Um novo artigo, publicado na Nature Climate Change, documenta evidências científicas sem precedentes para impactos climáticos induzidos pelo homem em pelo menos 80 por cento da área terrestre do mundo afetando pelo menos 85 por cento da população global.

A informação é publicada por Mercator Research Institute on Global Commons and Climate Change e reproduzida por EcoDebate, 18-10-2021. A tradução e a edição são de Henrique Cortez.

Os cientistas por trás do artigo desenvolveram uma nova técnica de pesquisa, utilizando modelos de aprendizado de máquina, para sintetizar uma quantidade sem precedentes de 100.000 estudos empíricos com um modelo extenso e dados observacionais sobre mudança de temperatura e precipitação para fornecer uma imagem abrangente e global dos impactos da ação humana, induzida pela mudança climática até o momento.

O estudo, “Machine-learning-based evidence and attribution mapping of 100,000 climate impact studies”, foi conduzido sob a orientação de dois institutos de pesquisa climática: Mercator Research Institute on Global Commons and Climate Change e Climate Analytics.

“Nosso estudo não deixa dúvidas de que a crise climática já está sendo sentida em quase todo o mundo. Ela também está amplamente documentada cientificamente”, explica Max Callaghan , pesquisador de pós-doutorado no grupo de trabalho Ciência Aplicada de Sustentabilidade do MCC e principal autor do estudo.

A “lacuna de atribuição”

O documento também identifica uma ‘lacuna de atribuição’, em que a falta de documentos e dados de países de baixa renda torna mais difícil entender os impactos climáticos nessas áreas, apesar das mudanças observadas nos modelos climáticos globais.

Níveis robustos de evidência para impactos atribuíveis são duas vezes mais prevalentes em países de alta renda do que baixo – e 23 por cento da população de países de baixa renda vive em áreas com evidência de baixo impacto, apesar das tendências parcialmente atribuíveis de temperatura e / ou precipitação.

“Os países em desenvolvimento estão na vanguarda dos impactos climáticos, mas podemos ver em nosso estudo que existem pontos cegos reais quando se trata de dados de impacto climático. A maioria das áreas onde não somos capazes de conectar os pontos em termos de atribuição está na África", Diz Shruti Nath, autor colaborador e pesquisador da Climate Analytics. ”Isso tem implicações reais para o planejamento da adaptação e acesso a financiamento nesses lugares”.

Revisões da ciência do clima na era da grande literatura

A literatura da ciência do clima está crescendo exponencialmente. Desde o primeiro relatório de avaliação do IPCC em 1990, o número de estudos sobre os impactos climáticos aumentou mais de 100 vezes.

Os métodos usados neste estudo visam fornecer uma solução para a era da grande literatura. A equipe usou uma abordagem de aprendizado profundo de última geração para identificar e classificar cerca de 100.000 artigos científicos, documentando impactos climáticos observados que vão desde vulnerabilidades sociais a impactos no meio ambiente, de lagos de água doce a ecossistemas e geleiras.

O algoritmo extrai informações sobre o impacto, o driver climático, bem como a geolocalização da área de estudo. Essas informações são então combinadas com avaliações espacialmente explícitas de tendências na temperatura e precipitação locais que são atribuíveis à mudança climática induzida pelo homem. Combinando essas duas fontes de big data, um grande banco de dados de literatura sem precedentes de impactos climáticos documentados com mudanças atribuíveis pelo homem na temperatura e precipitação locais, fornece um recurso único para informar a ação climática.

Max Callaghan conclui: “Nosso mapa mundial de impactos climáticos fornece orientação para a luta global contra o aquecimento global, para avaliações de risco regionais e locais e também para ações locais sobre adaptação climática.”

Referência:

Callaghan, M., Schleussner, C., Nath, S., Lejeune, Q., Knutson, T., Reichstein, M., Hansen, G., Theokritoff, E., Andrijevic, M., Brecha, R., Hegarty, M., Jones, C., Lee, K., Lucas, A., van Maanen, N., Menke, I., Pfleiderer, P., Yesil, B., Minx, J., Machine learning-based evidence and attribution mapping of 100,000 climate impact studies, Nature Climate Change. Disponível aqui.

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