Tim Palmer
¿Cuál es el verdadero significado del efecto mariposa, según su investigación?
Por ejemplo, si quieres mejorar la precisión de los pronósticos del tiempo, necesitas ser capaz de medir partes de la atmósfera a muy pequeña escala. Tengo mi base en el Reino Unido y el tiempo viene del Atlántico. Miras los casos en los que el pronóstico de cinco días hacia el futuro tiende a ser incorrecto y te preguntas ¿por qué es así? Típicamente lo que pasa es que si regresas cinco días antes y lo buscas en el Reino Unido, miras a Estados Unidos. En el Medio Oeste hay muchas nubes de convección que en realidad producen tornados. Su escala es bastante pequeña, unos pocos kilómetros, así que básicamente lo que sucede es que las condiciones iniciales del pronóstico del tiempo en EE. UU. no son muy precisas en términos de la ubicación exacta y la amplitud precisa de estas nubes de trueno.
Cuando tienes un clima dominado por estas nubes es probable que cometas errores en las condiciones iniciales. Esto ocurre en parte porque las observaciones son limitadas, pero también porque los modelos en los que se basan las observaciones para crear las condiciones iniciales se ven comprometidos por las nubes. Así que se cometen errores en las condiciones iniciales y luego estos errores crecen en amplitud durante el pronóstico y se propagan desde Norteamérica y también crecen en escala, ese es el aspecto no lineal del trabajo de Lorenz. Así que el error crece, la escala de estos errores se hace cada vez más grande y eventualmente cinco días después los errores tienen una escala de miles de kilómetros y eso hace que el pronóstico básico del tiempo sea completamente erróneo.
El trabajo de Lorenz nos dice que si queremos mejorar el pronóstico, es muy importante tener tanto observaciones como modelos que puedan resolver estas características de tipo de nubes en muy pequeña escala y es por eso que hay mucho trabajo que se está haciendo con respecto al desarrollo de modelos de pronóstico del tiempo que pueden representar escalas de un kilómetro. Estas son las consecuencias prácticas del efecto mariposa.
Pero hay confusión sobre este concepto…
Sí. Y es por eso que escribí este trabajo. En 1969, Lorenz hablaba de un sistema que ni siquiera tiene esta propiedad de dependencia continua de las condiciones iniciales, así que estaba muy motivado por pensar en los pronósticos del tiempo y el hecho de que el tiempo es un sistema de múltiples escalas. Lorenz estaba tratando de hacer la pregunta: ¿qué es lo que realmente determina la previsibilidad de un sistema meteorológico a gran escala? Así que diseñó un modelo para tratar de responder a esa pregunta. Lo que encontró es que el pensamiento que determina cuán lejos se puede predecir el clima, depende de cuán exactamente conoces las escalas muy pequeñas. Y que hay un límite absoluto a tu capacidad de predecir el sistema climático.
Hay un poco de confusión sobre lo que significa el efecto mariposa. Lo que Ed Lorenz quiso decir es diferente de lo que la mayoría de la gente piensa hoy en día.
¿El efecto mariposa solo se aplica al clima?
Puede aplicarse con cualquier fluido, por ejemplo, simulando la turbulencia. Se podría usar con plasma o cuando se intenta producir una fusión nuclear.