Cada otoño, a medida que el hemisferio norte se acerca al invierno, Judah Cohen comienza a armar un complejo rompecabezas atmosférico. Cohen, científico investigador del Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental (CEE) del MIT, ha pasado décadas estudiando cómo las condiciones en el Ártico marcan el rumbo del clima invernal en Europa, Asia y América del Norte. Su investigación se remonta a su trabajo postdoctoral con Bacardí y el profesor Dara Entekhabi de la Fundación del Agua de Estocolmo, que analizó la capa de nieve en la región de Siberia y su conexión con la previsión invernal.
Las perspectivas de Cohen para el invierno 2025-26 destacan una temporada caracterizada por indicadores que surgen del Ártico utilizando una nueva generación de herramientas de inteligencia artificial que ayudan a desarrollar el panorama atmosférico completo.
Mirando más allá de los factores climáticos habituales
Los pronósticos invernales dependen en gran medida de los diagnósticos de El Niño-Oscilación del Sur (ENOS), que son el Océano Pacífico tropical y las condiciones atmosféricas que influyen en el clima en todo el mundo. Sin embargo, Cohen señala que ENOS es relativamente débil este año.
“Cuando ENOS es débil, es cuando los indicadores climáticos del Ártico se vuelven especialmente importantes”, dice Cohen.
Cohen monitorea los diagnósticos de latitudes altas en sus pronósticos subestacionales, como la capa de nieve de octubre en Siberia, los cambios de temperatura a principios de temporada, la extensión del hielo marino en el Ártico y la estabilidad del vórtice polar. “Estos indicadores pueden contar una historia sorprendentemente detallada sobre el próximo invierno”, afirma.
Uno de los datos de predicción más consistentes de Cohen es el clima de octubre en Siberia. Este año, cuando el hemisferio norte experimentó un octubre inusualmente cálido, Siberia estuvo más fría de lo normal con una nevada temprana. “Las temperaturas frías combinadas con una capa de nieve temprana tienden a fortalecer la formación de masas de aire frío que luego pueden extenderse a Europa y América del Norte”, dice Cohen, patrones climáticos que históricamente están vinculados a olas de frío más frecuentes más adelante en el invierno.
Las temperaturas cálidas del océano en el mar de Barents-Kara y una fase “oriental” de la oscilación casi bienal también sugieren un vórtice polar potencialmente más débil a principios del invierno. Cuando esta perturbación se combina con las condiciones de la superficie en diciembre, provoca temperaturas más bajas de lo normal en partes de Eurasia y América del Norte a principios de la temporada.
Pronóstico subestacional de IA
Si bien los modelos meteorológicos de IA han logrado avances impresionantes al mostrar pronósticos a corto plazo (de uno a 10 días), estos avances aún no se han aplicado a períodos más largos. La predicción subestacional que abarca de dos a seis semanas sigue siendo uno de los desafíos más difíciles en este campo.
Esa brecha es la razón por la que este año podría ser un punto de inflexión para el pronóstico del tiempo subestacional. Un equipo de investigadores que trabajan con Cohen ganó el primer lugar para la temporada de otoño en la competencia de pronóstico subestacional AI WeatherQuest 2025, organizada por el Centro Europeo de Pronósticos Meteorológicos a Plazo Medio (ECMWF). El desafío evalúa qué tan bien los modelos de IA capturan patrones de temperatura durante varias semanas, donde los pronósticos han sido históricamente limitados.
El modelo ganador combinó el reconocimiento de patrones de aprendizaje automático con los mismos diagnósticos del Ártico que Cohen ha perfeccionado durante décadas. El sistema demostró avances significativos en el pronóstico de varias semanas, superando las principales bases estadísticas y de inteligencia artificial.
“Si este nivel de rendimiento se mantiene a lo largo de varias temporadas, podría representar un verdadero paso adelante para la predicción subestacional”, afirma Cohen.
El modelo también detectó una posible oleada de frío a mediados de diciembre en la costa este de Estados Unidos mucho antes de lo habitual, semanas antes de que surjan normalmente este tipo de señales. El pronóstico fue ampliamente publicitado en los medios de comunicación en tiempo real. Si se valida, explica Cohen, mostraría cómo la combinación de indicadores del Ártico con IA podría ampliar el tiempo de predicción del tiempo impactante.
“Señalar un posible fenómeno extremo con tres o cuatro semanas de antelación sería un momento decisivo”, añade. “Le daría a las empresas de servicios públicos, sistemas de transporte y agencias públicas más tiempo para prepararse”.
Lo que este invierno puede deparar
El modelo de Cohen muestra una mayor probabilidad de que se produzcan condiciones más frías de lo normal en partes de Eurasia y el centro de América del Norte más adelante en el invierno, y las anomalías más fuertes probablemente se produzcan a mitad de temporada.
“Todavía estamos en una etapa temprana y los patrones pueden cambiar”, dice Cohen. “Pero los ingredientes para un patrón invernal más frío están ahí”.
A medida que se acelera el calentamiento del Ártico, su impacto en el comportamiento invernal se vuelve más evidente, lo que hace que sea cada vez más importante comprender estas conexiones para la planificación energética, el transporte y la seguridad pública. El trabajo de Cohen muestra que el Ártico tiene un poder de pronóstico subestacional sin explotar, y la IA puede ayudar a desbloquearlo en períodos de tiempo que durante mucho tiempo han sido un desafío para los modelos tradicionales.
En noviembre, Cohen incluso apareció como una pista en el crucigrama del Washington Post, una pequeña señal de cuán ampliamente ha entrado su investigación en las conversaciones públicas sobre el clima invernal.
“Para mí, el Ártico siempre ha sido el lugar a observar”, afirma. “Ahora la IA nos ofrece nuevas formas de interpretar sus señales”.
Cohen seguirá actualizando su perspectiva a lo largo de la temporada en su blog.