Novo algoritmo de computador sobrecarrega os modelos climáticos e pode levar a melhores previsões sobre futuras mudanças climáticas
Crédito:Domínio Público CC0 Os Modelos do Sistema Terrestre – modelos computacionais complexos que descrevem os processos da Terra e como eles interagem – são essenciais para prever futuras mudanças climáticas. Ao simular a resposta dos nossos solos, oceanos e atmosfera às emissões de gases com efeito de estufa provocadas pelo homem, estes modelos constituem a base para previsões de futuros cenários de eventos climáticos e meteorológicos extremos, incluindo os emitidos pelo Painel Intergovernamental das Nações Unidas sobre Alterações Climáticas (IPCC).
No entanto, os modeladores climáticos há muito enfrentam um grande problema. Como os Modelos do Sistema Terrestre integram muitos processos complicados, eles não podem executar uma simulação imediatamente; devem primeiro garantir que atingiu um equilíbrio estável representativo das condições do mundo real antes da revolução industrial. Sem este período de estabilização inicial – referido como fase de “spin-up” – o modelo pode “derivar”, simulando mudanças que podem ser erroneamente atribuídas a factores provocados pelo homem.
Infelizmente, este processo é extremamente lento, pois requer a execução do modelo durante muitos milhares de anos-modelo, o que, para simulações do IPCC, pode levar até dois anos em alguns dos supercomputadores mais poderosos do mundo.
No entanto, um estudo publicado na Science Advances por um cientista da Universidade de Oxford descreve um novo algoritmo de computador que pode ser aplicado a modelos de sistemas terrestres para reduzir drasticamente o tempo de rotação.
Durante os testes nos modelos utilizados nas simulações do IPCC, o algoritmo foi, em média, 10 vezes mais rápido na rotação do modelo do que as abordagens utilizadas atualmente, reduzindo o tempo necessário para atingir o equilíbrio de muitos meses para menos de uma semana.
O autor do estudo, Samar Khatiwala, professor de Ciências da Terra no Departamento de Ciências da Terra da Universidade de Oxford, que desenvolveu o algoritmo, disse:"Minimizar a deriva do modelo a um custo muito menor em tempo e energia é obviamente crítico para simulações de mudanças climáticas, mas talvez o O maior valor desta investigação poderá, em última análise, ser para os decisores políticos que precisam de saber até que ponto as projeções climáticas são fiáveis."
Atualmente, o longo tempo de rotação de muitos modelos do IPCC impede que os investigadores do clima executem o seu modelo com uma resolução mais elevada e definam a incerteza através da realização de simulações repetidas.
Ao reduzir drasticamente o tempo de rotação, o novo algoritmo permitirá aos investigadores investigar como mudanças subtis nos parâmetros do modelo podem alterar o resultado – o que é fundamental para definir a incerteza de cenários futuros de emissões.
O novo algoritmo do professor Khatiwala emprega uma abordagem matemática conhecida como aceleração de sequência, que tem suas raízes no famoso matemático Euler.
Na década de 1960, esta ideia foi aplicada por D. G. Anderson para acelerar a solução da equação de Schrödinger, que prevê como a matéria se comporta no nível microscópico. Este problema é tão importante que mais de metade do poder de supercomputação do mundo está actualmente dedicado a resolvê-lo, e a "Aceleração de Anderson", como é agora conhecida, é um dos algoritmos mais utilizados para o resolver.
O professor Khatiwala percebeu que a aceleração Anderson também pode ser capaz de reduzir o tempo de rotação do modelo, uma vez que ambos os problemas são de natureza iterativa:uma saída é gerada e depois realimentada no modelo várias vezes. Ao reter as saídas anteriores e combiná-las em uma única entrada usando o esquema de Anderson, a solução final é alcançada muito mais rapidamente.
Isto não só torna o processo de spin-up muito mais rápido e menos dispendioso em termos computacionais, mas o conceito pode ser aplicado à enorme variedade de modelos diferentes que são utilizados para investigar e informar políticas sobre questões que vão desde a acidificação dos oceanos até à perda de biodiversidade.
Com grupos de investigação em todo o mundo a começar a desenvolver os seus modelos para o próximo relatório do IPCC, previsto para 2029, o Professor Khatiwala está a trabalhar com vários deles, incluindo o UK Met Office, para testar a sua abordagem e software nos seus modelos.
A professora Helene Hewitt OBE, co-presidente do Painel do Coupled Model Intercomparison Project (CMIP), que informará o próximo relatório do IPCC, disse:"Os formuladores de políticas dependem das projeções climáticas para informar as negociações enquanto o mundo tenta cumprir o Acordo de Paris. Este trabalho é um passo para reduzir o tempo necessário para produzir essas projeções climáticas críticas."
O professor Colin Jones, chefe da modelagem de sistemas terrestres do Reino Unido patrocinada pelo NERC/Met Office, disse:"Spin-up sempre foi proibitivamente caro em termos de custo e tempo computacional. As novas abordagens desenvolvidas pelo professor Khatiwala têm a promessa de quebrar esse impasse e proporcionar um salto quântico na eficiência da criação de modelos tão complexos e, como consequência, aumentar enormemente a nossa capacidade de fornecer estimativas oportunas e robustas das alterações climáticas globais."
