La nueva pseudociencia de la atribución climática: cómo los modelos informáticos están reemplazando la observación

Publié par Contra información sur 7 Juillet 2026, 11:22am

Cada vez que un huracán toca tierra, un incendio forestal arrasa la zona o lluvias torrenciales provocan inundaciones, los titulares siguen un guion conocido. Se nos dice que el cambio climático hizo que el evento fuera "el doble de probable", "35 veces más probable" o "prácticamente imposible sin la influencia humana". Políticos, periodistas y activistas repiten estas cifras como si fueran observaciones científicas directas.

No lo son. Son el resultado de modelos informáticos.

Esta distinción es importante porque la política climática moderna se basa cada vez más no en la evidencia observada, sino en realidades simuladas generadas por modelos matemáticos. El creciente campo de la «atribución de fenómenos meteorológicos extremos» ilustra perfectamente esta transformación. En lugar de simplemente estudiar los eventos meteorológicos después de que ocurren, los estudios de atribución intentan calcular cuánto más probable se volvió un evento debido a las emisiones humanas de CO2. Las cifras parecen precisas y autorizadas, pero se basan en supuestos que merecen un escrutinio mucho mayor del que suelen recibir.

La atribución de fenómenos meteorológicos extremos no surgió de forma aislada. Representa la siguiente etapa del mismo paradigma de modelización que generó escenarios de emisiones especulativos como el RCP 8.5. Una vez aceptados estos escenarios como descripciones plausibles del futuro, fue posible utilizar técnicas de modelización similares para atribuir eventos meteorológicos individuales a las emisiones humanas con una precisión numérica aparentemente exacta. En otras palabras, la ciencia de la atribución no se aparta de la modelización climática, sino que es su extensión lógica.

La mayoría de la gente supone que estos estudios comparan el clima actual con observaciones históricas. En realidad, comparan el mundo actual con un mundo hipotético que nunca existió: una versión generada por computadora del clima de la Tierra en la que nunca se produjeron emisiones industriales de dióxido de carbono. La diferencia entre ambas simulaciones se presenta entonces como la contribución humana al evento[1].

Cuando los titulares afirmaban que la ola de calor de 2024 en el suroeste de Estados Unidos, México y Centroamérica era "35 veces más probable" debido al cambio climático, la mayoría de los lectores asumieron que esta cifra provenía de observaciones directas. No fue así. La estimación se derivó de conjuntos de modelos climáticos que compararon el clima actual con una simulación de un mundo preindustrial.

Eso suena científico hasta que uno se hace una pregunta sencilla: ¿cómo sabemos que el modelo representa con precisión un clima que nadie ha observado jamás?

Los modelos climáticos llevan mucho tiempo teniendo dificultades para reproducir con precisión los registros de temperatura observados, y muchas proyecciones divergen significativamente de otros conjuntos de datos de observación[2]. Tienen problemas para reproducir patrones climáticos regionales importantes, y una de sus pruebas más importantes —la retrospectiva, o reproducción de los cambios climáticos históricos conocidos— sigue siendo problemática. Si un modelo no puede reproducir el pasado de forma fiable, la confianza en su simulación de un clima preindustrial hipotético debería ser limitada. Sin embargo, los estudios de atribución dependen precisamente de esta capacidad.

La creciente dependencia de los estudios de atribución refleja una tendencia más amplia dentro de la ciencia climática moderna. Durante años, escenarios de emisiones especulativos como RCP 8.5 y su sucesor SSP5-8.5 influyeron en miles de estudios de impacto climático, informes de políticas y narrativas mediáticas, a pesar de las reiteradas críticas que señalaban que no representaban trayectorias futuras realistas. Más recientemente, los científicos responsables del diseño de la próxima generación de escenarios climáticos reconocieron que estas trayectorias de máximas emisiones se habían vuelto inverosímiles. Sin embargo, las proyecciones derivadas de ellos ya habían influido en litigios climáticos, políticas de cero emisiones netas y la percepción pública a nivel mundial. La ciencia de la atribución extiende este mismo paradigma de modelado mediante el uso de climas simulados para asignar probabilidades numéricas a eventos meteorológicos individuales. La cuestión no es si los modelos informáticos tienen valor científico, sino si los resultados de modelos cada vez más especulativos se están tratando como evidencia empírica en lugar de como hipótesis sujetas a verificación y revisión.

En un artículo reciente, analicé cómo escenarios de emisiones poco realistas, como el RCP 8.5, se han presentado repetidamente como futuros plausibles a pesar de las críticas de numerosos científicos. Sin embargo, el problema de la modelización es mucho más profundo. Hoy en día, la nueva rama de la ciencia climática —conocida como atribución de fenómenos meteorológicos extremos— afirma poder determinar en qué medida una inundación, un incendio forestal, una sequía o un huracán se volvieron más probables debido a las emisiones humanas de CO₂. Estas afirmaciones dominan ahora la cobertura mediática de los fenómenos meteorológicos extremos, pero se basan en muchos de los mismos supuestos de modelización que ya han demostrado ser controvertidos.

La cuestión fundamental es si el dióxido de carbono es el principal determinante del clima, como afirma el IPCC, y si los modelos climáticos actuales son capaces de aislar su influencia con la extraordinaria precisión que implican los estudios de atribución modernos. Si los propios modelos siguen siendo muy inciertos, entonces la confianza depositada en las afirmaciones de atribución se vuelve igualmente cuestionable.

Muchos científicos altamente cualificados sostienen que el CO2 no es el principal factor determinante del clima y que la variabilidad natural desempeña un papel mucho más importante del que se suele reconocer.

Otro problema es que el clima en sí mismo es extraordinariamente variable. Inundaciones, sequías, huracanes, olas de calor e incendios forestales siempre han existido. Los extensos registros históricos suelen revelar ciclos, agrupaciones y fluctuaciones naturales que se extienden a lo largo de los siglos. En muchos casos, la evidencia no muestra las simples tendencias ascendentes que se presentan en los medios de comunicación. Los conjuntos de datos históricos presentados durante investigaciones recientes sobre la ciencia de la atribución muestran poco o ningún aumento a largo plazo en muchas categorías de clima extremo, mientras que algunos registros incluso muestran tendencias descendentes durante los períodos examinados.

Esto no significa que el clima nunca cambie. Por supuesto que cambia. El clima de la Tierra siempre ha cambiado. La cuestión es si los estudios de atribución modernos pueden separar con seguridad la variabilidad natural de la influencia humana en el extraordinario grado que se afirma.

Consideremos cómo se informan los estudios de atribución. Un estudio puede concluir que un evento se volvió "el doble de probable" debido al cambio climático. Los medios casi nunca explican que esta conclusión depende de docenas de modelos climáticos, numerosas suposiciones sobre temperaturas históricas, métodos estadísticos e intervalos de confianza que pueden abarcar una amplia gama de resultados posibles. En cambio, el público recibe una única cifra impactante, desprovista de su incertidumbre.

Esto crea la ilusión de certeza donde aún existe una considerable incertidumbre.

Quizás aún más revelador sea cómo la ciencia de la atribución ha llegado a desempeñar un papel cada vez más importante en la política climática, el discurso público y los litigios. Esta disciplina no surgió simplemente de la curiosidad científica sobre tormentas individuales. A medida que los estudios de atribución se volvieron más sofisticados, también adquirieron una importancia política, regulatoria y legal significativa. Si ciertos eventos meteorológicos pudieran atribuirse a las emisiones de combustibles fósiles, entonces los litigios contra las compañías de energía de combustibles fósiles adquirirían una base aparentemente científica. Establecer la causalidad es fundamental para la responsabilidad, y los estudios de atribución intentan proporcionar precisamente ese vínculo[3].

Más allá de las implicaciones legales, los estudios de atribución también refuerzan una agenda tecnocrática más amplia. Las organizaciones internacionales, los gobiernos y los organismos reguladores justifican cada vez más políticas energéticas, financieras, industriales y sociales de gran alcance apelando a modelos climáticos que se presentan como ciencia establecida, en lugar de hipótesis científicas en evolución, sujetas a verificación, revisión y debate.

Que estas demandas tengan éxito o no es casi irrelevante. Una vez que se le repite al público que cada incendio forestal, inundación o huracán deja una huella de carbono cuantificable, el discurso político comienza a reforzarse. Los gobiernos exigen mayor intervención. Los periodistas publican conclusiones cada vez más alarmantes. La financiación de la investigación sigue la misma tendencia. Se crea un círculo vicioso en el que los modelos generan titulares, los titulares generan políticas y las políticas exigen más modelos.

Este patrón va mucho más allá de la investigación climática. Cada vez vivimos más en un mundo regido por simulaciones informáticas. Los modelos económicos dan forma a la política monetaria. Los modelos epidemiológicos justificaron los confinamientos sin precedentes durante la pandemia de COVID-19. Los sistemas de inteligencia artificial guían cada vez más la contratación, los préstamos, la vigilancia policial e incluso el diagnóstico médico. En todas partes, los modelos matemáticos están empezando a sustituir la observación directa y el juicio humano.

La historia demuestra repetidamente lo contrario. El progreso científico depende de cuestionar los modelos cuando las observaciones los contradicen. Los modelos deben estar al servicio de la evidencia, nunca ser sus amos.

Quizás esa sea la lección más importante del debate actual sobre la atribución de fenómenos meteorológicos extremos. Las políticas públicas que afectan a billones de dólares y miles de millones de vidas se basan cada vez más en simulaciones de mundos hipotéticos que no pueden observarse directamente ni verificarse experimentalmente. Estos modelos merecen un examen minucioso, una crítica abierta y pruebas continuas, no una aceptación acrítica simplemente porque produzcan cifras que parezcan impresionantes.

La ciencia real avanza mediante la observación, la replicación y el escepticismo. Acoge la incertidumbre porque esta es el motor del descubrimiento. La pseudociencia, en cambio, suele mostrar una seguridad que excede la evidencia disponible, a la vez que desalienta la disidencia.

A medida que la política climática continúa transformando los sistemas energéticos, las economías y las libertades individuales, la carga de la prueba debe seguir estando donde siempre ha correspondido: sobre quienes hacen afirmaciones extraordinarias.

Los modelos informáticos son herramientas científicas valiosas. Sin embargo, siguen siendo herramientas, no evidencia en sí mismas. Las políticas públicas deben guiarse, en primer lugar, por la observación empírica y solo en segundo lugar por la simulación. Cuando los modelos adquieren mayor autoridad que la realidad que pretenden representar, la ciencia corre el riesgo de convertirse en ideología en lugar de investigación.

Los lectores interesados en un análisis más detallado de la modelización climática, los escenarios de emisiones como el RCP 8.5, la atribución de fenómenos meteorológicos extremos y la evidencia científica aquí presentada encontrarán un tratamiento más completo en la edición actualizada de 2026 de mi libro «El engaño del CO₂ climático: cómo los banqueros se apropiaron del movimiento ambiental real». Esta edición revisada incluye un nuevo capítulo que examina el abandono silencioso del RCP 8.5, el auge de la ciencia de la atribución climática y los recientes desafíos a la medición del contenido de calor oceánico global. Su propósito es distinguir las preocupaciones ambientales genuinas de las afirmaciones que, en mi opinión, carecen de respaldo empírico sólido.

Mark Keenan es un ex experto técnico de las Naciones Unidas y escritor independiente especializado en ciencia, tecnología, economía política y libertades humanas. Es autor de * When Models Replace Reality* , *Climate CO2 Hoax* , *No Worries No Virus * y de los libros sobre inteligencia artificial *The AI Illusion * y * Staying Human in the Age of AI* . Sus libros y artículos están disponibles en Reality Books y en Substack (markgerardkeenan.substack.com).

1.Ralph B. Alexander, Climate Attribution Science, Irish Climate Science Forum (ICSF) Climate Lecture Series, 2026.

2.Ross McKitrick and John Christy, “Pervasive Warming Bias in CMIP6 Tropospheric Layers,” Earth and Space Science 7, no. 9 (2020): e2020EA001281.

3. Joana Setzer, Benoit Mayer, and Catherine Higham, eds., The Cambridge Handbook of Climate Litigation (Cambridge: Cambridge University Press, 2025), especially Chapter 3, “Attribution Science,” and Chapter 17, “Climate Causality.”

markgerardkeenan

Los administradores del imperio inventan amenazas falsas para que no luchemos contra los verdaderos monstruos

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