha pasado hasta ahora en una zona, cuáles son los eventos de lluvia, cuáles han sido las temperaturas y la humedad del suelo, ayuda a entender cómo se va a desarrollar o propagar ese incendio. Estamos trabajando en un proyecto para estudiar cómo esto puede mejorar medidas de prevención y de mitigación, y también de actuación para recuperar el terreno una vez ha ocurrido.

P. El cambio climático es un tema candente que se está abordando desde multitud de enfoques; vosotros, desde la estadística. Pero no parece suficiente. ¿Qué más hace falta?

A.C. Como en casi todo, hace falta más investigación, pero para eso necesitamos más recursos. Hace falta más dinero en investigación, pero concretamente financiación en becas para gente joven. Hay mucha gente que termina los estudios de Matemáticas con muy buen expediente, que tiene muy buena formación, pero si quieren seguir investigando en cambio climático, necesitan cierta financiación. No puedes estar financiándote tú mismo o tu familia indefinidamente.

J.C. También hace falta favorecer y facilitar la colaboración entre distintas instituciones, ya sea entre el CSIC y la universidad, o con la Aemet que es quien proporciona los datos. Que no solo seamos nosotros quienes a nivel individual intentemos generar esas colaboraciones, y que tampoco se nos dificulte a nivel institucional.

P. Precisamente, vosotros hacéis vuestros modelos en el lenguaje de programación y el entorno de software libre, como comentabais, para facilitar el acceso… En contrapartida, ¿es difícil para vosotros obtener datos de la Aemet?

A.C. La Aemet siempre se ha portado con nosotros fenomenal y nos ha ayudado, pero a mí me parece que los datos de clima deberían ser libres para que todo el mundo pudiera analizarlos. Aquí no es así. Entiendo que no sean gratuitos si vas a ganar dinero con ellos, pero si vas a hacer investigación, creo que los datos deberían ser gratuitos. A veces no tenemos dinero para pagar los datos que necesitamos.