Un terç de les glaceres alpines no arribarà a 2050

Si la tendència observada durant els últims 20 anys continua al mateix ritme, gairebé la meitat del volum de gel alpí s’haurà perdut el 2050, segons prediu un nou model informàtic desenvolupat per científics de la Facultat de Geociències i Medi Ambient de la Universitat de Lausana (UNIL), en col·laboració amb la Universitat de Grenoble, ETHZ i la Universitat de Zuric.

En aquest escenari, desenvolupat utilitzant algoritmes d’aprenentatge automàtic i dades climàtiques, l’escalfament teòricament s’hauria aturat el 2022, però les glaceres continuaran patint pèrdues a causa de la inèrcia en el sistema clima-glacera. Tanmateix, aquesta predicció, la més optimista, és lluny de ser un escenari futur realista, ja que les emissions de gasos amb efecte d’hivernacle continuen augmentant a tot el món.

Una altra projecció més realista de l’estudi mostra que, sense canvis o mesures dràstiques, si continua la tendència de fosa dels últims 20 anys, gairebé la meitat (46%) del volum de gel dels Alps haurà desaparegut el 2050. Aquesta xifra podria fins i tot augmentar fins al 65%, si extrapolem les dades dels últims deu anys únicament.

A diferència dels models tradicionals, que projecten estimacions per a finals de segle, el nou estudi, publicat en Geophysical Research Letters, considera el termini més curt, que facilita veure la rellevància en les nostres pròpies vides i, per tant, fomenta l’acció, segons explica en un comunicat la Universitat de Lausana.

Aquestes estimacions són tant més importants com que la desaparició de quilòmetres de gel tindrà greus conseqüències per a la població, les infraestructures i les reserves d’aigua. "Les dades utilitzades per construir els escenaris s’aturen el 2022, any a què va seguir un estiu excepcionalment calorós. Per tant, és probable que la situació sigui fins i tot pitjor que la que presentem", afirma en un comunicat Samuel Cook, investigador de l’UNIL i primer autor de l’estudi.

Les simulacions es van dur a terme utilitzant algoritmes d’intel·ligència artificial. Els científics van utilitzar mètodes d’aprenentatge profund per entrenar el seu model perquè comprengués conceptes físics i el van alimentar amb dades climàtiques i glaciològics reals. "L’aprenentatge automàtic està revolucionant la integració de dades complexes en els nostres models. Aquest pas essencial, abans notòriament complicat i costós des del punt de vista computacional, ara s’està tornant més precís i eficient", explica el professor Guillaume Jouvet, coautor de l’estudi.