Chris Budd, en las inmediaciones de la Residencia de Estudiantes
Ágata Timón G Longoria (ICMAT). Chris Budd es catedrático de matemática aplicada y director de Intercambio de Conocimientos del Instituto de Innovación Matemática de la Universidad de Bath, Reino Unido. Graduado en Matemáticas por la Universidad de Cambridge, obtuvo su doctorado en la Universidad de Oxford. Su primer puesto permanente fue en la Universidad de Bristol, antes de mudarse a Bath en 1995. También ocupa el puesto de catedrático de matemáticas en la Royal Institution.
El trabajo de Budd trata sobre las aplicaciones de las matemáticas al mundo real, incluido el cambio climático. Tras el estallido de la pandemia de COVID-19, fue uno de los fundadores de V-KEMS, un foro virtual para el intercambio de conocimientos en ciencias matemáticas, que desempeñó un papel importante en el uso de modelos matemáticos para combatir el impacto del virus. Sobre estos temas trata su último libro, recientemente publicado por World Scientific Europe: Climate, Chaos and COVID. How Mathematical Models Describe the Universe. Con motivo de su visita a Madrid para participar en el ciclo Matemáticas en la Residencia el pasado 24 de abril, hablamos con él sobre modelización y aplicaciones de las matemáticas.
¿Qué nos permiten entender las matemáticas sobre el cambio climático que no podamos ver desde otras perspectivas?
Podemos tomar los datos que observamos del clima y hacer modelos que vaticinen, de forma comprobable y confi able, qué ocurrirá en el futuro. Por ejemplo, podemos avanzar 100 años, lo que no podríamos hacer de otra manera. Lo que vemos es que la temperatura de la Tierra va a aumentar, definitivamente. Y cuánto aumente depende de la actividad humana, en particular de la cantidad de dióxido de carbono que lanzamos a la atmósfera. El modelo matemático nos permite saber que, si mantenemos el ritmo de emisiones actual, la temperatura subirá unos tres grados. Pero si tomamos medidas para reducir las emisiones de dióxido de carbono, por ejemplo, utilizando energías renovables, entonces el aumento de temperatura sucederá de manera más manejable.
Si la temperatura promedio aumenta un poco, hay más posibilidades de tener episodios extremos
Esta semana vamos a presenciar un episodio de temperaturas muy altas en España, propias de junio. ¿Estos fenómenos extremos, cada vez más comunes, aparecen en los modelos climáticos actuales?
Sí. Los modelos muestran que, si la temperatura promedio sube, aunque sea en una pequeña cantidad, aumenta significativamente la posibilidad de tener temperaturas extremas. En Reino Unido el año pasado tuvimos el día más caluroso de la historia: 41 grados. Los modelos predicen que es probable que veamos episodios de este tipo una vez cada tres años.
El clima es un fenómeno muy complejo, ¿cómo sabemos qué debemos incluir en el modelo y qué no?
Parte del modelado del clima usa los modelados de las predicciones meteorológicas, que entendemos muy bien y que, además, podemos comprobar todos los días, verificando nuestras predicciones. Luego tenemos que incluir otros fenómenos, como los efectos del hielo. de la química en la atmósfera y de las corrientes oceánicas. Estos son fenómenos físicos que también están muy bien comprendidos en este momento. Con ello, construimos el modelo y aumentamos gradualmente su complejidad. Los modelos para el clima han ido mejorando cada vez más en las últimas décadas, y podemos ir comprobando sus predicciones de manera más efectiva para asegurarnos de que sean confiables.
La incertidumbre siempre está presente cuando se trata de describir un proceso físico complicado
Pero no podemos modelar todo, o si no, no podríamos hacer los cálculos con los ordenadores, tenemos que hacer aproximaciones. Por tanto, como parte del proceso de modelado aparece la incertidumbre. Lo bueno es que sabemos cuantificar esa incertidumbre. Al hacer una predicción, se hace con un intervalo de error vinculado. La incertidumbre siempre está presente cuando se trata de describir un proceso físico complicado, como fue el caso de la expansión de la COVID. Estás lidiando con enfermedades y personas.
¿Cuáles son los principales aspectos de mejora actualmente de los modelos climáticos?
Todavía hay aspectos del clima que no entendemos muy bien, por ejemplo, la forma en que los océanos interactúan con la atmósfera y cómo el dióxido de carbono entra y sale del océano. Esto es importante para mejorar nuestros modelos.
Todavía no entendemos muy bien la interacción entre los océanos y la atmósfera
Dos cuestiones fundamentales en la modelización matemática son la interdisciplinariedad y la comunicación de metodologías y resultados. ¿Cree que se abordan adecuadamente estas tareas?
El modelado matemático es inherentemente interdisciplinario. No puedes aplicar las matemáticas al mundo real a menos que trabajes con personas involucradas con aspectos del mundo real. El matemático es parte de un gran equipo que puede involucrar a químicos, físicos, científicos del clima, epidemiólogos, etc. Por otro lado, si va a hacer predicciones que buscan cambiar la forma en la que actúan las personas, se deben presentar sus resultados de una manera comprensible. Y eso puede ser bastante difícil.
¿Cómo fue su experiencia trabajando en el modelaje de la pandemia de la COVID-19?
Por un lado, fue fantástico. Todos queríamos dar lo mejor de nosotros mismos. Trabajamos muy duro. Había una política de dejar el ego fuera de la puerta, para que pudiéramos trabajar juntos, como un gran equipo. Por otro lado, los resultados que obteníamos a menudo tenían una carga política y eso causaba muchas dificultades. Hubo tensiones con la prensa. Además, había mucha incertidumbre, las cosas pasaban muy rápido y la gente estaba muriendo.
Todo el conocimiento obtenido, ¿podría ser útil en el futuro?
Si tenemos otra pandemia, estaríamos mucho mejor preparados para comprender lo que está sucediendo y poner en marcha procedimientos para evitar que la situación empeore. Cometimos grandes errores en el Reino Unido que no volveríamos a cometer. También aprendimos mejor a comunicarnos.
¿Cómo empezó a interesarse por estos temas y por qué?
Hice mi primer grado en la Universidad de Cambridge, en matemáticas puras, y hacia el final me especialicé en análisis numérico. Entonces decidí que quería ir a un lugar nuevo y me mudé a la Universidad de Oxford, que tiene una fuerte tradición de colaboración con la industria. Los primeros proyectos en los que estuve involucrado trataban sobre generación de electricidad. En concreto, buscábamos reducir la cantidad de contaminación y manejar las estaciones de manera más eficiente. Trabajé mucho con la industria, pasé mucho tiempo en la interfaz entre esta y la academia, y también entrenando a estudiantes en estos temas.