Los glaciares almacenan una de las mayores reservas de agua dulce del mundo y su evolución está estrechamente vinculada con el futuro de los océanos y de numerosas regiones que dependen del deshielo. Conocer con mayor precisión cuánto hielo contienen estas masas congeladas y cómo se distribuye su espesor permite anticipar cambios en el nivel del mar y en la disponibilidad de agua para poblaciones, ciudades y zonas agrícolas.
Ahora, un equipo de investigadores desarrolló un modelo de inteligencia artificial capaz de ofrecer una de las representaciones globales más detalladas realizadas hasta ahora sobre el espesor y el volumen de los glaciares. El trabajo, publicado en Scientific Data, combina miles de mediciones obtenidas directamente en campo con técnicas de aprendizaje automático para mejorar la estimación de las reservas de hielo a escala planetaria.
El calentamiento global está acelerando la pérdida de hielo en prácticamente todas las regiones glaciares del planeta. Además de contribuir al incremento del nivel del mar, este proceso modifica la disponibilidad de agua en lugares donde las comunidades dependen de los glaciares como reservas naturales.
Los mantos de hielo de Groenlandia y la Antártida concentran cerca del 70% del agua dulce de la Tierra, según datos de Naciones Unidas. Pero los glaciares ubicados fuera de esas grandes capas polares también representan una reserva fundamental.
De acuerdo con el World Glacier Monitoring Service (WGMS), estos glaciares perdieron más de 9.000 mil millones de toneladas de masa desde 1975. La cantidad sería equivalente a una capa de hielo del tamaño de Alemania con unos 25 metros de espesor.
La velocidad del proceso también ha aumentado. Desde 2000, la pérdida media anual ronda los 273 mil millones de toneladas, una reducción que contribuye de manera constante al aumento del nivel de los océanos.
El impacto no se limita a las costas. En regiones como el Hindu Kush, más de 120 millones de agricultores dependen del agua procedente del deshielo. En Patagonia, por su parte, los glaciares han perdido más de una cuarta parte de su volumen y su derretimiento ha contribuido al aumento del nivel del mar.
El calentamiento también ocurre a ritmos diferentes según la región. En los Andes patagónicos, por ejemplo, las temperaturas han aumentado alrededor de un 17% más que el promedio global, mientras que los vientos cálidos pueden intensificar la fusión y la escorrentía.
Naciones Unidas advierte que, si las tendencias actuales de calentamiento continúan, hasta 80% de los pequeños glaciares de Europa, África Oriental e Indonesia podrían desaparecer antes de 2100.
En este contexto, contar con una medición precisa del hielo disponible resulta fundamental. Sin embargo, determinar el espesor de un glaciar no es sencillo: las mediciones directas requieren expediciones y equipos especializados, mientras que grandes extensiones permanecen sin información suficiente.
El modelo de inteligencia artificial IceBoost v2.0 fue diseñado precisamente para reducir esas incertidumbres. De acuerdo con sus estimaciones, todos los glaciares del planeta contienen aproximadamente 150.000 kilómetros cúbicos de hielo.
Si toda esa masa desapareciera, el agua resultante sería suficiente para elevar alrededor de 32,3 centímetros el nivel medio global del mar. Aunque el volumen total coincide aproximadamente con estimaciones anteriores, el principal avance del nuevo modelo está en el nivel de detalle con el que distribuye ese hielo.
Al integrar observaciones reales con aprendizaje automático, IceBoost puede estimar con mayor precisión qué sectores de un glaciar son más gruesos y cuáles presentan menores reservas de hielo. Los investigadores señalan que el método mejora hasta en 40% la correspondencia con las observaciones disponibles frente a modelos anteriores.
El nuevo mapa también muestra que no todas las regiones tienen el mismo nivel de certeza. En lugares con una mayor cantidad de mediciones disponibles, especialmente en las latitudes polares, el modelo presenta mayor confianza.
En otras regiones montañosas y de latitudes bajas, la falta de datos sigue siendo un obstáculo. Un ejemplo llamativo aparece en el Geikie Plateau, en el este de Groenlandia, donde IceBoost calcula hasta el doble de hielo que algunas estimaciones anteriores.
Esta diferencia pone de manifiesto la importancia de seguir recopilando mediciones sobre el terreno. Entre las áreas donde los investigadores identifican una necesidad particular de nuevos datos están el Himalaya, el Karakoram y los grandes campos de hielo de Patagonia.
Más que ofrecer únicamente una nueva cifra sobre la cantidad de hielo existente, el modelo permite identificar dónde se concentra y cuáles son las regiones que todavía presentan mayores incertidumbres. En un escenario de calentamiento global acelerado, disponer de ese nivel de información puede ser determinante para anticipar tanto el futuro de los océanos como el de las comunidades que dependen del agua almacenada en las montañas.
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