Compreender a variabilidade caótica do clima e sua resposta às mudanças climáticas pode ajudar os cientistas a prever melhor as mudanças que ainda escapam aos modelos mais sofisticados.

Uma estrutura matemática proposta na revista Resenhas de Física Moderna visa incorporar de forma coerente a interação entre a variabilidade normal do clima, devido a inúmeros processos que ocorrem constantemente na terra da Terra, oceanos, e atmosfera, e influências antropogênicas e naturais - algo que ainda é abordado de forma insatisfatória nas atuais previsões climáticas.

Isso poderia permitir previsões mais precisas dos impactos mais extremos das emissões de gases de efeito estufa e eventos naturais causados ​​pelo homem, como os pontos de inflexão associados ao derretimento do gelo marinho ou mudanças irreversíveis de temperatura.

O estudo foi conduzido pelo Professor Valerio Lucarini da Universidade de Reading e seu colega Professor Michael Ghil da Ecole Normale Supérieure de Paris, França, e a Universidade da Califórnia nos EUA, e tem sido apoiado através do projeto de ciências climáticas EU Horizon 2020 TiPES (pontos de viragem no sistema terrestre). O TiPES é coordenado e liderado pelo Instituto Niels Bohr da Universidade de Copenhagen, Dinamarca.

A Terra está mudando a uma velocidade sem precedentes, no entanto, ainda há grande incerteza sobre as consequências. Cada vez mais detalhado, modelos baseados na física estão melhorando continuamente, mas ainda falta uma compreensão profunda das incertezas que persistem.

O novo framework propõe um caminho para superar os dois principais desafios para aumentar esse entendimento:obter a quantidade necessária de detalhes nos modelos, e prever com precisão como o dióxido de carbono antropogênico perturba o clima intrínseco, variabilidade natural.

"Propomos ideias para realizar simulações climáticas muito mais eficazes do que a abordagem tradicional de confiar exclusivamente em modelos cada vez maiores, disse o professor Valerio Lucarini, do Departamento de Matemática e Estatística da Universidade de Reading, e o Instituto Meteorológico CEN da Universidade de Hamburgo, Alemanha.

"Mostramos como extrair muito mais informações com um poder preditivo muito maior desses modelos. Achamos que é uma ferramenta valiosa, maneira original e muito mais eficaz do que muitas coisas que estão sendo feitas. "

Falhas de modelo

Os autores argumentam que uma nova abordagem é urgentemente necessária porque os modelos climáticos atuais geralmente falham na realização de duas tarefas importantes.

Primeiro, eles não podem reduzir a incerteza na determinação da temperatura global média na superfície após uma duplicação do dióxido de carbono na atmosfera. Este número é chamado de sensibilidade climática de equilíbrio e em 1979 foi calculado para 1,5-4 graus Celsius. Desde então, a incerteza cresceu. Hoje é de 1,5-6 graus, apesar de décadas de aprimoramento dos modelos numéricos e enormes ganhos em poder computacional no mesmo período.

Segundo, modelos climáticos lutam para prever pontos de inflexão, que ocorrem quando um subsistema, ou seja, uma corrente marítima, um manto de gelo, uma paisagem ou um ecossistema muda repentina e irrevogavelmente de um estado para outro.

Esses tipos de eventos estão bem documentados em registros históricos e representam uma grande ameaça para as sociedades modernas. Ainda, eles não são previstos com precisão suficiente pelos modelos climáticos de ponta nos quais as avaliações do IPCC se baseiam.

Essas dificuldades são baseadas no fato de que a metodologia matemática usada na maioria dos cálculos climáticos de alta resolução não reproduz bem o comportamento deterministicamente caótico, nem as incertezas associadas na presença de forçamentos determinísticos e estocásticos dependentes do tempo.

Um mundo caótico

O comportamento caótico é intrínseco ao sistema terrestre como sendo físico muito diferente, químico, processos geológicos e biológicos, como formação de nuvens, sedimentação, intemperismo, correntes oceânicas, padrões de vento, umidade, fotossíntese etc. variam em escalas de tempo de microssegundos a milhões de anos. Além disso, o sistema é forçado principalmente pela radiação solar, que varia naturalmente ao longo do tempo, mas também por mudanças antropogênicas na atmosfera. Assim, o sistema terrestre é altamente complexo, deterministicamente caótico, perturbado estocasticamente e nunca em equilíbrio.

O professor Ghil disse:"O que estamos fazendo é essencialmente estender o caos determinístico a uma estrutura matemática muito mais geral, que fornece as ferramentas para determinar a resposta do sistema climático a todos os tipos de forças, determinística, bem como estocástica. "

As ideias fundamentais para a abordagem proposta não são inteiramente novas, como a teoria matemática foi desenvolvida décadas atrás. Contudo, o mérito do artigo é tornar a teoria acessível e utilizável para pesquisas climáticas e fornecer ferramentas utilizáveis ​​para melhorar e testar modelos climáticos. Essas abordagens interdisciplinares envolvendo a comunidade científica do clima, bem como especialistas em matemática aplicada, a física teórica e a teoria dos sistemas dinâmicos têm emergido muito lentamente até agora.

Os autores esperam que o artigo de revisão acelere essa tendência, pois descreve as ferramentas matemáticas necessárias para esse trabalho.

O professor Lucarini disse:"Apresentamos uma compreensão autoconsistente da mudança climática e da variabilidade climática em uma estrutura coerente bem definida. Acho que é um passo importante para resolver o problema, porque, antes de mais nada, você tem que colocá-lo corretamente. Então, a ideia é, se usarmos as ferramentas conceituais que discutimos extensivamente em nosso artigo, podemos esperar ajudar a ciência do clima e a modelagem climática a dar um salto adiante. "

A nova revisão segue de perto outro artigo da revista Não-linearidade .

Este artigo analisou o uso de matemática complexa para melhorar a compreensão dos pontos de inflexão no sistema terrestre por meio do conceito de estados de melancolia, e prever melhor as mudanças nos sistemas que podem alterar radicalmente seu estado. Estes incluem ecológicos, biológico, sistemas sociais e outros.