Desvendando a canção do gelo e do fogo na paisagem americana com aprendizado de máquina

Crédito:Pixabay/CC0 Domínio Público

No terreno acidentado do oeste dos Estados Unidos, onde os incêndios florestais ocorrem sem controlo, surge uma ligação surpreendente com os céus tumultuosos do centro dos EUA. Um estudo recente publicado em Advances in Atmospheric Sciences explora a intrigante relação entre incêndios florestais no Ocidente e tempestades de granizo na região central dos EUA.

No centro deste estudo pioneiro liderado por Jiwen Fan, que esteve no Pacific Northwest National Laboratory e atualmente está no Argonne National Laboratory, está a aplicação inovadora de técnicas de aprendizado de máquina (ML) para iluminar a ligação oculta entre fenômenos aparentemente díspares.

Algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo Random Forest e Extreme Gradient Boosting, são empregados para analisar vastos conjuntos de dados abrangendo duas décadas, de 2001 a 2020. Esses modelos de ML são treinados para prever a ocorrência de grandes granizos nos estados da região central dos EUA com base em uma infinidade de variáveis, incluindo condições meteorológicas na região do incêndio, padrões de vento e características dos próprios incêndios florestais.

Através de análise e processamento de dados meticulosos, os modelos de ML alcançam uma precisão notável, com previsões superiores a 90% em alguns casos. Ao identificar variáveis e padrões chave, estes modelos revelam correlações entre incêndios florestais no oeste dos EUA e tempestades de granizo no centro dos EUA, fornecendo informações valiosas sobre os impactos remotos dos incêndios florestais em eventos climáticos severos a milhares de quilómetros de distância.

“Agora somos capazes de pintar um quadro vívido da intrincada relação entre fogo e granizo em toda a paisagem americana. Os incêndios florestais no oeste dos EUA exercem uma influência de longo alcance nas condições atmosféricas, moldando a trajetória de eventos climáticos severos a milhares de quilômetros de distância. —algo que nunca pensamos antes", disse a Dra. Jiwen Fan.

“Variáveis meteorológicas como o vento de oeste, a temperatura e a umidade relativa na região do incêndio e a intensidade dos incêndios florestais surgem como atores-chave nesta sinfonia climática.”

No entanto, em meio à maravilha da descoberta, os desafios abundam. As tentativas de prever a contagem diária de grandes eventos de granizo revelam as complexidades dos caprichos da natureza, lembrando-nos da natureza imprevisível dos fenómenos meteorológicos. À medida que os investigadores continuam a refinar os seus modelos e a confrontar desequilíbrios de dados, a busca pela compreensão avança.

A utilização de técnicas de ML representa um avanço significativo na ciência atmosférica, permitindo aos pesquisadores navegar em conjuntos de dados complexos e extrair padrões significativos que podem ter escapado aos métodos estatísticos tradicionais.

Tendo o ML como guia, os cientistas embarcam numa viagem para desvendar os mistérios dos sistemas interligados da Terra e preparar o caminho para previsões mais precisas e medidas proativas face à evolução da dinâmica climática.

Mais informações: Xinming Lin et al, Análise de aprendizado de máquina do impacto dos incêndios no oeste dos EUA nas tempestades de granizo na região central dos EUA, Advances in Atmospheric Sciences (2024). DOI:10.1007/s00376-024-3198-7
Informações do diário: Avanços nas Ciências Atmosféricas

Fornecido pela Academia Chinesa de Ciências

O calor está forte:o que sabemos sobre por que as temperaturas dos oceanos continuam batendo recordes

Plante mais árvores nativas para reduzir o risco de deslizamentos de terra e controlar a erosão, dizem os pesquisadores

Natureza