Científicos españoles reproducen los grados del mar hace 21.000 años
El mapa de temperatura marina ayudará a predecir el cambio climático
Agencias
Un grupo de investigadores, entre ellos dos españoles, ha logrado reconstruir la temperatura oceánica global durante el último máximo glacial, hace 21.000 años, lo que podría ayudar a predecir con más fiabilidad el cambio climático y su magnitud.
Este es uno de los principales objetivos de un proyecto llamado Margo, cuyos resultados se han publicado en la revista Nature Geoscience en su versión digital, y que, además, desvela datos como que algunas zonas tenían temperaturas más altas que las actuales, como por ejemplo el mar del noreste de Australia, entre uno y tres grados.
Antoni Rosell, investigador de la Universidad Autónoma de Barcelona y uno de los promotores de este proyecto, explicó que Margo supone una versión actualizada de un estudio de los 70, Climap, gracias al cual ya se obtuvieron mapas de temperatura del mar, pero sólo siguiendo un método y no seis como esta vez. "Uno de los retos actuales más importantes en las ciencias del clima es poder predecir el cambio climático y para ello necesitamos modelos climáticos fiables", detalló el científico.
Procedimiento
Para llevar a cabo este estudio se ha acotado el período de análisis entre los años 23.000 y 19.000 antes de nuestra era y se han compilado 696 medidas de la temperatura de la superficie de los océanos.
De los seis métodos o técnicas utilizadas, conocidas como paleotermómetros, para obtener estas mediciones, cuatro se basan en principios ecológicos y en el estudio de los caparazones de organismos marinos microscópicos, y dos en principios geoquímicos, por ejemplo a partir de moléculas orgánicas producidas por algas unicelulares.
Rosell detalló que el proyecto Margo ofrece datos más precisos sobre la temperatura, especialmente, de zonas marinas del Atlántico Norte o trópicos, una nueva perspectiva sobre la sensibilidad del sistema climático de la Tierra al dióxido de carbono y una herramienta que se podrá utilizar para mejorar la fiabilidad de los modelos climáticos actuales.
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