¿Puede Una Mariposa En Brasil Realmente Causar Un Tornado En Texas?

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El efecto mariposa ha sido usado durante mucho tiempo por los pronosticadores meteorológicos y financieros como una excusa para no poder hacer predicciones precisas del futuro. Pero la investigación muestra que las mariposas que baten sus alas realmente no pueden afectar el curso de la historia.

Es poético, la noción de que la aleta de un ala de mariposa en Brasil puede desencadenar una cascada de eventos atmosféricos que, semanas más tarde, estimulan la formación de un tornado en Texas. Este llamado "efecto mariposa" se usa para explicar por qué los sistemas caóticos como el clima no pueden predecirse con más de unos pocos días de anticipación. No se puede saber cada pequeño factor que afecta a la atmósfera, cada aleteo de cada mariposa en Brasil, por lo que hay pocas esperanzas de prever la hora exacta y el lugar en que una tormenta aterrizará semanas después.

El efecto mariposa es mucho más placentero porque el modelo de computadora que llevó a su descubrimiento se parece a una mariposa. El matemático Edward Lorenz creó el modelo, llamado atractor extraño, en la década de 1960; es una línea que alterna en espiral alrededor de dos óvalos adyacentes, trazando la solución caótica a un conjunto de ecuaciones interrelacionadas. Lorenz descubrió que la forma del atractor era extremadamente sensible a las condiciones iniciales. Mover su punto de inicio solo la escala de un ala en cualquier dirección hizo que la línea dibujara una mariposa completamente diferente.

El extraño atractivo llevó a los científicos a concluir que muchos sistemas del mundo real (el mercado de valores, la temporada de tornados de Texas) deben ser igualmente impredecibles, y el efecto mariposa ha seguido siendo invocado como una explicación del caos desde entonces. Sin embargo, esto es a pesar del hecho de que en realidad es falso: una mariposa en Brasil puede revolotear tan fuerte como quiera, pero todavía no puede azotar un tornado en Texas.

"Si una mariposa agita sus alas, el efecto realmente se amortigua", dijo el matemático y escritor David Orrell a los pequeños misterios de la vida.

Aleteo trivial

Cada aleta de las alas de una mariposa ejerce una presión sobre las moléculas de aire circundantes para empujar al insecto hacia arriba. Cada colgajo provoca un pequeño cambio en la presión del aire alrededor de la mariposa, pero esta fluctuación es insignificante en comparación con la presión total del aire, que es aproximadamente 100,000 veces más grande. Los cambios en la presión del aire son uno de los factores clave que intervienen en el cambio del clima, pero en el caso de la mariposa, las moléculas de aire absorben fácilmente el golpe de un ala del ala, de modo que a unos centímetros de distancia de una mariposa, la turbulencia que causa habrá muerto [Explicado: El vuelo que desafía a la física del abejorro]

Orrell, quien tiene un doctorado en predicción de sistemas no lineales de la Universidad de Oxford, escribe sobre cómo hacer predicciones en campos como la meteorología, la biología y la economía, tanto para el público científico como para el público. Su exitoso libro "El futuro de todo: La ciencia de la predicción" (Thunder's Mouth Press, 2006) describe la extrema dificultad que enfrentan los meteorólogos para pronosticar el clima, que es tan sensible a los cambios en las condiciones atmosféricas como la presión y la temperatura que no puede Ser proyectado con precisión con más de unos pocos días de antelación. Una estimación de la temperatura que está apagada por solo una fracción de grado Celsius lleva a una cascada de errores más adelante, haciendo que las predicciones se extiendan más allá de unos pocos días, pero menos de unas pocas semanas, particularmente desafiantes.

Sin embargo, "los cambios que marcan la diferencia son mucho más grandes que una mariposa aleteando sus alas", dijo Orrell.

"Creo que matemáticamente, el atractor de Lorenz fue un descubrimiento muy importante", dijo. "Pero luego fue como una excusa. La gente comenzó a aplicar la teoría del caos a muchos sistemas y dijo: 'Bueno, esta propiedad es sensible a las condiciones iniciales, por lo que no podemos hacer predicciones precisas'. "

De hecho, según Orrell, solo en modelos simplificados de caos como el extraño atractor, los cambios microscópicos tienen enormes consecuencias, se intensifican y, en última instancia, hacen que el atractor se desvíe del camino que de otro modo habría tomado. Los modelos de computadora más complejos, como los que usan los meteorólogos, son mucho más robustos. Como lo demostraron Orrell y un equipo de otros matemáticos en 2001, la introducción de perturbaciones a escala de mariposa en estos modelos meteorológicos no hace que los resultados de los modelos divergan. Si otros factores en el sistema meteorológico, como las cálidas temperaturas del Océano Atlántico, la alta humedad y los vientos del oeste con poca cizalladura del viento, están uniendo fuerzas para impulsar la formación de un huracán, la aleta de un ala, o la falta de ella, no se detendrá ellos.

Y la idea de que una aleta de ala realmente podría tener un efecto exponencialmente creciente no tiene mucho sentido físico, de todos modos, dijo Orrell. "Si te imaginas modelar un volumen de aire y luego perturbarlo con la solapa de un ala de mariposa, no esperarías una onda exponencialmente más grande que salga del otro extremo". Modelar la turbulencia utilizando autómatas celulares, un método desarrollado por el matemático Stephen Wolfram y explicado en su famoso libro "Un nuevo tipo de ciencia" (Wolfram Media, 2002), también muestra que la energía del ala se disipará, en lugar de construir. En resumen, las mariposas no pueden acumular tormentas. [5 datos de matemáticas en serio alucinantes]

Entonces, ¿cuál es el pronóstico?

Si el efecto mariposa no es real, ¿por qué, entonces, no podemos los humanos predecir con precisión el clima con más de unos pocos días de anticipación?

Resulta que la respuesta a esa pregunta es controvertida.Basándose en su investigación, Orrell cree que los errores en los modelos de computadora, por ejemplo, una simplificación excesiva de la forma en que interactúan la presión atmosférica y la humedad, afectan el resultado de los sistemas climáticos de manera mucho más drástica que las pequeñas perturbaciones. Piensa que los meteorólogos deberían trabajar en perfeccionar sus modelos de la atmósfera, en lugar de tirar las manos por el caos. "Mi opinión [es] de que el error del modelo es una causa más probable de nuestra incapacidad para hacer pronósticos del clima que el caos", dijo Orrell.

Otros científicos no están de acuerdo. Paul Roebber, matemático y meteorólogo de la Universidad de Wisconsin-Milwaukee, sostiene que aunque el caos a escala de mariposa no afecta el éxito de la predicción del tiempo, las perturbaciones más grandes desempeñan un papel importante.

"Estoy de acuerdo con [Orrell] en que los efectos a escala de mariposa se atenuarían, pero las influencias que siguen siendo influencias a pequeña escala desde una perspectiva del clima, como las nubes individuales, es mucho más probable que esos efectos crezcan y sean importantes", dijo Roebber. dijo. "Entonces, mariposas: bien. Pero nubes individuales: esas pueden influir de manera muy dramática en el pronóstico dentro de cinco a 10 días, y hasta que no podamos resolverlas, las mejoras en nuestros modelos no conducirán a una gran mejora en nuestros pronósticos".

Tim Palmer, profesor de Oxford y científico principal en el Centro Europeo para Pronósticos Climáticos de Mediano Alcance, explicó las limitaciones en nuestra capacidad para observar las condiciones de la atmósfera (como la ubicación de todas las nubes) utilizando globos meteorológicos, mediciones de superficie y satélites., significa que nunca podremos ingresar exactamente las condiciones iniciales correctas en nuestros modelos de computadora. Esto no siempre es un factor decisivo, pero a veces lo es: "Cuando el flujo es particularmente inestable, los errores en las condiciones iniciales pueden crecer rápidamente y destruir la calidad del pronóstico en un par de días. En otras ocasiones, los errores en las iniciales "Las condiciones crecerán más lentamente y el pronóstico seguirá siendo hábil durante una semana o más", escribió Palmer en un correo electrónico.

Según Roebber, la convección atmosférica, el calentamiento y la elevación del aire, es un excelente ejemplo de una condición que puede medirse de manera inexacta y que puede dar lugar a cambios climáticos a gran escala. Por ejemplo, la convección sobre el Golfo de México a veces causa tormentas eléctricas en el sureste de los EE. UU., Que luego provocan tormentas de nieve en el noreste. [¿Está todo el clima salvaje conectado?]

"Para mí, el papel de la convección atmosférica en el clima a gran escala y la previsibilidad atmosférica posterior dice mucho más sobre el papel de los errores de análisis y los errores del modelo que el escenario hipotético de la mariposa de la imaginación popular", dijo.

Esta historia fue proporcionada por Life's Little Mysteries, un sitio hermano de WordsSideKick.com. Sigue a Natalie Wolchover en Twitter @nattyover. Sigue los pequeños misterios de la vida en Twitter @llmysteries, luego únete a nosotros en Facebook.


Suplemento De Vídeo: Fabullet: El efecto mariposa. Promocional..




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