Analizar el grado de confianza de los estudios sobre cambio climático y sus impactos en los ecosistemas y organismos es el principal objetivo de un nuevo método desarrollado por investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC). En un artículo publicado en la revista , analizan críticamente las investigaciones llevadas a cabo en este campo, ya que, según los científicos, es muy difícil atribuir los actuales cambios en biología a las transformaciones del clima y al aumento de los gases de efecto invernadero en la atmósfera. Los científicos han empleado una base de datos con más de 1.500 observaciones y han hallado que en general, la confianza es moderada a la hora de atribuir los impactos observados en biología al cambio climático. La evidencia es convincente, pero no concluyente, algo que puede generar problemas para la futura gestión de los ecosistemas, indica Johnna Holding, investigadora del CSIC en el Instituto Mediterráneo de Estudios Avanzados. El artículo resalta que los estudios que han concluido que el cambio climático no es causa de transformaciones en biología son más concluyentes y proporcionan un grado de confianza más elevado. Esto indica que hay un sesgo en las publicaciones, que es contraproducente para el progreso de la investigación. Los estudios que atribuyen cambios biológicos al cambio climático se valoran de forma menos rigurosa, asegura Holding. Para Carlos Duarte, también del CSIC, es muy difícil atribuir los cambios actuales en la biología a los cambios en el clima, y aún más complicado, y probablemente imposible, atribuir estos cambios al aumento de gases de efecto invernadero en la atmósfera. Los ecosistemas están afectados por muchos otros cambios causados por el hombre. Los investigadores sugieren recuperar métodos científicos clásicos, como los basados en formular hipótesis a partir de teorías que postulan mecanismos de correlación entre el cambio climático y el biológico, así como el uso de métodos cuantitativos que contemplen también otros motores de cambio. Concluyen que la mayoría de los estudios carecen de datos de series temporales suficientemente largas y continuas, lo que se podría resolver mediante la asignación de más fondos para obtener ese tipo de datos.
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