Mapeando la lluvia en la Amazonía: realidad vs. modelos


Temperatura de la cuenca amazónica
Temperatura de la cuenca amazónica
OTCA

La selva amazónica —un pilar vital del equilibrio climático global— está atravesando cambios profundos y preocupantes. Mientras el mundo observa con alarma la aceleración de la deforestación, un fenómeno menos visible, pero igualmente crucial se desarrolla sobre su dosel: una transformación en los patrones de lluvia que amenaza con alterar irreversiblemente el funcionamiento del ecosistema tropical más importante del planeta.

Con una superficie que se extiende por más de 7 millones de kilómetros cuadrados y compartida por nueve países sudamericanos, la cuenca amazónica alberga aproximadamente el 10 % de toda la biodiversidad terrestre y representa cerca del 20 % del agua dulce fluvial que desemboca en los océanos. Pero además de su exuberancia natural, la Amazonía cumple una función esencial como sumidero de carbono: almacena alrededor de 86 petagramos de carbono (PgC), el equivalente a diez años de emisiones globales de CO₂ de origen humano.

Sin embargo, esa capacidad reguladora está siendo puesta a prueba. Deforestación, incendios forestales y el cambio climático están modificando de manera acelerada el equilibrio del ecosistema. Uno de los principales mecanismos de ese desequilibrio es la alteración de los patrones de precipitación.

Un reciente análisis científico, basado en más de cuatro décadas de datos (1980–2022), revela una realidad compleja: las lluvias en la Amazonía no solo están cambiando, sino que lo están haciendo de manera desigual y difícil de predecir.

El estudio analizó datos provenientes de distintas fuentes —observaciones en estaciones meteorológicas, imágenes satelitales, reanálisis atmosféricos y modelos climáticos— para entender cómo varían las precipitaciones a lo largo del tiempo y el espacio en la cuenca amazónica. Y los resultados son tan diversos como los métodos empleados.

En términos generales, los datos muestran una alta variabilidad regional y estacional. Por ejemplo, mientras algunas zonas del norte han experimentado aumentos en las precipitaciones, otras regiones —particularmente el sur y el centro de la cuenca— han mostrado una tendencia marcada a la sequía, especialmente durante los meses de junio, julio y agosto.

No obstante, existe una fuerte discrepancia entre los diferentes conjuntos de datos. El reanálisis ERA5, por ejemplo, reporta patrones persistentes de sequía en la Amazonía sur, pero estas tendencias no siempre son confirmadas por las observaciones en campo. En contraste, los datos satelitales como CHIRPS e IMERG ofrecen resultados más coherentes con las mediciones terrestres, aunque estos también presentan limitaciones, como su corto período de cobertura (en el caso de IMERG, solo desde 2001).

Las sequías no son un fenómeno nuevo en la Amazonía, pero su frecuencia y severidad han aumentado en las últimas décadas. Eventos extremos como los registrados en 2005 y 2010 provocaron caídas dramáticas en las precipitaciones, afectando la acumulación de biomasa y reduciendo la capacidad del bosque para absorber carbono.

Este fenómeno se agrava por una particularidad del ecosistema amazónico: la interdependencia entre su vegetación y el ciclo hidrológico. Gran parte de la lluvia que cae sobre la Amazonía proviene de la propia humedad reciclada por los árboles a través de la evapotranspiración. Algunos estudios estiman que entre el 25 % y el 35 % de la lluvia en el sur y oeste de la cuenca tiene su origen en este reciclaje interno.

La deforestación interrumpe ese ciclo virtuoso. Al eliminar el dosel arbóreo, se reduce la capacidad de emitir vapor de agua a la atmósfera, lo que provoca menos lluvias y acelera aún más la degradación. Un círculo vicioso de retroalimentación que puede llevar a cambios drásticos en el paisaje regional.

Uno de los desafíos centrales de la investigación es la falta de coherencia entre los diferentes modelos y bases de datos. El conjunto ERA5, ampliamente utilizado por los meteorólogos y climatólogos, presenta limitaciones importantes en su representación de la precipitación en zonas tropicales. Por ejemplo, su estimación de la humedad atmosférica en el sur de la Amazonía muestra una caída que no es respaldada por observaciones directas.

Esta desconexión podría explicarse por errores en la estimación del transporte de humedad a través del continente, una variable clave para entender la dinámica atmosférica en la región. Los modelos pueden estar subestimando el flujo de vapor de agua desde el Atlántico o sobreestimando la pérdida de humedad provocada por la deforestación.

Las implicancias de estos hallazgos van mucho más allá del interés académico. La Amazonía actúa como una bomba biótica que influye en los regímenes de lluvias desde Colombia hasta Argentina. Su capacidad para reciclar humedad alimenta no solo sus propios bosques, sino también regiones tan distantes como el sur de Brasil y la cuenca del Río de la Plata.

Una Amazonía más seca no solo almacenará menos carbono, sino que también emitirá más CO₂ a la atmósfera, exacerbando el cambio climático global. Además, afectará la seguridad hídrica y alimentaria de millones de personas que dependen directa o indirectamente de sus recursos.

Por eso, mejorar la precisión de los modelos y aumentar la cobertura de datos observacionales es fundamental. Solo con una mejor comprensión de los procesos atmosféricos y ecológicos podremos diseñar políticas públicas eficaces para proteger este ecosistema clave.

La Amazonía está cambiando. Las lluvias que durante milenios mantuvieron en pie a este coloso verde están dejando de caer en los patrones de siempre. Comprender por qué y cómo ocurre este cambio no es solo una cuestión científica: es una necesidad civilizatoria.

Si el corazón húmedo del planeta empieza a latir de forma errática, las consecuencias se sentirán en todo el mundo.


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Clima

Referencia: Polasky, A., Sapkota, V., Forest, C. E., & Fuentes, J. D. (2025). Discrepancies in precipitation trends between observational and reanalysis datasets in the Amazon Basin. Scientific Reports, 15(1), 7268. https://doi.org/10.1038/s41598-025-87418-5

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