Desde a seca que drenou o lago na Califórnia até as enchentes que quebraram pontes na China, o clima extremo está causando estragos. A preparação para os extremos do tempo em um clima em mudança continua sendo um desafio, 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 são responsáveis por mais da metade de todos os grandes desastres de enchentes nos EUA. Publicado na Geophysical Research Letters, sua abordagem é um dos primeiros exemplos usando IA para analisar as causas de mudanças de longo prazo em eventos extremos e pode ajudar a tornar as projeções de tais eventos mais precisas.
“Sabemos que as inundações estão piorando”, disse a autora principal do estudo, Frances Davenport, Ph.D. estudante em ciência do sistema terrestre na Escola de Ciências da Terra, Energia e Meio Ambiente de Stanford (Stanford Earth). “Nosso objetivo era entender por que a precipitação extrema está aumentando, o que, por sua vez, pode levar a melhores previsões sobre inundações futuras.”
Entre outros impactos, espera-se que o aquecimento global cause mais chuvas e nevascas, criando uma atmosfera mais quente que pode reter mais umidade. Os cientistas levantam a hipótese de que as mudanças climáticas também podem afetar a precipitação de outras maneiras, como mudar quando e onde ocorrem as tempestades. Revelar esses impactos permaneceu difícil, no entanto, em parte porque os modelos climáticos globais não têm necessariamente a resolução espacial para modelar esses eventos extremos regionais.
“Esta nova abordagem para alavancar as técnicas de aprendizado de máquina está abrindo novos caminhos em nossa compreensão das causas subjacentes dos extremos de mudança”, disse o co-autor do estudo Noah Diffenbaugh, professor da Fundação Kara J na Escola de Ciências da Terra, Energia e Meio Ambiente. “Isso poderia permitir que as comunidades e os tomadores de decisão se preparassem melhor para eventos de alto impacto, como aqueles que são tão extremos que estão fora de nossa experiência histórica.”
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 se tornaram 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 de grade, como imagens, para identificar padrões de circulação atmosférica em grande escala associada a precipitação extrema (acima do percentil 95).
“O algoritmo que usamos identifica corretamente mais de 90 por cento dos dias de precipitação extrema, o que é maior do que o desempenho dos métodos estatísticos tradicionais que testamos”, disse Davenport.
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 no meio-oeste tornaram-se mais frequentes, aumentando a uma taxa de cerca de um dia a mais por ano, embora os pesquisadores notem que as mudanças são muito mais fracas desde a década de 1980 .
No entanto, os pesquisadores descobriram que, quando esses padrões de pressão atmosférica ocorrem, a quantidade de precipitação resultante aumentou claramente. Como resultado, os dias com essas condições têm mais probabilidade de 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 Centro-Oeste, trazendo a água necessária para chuvas fortes na região.
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.
“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”.
Publicado em 12/08/2021 01h52
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