Poucas coisas na natureza são tão previsíveis quanto as marés oceânicas. Impulsionados pela atração gravitacional da Lua e do Sol, esses fenômenos persistentes, de curto período e de grande magnitude são aparentes em quase todos os tipos de observações oceanográficas e de satélite. Também impactam diretamente o ritmo de vida de milhões de pessoas e de inúmeros ecossistemas.



Mas ultimamente, os investigadores têm notado mudanças subtis nas medições das marés à superfície que não coincidem com as mudanças na força gravitacional da Lua e do Sol. Em vez disso, os dados recolhidos e a teoria indicam que o aquecimento da superfície do oceano pode estar por trás das observações.

Para investigar esses fenômenos, o Dr. Michael Schindelegger, da Universidade de Bonn, tem utilizado recursos de supercomputação no Jülich Supercomputing Center (JSC) para entender melhor os dados observacionais coletados entre 1993-2020, melhorando a precisão da circulação oceânica tridimensional (3D). modelos no processo.

A pesquisa foi publicada na revista Communications Earth &Environment .

“As marés muitas vezes mascaram outros sinais potencialmente interessantes e menos previsíveis relacionados, por exemplo, com a circulação geral do oceano ou com os efeitos das alterações climáticas”, explica Schindelegger. "A obtenção de sinais climáticos a partir de observações oceanográficas também depende da precisão com que podemos modelar as marés, incluindo as suas potenciais mudanças ao longo do tempo."

Correntes internas adicionam complexidade

Os cientistas estimam que os 700 metros superiores do oceano absorvem cerca de 90% do excesso de calor retido no sistema climático em aquecimento. À medida que esta zona do oceano aquece, também se expande e se torna menos densa, levando a um maior contraste na densidade da água em comparação com níveis mais baixos do oceano que permanecem mais frios e densos.

Especificamente, Schindelegger e seus colegas estão explorando a relação interativa entre o aquecimento do clima, a estratificação oceânica como medida do contraste de densidade e dois tipos de correntes de maré:as marés barotrópicas, que se referem ao movimento periódico das correntes oceânicas associadas às forças gravitacionais; e marés baroclínicas ou internas, que ocorrem quando as marés barotrópicas fluem contra a topografia subaquática, como uma crista, fazendo com que ondas de água mais densa das profundezas empurrem para cima em águas superficiais menos densas.

“O aquecimento na parte superior do oceano aumenta a transferência de energia das marés barotrópicas para as marés baroclínicas, de modo que as marés de mar aberto estão agora a perder alguns por cento mais energia das marés para as ondas internas do que há três décadas”, explica Schindelegger. Para avaliar a gravidade destas mudanças e prever o seu impacto nas regiões costeiras, as simulações tornaram-se uma ferramenta essencial.

Dados observacionais e modelagem devem trabalhar juntos

Observar e modelar as marés oceânicas não é novidade, e novos dados para trabalhar ficam disponíveis a cada hora, todos os dias. No entanto, os dados recolhidos perto da costa podem ser afetados por “ruído” e erros, enquanto os modelos computacionais são sempre representações simplificadas de processos no mundo real. É por isso que, de acordo com Schindelegger, é imperativo considerar tanto os dados observacionais como os modelos ao testar as mudanças das marés.

Além disso, considerar as marés num oceano estratificado mais realista - incluindo estas marés baroclínicas - significa que os modelos oceânicos 2D estabelecidos precisariam de ser expandidos para incluir a profundidade como uma terceira dimensão e ter uma resolução horizontal mais elevada para alcançar uma precisão útil.

“As primeiras tentativas de modelagem estavam restritas a um modelo oceânico de camada única e densidade constante, que eu poderia até executar em uma única CPU”, diz Schindelegger. "Mas quando comecei a pesquisar as causas das mudanças nas marés oceânicas, especialmente os efeitos da estratificação, os modelos 3D de circulação geral tornaram-se essenciais."

Schindelegger diz que passou cerca de cinco anos adicionando gradualmente complexidade ao modelo, mas ficou claro que para alcançar a resolução necessária para modelos 3D precisos, seria necessário mais poder computacional. Por esta razão, Schindelegger e seus colegas recorreram ao supercomputador do JSC, JUWELS.

“Como a grade computacional também se estende na direção vertical, temos cerca de 300 milhões de pontos de grade para diagnosticar as variáveis ​​relevantes de pressão, temperatura e salinidade a partir das equações do modelo”, diz Schindelegger.

"Tivemos que usar um milhão de horas centrais para executar o projeto com sucesso. Distribuir a tarefa para um grande número de nós computacionais foi fundamental para alcançar tempos de execução viáveis ​​e evitar problemas de memória. Os recursos disponíveis no JUWELS forneceram a base necessária para este tipo de aplicação ."

Previsão de marés futuras

Schindelegger diz que, embora essas mudanças nas marés superficiais sejam sutis até agora – uma queda de aproximadamente um centímetro ao longo de várias décadas na costa, e ainda menos no fundo do oceano – ainda vale a pena continuar melhorando o modelo 3D até que ele possa prever com precisão. precisão razoável sobre como essas mudanças na estratificação dos oceanos impactarão as regiões costeiras no futuro. Especialmente em locais como o Golfo do Maine ou o norte da Austrália, onde as marés são pronunciadas e encontram uma topografia subaquática complexa, mesmo estas pequenas mudanças podem ter implicações consideráveis.

Com acesso contínuo aos recursos de supercomputação, Schindelegger e seus colaboradores aproveitarão uma ferramenta poderosa para complementar o estudo de dados observacionais. Tomados em conjunto, estes dois métodos de investigação ajudarão os investigadores das geociências a compreender melhor o papel que o aquecimento dos oceanos desempenha nas marés e o seu papel no sistema climático.

Mais informações: Lana Opel et al, Um papel provável para a estratificação nas mudanças de longo prazo das marés oceânicas globais, Communications Earth &Environment (2024). DOI:10.1038/s43247-024-01432-5
Fornecido por Gauss Center for Supercomputing