Trucos de un ingeniero para sobrevivir a la locura climática

Dos años después de comenzar mi carrera profesional, trabajando en Londres en unas condiciones económicamente bastante lamentables y tras conocer por un buen amigo que mi empresa planeaba enviarme cuatro años a Canadá sin haberlo siquiera comentado antes conmigo, me puse a buscar ofertas de empleo y a enviar currículos como si no hubiera mañana. Una de las empresas que lo recibió fue una multinacional del sector del hormigón premezclado. Tras realizar una entrevista me contrataron (ganando el doble que en Londres) y, después de un breve periodo de formación en Alicante, me destinaron como gerente de una planta de hormigón en Canarias.

Pese a permanecer en aquel puesto y en aquella empresa apenas un año, fue un periodo tremendamente instructivo. El hormigón era, especialmente en mercados donde la situación competitiva era feroz como en el que yo me desenvolvía, un sector de márgenes unitarios muy bajos, donde la única manera de ganar dinero (mi misión fundamental como gerente) era vender muchísimo y mantener los costes reducidos a la mínima expresión. Eso implicaba que, además de gerente, yo era el encargado de la mayoría de los asuntos de Recursos Humanos, el responsable técnico de la planta, el director comercial, el encargado de entregar en mano las facturas, de hacer facturas de abono con una máquina de escribir, de negociar con los proveedores de cemento y áridos, de dosificar y cargar camiones cuando alguno de mis subordinados estaba ausente por cualquier razón y hasta el responsable de cobros.

Por cierto, esta tarea era una de las más complicadas de mi trabajo: implicaba recoger en mano las letras de cambio, los cheques, los pagarés e incluso cientos de miles o millones de pesetas cada mes en metálico e ingresarlas en la sucursal bancaria donde nuestra compañía tenía sus cuentas. Por supuesto implicaba también «perseguir a los morosos» (los que devolvían pagarés o extendían cheques sin fondos, cosa bastante habitual en la construcción a finales de los 90). Mi último día de trabajo (para evitar volverme majareta o relajarme en mi trabajo y dejar de rendir como yo sabía, al cabo de un año busqué y encontré un nuevo empleo), un Miércoles Santo de 1999, finalizó hacia media noche esperando en la puerta de su casa a mi ‘último moroso’, un constructor local que había quedado conmigo horas antes para darme un cheque conformado por 175.000 pesetas sin haberse presentado a la cita. Al ver mi cara desencajada, no dudó en pedir disculpas y darme el cheque en cuestión.

Obviamente, en un trabajo tan exigente, quizá el más duro de todos los que he ejercido, aprendí muchísimo. Una de las cosas que aprendí fue a trabajar por objetivos, de los que dependía mi retribución variable. Y uno de los objetivos de los que dependía el 25% de mi bonus (si mal no recuerdo), era rellenar un documento denominado el «pronóstico de ventas», que no era otra cosa sino intentar predecir con precisión el volumen en metros cúbicos de ventas del mes siguiente y el margen medio de dichas ventas. Y para cumplir el objetivo debías conseguir acertarlos con un error máximo del 15% sobre lo que luego se produciría. Para ello el documento tenía una matriz muy sencillita con varias filas, una para cada «obra» que tenía contratada, y tres columnas: volumen de venta del mes siguiente, margen unitario, y la multiplicación de ambas, el margen total.

Naturalmente, comencé haciendo lo que me habían enseñado y lo que dictaba el sentido común, en teoría: llamar a los jefes de obra de las obras que tenía contratadas, de las que conocía el margen unitario, y preguntarles cuánto hormigón requerirían el mes siguiente. A eso le añadía el volumen probable de las obras nuevas que creía que iba a contratar con el margen que yo estimaba, en función de los prospectos comerciales «calientes» que tenía, rellenaba el documento y lo enviaba orgulloso a Madrid (lo creáis o no, pese a que existía el email, por alguna razón estos documentos aún se enviaban por correo a la oficina central). 

Los tres primeros meses erré por cantidades cercanas al 50%, y decidí cambiar el enfoque. Descubrí que los jefes de obra mentían o no sabían la demanda real que iban a tener el mes siguiente (y a mi nómina le daba igual que mintieran o fueran ignorantes), y que por tanto llamarles era una pérdida de tiempo. Y comencé a rellenar el documento sin llamar a nadie. Me dediqué a analizar la evolución de volúmenes y márgenes de los meses anteriores y, en principio y en ausencia de una enorme obra que hubiera terminado o fuera a empezar el mes siguiente, asumir que esas tendencias se mantendrían aproximadamente. Mano de santo: a partir de ese momento, y durante los nueve meses que duré posteriormente en la empresa, mi error máximo jamás superó el 10%. 

El clima es un sistema no lineal complejísimo, en el que intervienen relaciones entre numerosos parámetros, no siempre conocidas con precisión. Por ejemplo, se conoce perfectamente que el CO2 es un gas de efecto invernadero, que al absorber parte el espectro de la radiación solar, contribuye a calentar la Tierra si aumenta su concentración en la atmósfera. Eso sí, el calentamiento del CO2 al duplicarse la concentración es relativamente suave, en torno a un grado centígrado, nada particularmente aterrador o alarmante teniendo en cuenta que vamos camino de duplicar esa concentración en más de 200 años. Los apocalipsis climáticos y las emergencias vienen derivadas de los efectos que ese incremento de CO2 y de temperatura puedan estar provocando y puedan provocan en el resto de parámetros climáticos. Efectos algo menos conocidos, en términos cualitativos y sobre todo cuantitativos. Aerosoles (partículas en suspensión emitidas al quemar combustibles fósiles), cambios en el albedo de la superficie en función de la evolución del hielo terrestre y sobre todo de las nubes y si de estas será bajas o altas, o vapor de agua en el aire, entre otras cosas.

Como las relaciones entre todos esos parámetros son increíblemente complejas, para intentar pronosticar cómo evolucionarán en el futuro se utilizan modelos climáticos numéricos. Son precisamente esos modelos climáticos los que, alimentados con los pronósticos de futuras emisiones de CO2, (los llamados «escenarios»), generan resultados que, en función del modelo utilizado y del escenario de emisiones con el que se ha alimentado, pueden arrojar futuros «apocalípticos»: subida de temperaturas de cinco grados en un siglo, subidas del nivel del mar de varios metros en el mismo tiempo, o sequías, inundaciones y huracanes de intensidades muy superiores a las actuales.

Los modelos más primitivos, por tener menos capacidad de computación, eran por necesidad más sencillos. Los actuales modelos «dividen la Tierra, desde el fondo de los océanos hasta la capa superior de la atmósfera, en varios millones de «bloques», lo que significa que cada «bloque» puede tener una superficie de varios cientos de kilómetros cuadrados, con una altura de decenas de kilómetros. Para cada una de esas células o bloques, y pese a que las propiedades físicas pueden variar notablemente en la atmósfera en esas distancias, se asignan para cada una de las propiedades físicas un valor uniforme (lo que inevitablemente comienza a introducir errores en el sistema).

En cuanto a la evolución de las propiedades físicas de esos bloques, se utilizan intervalos temporales que pueden ser tan pequeños como media hora (tan pequeños o tan grandes: en media hora, en cada una de esas células, el sol se pone y sale cada día, cambiando apreciablemente las variables físicas de ese bloque). En definitiva, incluso con esa simplificación, un modelo para calcular la evolución de los parámetros físicos desde hace 150 años requiere calcular las propiedades físicas de varios millones de «bloques» en que se divide la tierra, en más de dos millones y medio de «saltos temporales de media hora» (los que hay en 150 años). Es decir, varios billones de cálculos muy complejos. Algunos de los cuales responden a fórmulas matemáticas exactas, y otros son por desgracia imposibles de calcular con precisión, recurriéndose a parametrizaciones que pueden ser más o menos acertadas, cualitativa y sobre todo cuantitativamente

Además, carecemos de datos de observaciones históricas sobre las propiedades físicas de temperatura, humedad, etc, excepto para unos pocos miles de puntos. Por tanto, es evidente que desconocemos para esos millones de «bloques» en que los modelos subdividen el sistema terrestre desde los océanos hasta la atmósfera los valores que había en el momento en que se decida inicializar el modelo (por ejemplo, en 1880). Concretamente, tenemos unos pocos datos de una pequeña parte de la superficie de la Tierra (EEUU y Europa fundamentalmente), prácticamente nada del resto, polos incluidos, muy poco de la superficie de los océanos y nada de sus profundidades.

«Curiosamente, en vez de desechar el IPCC aquellos modelos climáticos cuyos resultados más se alejan de la realidad y centrar sus investigaciones en aquellos que parecen acertar algo mejor, todos ellos se siguen utilizando»

Pues bien, con cada generación de modelos, y conforme vamos disponiendo de más observaciones empíricas tanto de mediciones de temperatura como de emisiones de CO2, más se alejan la mayoría de los resultados de esos modelos de la realidad medida con instrumentos. Y se alejan por sobreestimación del calentamiento existente. No solo eso, sino que con cada generación de modelos más divergen los resultados de unos y otros (en la última generación de modelos climáticos CMIP6 la diferencia entre el calentamiento que se produciría en la Tierra al doblarse la concentración atmosférica del CO2 es cercana a seis grados en algunos e inferior a dos grados en otros).

Curiosamente, en vez de desechar el IPCC aquellos modelos climáticos cuyos resultados más se alejan de la realidad y centrar sus investigaciones en aquellos que parecen acertar algo mejor, todos ellos se siguen utilizando. Quizá porque desechar los modelos más ‘escandalosos’ implicaría cuestionar el famoso «consenso», o quizá porque al descartarlos y centrarse en los más cercanos a la realidad los resultados no ocuparían titulares, justificarían menos la supuesta «emergencia» y podrían poner en tela de juicio las políticas de la ONU y multitud de organismos como la UE.

Con los escenarios de emisiones sucede algo parecido. Pese a que la realidad está demostrando que las emisiones de CO2 crecen de manera mucho más lenta durante la última década y todo apunta a que se tocará techo durante los próximos 10-20 años (si no antes), todos los escenarios se siguen considerando. No solo eso, en la mayoría de los estudios científicos cuyos resultados ocupan alarmantes titulares de prensa, los escenarios utilizados son los de mayores emisiones, particularmente el RCP 8.5 (que incluye hipótesis tan improbables como un incremento del consumo de carbón del 600% de aquí a fin de siglo o la reaceleración súbita del crecimiento poblacional, que lleva casi 60 años frenándose), en vez del RCP 4.5, que parece asemejarse mucho más a lo que está sucediendo y a lo que en este momento todo parece apuntar que sucederá en el futuro.

Creo que lo que está pasando con los modelos climáticos es justo lo contrario que ocurría con mi «pronóstico» de ventas. Si yo intenté simplificar mi proceso reduciendo el número de inputs, pues me iba ‘la pasta’ en ello, los programadores y científicos que utilizan los modelos intentan, aprovechando el incremento de la capacidad de computación, introducir más y más datos, parámetros y estimaciones sobre cómo se comportará el clima en el futuro. Y me temo que, en el proceso y para muchos modelos (quizá para todos), lo que esta pasando es que los pequeños errores introducidos en cada paso, en vez de compensarse, se multiplican.

Por mi parte he recurrido a un ‘truco’ bastante sencillo para interpretar los estudios científicos ‘apocalípticos’.

Lo primero que analizo es el escenario de emisiones contemplado. Si es el RCP 8.5, no sigo leyendo (es ridículo fiarse de los resultados de un estudio para una hipótesis de emisiones disparatadamente superior a la que verosímilmente se producirá).

Por otro, busco en el estudio los modelos climáticos utilizados, y averiguo su sensibilidad climática (lo que según esos modelos se calentará la temperatura en la Tierra al doblarse la concentración de CO2 y alcanzarse el equilibrio). Si es superior a 4, también dejo de leer (en estos momentos todo apunta a que la sensibilidad climática será claramente inferior a 3, y poca verosimilitud me merece un estudio que asuma que el CO2 calienta mucho más de lo que la evidencia empírica parece dejar claro).

Pues bien, con ese sistema, llevo varios años sin terminar de leer uno de esos estudios científicos con los que nos aterrorizan los titulares de los medios. 

Les recomiendo, por un lado, que se pregunten por qué esos estudios utilizan esos escenarios de emisiones y esos modelos en concreto. Y por otro, que sigan el ‘método Velarde’ de detección de estudios asustaviejas: dormirán más tranquilos.

El cambio climático se combate con innovación, no con mensajes catastrofistas

Bjorn Lomborg