p A mudança climática não é um monólito. É caracterizada pelo derretimento das calotas polares ao longo do tempo e também por uma tempestade que corta a energia do sistema de metrô de uma cidade costeira. p Mas os modelos de mudança climática global são bons no cálculo de tendências gerais, não levando em consideração os raros eventos climáticos e os estragos que eles podem causar nas comunidades. E isso para não falar do acúmulo não processado de dados climáticos coletados nos últimos anos, o que está muito além da capacidade humana de analisar.

p "Às vezes ouvimos que a ciência está resolvida, e às vezes ouvimos que há tanto que não sabemos que não podemos tomar nenhuma decisão, "disse Auroop Ganguly, professor de engenharia civil e ambiental da Northeastern.

p Mas, ele adicionou, “fazer da incerteza uma desculpa para a inação é um grande problema”.

p Em artigo divulgado pela publicação britânica Climate 2020 na sexta-feira, uma equipe liderada por Ganguly explica como aproveitar a ciência e a tecnologia existentes para interpretar os dados climáticos, fazer previsões mais precisas, e impulsionar as indústrias e municípios a se prepararem e a reduzirem os efeitos das mudanças climáticas.

p Um método que a equipe recomenda é chamado de teoria do valor extremo, um tipo de estatística que pode prever a probabilidade de algo fora do comum. Esse, os pesquisadores escrevem no artigo, é um trampolim para "extrair percepções preditivas sobre as estatísticas de mudança e extremos."

p Ganguly e sua equipe já estão dando o exemplo ao conduzir pesquisas para fazer esses tipos de previsões detalhadas. Especificamente, eles estudaram extremos climáticos, como ondas de calor, snaps frios, precipitação forte, ventos fortes, e secas - resultados das mudanças climáticas em grande parte não explicados nas tendências gerais produzidas pelos modelos globais atuais.

p Ganguly, que dirige o Laboratório de Sustentabilidade e Ciência de Dados do Nordeste, disse que os pesquisadores precisam expandir seu trabalho para incluir ciência de dados e física. E quando os milhões de gigabytes de dados climáticos disponíveis parecem intransponíveis, a tecnologia de aprendizado de máquina pode ajudar a analisar as informações.

p Mas, uma vez que os pesquisadores são capazes de processar totalmente os dados climáticos, eles ainda precisam convencer os grupos federais e comerciais a usá-lo para informar as políticas e proteções. Como é, muitas agências governamentais, companhias de seguros, e modeladores de risco de seguro e auditores ainda estão optando por reagir aos danos causados ​​por uma tempestade, por exemplo, em vez de recompensar as pessoas por se prepararem para isso. Ganguly disse que isso ocorre porque atualmente não há incentivos financeiros significativos para se preparar para os efeitos das mudanças climáticas.

p "A importância dos incentivos econômicos para superar os obstáculos às melhores práticas ou à inovação da engenharia, bem como para a miopia política, não pode ser superenfatizado, "os pesquisadores escrevem no artigo Climate 2020.

p "É todo um ciclo vicioso, "Ganguly disse, referindo-se à conexão entre estruturas desincentivas, política míope, e a estagnação do desenvolvimento tecnológico. Mas incentivos, ele adicionou, poderia desencadear um novo ciclo de política informada e inovação.

p RisQ, uma empresa dirigida pelo ex-aluno e co-autor de Ganguly, Evan Kodra, lançou as bases para este novo ciclo. A equipe da RisQ calcula os efeitos das mudanças climáticas no valor concreto, como imóveis, na esperança de estimular os setores público e privado a ver o benefício de medidas proativas.

p "A inovação multidimensional é necessária, "Ganguly disse." Isso pode girar a roda.