El mundo está subestimando los efectos económicos del cambio climático en billones de dólares, según un nuevo estudio en coautoría de científicos de la Universidad de Warwick.
El estudio, dirigido por la Universidad de Georgetown y publicado en Nature Communications hoy (6 de octubre), muestra que los modelos actuales de predicción económica no tienen en cuenta las variaciones impredecibles de las temperaturas globales , en lugar del aumento de las temperaturas más predecibles.
La coautora, la profesora Sandra Chapman, del Departamento de Física de la Universidad de Warwick, dijo: «Cuando hacemos que un sistema como el clima de la Tierra se caliente, no se calienta suave y uniformemente. Los cambios en la temperatura de la Tierra se traducen en daños económicos y el trabajo estima el daño económico adicional que podemos esperar debido a estas fluctuaciones en la temperatura media global de la Tierra además del suave aumento gradual debido al aumento de CO 2 en la atmósfera «.
«Nuestro estudio identifica una nueva categoría de costos económicos: los que surgen de las fluctuaciones impredecibles pero inevitables del clima global que estamos destinados a enfrentar», dice el profesor de la Escuela de Políticas Públicas McCourt de Georgetown, Raphael Calel, economista y coautor de la estudio con tres científicos del Reino Unido. «Para prevenir estas pérdidas, necesitamos un conjunto más diverso de respuestas políticas con una mayor inversión en adaptación y resiliencia».
Costo de la inacción
Estados Unidos, por ejemplo, se basa en un modelo de pronóstico desarrollado por el economista de Yale William Nordhaus, por el que recibió el Premio Nobel en 2018, así como otros dos modelos de pronóstico que descienden del trabajo de Nordhaus.
Pero Calel dice que estos modelos no toman en cuenta las fluctuaciones impredecibles en las temperaturas globales observadas año tras año.
«Esto puede parecer un pequeño descuido, pero nuestro estudio muestra que estas fluctuaciones crearán billones de dólares en daños económicos adicionales», dice Calel. «El trabajo anterior utiliza un procedimiento bien conocido para estimar los cambios de temperatura media global y los daños económicos que siguen. En nuestro estudio, modificamos este procedimiento para capturar también la variabilidad de las temperaturas globales.
Los daños adicionales, que oscilan entre $ 10 billones y $ 50 billones durante los próximos 200 años cuando se miden en dólares de hoy, según el estudio, nos muestran que el costo de la inacción es sustancialmente más alto de lo que se creía anteriormente, dice.
Calel también señala que, si bien existe una clara necesidad de reducir las emisiones a un ritmo más rápido para evitar un cambio climático predecible, también debemos prepararnos para mitigar los efectos y costos de estas fluctuaciones, que son significativas.
Hacer nuevas políticas
Entre los cambios de política que recomienda el profesor se encuentran un cambio de los suministros de alimentos hacia un modelo más resistente y de bajo impacto; inversiones en infraestructura que resistirá mejor los extremos climáticos futuros; y la creación de agencias y apoyos sociales para ayudar a los millones de personas que serán desplazadas de sus hogares.
«Los beneficios que proporcionarán estas inversiones son mucho mayores de lo que se creía», dice.
El profesor de la Escuela McCourt fue el autor del estudio con Sandra C. Chapman de la Universidad de Warwick; David A. Stainforth del mismo departamento y también de la London School of Economics and Political Science; y Nicholas W. Watkins de la London School of Economics y la Universidad de Warwick, así como de la Open University en el Reino Unido.
«Sabíamos que los modelos acoplados de economía climática habían omitido la variabilidad de la temperatura global y queríamos comprender y cuantificar las consecuencias de esto», dice Calel.
«La variabilidad de la temperatura implica mayores daños económicos por el cambio climático», se publica en Nature Communications.
Fuente
https://phys.org/news/2020-10-trillions-extra-economic-climate-effects.amp
