Esta presentación se trata de lo que la comunidad de ciencia de datos
—que abarca la big data y minería de datos,
y que ha revolucionado la forma en que hacemos comercio,
vivimos nuestra vida cotidiana, nos entretenemos, elegimos presidentes—
podría hacer en el ámbito climático.
El dominio del clima, como la mayoría de sus dominios,
solía ser extremadamente pobre en datos,
pero una lenta transición comenzó a ocurrir hace unos 50 años
con la llegada de los satélites
y, luego, con ordenadores más rápidos y modelos más sofisticados.
Usted está viendo una simulación realista del modelo de sistema de la Tierra
en la parte superior izquierda de un NCAR.
A diario o semanalmente, se genera una cantidad masiva de datos,
literalmente, petabytes de datos,
llegando a exabytes y más allá.
Y como resultado,
hay una gran toma de conciencia en la comunidad científica del clima
que, por supuesto, siempre ha trabajado con datos para todo el ámbito climático.
Pero observaron que la investigación climática
ahora es una ciencia comparable en magnitud,
complejidad e importancia a la genómica humana y bioinformática,
las cuales pasaron por la misma transición hace unos 30 años.
Esto está empezando a ocurrir muy rápidamente.
Lo que realmente significa es que esta comunidad
realmente necesita de la ayuda de las diferentes técnicas
que podemos aplicar a una gran variedad de problemas.
Yo formo parte de este proyecto para comprender el cambio climático
utilizando enfoques de la ciencia de datos.
En este proyecto, por supuesto, la mitad del equipo es informático,
la otra mitad del equipo son personas de otras disciplinas,
Northeastern, NC State, Northwestern y otros.
El objetivo de este proyecto es ver
cuáles son las diferentes técnicas de la ciencia de datos que aplicamos
para influir realmente en algunas aplicaciones de la ciencia climática.
Esta diapositiva es solo para darle una visión muy amplia de diferentes cosas
que están pasando.
Arriba a la izquierda, está el estudio de los océanos,
que se realizó utilizando estos datos de altimetría oceánica por satélite
de las últimas décadas
para estudiar la dinámica
de las corrientes y remolinos de los océanos.
La parte superior de la diapositiva
le muestra cómo los sistemas climáticos pueden convertirse en una red,
y, con el tiempo, podrán ser analizados como cualquier red social.
Las técnicas que se desarrollan para encontrar teleconexiones y relaciones
luego, pueden aplicarse a otros conjuntos de datos como los del cerebro,
conjuntos de datos fMRI
—ayer, en la Keynote, escucharon algunas de esas charlas—,
y, por supuesto, la lista continúa.
Hoy, solo hablaré de uno de estos temas de detección de cambios
utilizando datos de satélite que muestran el cambio de la superficie terrestre,
y que es la figura ubicada en el centro inferior de la diapositiva,
y diré algo más al respecto,
pero de esta amplia gama de problemas que se ven aquí,
una cosa común es que tienen muchos datos.
Ya hablamos de eso y dijimos:
«Necesitamos la información correcta para afrontar estos retos».
Pero el gran problema es que los conjuntos de datos
con los que tenemos que tratar en estos ámbitos
son sustancialmente diferentes de los tipos de conjunto de datos
a los que estamos acostumbrados en nuestra comunidad,
porque estos conjuntos de datos
sobre la observación de un fenómeno físico,
que a menudo se percibe y observa
en múltiples resoluciones y escalas a partir de sensores
que están incrustados ya sea en el espacio,
y que generan un conjunto de datos en rejilla,
podrían ser sensores, globos o boyas en los océanos.
Hay una gran diferencia en la forma de ver los datos
cuando tratas con los clientes y las redes sociales
frente a los del ámbito climático porque hay una gran variabilidad.
Por supuesto, la variabilidad existe en cualquier fenómeno.
En esta comunidad, no lo ignoramos.
Pero en el clima, la cantidad de variabilidad
y una escala de tiempo diferente
es mucho mayor, ya que hay variaciones estacionales, diarias y decenales,
y, además, todas se combinan.
El fenómeno que está tratando de entender
podría ser el modelo predictivo que está intentando construir.
Las relaciones pueden ser muy diferentes en diferentes lugares de la Tierra
y durante diferentes épocas.
Hay una heterogeneidad espacial y temporal,
lo que hace que el trabajo sea muy complejo.
Como de costumbre,
debido a cómo se recopilan estos conjuntos de datos,
suele haber mucho ruido y valores perdidos,
nubes y todo tipo de cuestiones,
y hay muchos datos, pero no existe certeza sobre su exactitud,
y el fenómeno de interés es, por supuesto, muy raro.
Estas son todas las cuestiones que, por supuesto,
lo hacen muy desafiante,
pero también muy interesante abordar los retos de este proceso.
Entonces, necesitamos desarrollar nuevas técnicas.
Pero esas técnicas, esos métodos no quedan limitados a investigar el clima,
sino que son aplicables en otros ámbitos.
Como les prometí, en lugar de hablar de todo el gigantesco problema,
me centraré en un subconjunto del mismo,
que es la Tierra observada desde el satélite, desde el espacio,
utilizando instrumentos que proporcionan una cobertura completa de la Tierra
sobre una base temporal y luego espacial.
Lo que estás viendo aquí en la animación es un instrumento MODIS que toma fotos
de todos los lugares de la Tierra todos los días, pero de muy baja calidad.
Un kilómetro cuadrado tiene unos 16 píxeles.
Resulta que estos conjuntos de datos están disponibles desde hace 17 años.
A partir de febrero de 2000,
todo el mundo puede acceder gratuitamente a ellos,
y este es solo un ejemplo.
LANDSAT, por ejemplo, se puso en marcha hace 40 años,
Sin embargo, estos datos están disponibles hace poco
con una resolución espacial mejorada, pero no tan buena resolución temporal.
Eso es lo que está disponible ahora.
Los europeos han lanzado un satélite de gran calidad,
una serie de Sentinel-1, Sentinel-2,
y otras más que proporcionarán
un conjunto de datos de resolución aún más fina de 10 m,
con una cobertura semanal o de cinco días de la Tierra.
Luego, han surgido todo tipo de proyectos más pequeños
como los lanzamientos de CubeSats, satélites muy pequeños.
Si los lanza al cielo, harán recorridos alrededor de un año,
y luego, proporcionarán imágenes de muy alta calidad.
Hay todo tipo de conjuntos disponibles, pero el tamaño de estos conjuntos de datos
puede ser muy grande ahora.
Por ejemplo, con una resolución de 10 m
en Sentinel, podría proporcionar un billón de píxeles por todo el planeta.
Cada píxel recoge una docena de variables diferentes.
Esto te dice que hay muchos datos.
Puedes recopilar estos datos en los mosaicos espaciales que vez aquí
en una serie de tiempo temporal en una ubicación lineal,
y ofrece un montón de oportunidades.
Solo voy a destacar tres ejemplos diferentes,
y hablaré brevemente de los dos primeros
para darle a usted una presentación un poco más detallada del tercer ejemplo.
En los dos primeros,
intentaré hacer hincapié en los retos a los que se enfrentan
al abordar estos problemas,
las novedosas metodologías que se desarrollaron,
las implicaciones de esas nuevas metodologías,
y la ciencia de datos en general.
Uno de los primeros problemas es poder mapear los incendios forestales.
¿Por qué es importante?
Porque la población aumenta, somos siete mil millones de personas.
En un futuro no muy lejano, seremos unos 11 000 millones de personas.
Necesitamos más alimento, pero tenemos menos tierra.
Lo que ocurre ahora es
que muchos de estos bosques especialmente en la zona tropical,
se están quemando y convirtiendo en plantaciones.
Y para poder monitorearlos y asegurarnos
de que esas destrucciones de bosques no ocurran, tenemos de controlar
los incendios forestales en el trópico, que es algo muy difícil,
y poder mapear cuáles de estos lugares se están convirtiendo en plantaciones.
Porque la mayoría de las grandes empresas del mundo
han prometido no comprar productos procedentes de una cadena de suministro
que implique la destrucción bosques.
Entonces, necesitan saber de dónde proceden sus productos.
Todo ello implica resolver los problemas uno y dos.
Ahora, al resolver el problema número uno se generó formulación totalmente nueva
en la que se construye un modelo predictivo
y no se obtiene la certeza a la que estamos acostumbrados,
y hablaré muy brevemente de ello.
¿Por qué nos hemos visto obligados a desarrollar un modelo así?
Porque hay tanta heterogeneidad en las distintas partes del mundo
que si intentas construir una relación
entre lo que ves en el espacio espectral y si esta zona fue quemada o no,
esta relación cambia drásticamente en diferentes lugares.
Si construyes un mapa para California, no funcionará en Halifax, por ejemplo.
Si construyes en Norteamérica,
definitivamente, no funcionará en África o Indonesia.
El fenómeno que se intenta observar está muy desproporcionado.
La mayoría de los bosques están intactos, y solo unos pocos están quemados.
Todos estos retos que se juntan
hacen que sea muy interesante y muy difícil resolver este problema.
Tardamos unos siete años en corregirlo de forma muy satisfactoria.
Tenemos que utilizar un fenómeno en función de los problemas,
aunque no se disponga de la verdad absoluta,
pero existen etiquetas de mala calidad
para cada muestra en función de otras variables
que pueden recogerse para satelizar, por ejemplo, las anomalías térmicas.
Con eso, se hacen posible
un montón de innovaciones hechas en esta comunidad de la ciencia de datos,
desde hace 20 años.
Muchos de ellos se construyen en el contexto del trabajo
con etiquetas imperfectas en la anotación de anotaciones
mediante rotaciones mecánicas.
Esto condujo a un formalismo
que ahora es capaz de construir mapas muy precisos
de incendios forestales en los trópicos como en el Amazonas y en Indonesia,
y es muy superior en calidad y cobertura al producto de vanguardia.
La segunda cosa es el mapeo de la dinámica de las plantaciones
en los bosques tropicales, porque los se queman
y, luego, en muchos casos, los convierten en plantaciones.
Aquí, el fenómeno resulta ser algo que no es un fenómeno discreto.
Los incendios aún pueden considerarse más bien fenómenos discretos.
El bosque estaba intacto y se quemó.
Ahora, en las plantaciones,
plantas los árboles y, luego, crecen lentamente,
y, eventualmente, aparecen bosques.
Hay que capturar todo el proceso.
Y resulta que algunos de estos métodos de aprendizaje profundo
con una extensión sustancial para incluir información espacial y otros aspectos
fueron muy poderosos en el manejo de este problema.
Especialmente, los problemas que existen aquí
se tratan de la existencia de la verdad absoluta.
Dada la importancia de este problema,
hay muchas organizaciones internacionales que intentan construir mapas
para saber qué zonas son plantaciones y cuáles no.
Por ejemplo, hay una organización llamada Transparent World
que tiene un mapa en 2014, pero resulta que es muy inexacto.
Hay otra organización llamada RSPO que tiene un mapa
de una duración de un par de años y que resulta ser muy incompleto,
pero es un poco más preciso.
Utilizando estas nuevas metodologías,
ahora somos capaces de construir los mapas de todo el sur de Asia
de la dinámica de la plantación.
Si mira esta foto muy de cerca,
verá que las zonas rojas eran las plantaciones del año 2000.
Cada año, después de eso, 2001, 2002, el de la derecha, cuatro, cinco,
mire cómo ha crecido la plantación.
Entonces, hay idea muy precisa
del año de construcción de esas plantaciones,
y utilizando el proyecto anterior, sabrás cuáles fueron quemados
y cuáles fueron quemados, a demás, generando daños colaterales.
Se puede responder a todo tipo de preguntas que son muy importantes.
De nuevo, estos dos son ejemplos de que se pueden afrontar estos retos
y, a su vez,
dar con algoritmos muy interesantes que tienen una aplicabilidad más amplia.
En el caso de estas RNN
para monitorear la dinámica de bosques y plantaciones,
ahora, la versión ampliada se utiliza para mapear ahora los cultivos
con una resolución de 10 m usando datos de Sentinel
y proporcionando resultados de mejor calidad
a diferencia de cualquier otra cosa que pudiera obtenerse.
Ahora, hablaré del tercer caso práctico, y al que voy a dedicar más tiempo.
Se trata de poder mapear la dinámica de las aguas superficiales.
Ahora, por supuesto, esto dio lugar a un montón de nuevas innovaciones,
cosas como el aprendizaje por conjuntos, que puede analizar datos heterogéneos,
aprendizaje guiado por la física,
les hablaré un poco de ello.
Un concepto muy interesante es
cómo transferir información por el espacio y el tiempo,
porque estos fenómenos se observan a distinta resolución espacial y temporal.
¿Existe una metodología
que puede hacer uso de múltiples tipos de datos
para obtener mejores resultados?
¿Por qué es importante el control del agua?
Por supuesto, la humanidad no puede sobrevivir sin agua.
y nuestras acciones repercuten en la disponibilidad de agua.
Fíjese que el Mar de Aral en la década de 1960
era un gran lago gigante, el lago más grande de Asia,
pero recientemente, es uno muy pequeño.
En la parte inferior, a la izquierda,
se ve el lago Cedo Caka en el Tíbet en 1984, un lago congelado.
Pero en 2011, todo es agua derretida.
Es decir que las acciones humanas y el cambio climático
afectan el suministro de agua.
Uno de los más grandes impactos —quizás el primero—
que la humanidad vería del cambio climático
sería a través del agua de muchas formas.
Ser capaz de entender lo que le ocurre al agua,
al ciclo del agua, al flujo y las reservas es muy importante.
Resulta que para este problema,
se podría decir que disponemos de un conjunto masivo de datos
para la formación,
porque en febrero de 2000, dada la importancia de este problema,
la NASA lanzó en una misión especial al transbordador espacial
solo para mapear el agua.
Por un día, no tenemos un mapa perfecto, pero es razonablemente bueno,
de toda la área en dónde estaba el agua.
Excepto que te dice en un solo día lo que pasó.
Necesitas la dinámica.
Pero se podría utilizar esto como punto de partida
para construir un modelo predictivo,
excepto que a medida que construyes estos modelos,
tienes que preocuparte de un montón de cosas.
Y una de ellas es que —como todo en la naturaleza
y en el ámbito del clima y los ecosistemas—
hay una enorme heterogeneidad en el espacio y el tiempo.
Lo que se ve en estas imágenes son los compuestos multiespectrales.
Esto es como decir que se tiene los datos espectrales múltiples,
múltiples bandas espectrales a las que asignas rojo, verde, azul,
y, entonces, podrás verlos.
Todas estas imágenes se construyen utilizando un único mapeo,
pero los colores le indican lo heterogéneas que son las cosas.
Se puede ver incluso en una pequeña región de África,
un continente, se pueden ver varios lagos
y cada uno con un aspecto muy distinto en términos de agua y tierra.
Visualmente, sabrás dónde está el agua y la tierra.
Las partes más oscuras son agua.
Puedes ver que todos tienen un aspecto diferente
en el espacio espectral.
No hay ninguna región de este espacio multidimensional
que señale: «Esto es agua y esto es tierra».
La parte inferior muestra
que incluso en el mismo lugar de Argentina, el mismo lago,
en dos días diferentes, se ve muy diferente.
A eso hay que añadir todo tipo de problemas
como las nubes y el ruido y, luego, las sombras de las montañas,
y todo tipo de cosas, y las algas en el océano, en los lagos
Se convierte en un problema muy difícil.
El otro problema es la calidad de los datos.
Las cosas que recoges del satélite son muy difíciles de ver.
Estuve dando esta charla en Pekín, así que elegí el lago Poyang de China
que suministra agua dulce a la ciudad de Pekín,
y si ve el color rojo, significa que los datos no están allí.
Si ve esta película, la mayoría de las veces,
los datos no están ahí.
La pregunta es: ¿cómo se trabaja en situaciones así?
Para empezar, esto puede parecer un reto,
pero, como dije, es un problema imposible.
Pasemos a algo más fácil de trabajar.
Pero luego, al luchar con esto
y tratando de averiguar cómo resolver este problema,
puede dar lugar a muchas soluciones interesantes.
Ser capaz de tratar el aspecto de la heterogeneidad
han dado lugar a soluciones novedosas para tratar subgrupos heterogéneos,
de nuevo, ensayos y diferentes conferencias en este campo.
Pero ahora estos métodos también se utilizan en la sanidad
para averiguar cómo se construyen los modelos
que solo serán aplicables a distintos subconjuntos de la población.
Se trata de una innovación
en el método de aprendizaje por conjuntos de heterogeneidad.
El otra es casi como un regalo que sigue dando.
Hablaré de ello un poco más.
Es algo que se han encontrado en cualquiera de estos ámbitos científicos
donde algo que no usamos en esta comunidad se vuelve extremadamente importante,
que es, normalmente, trabajar con los datos.
Si me das los datos y las etiquetas, yo construiré un modelo.
Pero hay una enorme cantidad de información sobre el dominio
que puede ser muy útil.
En este caso particular, algo que sabemos es que las masas de agua
se forman en las cavidades físicamente relevantes,
lo que significa que si la ubicación A fue etiquetada como agua
y la ubicación B fue etiquetada como tierra,
entonces, algo está mal.
Estas son, por supuesto, observaciones triviales
y de muy alto nivel.
Si esta información de elevación estuviera disponible perfectamente,
podría usarlo para mejorar cualquier algoritmo de clasificación.
Pero resulta que, a escala global,
o bien la información no está disponible a la resolución adecuada
o es de muy mala calidad.
Ahora, el mayor reto se convierte
en cómo utilizar esta información sin disponer de los datos de elevación.
Hay una física, pero no la conozco.
Es como si fuera información implícita sobre la elevación que debe ser utilizada
para averiguar cómo hacer estas correcciones
y cómo se transfiere la información a través del espacio y el tiempo.
Esta colección de ideas, aunque pocas, nos han permitido construir un sistema.
Si está entre el público,
puede ir a este enlace y escribirlo en su iPad o portátil,
y podrá ver ahora la dinámica de todo el globo
para las aguas superficiales a un nivel que nunca antes había sido posible.
Por supuesto, el sistema es público, cualquiera puede verlo,
siempre con varios meses de retraso respecto a nuestros últimos resultados,
así que no tendrá todas las cosas de las que hablaré,
pero podrá ver muchas cosas con solo ir ahí.
Básicamente, mapea la dinámica
de las principales masas de agua superficiales
de al menos 10 píxeles, una modesta resolución de 500 m,
es decir, unos dos kilómetros cuadrados y medio,
lo que significa que puedes ver decenas de miles de masas de agua.
Di un ejemplo del deshielo de lagos glaciares del Tíbet.
Podrá encontrarlos todos.
Los ríos cambian de curso, y lo hacen porque el limo fluye.
Mientras se deforestan los árboles y los trópicos,
el limo va a los ríos y, en consecuencia, cambian de curso.
Hay que poner mucha atención
en la construcción de presas hidroeléctricas
en respuesta a nuestras acciones de querer construir energía renovable.
Se suponía que la energía para el agua era la más limpia y la mejor.
Pero resulta que tiene un enorme impacto ecológico negativo.
En Estados Unidos,
se están rompiendo todas las presas y se están desmantelando los ríos.
Los hidrólogos quieren estudiar qué son esas presas, dónde están
y qué impacto tienen al utilizar el sistema.
Le mostraré.
Tiene una imagen global de lo que pasó en los últimos 17 años.
La lista continúa.
Debido a que tengo pocos minutos,
voy a mostrarles muy rápidamente algunos ejemplos
para que se haga una idea de cómo es el sistema.
Si entraba y daba hacía en ciertas fichas,
aparecían los círculos.
Si hace clic en uno de ellos,
puede resultar ser de la presa Don Martín, en México.
El sistema le permitiría conocer el tamaño de esta masa de agua superficial
en diferentes épocas, desde el año 2000.
Se puede ver que este cuerpo tenía 400 píxeles a principios de 2000,
se encogía, se hacía grande, se encogía, y así sucesivamente.
Se trata de una variación normal.
¿Cómo sabe usted que esto es realmente bueno?
Puede ver imágenes en Google Timelapse.
El sistema le permitía ver
las imágenes de lapso de tiempo si estaban disponibles.
Se puede ver que esta imagen se mueve alrededor de la misma manera
como se ve en la serie temporal.
Puede colorear estos puntos para señalar si han aumentado o disminuído
en los últimos 17 años.
En esta foto,
los verdes disminuyen y los rojos aumentan.
Puede ver los ejemplos allí.
A continuación, puede ver una gran cantidad de espacio,
una zona vasta de Sudamérica y Argentina.
Todo es verde.
Muy sospechoso.
Esta zona tenía un montón de agua en 2000, 2003,
pero últimamente tiene muy poca agua.
En cada una de aquellas ubicaciones,
todas las masas de agua presentan este fenómeno.
Es decir, si se fija, creció hasta 2002 y luego, se contrajo muy rápidamente.
Resulta que es una zona agrícola.
Tal vez hubo interacción
entre las acciones humanas, la agricultura y el suministro de agua.
Hablé del Tíbet.
Si mira el sistema y se ubica en el Tibet, verás esos puntos rojos,
todas las masas de agua aumentan.
Si hace zoom en esto, verá las pequeñas áreas
que son específicamente las que han cambiado,
son áreas que han aumentado en los últimos 17 años.
Aquí, usted ve otra área que aumentó.
Puede ir de nuevo a Lapso de tiempo,
y verá que todo esto cambia durante un periodo de tiempo.
Si nos fijamos en el último período de 17 años,
la cantidad total de agua nueva que se muestra es de 8000 km.
Han aparecido nuevas masas de agua en el Tíbet.
Ahora, esta zona suministra agua a ríos
que alimentan a unas dos mil millones de personas
del planeta.
Se trata de una zona muy sensible.
Las consecuencias del cambio climático en esta zona son muy graves.
Antes, la gente estudiaba estos lagos día en día.
Es decir, utilizaría imágenes por satélite, iría a una zona, y diría:
«Tengo un mapa de esta zona, ¿cómo se ven estos lagos en un solo día?».
Ahora, tienes una cobertura continua de todo.
Se pueden ver los meandros del río.
Por ejemplo, si observa los puntos rojo y verde cerca,
verá ríos serpenteando.
Esto está disponible en el sistema.
Solo le doy ejemplos que podría ver por usted mismo.
Se puede ver cómo se encogen las islas en respuesta a la subida de los océanos.
¿Ve esa pequeña área azul en la superficie de una pequeña isla de Sudamérica?
Esta es la zona deforestada en los últimos 17 años.
Ahora, espero que esta imagen de lapso de tiempo...
Esta imagen de lapso de tiempo no funciona,
pero en el sistema, posiblemente, será capaz de ver esta pequeña isla.
En el sistema,
podrá ver que la isla se encoge incluso desde Google Timelapse.
Comenté que se puede ver la construcción de presas.
Yo estaba dando esta charla en Tokio
y dije: «Miren, aquí hay una presa que se construyó en 2006».
Usted lo puede ver,
porque en esa área, hay una masa de agua que no existía antes de 2006,
y regreso como algo más grande.
Pero la mayor utilidad de esto es
que los hidrólogos que estudian estas presas en todo el mundo,
tienen una base de datos llamada GRanD, o Global Reservoir and Dam Database,
y se construyó a finales de los años noventa.
Era muy preciso hasta entonces.
Luego de eso, pasó a depender
de lo que la gente informaba cuando se construían las presas.
Estas son las presas de las que se ha informado en el mundo
desde hace 17 años.
Esto encontramos en el sistema, y están los sospechosos habituales:
China, India, Brasil y Oriente Medio, en donde hay muchas de estas presas.
Lo que digo es que el sistema está a disposición de los hidrólogos,
y que funciona rápidamente.
Ahora todo esto nos lleva a un punto
donde podemos proporcionar mucha información procesable.
Solo voy a hablar de dos grandes datos procesables
que este proyecto está empezando a utilizar.
Una de ellas es que hay un gran interés por parte de la comunidad internacional
al intentar averiguar
cuánta agua tenemos almacenada en nuestros yacimientos de todo el mundo
y cómo han ido cambiando estos suministros de agua.
El almacenamiento de agua ha ido cambiando en las últimas décadas
debido al cambio climático.
Ahora tenemos la superficie de todas las masas de agua grandes.
Para muchos de ellas,
tenemos los datos de altimetría de los satélites.
y combinando ambos, podemos ofrecer esta información.
Acabamos de asignar una de las variables climáticas esenciales
y nuestro grupo es responsable de proporcionarla.
La segunda cosa que es muy importante
es poder medir el caudal de agua de los ríos,
porque los ríos suelen atravesar distintos países.
Hay acuerdos sobre la cantidad de agua que se debe utilizar,
cómo no se debe utilizar
y cómo puede estar cambiando el suministro de agua.
Los países protegen mucho esos datos.
Incluso, dentro de un mismo país no comparten información
sobre cómo está cruzando el agua.
Ahora bien,
lo que este sistema permite efectivamente es la construcción de esa información
de forma automática a escala mundial, y no es directo.
Hay algunos pasos más que son necesarios,
y esos pasos también son necesarios para el tercer punto.
El tercer punto habla de poder calibrar el modelo hidrológico.
Modelo hidrológico puede parecerle un término muy sofisticado o técnico,
pero hay un modelo nacional de agua que se está construyendo en los EE.UU.
que se supone que predice el flujo del caudal
para unos dos millones y medio de localidades de todo el país.
La idea es que, viva donde viva, puede haber una inundación,
podría haber escasez de agua si eres agricultor
y es necesario saber lo que es.
Y ese modelo se va a calibrar utilizando únicamente datos de unas 4000 localidades.
Dada la heterogeneidad de este espacio,
a la gente le preocupa que este modelo funcione muy mal,
porque el mundo es mucho más heterogéneo para ser capturado por 4000 lugares
cuando se intenta predecir dos millones y medio de lugares.
Necesita muchos más datos de validación.
Pero resulta que al poder proporcionar
estimaciones muy precisas de las aguas superficiales y cómo cambian,
podemos resolver ese problema.
Pero para los dos últimos ejemplos,
lo que se necesita son mapas de mayor resolución
de las aguas superficiales.
Lo que le mostré y lo que verá en el sistema
son mapas con una resolución modesta de 500 m a escala diaria.
Pero en realidad, están efectivamente a escala de ocho días,
porque los datos diarios tienen mucho ruido.
Ahora, lo que queremos es mapas con una resolución mucho más fina
y esperemos que a escala diaria.
Y para ello es necesario poder transferir información
a través del espacio y el tiempo.
De nuevo, solo tengo un minuto, así que no voy a entrar en detalles.
Pero una serie de tecnología,
—una serie de métodos se construyeron para transferir esta información
a través del espacio y el tiempo—
que hace uso de la noción física, de la que hablé antes, ha resultado en...
—Solo estoy ilustrando una versión muy preliminar—
Lo que ve aquí es el embalse de Kajakai en Afganistán.
Es un gran embalse.
Puede ver en la fecha en la parte superior, 24, 25, 26 de julio,
y se una observación diaria de una duración de dos semanas.
En el lado izquierdo,
se ve la imagen de aquella observación construida en escala MODIS.
La escala MODIS significa
que cada kilómetro cuadrado se ha dividido en cuatro píxeles.
Son píxeles muy grandes.
Son píxeles cuadrados.
En el lado derecho,
estás viendo una imagen muy fina del embalse en construcción.
Todo eso se hizo con el esquema de transferencia de información
que apenas le he mencionado.
Se puede ver que la imagen de la derecha es muy fina.
Por supuesto, no se sabe si es bueno porque yo podría mostrarle cualquier cosa.
Para asegurarme de que no le muestro algo que es irrelevante,
le voy a mostrar la imagen de una fecha
para los que se dispone de información LANDSAT.
Esta es la fecha.
Lo que se ve en el fondo
es la imagen del satélite LANDSAT, o sensor LANDSAT,
con una resolución muy fina de 30 m.
Cuando mira el sensor LANDSAT,
se puede ver que las zonas negras son agua y las no negras son tierra.
Y puede ver en la imagen de la izquierda, que MODIS simplifica demasiado la imagen,
porque si se fija en esta parte inferior de aquí,
se toma toda esta área y la asigna a una sola línea
en lugar de mirar estos dedos que sobresalen.
Ahora, si miras la imagen de la derecha
—la cual se construyó con este esquema de transferencia de información
sin mirar los datos de LANDSAT—,
se puede ver que coincide mucho más con la imagen LANDSAT.
Esto es de lo que estoy hablando,
nuevas innovaciones que pueden volver a utilizarse
en un abanico mucho más amplio de aplicaciones.
Se me acaba el tiempo, así que esta será mi última diapositiva.
Espero haberle convencido de que la big data en el clima ofrece
una gran oportunidad para avanzar en el conocimiento de nuestro clima,
lo que es muy importante para la sociedad.
Pero también ofrece la oportunidad de avanzar en nuestro campo,
porque cada una de estas técnicas que se desarrollan aquí
tienen aplicaciones mucho más amplias.
El otro mensaje, de nuevo, viene de esta experiencia y muchas otras,
que quiero compartir es que en muchos de estos ámbitos científicos
existen muchos conocimientos
sobre las aplicaciones y los fenómenos físicos
y necesitamos nuevos métodos, nuevas técnicas, nuevos enfoques
para incorporarlos a la ciencia de datos.
Y, por supuesto, una vez que se haga, con suerte,
serán aplicables en un conjunto mucho más amplio de áreas.
Gracias por su atención.