p É muito importante entender como as nuvens responderam às mudanças climáticas no passado, pois pode ajudar na redução de erros ao prever o aquecimento global futuro usando modelos climáticos. As estimativas de feedback de nuvem de curto prazo com base em observações oferecem uma maneira de avaliar e melhorar as habilidades dos modelos climáticos na simulação de feedback de nuvem, de acordo com Hua Zhang, um cientista e professor da Academia Chinesa de Ciências Meteorológicas, e um dos autores de um estudo publicado recentemente em Avanços nas Ciências Atmosféricas . p "O forçamento radiativo da nuvem na região das monções do Leste Asiático tem características únicas, e o atual desvio e incerteza na simulação de orçamentos de radiação no Leste Asiático estão todos relacionados ao seu feedback, o que restringe muito a nossa compreensão das mudanças climáticas na região usando modelos climáticos, "explica Zhang." Usar dados observacionais para estudar feedback de nuvem de curto prazo no Leste Asiático pode fornecer uma restrição observacional sobre feedback de longo prazo lá, e assim nos ajuda a avaliar a contribuição do feedback da nuvem para a sensibilidade ao clima. "

p Primeiro, um novo conjunto de kernels radiativos em nuvem foi construído pela Prof. Zhang e sua equipe, com base no modelo de radiação BCC_RAD, e o feedback da nuvem em resposta à variabilidade climática interanual no Leste Asiático foi estimado a partir desses núcleos combinados com medições de nuvem do MODIS a bordo do satélite Aqua da NASA de julho de 2002 a junho de 2018.

p A fim de revelar a distribuição espacial e variação sazonal de feedbacks devido a diferentes tipos de nuvens, a equipe adotou o método de classificação de nuvem fornecido pelo conjunto de dados ISCCP (International Satellite Cloud Climatology Project) e selecionou quatro sub-regiões de acordo com os tipos de superfície e monção. O feedback de nuvem mais forte estava localizado na região de monções subtropicais, principalmente devido às contribuições de nimbostratus e stratus.

p Eles descobriram que o feedback de nuvem de curto prazo no Leste Asiático é impulsionado principalmente por diminuições na fração de nuvem média e baixa, resultantes de mudanças na estrutura termodinâmica da atmosfera, e uma diminuição na espessura óptica de baixa nuvem, relacionadas a mudanças no conteúdo de água da nuvem.

p "O feedback de curto prazo da nuvem é uma variável útil para estimar as incertezas relacionadas às nuvens, e pode fornecer uma referência para o estudo de feedback de nuvem de longo prazo e estreitamento das incertezas entre modelos em feedbacks de nuvem de longo prazo por meio da relação entre feedbacks de nuvem de longo e curto prazo no Leste Asiático, "conclui o Prof. Zhang.