Em outubro deste ano, pesquisadores do clima em Utah mediram a temperatura mais baixa já registrada no mês de outubro nos EUA (excluindo o Alasca):-37,1 graus C. O recorde anterior de baixa temperatura para outubro foi de -35 graus C, e as pessoas se perguntaram sobre a relação com as mudanças climáticas.
Até agora, pesquisadores do clima responderam que clima não é a mesma coisa que clima. O clima é o que esperamos a longo prazo, considerando que o tempo é observado no curto prazo - e uma vez que as condições climáticas locais são altamente variáveis, pode ser muito frio em um local por um curto período de tempo, apesar do aquecimento global de longo prazo. Resumidamente, a variabilidade do clima local mascara as tendências de longo prazo do clima global.
Uma mudança de paradigma
Agora, Contudo, um grupo liderado pelo professor da ETH Reto Knutti conduziu uma nova análise de modelos e medições de temperatura. Os cientistas concluíram que o paradigma tempo-não-clima não é mais aplicável nessa forma. De acordo com os pesquisadores, o sinal do clima, isto é, a tendência de aquecimento de longo prazo - pode realmente ser discernida nos dados meteorológicos diários, como temperatura e umidade do ar na superfície, desde que os padrões espaciais globais sejam levados em consideração.
Isso significa que, apesar do aquecimento global, pode muito bem haver uma baixa temperatura recorde em outubro nos EUA. Se for simultaneamente mais quente do que a média em outras regiões, Contudo, este desvio é quase completamente eliminado. "Descobrir o sinal da mudança climática nas condições meteorológicas diárias exige uma perspectiva global, não regional, "diz Sebastian Sippel, um pós-doutorado trabalhando no grupo de pesquisa de Knutti e autor principal de um estudo publicado recentemente em Nature Mudança Climática .
As técnicas de aprendizagem estatística extraem a assinatura da mudança climática
A fim de detectar o sinal do clima em registros meteorológicos diários, Sippel e seus colegas usaram técnicas de aprendizagem estatística para combinar simulações com modelos climáticos e dados de estações de medição. As técnicas de aprendizagem estatística podem extrair uma "impressão digital" da mudança climática a partir da combinação de temperaturas de várias regiões e a proporção de aquecimento e variabilidade esperados. Avaliando sistematicamente as simulações do modelo, eles podem identificar a impressão digital do clima nos dados de medição global em qualquer dia desde a primavera de 2012.
Uma comparação da variabilidade das temperaturas médias diárias locais e globais mostra por que a perspectiva global é importante. Considerando que as temperaturas médias diárias medidas localmente podem oscilar amplamente (mesmo após o ciclo sazonal ser removido), os valores médios diários globais mostram uma faixa muito estreita.
Se a distribuição dos valores médios diários globais de 1951 a 1980 forem comparados com aqueles de 2009 a 2018, as duas distribuições (curvas em sino) quase não se sobrepõem. O sinal do clima é, portanto, proeminente nos valores globais, mas obscurecido nos valores locais, visto que a distribuição dos valores médios diários se sobrepõe consideravelmente nos dois períodos.
Aplicação ao ciclo hidrológico
As descobertas podem ter amplas implicações para a ciência do clima. "O tempo em nível global carrega informações importantes sobre o clima, "diz Knutti." Esta informação poderia, por exemplo, ser usado para estudos posteriores que quantificam as mudanças na probabilidade de eventos climáticos extremos, como períodos de frio regionais. Esses estudos são baseados em cálculos de modelo, e nossa abordagem poderia então fornecer um contexto global da impressão digital da mudança climática em observações feitas durante períodos de frio regionais desse tipo. Isso dá origem a novas oportunidades para a comunicação de eventos climáticos regionais no contexto do aquecimento global. "
O estudo resulta de uma colaboração entre pesquisadores da ETH e o Swiss Data Science Center (SDSC), que a ETH Zurich opera em conjunto com sua universidade irmã EPFL. "O estudo atual destaca como os métodos de ciência de dados são úteis no esclarecimento de questões ambientais, e o SDSC é de grande utilidade nisso, ", diz Knutti. Os métodos de ciência de dados não permitem apenas aos pesquisadores demonstrar a força da" impressão digital "humana, eles também mostram onde a mudança climática mundial é particularmente clara e reconhecível em um estágio inicial. Isso é muito importante no ciclo hidrológico, onde há grandes flutuações naturais de dia para dia e de ano para ano. "No futuro, devemos, portanto, ser capazes de identificar padrões e tendências induzidos pelo homem em outros parâmetros de medição mais complexos, como precipitação, que são difíceis de detectar usando estatísticas tradicionais, "diz o professor da ETH.
