p Da seca de drenagem de lagos na Califórnia a enchentes de destruição de pontes na China, o clima extremo está causando estragos. A preparação para os extremos climáticos em um clima em mudança continua sendo um desafio, Contudo, porque suas causas são complexas e sua resposta ao aquecimento global muitas vezes não é bem compreendida. Agora, Os pesquisadores de Stanford desenvolveram uma ferramenta de aprendizado de máquina para identificar condições para eventos extremos de precipitação no meio-oeste, que respondem por mais da metade de todos os grandes desastres de enchentes nos EUA. Publicado em Cartas de pesquisa geofísica , sua abordagem é um dos primeiros exemplos de uso de IA para analisar as causas das mudanças de longo prazo em eventos extremos e pode ajudar a tornar as projeções de tais eventos mais precisas. p "Sabemos que as inundações estão piorando, "disse a autora principal do estudo, Frances Davenport, um Ph.D. estudante em ciência do sistema terrestre na Escola da Terra de Stanford, Energia e Ciências Ambientais (Stanford Earth). "Nosso objetivo era entender por que a precipitação extrema está aumentando, o que, por sua vez, pode levar a melhores previsões sobre futuras enchentes. "

p Entre outros impactos, espera-se que o aquecimento global leve a chuvas e nevascas mais fortes, criando uma atmosfera mais quente que pode reter mais umidade. Os cientistas levantam a hipótese de que as mudanças climáticas podem afetar a precipitação de outras maneiras, também, como alterar quando e onde ocorrem tempestades. Revelar esses impactos continua difícil, Contudo, em parte porque os modelos climáticos globais não têm necessariamente a resolução espacial para modelar esses eventos extremos regionais.

p "Esta nova abordagem para aproveitar as técnicas de aprendizado de máquina está abrindo novos caminhos em nossa compreensão das causas subjacentes de mudanças extremas, "disse o co-autor do estudo Noah Diffenbaugh, o professor da Fundação Kara J na Escola da Terra, Energia e Ciências Ambientais. "Isso pode permitir que as comunidades e os tomadores de decisão se preparem melhor para eventos de alto impacto, tais como aqueles que são tão extremos que estão fora de nossa experiência histórica. "

p Davenport e Diffenbaugh se concentraram na bacia hidrográfica do alto Mississippi e na parte leste da bacia hidrográfica do Missouri. A região altamente propensa a inundações, que abrange partes de nove estados, viu dias de precipitação extrema e grandes inundações tornaram-se mais frequentes nas últimas décadas. Os pesquisadores começaram usando dados climáticos publicamente disponíveis para calcular o número de dias de precipitação extrema na região de 1981 a 2019. Em seguida, eles treinaram um algoritmo de aprendizado de máquina projetado para analisar dados da grade, como imagens, para identificar padrões de circulação atmosférica em grande escala associados a precipitações extremas (acima do percentil 95).

p "O algoritmo que usamos identifica corretamente mais de 90 por cento dos dias de precipitação extrema, que é superior ao desempenho dos métodos estatísticos tradicionais que testamos, "Davenport disse.

p O algoritmo de aprendizado de máquina treinado revelou que vários fatores são responsáveis ​​pelo recente aumento na precipitação extrema no Centro-Oeste. Durante o século 21, os padrões de pressão atmosférica que levam a precipitações extremas do meio-oeste tornaram-se mais frequentes, aumentando a uma taxa de cerca de um dia adicional por ano, embora os pesquisadores observem que as mudanças são muito mais fracas desde a década de 1980.

p Contudo, os pesquisadores descobriram que quando esses padrões de pressão atmosférica ocorrem, a quantidade de precipitação resultante aumentou claramente. Como resultado, dias com essas condições são mais propensos a ter precipitações extremas agora do que no passado. Davenport e Diffenbaugh também descobriram que aumentos na intensidade da precipitação nesses dias estavam associados a maiores fluxos de umidade atmosférica do Golfo do México para o Meio-Oeste, trazendo a água necessária para fortes chuvas na região.

p Os pesquisadores esperam estender sua abordagem para ver como esses diferentes fatores afetarão a precipitação extrema no futuro. Eles também planejam reimplantar a ferramenta para se concentrar em outras regiões e tipos de eventos extremos, e para analisar as causas extremas de precipitação distintas, como frentes meteorológicas ou ciclones tropicais. Esses aplicativos ajudarão a analisar ainda mais as conexões das mudanças climáticas com as condições meteorológicas extremas.

p "Embora tenhamos nos concentrado inicialmente no meio-oeste, nossa abordagem pode ser aplicada a outras regiões e usada para entender as mudanças em eventos extremos de forma mais ampla, "disse Davenport." Isso ajudará a sociedade a se preparar melhor para os impactos das mudanças climáticas. "