El estudio del campo magnético terrestre puede abordarse desde el estudio de los datos obtenidos mediante medidas directas (observatorios en tierra, satélites, etc.) e indirectas (estudios paleomagnéticos y arqueomagnéticos) o bien a través del análisis de modelos.
Por un lado existen modelos experimentales, consistentes en complejos equipos en los que se simula el comportamiento del núcleo externo mediante fluidos metálicos a altas temperaturas dentro de un receptáculo esférico en rotación. Por otro lado, también se dispone de modelos magnetohidrodinámicos, que simulan numéricamente la evolución del núcleo a partir de las ecuaciones de la termodinámica, la dinámica de fluidos y el electromagnetismo gracias a potentes ordenadores. Estos últimos permiten un análisis detallado de la dinámica del sistema. Sin embargo, la potencia de cálculo que requieren obliga a emplear, para algunas características físicas, valores muy distintos de los reales.
Una alternativa a los modelos magnetohidrodinámicos consiste en utilizar modelos simplificados o conceptuales, en los que, en vez de simular en detalle la dinámica del fluido, se describen rasgos generales del sistema mediante expresiones matemáticas más sencillas. Un ejemplo de este tipo de aproximación lo constituyen los modelos estocásticos o ‘brownianos’, en los que se simula la evolución del campo magnético mediante fluctuaciones aleatorias sujetas a ciertas restricciones. Los resultados de estos modelos presentan características estadísticamente comparables con las observaciones y permiten investigar los mecanismos responsables de ese comportamiento.
Investigadores del grupo han desarrollado un modelo sencillo capaz de reproducir la asimetría temporal en el comportamiento del momento dipolar del campo magnético terrestre en el entorno de las inversiones (Molina-Cardín et al., 2021).

A. Molina-Cardín, L. Dinis, M.L. Osete. Simple stochastic model for geomagnetic excursions and reversals reproduces the temporal asymmetry of the axial dipole moment. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. https://doi.org/10.1073/pnas.2017696118