Las corrientes oceánicas se entrelazan como una telaraña pegajosa: cada perturbación deja una huella que no desaparece al instante. Los climatólogos solían tratar los empujones aleatorios en esa telaraña como invisibles y sin memoria, pero una nueva investigación muestra que el ruido tiene memoria, y esa memoria refuerza los vínculos entre nodos distantes.
El autor construyó un modelo inverso lineal en el que la perturbación aleatoria puede ser ruido blanco sin memoria o ruido de color con un tiempo de correlación característico. En lugar de calcular derivadas directamente, como en el método de Liang, la dinámica se extrae minimizando la diferencia entre la función de correlación observada y la teórica. Para el ruido blanco se minimiza la norma de la diferencia en una ventana de cuatro meses; para el ruido de color, además se ajusta el tiempo de memoria. La aproximación inicial se obtiene del logaritmo matricial de la función de correlación en diferentes retardos. Luego, mediante la fórmula de Liang-Kleeman, se calcula el flujo de información entre variables, que sirve como medida de causalidad.
El método se aplicó a datos de temperatura superficial del océano Pacífico y al índice del dipolo del océano Índico durante el período 1958–2010. Todos los enfoques muestran una causalidad mutua pero asimétrica: el Pacífico estabiliza el dipolo, mientras que el dipolo excita al Pacífico. El mapa de flujos de información recuerda la estructura de El Niño. Tener en cuenta el ruido de color produce flujos más fuertes, especialmente en la región Niño 3. Allí, la memoria del ruido alcanza los dos meses, un cincuenta por ciento más que en el resto del océano. Las autocorrelaciones observadas son cóncavas en cero, lo que confirma la presencia de memoria en el ruido.
Este trabajo aplica por primera vez un modelo inverso lineal con ruido de color al problema de la causalidad en el clima y separa explícitamente la contribución de la dinámica y la de las correlaciones. No es solo un refinamiento del método de Liang, sino una imagen fundamentalmente más completa: la memoria de las perturbaciones aleatorias cambia las relaciones causales. El método podría mejorar los pronósticos de El Niño y del dipolo del océano Índico, lo cual es importante para la agricultura, los recursos hídricos y la economía de los países que dependen de estos fenómenos. También es aplicable en otros campos donde el ruido tiene memoria, como las finanzas o la neurociencia.
La telaraña pegajosa de las conexiones oceánicas resultó ser aún más adherente de lo que se pensaba: una perturbación que llega al nodo Niño 3 permanece allí más tiempo que el ciclo estacional. La memoria del ruido, como un hilo viscoso, estira la influencia de El Niño sobre el dipolo del océano Índico y viceversa. Ahora los climatólogos pueden ver dónde la telaraña no se rompe, sino que solo se comba ligeramente bajo el peso del azar.
La memoria del ruido en la región Niño 3 supera los dos meses, es decir, una perturbación oceánica aleatoria "se recuerda" a sí misma durante más tiempo que el ciclo estacional promedio.