Cientistas da Coreia do Sul, Austrália e EUA usaram resultados de modelos climáticos e uma nova abordagem estatística para calcular a probabilidade de o gelo marinho do Ártico desaparecer em diferentes níveis de aquecimento. 

A reportagem foi publicada por Institute for Basic Science (IBS) e reproduzida por EcoDebate, 10-07-2019. A tradução e a edição são de Henrique Cortez. 

Uma pesquisa publicada na edição desta semana da revista Nature Communications revela uma chance considerável de um Oceano Ártico sem gelo nos limites do aquecimento global estipulados no Acordo de Paris. Cientistas da Coreia do Sul, Austrália e EUA usaram resultados de modelos climáticos e uma nova abordagem estatística para calcular a probabilidade de o gelo marinho do Ártico desaparecer em diferentes níveis de aquecimento.

Projeções climáticas futuras são geralmente obtidas de modelos computacionais de clima global. Estes modelos são baseados em várias centenas de milhares de linhas de código de computador, desenvolvidas para resolver as equações físicas da atmosfera, oceano, gelo marinho e outros componentes climáticos. Aplicando futuras concentrações de gases de efeito estufa, cada modelo de computador produz uma versão de como o futuro do clima da Terra pode parecer. Transformar essa informação em decisões práticas não é fácil, devido às incertezas remanescentes na magnitude das mudanças climáticas futuras em escalas regionais. A tomada de decisão em um mundo em aquecimento requer uma compreensão das probabilidades de certos eventos climáticos ocorrerem.

Até agora, tem sido difícil extrair probabilidades significativas de modelos climáticos, porque esses modelos às vezes compartilham código de computador comum ou fazem suposições similares em relação à implementação de processos menos bem compreendidos, como nuvens ou vegetação. Para obter estimativas de probabilidade mais precisas para mudanças climáticas futuras na região do Ártico, a equipe de pesquisa desenvolveu um novo método estatístico que traduz os resultados de um conjunto de simulações de modelos de computador climático para probabilidades. Esse método classifica os modelos em termos de quão bem eles concordam com as observações atuais e considera também as interdependências entre os modelos.

“Traduzir a dependência do modelo em equações matemáticas tem sido uma questão de longa data na ciência do clima. É animador ver que nosso método pode fornecer uma estrutura geral para resolver este problema”, disse o co-autor Won Chang, professor assistente do departamento de Ciências Matemáticas na Universidade de Cincinnati, EUA.

Os pesquisadores aplicaram o novo método estatístico às projeções do modelo climático do século XXI. Usando 31 modelos climáticos diferentes, que exibem considerável interdependência, os autores descobriram que há pelo menos 6% de probabilidade de que o gelo marinho no oceano Ártico desapareça a 1,5°C acima dos níveis pré-industriais – um limite inferior recomendado pelo Acordo de Paris da Convenção-Quadro das Nações Unidas sobre Mudança do Clima (Figura 1). Para um aquecimento de 2 ° C, a probabilidade de perder o gelo sobe para pelo menos 28%. Muito provavelmente veremos pela primeira vez um oceano livre de gelo no oceano Ártico, aquecendo de 2 a 2,5 ° C.

“Nosso trabalho fornece uma nova estrutura estatística e matemática para calcular as mudanças climáticas e as probabilidades de impacto”, comentou Jason Evans, professor do Centro de Pesquisa em Mudança Climática da UNSW Austrália, em Sydney.

“Até agora, não havia um arcabouço matemático estabelecido para atribuir probabilidades a teorias não-exclusivas. Embora apenas tenhamos testado a nova abordagem em modelos climáticos, estamos ansiosos para ver se a técnica pode ser aplicada a outros campos, como o mercado de ações. previsões, investigações de acidentes de avião, ou em pesquisa médica “, diz Roman Olson, principal autor e pesquisador do Instituto de Ciência Básica do Centro de Física Climática (ICCP) na Coréia do Sul.

Referência:

A novel method to test non-exclusive hypotheses applied to Arctic ice projections from dependent models
R. Olson, S.-I. An, Y. Fan, W. Chang, J. P. Evans & J.-Y. Lee
Nature Communicationsvolume 10, Article number: 3016 (2019)
DOI 

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