Enfrentando a certeza de um clima em mudança juntamente com a incerteza que permanece nas previsões de como isso vai mudar, cientistas e engenheiros de todo o país estão se unindo para construir um novo tipo de modelo climático projetado para fornecer previsões mais precisas e acionáveis.

Aproveitando os avanços recentes nas ciências computacionais e de dados, o esforço abrangente capitaliza em grandes quantidades de dados que agora estão disponíveis e em recursos de computação cada vez mais poderosos, tanto para processar dados quanto para simular o sistema terrestre.

O novo modelo será construído por um consórcio de pesquisadores liderado pela Caltech, em parceria com o MIT; a Escola de Pós-Graduação Naval (NPS); e JPL, que Caltech gerencia para a NASA. O consórcio, apelidada de Climate Modeling Alliance (CliMA), planeja fundir observações da Terra e simulações de alta resolução em um modelo que representa importantes características de pequena escala, como nuvens e turbulência, mais confiável do que os modelos climáticos existentes. O objetivo é um modelo climático que projete mudanças futuras em variáveis ​​críticas, como cobertura de nuvens, chuva, e a extensão do gelo marinho com mais precisão - com incertezas pelo menos duas vezes menores do que os modelos existentes.

"Projeções com modelos climáticos atuais - por exemplo, de como características como extremos de chuva irão mudar - ainda tem grandes incertezas, e as incertezas são mal quantificadas, "diz Tapio Schneider, Theodore Y. Wu, Professor de Ciência Ambiental e Engenharia da Caltech, cientista pesquisador sênior do JPL, e investigador principal do CliMA. "Para as cidades que planejam sua infraestrutura de gestão de águas pluviais para resistir aos próximos 100 anos de enchentes, este é um problema sério; respostas concretas sobre a gama provável de resultados climáticos são fundamentais para o planejamento. "

O consórcio vai operar em um ritmo acelerado, atmosfera de start-up, e espera ter o novo modelo instalado e funcionando nos próximos cinco anos - um cronograma agressivo para construir um modelo climático essencialmente do zero.

"Um novo começo nos dá a oportunidade de projetar o modelo desde o início para funcionar de maneira eficaz em hardware de computação moderno e em rápida evolução, e para os modelos atmosférico e oceânico serem primos próximos um do outro, compartilhando os mesmos algoritmos numéricos, "diz Frank Giraldo, professor de matemática aplicada no NPS.

A modelagem climática atual se baseia em dividir o globo em uma grade e, em seguida, computar o que está acontecendo em cada setor da grade, bem como a forma como os setores interagem entre si. A precisão de qualquer modelo depende em parte da resolução na qual o modelo pode ver a Terra, ou seja, o tamanho dos setores da rede. As limitações na capacidade de processamento do computador disponível significam que esses setores geralmente não podem ser menores do que dezenas de quilômetros de cada lado. Mas para modelagem climática, o diabo está nos detalhes - detalhes que passam despercebidos em uma grade muito grande.

Por exemplo, nuvens baixas têm um impacto significativo no clima, refletindo a luz do sol, mas as plumas turbulentas que os sustentam são tão pequenas que caem pelas fendas dos modelos existentes. De forma similar, mudanças no gelo do mar Ártico têm sido associadas a efeitos abrangentes sobre tudo, desde o clima polar até a seca na Califórnia, mas é difícil prever como esse gelo mudará no futuro porque é sensível à densidade da cobertura de nuvens acima do gelo e à temperatura das correntes oceânicas abaixo, ambos os quais não podem ser resolvidos pelos modelos atuais.

Para capturar o impacto em grande escala desses recursos de pequena escala, a equipe desenvolverá simulações de alta resolução que modelam os recursos em detalhes em regiões selecionadas do globo. Essas simulações serão aninhadas dentro do modelo climático mais amplo. O efeito será um modelo capaz de "aumentar o zoom" nas regiões selecionadas, fornecendo informações detalhadas do clima local sobre essas áreas e informando a modelagem de processos de pequena escala em todos os outros lugares.

"O oceano absorve grande parte do calor e do carbono que se acumulam no sistema climático. No entanto, o quanto ele ocupa depende de redemoinhos turbulentos na parte superior do oceano, que são muito pequenos para serem resolvidos em modelos climáticos, "diz Raffaele Ferrari, Cecil e Ida Green Professor de Oceanografia no MIT. "Combinando simulações de alta resolução aninhadas com medições recentemente disponíveis de, por exemplo, uma frota de milhares de flutuadores autônomos poderia permitir um salto na precisão das previsões do oceano. "

Embora os modelos existentes sejam frequentemente testados, verificando as previsões em relação às observações, o novo modelo dará um passo adiante na construção, usando ferramentas de assimilação de dados e aprendizado de máquina para "ensinar" o modelo a se aprimorar em tempo real, aproveitando as observações da Terra e as simulações aninhadas de alta resolução.

"O sucesso da previsão do tempo computacional demonstra o poder do uso de dados para melhorar a precisão dos modelos de computador; nosso objetivo é trazer o mesmo sucesso para a previsão do clima, "diz Andrew Stuart, Professor Bren de Ciências da Computação e Matemática da Caltech.

Cada uma das instituições parceiras traz uma força e experiência de pesquisa diferentes para o projeto. Na Caltech, Schneider e Stuart se concentrarão na criação de algoritmos de assimilação de dados e aprendizado de máquina, bem como modelos para nuvens, turbulência, e outras características atmosféricas. No MIT, Ferrari e John Marshall, também Cecil e Ida Green Professor de Oceanografia, vai liderar uma equipe que vai modelar o oceano, incluindo sua circulação em grande escala e mistura turbulenta. No NPS, Giraldo vai liderar o desenvolvimento do núcleo computacional do novo modelo de atmosfera em colaboração com Jeremy Kozdon e Lucas Wilcox. No JPL, um grupo de cientistas irá colaborar com a equipe do campus da Caltech para desenvolver modelos de processos para a atmosfera, biosfera, e criosfera.