Atividades humanas, como a queima de combustíveis fósseis para transporte e eletricidade, pioraram a intensidade de chuvas extremas e neve sobre a terra nas últimas décadas, não apenas em algumas áreas, mas em escala global, nova pesquisa mostra.

Estudos anteriores foram capazes de atribuir eventos extremos individuais e mudanças de longo prazo em algumas regiões às mudanças climáticas, mas as avaliações globais têm sido mais difíceis. Usamos uma nova técnica para analisar os registros de precipitação de todo o mundo e encontramos evidências conclusivas da influência humana na precipitação extrema em todos.

Os cientistas têm alertado que o aumento das temperaturas globais levará a precipitações mais extremas no futuro, principalmente porque o ar quente "retém" mais vapor de água na atmosfera, abastecendo tempestades.

Com a Terra já cerca de 1 grau Celsius (1.8 F) mais quente desde o início da era industrial, queríamos saber se essa mudança já havia começado.

As tentativas anteriores de detectar a influência humana em registros históricos de precipitação geralmente exigiam longas séries de tempo com muitos anos consecutivos de dados. Mas a precipitação é difícil de monitorar durante longos períodos da terra ou do espaço, então esses registros são raros. Encontramos outra maneira.

Usamos redes neurais artificiais, um tipo de aprendizado de máquina, para encontrar padrões de precipitação extrema em registros meteorológicos. Depois que essas redes neurais entenderam o que procurar, poderíamos analisar registros de observação mais curtos e díspares.

O resultado são várias linhas de evidência de que a atividade humana intensificou a precipitação extrema nas últimas décadas. Mesmo quando os conjuntos de dados eram muito diferentes, pudemos ver a influência humana.

As descobertas foram publicadas em 6 de julho, 2021, no jornal Nature Communications .

Compreender como os humanos influenciam a precipitação extrema é importante para interpretar os eventos climáticos atuais e para preparar as cidades e a infraestrutura de proteção para o mundo em mudança que está por vir.

Nos últimos anos, enchentes devastadoras chegaram às manchetes após chuvas extraordinárias que historicamente seriam extremamente raras. A temporada de furacões de 2017 no Texas, Flórida e Porto Rico e as chuvas de monções extremas sobre a Índia e Bangladesh em 2017 são dois exemplos. Nossos resultados indicam que, como uma regra geral, a precipitação tornou-se mais extrema em todo o mundo nas últimas décadas.

# Harvey em perspectiva. Tanta chuva caiu, tivemos que atualizar os gráficos de cores em nossos gráficos para mapeá-los com eficácia. pic.twitter.com/Su7x2K1uuz

- Serviço Meteorológico Nacional (@NWS) 28 de agosto 2017

Talvez mais importante, nossos resultados indicam que o aquecimento adicional do planeta ao longo do século 21 provavelmente continuará a intensificar os eventos de precipitação mais extremos. Modelos climáticos projetam que tal intensificação acontecerá neste século, e eles sugerem que uma intensificação semelhante, mas menos rápida, ocorreu no século 20, com base em quanto o planeta já aqueceu. Nossos resultados validam esse achado.

Com os níveis de gases de efeito estufa na atmosfera ainda aumentando, projeta-se que o planeta continuará aquecendo ao longo do século 21. O quanto ele aquece dependerá das escolhas feitas hoje sobre o uso de combustível fóssil e outros fatores que contribuem para a mudança climática. Esse 1 grau de aquecimento pode ser 4 graus até o final do século se as emissões continuarem em um ritmo alto.

Embora tenhamos identificado claramente a influência dos humanos na precipitação extrema no passado, ainda não isolamos quanto cada tipo de atividade humana contribuiu. Emissão de gases de efeito estufa, aerossóis e mudanças no uso da terra podem ter uma influência. Planejamos modificar nosso método de aprendizado de máquina no futuro para nos concentrarmos nessas fontes.

O método de aprendizado de máquina que usamos também está aprendendo apenas com os dados. Podemos levar isso um degrau trazendo a física do clima para o algoritmo. Fazendo isso, a máquina aprenderia os processos físicos que levam à intensificação da precipitação extrema. Outras variáveis ​​climáticas podem ser incluídas, como ventos, nuvens e radiação, ajudando a responder não apenas se a precipitação extrema está se intensificando, mas por que.

Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.