Os modelos climáticos são uma história de sucesso, dado que muito do que eles previram realmente se tornou realidade. No entanto, Reto Knutti aponta em uma postagem do blog, os pesquisadores ainda precisam de novos modelos.

Em 1950, os meteorologistas Jule Charney e Ragnar Fjørtoft se juntaram ao matemático John von Neumann e outros pesquisadores para criar a primeira simulação de computador do tempo. Naquela época, levou 24 horas de cálculos para prever o valor do tempo de 24 horas. Em outras palavras, praticamente assim que a previsão insignificante foi concluída, a realidade se instalou e a tornou inútil. As previsões meteorológicas de hoje são surpreendentemente boas, frequentemente produzindo previsões habilidosas com até uma semana de antecedência e projetadas para incluir eventos extremos. Eles estão disponíveis em todos os telefones celulares e todos sabem como interpretá-los.

Progresso incrível dos modelos climáticos

Os modelos climáticos estão intimamente relacionados aos modelos climáticos; e eles, também, fizeram um progresso incrível. Hoje eles simulam correntes aéreas e oceânicas, gelo marinho, a biosfera, terra, o ciclo do carbono e muito mais. Eles levam em consideração milhares de efeitos de feedback e processos climáticos, consistem em um milhão de linhas de código de programação, e produzir petabytes de dados - e esses modelos são uma história de sucesso em muitos aspectos. Muitas projeções de modelos climáticos se tornaram realidade. Foi exatamente com base nessas projeções que os formuladores de políticas decidiram que deveríamos limitar o aquecimento global antropogênico a consideravelmente menos de 2 graus Celsius. Mas por que, então, este campo requer ainda mais pesquisas e novos modelos?

Décadas atrás, o estatístico George Box afirmou:"Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis. "E, de fato, todo modelo simplifica a realidade até certo ponto. Para certas questões, esta simplificação é justificada, enquanto para outros, as incertezas ainda são grandes. Um ponto em particular é que cada modelo possui uma resolução espacial específica, ou escala, abaixo do qual nenhuma previsão é possível. Hoje em dia, os modelos climáticos normalmente têm uma escala de 10 a 50 quilômetros. Mesmo esta resolução deixa claro que precisamos reduzir nosso CO ₂ emissões. Contudo, para descobrir com que frequência verões quentes e secos como o de 2018 ocorrerão, ou se a aldeia suíça de Sedrun ainda receberá neve suficiente no ano de 2040, precisamos de uma escala de apenas alguns quilômetros. Isso ocorre porque as montanhas, vales e fenômenos altamente localizados - como o aumento de massas de ar que se transformam em formações de nuvens - desempenham papéis críticos.

No entanto, atingir essas escalas menores requer um enorme poder de computação, o que é encontrado cada vez com mais frequência apenas em computadores com unidades de processamento gráfico (GPUs). Portanto, o "funcionamento interno do modelo, "em outras palavras, como os núcleos individuais compartilham e processam dados, tem que ser reprogramado. Esses supercomputadores poderosos tornam possível mapear fenômenos de pequena escala, como nuvens de tempestade, ou modelos de cidade de maneiras novas e aprimoradas. Contudo, eles também produzem mais dados do que podem ser armazenados.

Fazer com que um modelo de alta resolução seja executado em uma nova arquitetura de computador requer, portanto, a experiência de físicos, químicos, biólogos e outros especialistas para melhor descrever esses fenômenos de pequena escala. Cientistas da computação, também, são necessários se quisermos fazer um uso eficiente das novas tecnologias. Mas no final do dia, mesmo a melhor simulação é inútil se seus usuários não a entendem ou não sabem para que usá-la.

Benefícios para a sociedade

Para pesquisadores, modelos climáticos são ferramentas com as quais eles podem testar suas hipóteses, aprender a compreender processos e interpretar dados de medição. Mas eles também podem fazer mais:modelos climáticos são usados ​​em previsões para minimizar os riscos e vulnerabilidades da sociedade e da infraestrutura e para encontrar meios robustos de ajuste. O diálogo e o benefício para os usuários é a chave para este processo. Uma vez que nós, modeladores de clima, entendemos quais informações os fazendeiros ou engenheiros civis precisam para qual lugar e período de tempo, então, podemos preparar melhor nossos modelos para o ajuste - um exemplo brilhante de como o desenvolvimento tecnológico e a pesquisa inter e transdisciplinar trabalham juntos para oferecer benefícios tangíveis à sociedade.