UN MODELO SIMPLE PARA LA GENERACIÓN DE ESCENARIOS DE CONCENTRACIONES DE CO2 Y TEMPERATURA MEDIA GLOBAL USANDO ANFIS
Dentro de la corriente dominante de la generación de modelos climáticos globales de circulación general con atmósfera y océano acoplados, surge la necesidad de proponer metodologías de modelación climática que no requieran gran cantidad de infraestructura de cómputo y recursos humanos para su elaboración y ejecución. Una alternativa son los modelos simples del clima, enfocados en solamente algunos procesos importantes, en los que se mantiene la capacidad de ajustar los parámetros mediante sus promedios espaciales o temporales, se utilizan menos dimensiones espaciales, parametrizaciones mucho menos elaboradas y, principalmente, menos recursos de cómputo.
Se presenta un modelo simple que proyecta hacia 2100, las concentraciones de CO2 y la temperatura media global de un sistema climático en balance energético con albedo, radiación solar y transparencia atmosférica constantes. La variable que alimenta el modelo es solamente el valor de las emisiones de CO2 observadas y proyectadas a futuro. Se utilizan dos Sistemas de Inferencia Neuro-Difusos Adaptativos (ANFIS) para evaluar los parámetros modelados. El modelo se basa en un modelo simple de clima observado construido a partir de Sistemas de Inferencia Difusos (FIS) desarrollado por Olvera y Gay (2015) que ha sido adecuado y ampliado para permitir la elaboración de escenarios futuros.
Un sistema de dos ecuaciones acopladas para las concentraciones y la temperatura media global se utiliza como base para la construcción de dos ANFIS tipo Sugeno. Las emisiones, concentraciones y temperaturas toman valores lingüísticos (bajas, medias y altas) dentro de los ANFIS. Usando escenarios de forma poligonal para representar las emisiones futuras, se construyen varios escenarios de concentraciones y temperatura media global. Los ANFIS construidos fueron validados y optimizados para evitar el sobreajuste del sistema.
Se muestra la pertinencia del uso de metodologías de Soft Computing para la elaboración de modelos simples del clima.