Climatologistas e estatísticos da Universidade Ca 'Foscari de Veneza elaboraram um método para estimar com precisão os erros sistemáticos que afetam as previsões climáticas decadais. O método proposto promete um grande progresso em direção à realização de previsões climáticas confiáveis ​​de curto prazo. O resultado foi publicado ontem na prestigiosa revista. Relatórios Científicos do Natureza grupo de publicação.

A previsão do clima decadal explora a evolução do clima com um horizonte de previsão de cerca de uma década, e representa uma das fronteiras mais interessantes da pesquisa climática devido ao seu potencial econômico enorme, repercussões políticas e sociais.

Os modelos numéricos atualmente empregados em sistemas decadais de previsão do clima são afetados por erros sistemáticos graves (ou vieses) nas principais regiões do oceano e da atmosfera, devido à sua representação imperfeita de processos físicos fundamentais. Por causa desses preconceitos, o estado médio simulado do clima pode ser significativamente diferente daquele observado em grandes regiões.

Como no caso da previsão do tempo, esses modelos são inicializados - eles assimilam os dados observados para que a evolução do clima simulado seja o mais próximo possível da observada. Para prever a evolução futura, o modelo é "posto em liberdade". Na primeira fase, o modelo é então "forçado" a seguir as observações; então, a partir do momento em que é "liberado", ele se afasta progressivamente do clima médio observado e relaxa em direção ao seu próprio, clima médio específico. Como se fossem dois mundos paralelos separados:realidades observadas e simuladas. No momento em que o modelo evolui livremente, sem restrições de observação, o modelo se desvia, com uma "transição" progressiva da primeira para a segunda realidade (tendenciosa).

O problema é complexo, e a evolução da deriva é, portanto, na maioria das vezes apenas estimada por meio de métodos empíricos simples, e a quantificação de sua incerteza negligenciada:Em outras palavras, o desvio é normalmente considerado um mero erro a ser corrigido.

Essa pesquisa, em contraste, concentra-se na deriva, que é considerado pela primeira vez como um processo estatístico com dinâmica temporal própria. O modelo estatístico permitiu separar os diferentes componentes que concorrem para a determinação da deriva e do viés, incluindo tendências de erro de longo prazo e sazonalidades. Avançar, permitiu estabelecer relações causais entre a deriva e outros processos climáticos.

O artigo publicado ontem é co-autoria de Davide Zanchettin, Carlo Gaetan, Angelo Rubino e Maeregu Arisido da DAIS juntamente com pesquisadores do Instituto Max Planck de Hamburgo, o Bjerknes Center for Climate Research e o Geophysical Institute of Bergen University, como parte do grande projeto europeu PREFÁCIO (prefácio.b.uib.no/).

O método proposto - baseado em um modelo linear dinâmico - é o resultado de sinergias entre grupos de pesquisa em estatística, modelagem numérica e dinâmica climática coordenada pelos professores Gaetan e Rubino (líder do pacote de trabalho no projeto PREFÁCIO).

"O nosso representa uma aplicação inovadora, no campo da pesquisa climática, de uma metodologia estatística que foi bem estabelecida em outros campos, como economia. O nosso resultado pode, esperançosamente, fomentar a cooperação entre investigadores europeus nos campos da estatística e climatologia, seguindo uma tendência antecipada por colegas nos Estados Unidos ", explica Davide Zanchettin.

“Pretendíamos trazer métodos estatísticos mais sofisticados para a investigação climática. Alcançámos este objectivo graças ao empenho da DAIS em construir uma“ ponte entre dois mundos ”- climatologia dinâmica e estatística - que muitas vezes utilizam linguagens diferentes”, diz Angelo Rubino.

"PREFACE representou uma grande oportunidade de mostrar como a teoria estatística complexa não é um mero exercício teórico, mas um apoio potencial em outros campos ", conclui Carlo Gaetan.