Cientistas combinam modelos climáticos para obter projeções mais precisas do estado futuro do sistema terrestre
Cientistas criam novo método para analisar estatisticamente modelos climáticos que projetam condições futuras do estado do sistema terrestre com maior fidelidade. Saiba todos os pormenores aqui.
O novo método criado pelos investigadores fornece uma forma de ajustar os modelos com elevada sensibilidade à temperatura: um problema bem conhecido da comunidade científica. Atribuindo diferentes pesos aos modelos e combinando-os, os investigadores estimam que a temperatura global aumentará entre 2 °C e 5 °C até ao final do século.
Elias Massoud, ecohidrologista computacional do ORNL.
Esta projeção, publicada na revista Nature Communications Earth & Environment, alinha-se com as projeções anteriores, embora este novo quadro seja mais inclusivo, evitando a rejeição de modelos que era prática comum nos métodos anteriores.
A sensibilidade climática de equilíbrio
Um parâmetro-chave para estes modelos - conhecido como sensibilidade climática de equilíbrio (ECS, siglas em inglês) - descreve a relação entre a alteração do dióxido de carbono e o aquecimento correspondente. Embora o sistema terrestre tenha uma verdadeira ECS, não se trata de uma quantidade mensurável. Diferentes linhas de evidência podem fornecer uma imagem plausível da verdadeira ECS da Terra, o que pode aliviar a incerteza dos modelos de simulação.
No entanto, muitos modelos assumem uma ECS elevada e preveem temperaturas mais elevadas em resposta a uma maior quantidade de dióxido de carbono atmosférico do que a que se verifica no sistema terrestre real. Uma vez que estes modelos fornecem estimativas sobre as condições futuras a cientistas e decisores políticos, é importante garantir que representam as condições da Terra tão fielmente quanto possível.
Anteriormente este problema era eliminado através da remoção de modelos com uma ECS elevada
Os métodos anteriores atenuavam este problema, eliminando os modelos com um valor ECS elevado. Para Massoud essa abordagem era particularmente pesada uma vez que excluía modelos que poderiam conter boas informações necessárias para os cientistas, especialmente aqueles que ajudavam na compreensão dos extremos climáticos.
Para atenuar este problema, e não optarem pela remoção dos modelos com elevado valor de ECS, os cientistas adotaram “(...) uma ferramenta chamada Bayesian Model Averaging, que é uma forma de combinar modelos com influência variável ao estimar a sua distribuição", disse Massoud. "Utilizámo-la para restringir a ECS nestes modelos, o que nos permitiu projetar condições futuras sem o 'problema do modelo quente'”, acrescentou o ecohidrologista computacional da ORNL.
Projeções cada vez mais precisas de como a Terra e o seu clima estão a mudar
Muitos modelos provêm de códigos semelhantes ou têm os mesmos parâmetros, criando assim preocupações quanto à independência dos modelos. "Se dois modelos são dependentes, então eles dão a mesma informação", disse Massoud. "O nosso trabalho utiliza os resultados das ponderações para estimar o grau de independência que cada um apresenta e, em seguida, inclui esse fator na sua influência, para que a mesma informação não seja contabilizada duas vezes".
O novo método permite fazer projeções cada vez mais precisas de como a Terra e o seu clima estão a mudar na medida em que o trabalho desenvolvido integra dados de modelos com dados observados, fazendo com que desta forma seja obtida a melhor estimativa do estado do sistema terrestre. “Isto permite aos cientistas fazer projeções mais exatas e precisas sobre a forma como a Terra e o clima estão a mudar", conclui Massoud.
Referência da notícia
Elias C. Massoud et al, Bayesian weighting of climate models based on climate sensitivity, Communications Earth & Environment (2023).