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Alas de la mariposa

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El frío o el calor nos sorprenden muchas veces. Cada mañana, nada más levantarnos, salimos a la ventana para conocer el tiempo. Antes de salir escuchamos y/o vimos la última previsión meteorológica. En vano, no somos del todo fieles a las predicciones meteorológicas. Y es comprensible: ellos reconocen que la predicción del tiempo no es ciencia sino arte. Sin embargo, reconocemos que cada vez son más seguros. Desde que manejan información más detallada, desde que los satélites como el meteosat están dando vueltas, lo previsto la víspera se cumple más. Desgraciadamente, los pronósticos para una semana no son tan precisos como los de la víspera. ¿Se debe a las carencias de la técnica actual?

¿Se puede decir, por tanto, que la predicción meteorológica mejorará sin límites según avanza la ciencia y la técnica? Hagamos esta pregunta de otra manera: ¿llegaremos hoy a imaginar con precisión el clima de ocho o, mejor dicho, a predecir? Creemos que no. No basta con adelantar lo suficiente para hacer predicciones más precisas. Creemos que factores intrínsecamente inmensos influirán en la predicción reduciendo su fiabilidad. Pongamos un ejemplo extremo.

Mariposa del Caribe

¿Qué influencia tiene el vuelo de un pinpilipaux en el litoral de una isla del Caribe en el tiempo? Es decir, al volar, el movimiento de las alas sobre el aire que está en contacto con la mariposa provoca una perturbación. La perturbación afectará, en mayor o menor medida, al aire circundante en un momento u otro. Este aire empujará el que tiene a su lado y modificará el estado del aire en contacto con él, alargando la cadena de efectos hasta los cielos del País Vasco.

El efecto del vuelo de la mariposa será a veces despreciable. Y en cuanto a las previsiones de un par de días, así será, probablemente, despreciable. Prueba de ello son las propias predicciones para este periodo: hemos dicho que se acierta en la mayoría de los casos, al menos en condiciones estables del cielo. Dice que va a venir un frente y viene, que nos va a soplar el viento sur y nos volvemos locos al día siguiente... Parece que podemos olvidar la mariposa sin grandes problemas.

Grado de rechazo

Sabemos —porque la ciencia ha ido muy evolucionando— que al analizar el movimiento de un camión no tenemos por qué tener en cuenta a Einstein, Newton es suficiente. “Voy a calcular los valores de las variables independientes y las variables dependientes. Si tengo la velocidad del camión y sé por dónde va, os diré el tiempo que tardará acertando”. Es decir, la física clásica es una herramienta muy útil con camiones. Somos bastante deterministas en algunos ámbitos: el lápiz que tengo en la mano se suelta y se me cae, no tenemos ninguna duda al respecto. Durante siglos el ser humano ha evolucionado a lo largo de su vida acompañando a la física clásica.

Sus inicios eran innegables. Pero antes usábamos la pluma y ahora escribimos por ordenador. En este camino la ciencia ha realizado ya más de un ejercicio de humildad: ha tenido que aceptar la teoría de la relatividad, a menudo hemos empezado a tener en cuenta la influencia implícita de la propia medición en el fenómeno que se cuantifica; los métodos de aproximación se han convertido en imprescindibles; los agentes que se consideraban poco importantes, los que descartábamos con facilidad, hemos tenido que volver a recordar y medir su efecto. Igual ocurre en el caso que nos ocupa y los anunciantes no aciertan porque descartan el efecto del vuelo de la mariposa. Si en sus cálculos también incluyeran este factor, las predicciones podrían ser más seguras.

¿Cada vez mejores mediciones sin parar?

Hoy en día, los satélites recogen datos recogidos en miles de observatorios meteorológicos repartidos por todo el mundo: la presión atmosférica, la temperatura y muchos otros parámetros se recogen periódicamente en los observatorios de toda la Tierra, así como fotografías espectaculares. Se cree que cuanto mejores sean los aparatos de medida, más precisos se harán. ¿Pero eso no tiene límites?

Supongamos que tenemos todos los medidores que quieras distribuidos por todo el mundo. Hay que tener en cuenta que estos medidores son capaces de detectar cada parte del aire de Euskal Herria desde el aire que rodea a la mariposa del Caribe. Según la teoría cinético-molecular básica que interpreta las propiedades de los gases, los choques moleculares provocan la presión y la temperatura del aire.

Estas últimas afectan directamente al movimiento del aire. Si en un momento dado conocemos la posición de cada una de las moléculas que componen el aire, ¿podemos saber dónde estarán en el siguiente momento? Si fuéramos capaces de detectar cada choque, podríamos predecir la siguiente posición. Pero si los detectores son tan pequeños como queramos, nos dan la dirección y posición de cada molécula, seguramente necesitaremos muchos aparatos para llenar el espacio que ocupa el aire en toda la atmósfera.

Sin embargo, y a pesar de donar a cada uno de los habitantes del mundo su escafandra de oxígeno, para poder medir cada impacto, los medidores modificarán en un momento u otro el movimiento previsto y la previsión realizada se cancelará y la medición total deberá empezar por cero. Parece que tampoco vamos a avanzar en este aspecto.

Teoría de la Relatividad

De todas formas, vamos a avanzar sin desesperarnos y pensar que inventamos un modelo informático global. El ordenador procesa todos los datos que quieras. También la velocidad de cálculo para que podamos acelerar lo que queramos. Sin embargo, lamentablemente o afortunadamente, tendremos que aceptar una limitación: Según la teoría de la relatividad de Einstein, nuestro universo tiene la máxima velocidad, la velocidad de la luz, es decir, la máxima velocidad en la naturaleza.

Es un número de un montón de ceros, sí, pero limitado. Vamos a introducir los datos a esa velocidad: trescientos millones de datos por segundo. Para poder hacer un pronóstico de una semana, ¿cuántos datos concretos deberíamos introducir? En condiciones normales, es decir, a una temperatura de 25ºC y una presión de 1 atm, se puede decir que en un litro de aire hay aproximadamente 3 x 1.022 moléculas, es decir, introduciendo trescientos millones de datos por segundo, necesitaremos casi dos minutos para introducir datos de un litro. En una semana hay 10.080 minutos, por lo que podremos introducir los datos correspondientes a 5.040 litros. Sin grandes cálculos, cualquiera sabe que en nuestra atmósfera hay mucho más litros de aire que eso.

Por lo tanto, a pesar de estar tan desarrollados como queramos, difícilmente introduciremos en el ordenador a tiempo esa enorme cantidad de datos que necesitamos. ¡Queremos hacer un pronóstico para una semana y pasar una semana introduciendo una pequeña parte de los datos! Por lo tanto, no es necesario ir más allá. No vamos a poder tener en cuenta todos los datos, tenemos que descartar algunos y, junto con el rechazo, perder precisión.

Estadística

Analicemos la cuestión de otra manera; cuando hablamos del tiempo, muchas veces escuchamos la palabra frente. Nos está acercando un frente frío, pero antes el frente cálido atravesará el territorio... Estos frentes son conjuntos de aire o, más concretamente, límites entre varios grupos de aire. No hablamos de moléculas, sino de las “partes” del aire y sus límites. ¿Podemos conocer totalmente las “partes” del aire? En caso afirmativo, nuestro problema estaría resuelto: una vez conocidas las partes, estaríamos completamente determinadas, por lo que podríamos predecir el tiempo futuro. Podemos pensar que el efecto que ha producido nuestra mariposa al azotar las alas nos acercara en algún frente, ese día, sin que se produzca ningún desconocimiento especial. ¿Pero cómo determinar cada parte sin tener en cuenta sus componentes?

La conceptualización estadística en ciencia es muy útil: cuando el comportamiento de cada uno de los componentes de un suceso es inexacto, utilizamos la estadística aplicada. En nuestro caso, no sería necesario analizar los choques de las moléculas de los componentes del aire de forma separada, sino que cada grupo de aire se encontraría estadísticamente hablando, utilizando parámetros como la frecuencia de intercalación-triple-impacto en una dirección intermedia. Pero, en definitiva, deberíamos utilizar una probabilidad tan ligada a la estadística: podríamos hablar del tiempo más probable para la semana que viene, y todos sabemos perfectamente en qué porcentaje no se cumple lo más probable.

Por lo tanto, no parece que de esa manera las cosas vayan con la precisión que queremos. Además, ya sabes lo que dice el viejo lector: “yo hemos comido dos txangurros y tú ninguno, una media según la estadística”. ¿A dónde vamos con ello a buscar nuestro detalle? En cualquier caso, es cierto que cuantos más datos tengamos podremos hacer predicciones más concretas. Y uno puede pensar que a medida que la ciencia avanza, la mayoría de las predicciones estaremos en condiciones de inventarse durante una semana. Así sea, pero casi seguro que llegamos a los meses y nos preguntaremos: “¿por qué los anunciantes fallan tanto?”

El vuelo de la mariposa puede provocar una tormenta de viento. No tenemos en cuenta el pequeño vuelo, o nos resulta totalmente imposible tenerlo en cuenta, y vivimos bien a pesar de que la semana que viene no sabemos el tiempo que tendremos. Hay que conformarse con lo que decía aquel ministro: lo más probable es que no sabemos.